SGLang计费系统：用量统计部署实战指南

1. 引言

1.1 业务场景描述

随着大模型在企业级应用中的广泛落地，如何对模型推理服务的资源消耗进行精细化管理，成为运维和成本控制的关键挑战。特别是在多租户、高并发的生产环境中，准确统计每个请求的计算资源使用情况（如Token数、响应时间、GPU占用等），是实现按需计费、资源配额管理和服务优化的前提。

SGLang作为新一代高性能推理框架，在提升吞吐量与降低延迟方面表现出色，但其原生功能并未直接提供完整的计费与用量统计机制。本文将围绕SGLang v0.5.6版本，详细介绍如何在其部署架构中集成一套可落地的用量统计与计费系统，涵盖技术选型、核心实现逻辑、关键代码示例以及实际部署中的优化策略。

1.2 痛点分析

当前基于SGLang的服务部署普遍存在以下问题： - 缺乏细粒度的请求级资源计量能力 - Token数量难以精确统计（尤其是输入/输出分离） - 多用户共享服务时无法区分调用来源 - 无持久化记录，难以支持后续账单生成或数据分析

这些问题导致企业在商业化AI服务中面临“黑盒运行”困境，影响成本核算和服务定价。

1.3 方案预告

本文提出一种轻量级、非侵入式的用量统计方案，通过扩展SGLang服务端日志埋点 + 中间层拦截器 + 外部存储聚合的方式，构建完整的计费数据链路。该方案已在某智能客服平台成功落地，支撑日均百万级请求的精准计量。

2. 技术方案选型

2.1 SGLang 简介

SGLang全称Structured Generation Language（结构化生成语言），是一个专为大模型推理优化设计的高性能框架。它致力于解决大模型部署过程中的性能瓶颈，显著提升CPU与GPU资源利用率，并实现更高的服务吞吐量。其核心技术理念在于最大限度减少重复计算，使开发者能够以更低的成本高效使用大型语言模型（LLM）。

SGLang 主要解决两类核心问题：

复杂任务编排：不仅支持简单的问答交互，还能处理多轮对话、任务规划、外部API调用、结构化数据生成（如JSON格式输出）等高级场景。
前后端协同优化：采用DSL（领域特定语言）作为前端编程接口，简化复杂逻辑编写；后端运行时专注于调度优化与多GPU并行协作，形成“易用性”与“高性能”的统一。

核心技术亮点：

RadixAttention（基数注意力机制）
SGLang 使用基数树（Radix Tree）管理KV缓存，允许多个请求共享已计算的上下文。在多轮对话等场景下，缓存命中率可提升3~5倍，显著降低推理延迟。
结构化输出支持
基于正则表达式实现约束解码（Constrained Decoding），确保模型输出严格符合预定义格式（如JSON Schema），极大提升了API对接效率和数据可靠性。
编译器驱动架构
前端DSL负责逻辑表达，后端运行时专注性能优化，二者解耦设计使得系统既灵活又高效。

2.2 计费系统的必要性

尽管SGLang本身不内置计费模块，但在商业化部署中，必须对其服务能力进行量化评估。常见的计量维度包括： - 输入Token数 - 输出Token数 - 请求处理时长（Latency） - GPU显存占用峰值 - 调用方身份标识（User ID / API Key）

这些指标是制定阶梯计价、设置限流策略、生成月度账单的基础依据。

2.3 可行性方案对比

方案	实现方式	优点	缺点	适用性
修改SGLang源码埋点	在`launch_server`中添加自定义日志	数据最全，精度高	维护成本高，升级困难	高定制需求团队
中间代理层拦截	Nginx/OpenResty/Lua脚本解析请求/响应	无侵入，易于部署	无法获取内部Token统计	仅需基础调用记录
运行时Hook扩展	利用SGLang Runtime API注册回调函数	平衡灵活性与侵入性	需熟悉内部API	推荐方案（本文采用）
Prometheus监控导出	暴露Metrics端口供Prometheus采集	支持可视化监控	不适合持久化计费数据	辅助监控用途

综合考虑开发成本、稳定性与扩展性，本文选择运行时Hook扩展 + 自定义日志输出 + 外部数据库聚合的组合方案。

3. 实现步骤详解

3.1 环境准备

确保已安装 SGLang v0.5.6 及相关依赖：

pip install sglang==0.5.6

验证版本号：

import sglang print(sglang.__version__) # 输出应为 '0.5.6'

启动基础服务（示例）：

python3 -m sglang.launch_server \ --model-path /path/to/your/model \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 \ --log-level warning

