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- 薄自建 LLM 网关：OpenAI 兼容适配器(DeepSeek) + instructor 结构化输出 + usage_ledger 记账 + 档位路由 - 记忆服务 assemble：确定性选择(显式+主角+近况) + 渲染卡 + 缓存断点(中性文本) - LangGraph 写章节点 + Postgres checkpointer + SSE 归一(token/done/error) - API：立项 + 写章 draft(SSE) + PUT 自动保存 + 提供商凭据(Fernet 加密/测试连接) - 前端：AppShell + 作品库 + 5 步立项向导 + 写作工作台(流式打字机+自动保存) + 设置页 - M1 E2E：真实 DB + mock 网关零 token 走通闭环
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990 B
Python
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"""提供商价格表与成本换算（ARCH §4.8）。
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价格以「每百万 token 的最小货币单位（如分/cent）」表示，随 provider 配置维护；
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未知 (provider, model) 则成本计 0（仍记账，便于观测）。
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"""
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from __future__ import annotations
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import math
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from dataclasses import dataclass
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@dataclass(frozen=True)
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class Price:
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in_per_mtok: int
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out_per_mtok: int
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currency: str
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# 近似价（可后续移入 config / provider 配置维护）
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_PRICING: dict[tuple[str, str], Price] = {
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("deepseek", "deepseek-chat"): Price(in_per_mtok=27, out_per_mtok=110, currency="USD"),
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}
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def cost_minor(provider: str, model: str, input_tokens: int, output_tokens: int) -> tuple[int, str]:
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price = _PRICING.get((provider, model))
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if price is None:
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return 0, "USD"
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cost = math.ceil(
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input_tokens / 1_000_000 * price.in_per_mtok
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+ output_tokens / 1_000_000 * price.out_per_mtok
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)
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return cost, price.currency
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