提示：建议使用--log-level info便于调试阶段查看详细日志。

3.2 注册请求生命周期钩子

SGLang 提供了set_request_callback接口，允许我们在请求开始和结束时插入自定义逻辑。我们将利用此机制收集用量信息。

import time import json from typing import Dict, Any from sglang import set_request_callback # 全局请求上下文存储 request_context: Dict[str, Dict[str, Any]] = {} def on_request_begin(req_id: str, params: Dict[str, Any]): """请求开始时记录初始信息""" request_context[req_id] = { "req_id": req_id, "timestamp_start": time.time(), "prompt": params.get("text", ""), "user": params.get("metadata", {}).get("user", "unknown"), "api_key": params.get("metadata", {}).get("api_key", "") } def on_request_end(req_id: str, result: Dict[str, Any]): """请求结束时统计资源消耗""" ctx = request_context.pop(req_id, None) if not ctx: return end_time = time.time() duration = end_time - ctx["timestamp_start"] # 解析输出文本（假设返回字段为 'text'） output_text = result.get("text", "") # 简单估算Token数（可替换为tiktoken等精确工具） input_tokens = len(ctx["prompt"].split()) output_tokens = len(output_text.split()) total_tokens = input_tokens + output_tokens # 构造计费记录 billing_record = { "req_id": req_id, "user": ctx["user"], "api_key": ctx["api_key"], "input_tokens": input_tokens, "output_tokens": output_tokens, "total_tokens": total_tokens, "latency_ms": int(duration * 1000), "timestamp": int(end_time), "model": "llama-3-8b-instruct" # 可从参数获取 } # 写入日志文件（可用于后续ETL） with open("billing.log", "a", encoding="utf-8") as f: f.write(json.dumps(billing_record, ensure_ascii=False) + "\n") # （可选）发送到Kafka/RabbitMQ用于实时处理 # send_to_queue(billing_record) # 注册回调函数 set_request_callback( begin_callback=on_request_begin, end_callback=on_request_end )

3.3 启动增强版服务

将上述代码保存为server_with_billing.py，内容如下：

import sglang as sgl # 导入上面定义的钩子函数 from billing_hooks import on_request_begin, on_request_end sgl.set_request_callback( begin_callback=on_request_begin, end_callback=on_request_end ) @sgl.function def simple_chat(messages): for msg in messages: sgl.user(msg["content"]) sgl.assistant() # 启动服务（命令行执行） if __name__ == "__main__": sgl.run()

启动命令：

python server_with_billing.py --model-path /path/to/model --port 30000

3.4 客户端传递元数据

为了支持用户识别与权限控制，客户端需在请求中携带metadata字段：

import requests data = { "text": "请写一首关于春天的诗。", "metadata": { "user": "user_12345", "api_key": "sk-xxxxxx" } } resp = requests.post("http://localhost:30000/generate", json=data) print(resp.json())

这样即可在服务端完成用户级别的用量归集。

4. 实践问题与优化

4.1 遇到的问题及解决方案

问题1：Token统计不准

原始方案使用空格分割字符串估算Token数，误差较大。

✅解决方案：集成tiktoken库进行精确Token计算：

import tiktoken enc = tiktoken.get_encoding("cl100k_base") # 或根据模型选择 def count_tokens(text: str) -> int: return len(enc.encode(text))

更新on_request_end中的统计逻辑即可。

问题2：日志文件过大，难查询

纯文本日志不利于长期存储与分析。

✅解决方案：引入异步写入+结构化存储：

使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor异步写入
将数据导入SQLite/PostgreSQL/Elasticsearch等数据库

示例（写入SQLite）：

import sqlite3 import threading conn = sqlite3.connect("billing.db", check_same_thread=False) cursor = conn.cursor() # 创建表 cursor.execute(''' CREATE TABLE IF NOT EXISTS usage_log ( req_id TEXT PRIMARY KEY, user TEXT, api_key TEXT, input_tokens INTEGER, output_tokens INTEGER, total_tokens INTEGER, latency_ms INTEGER, timestamp INTEGER, model TEXT ) ''') conn.commit() def save_to_db(record): cursor.execute(''' INSERT OR IGNORE INTO usage_log VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?) ''', ( record["req_id"], record["user"], record["api_key"], record["input_tokens"], record["output_tokens"], record["total_tokens"], record["latency_ms"], record["timestamp"], record["model"] )) conn.commit() # 在 on_request_end 中改为： from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=3) executor.submit(save_to_db, billing_record)