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# 智谱 token 用量采集方案
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本文档记录当前 ESP32-S3-RLCD 小屏项目中，智谱 GLM Coding Plan 的 token 用量采集方式、数据字段、刷新策略和安全边界。
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## 结论
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当前方案使用 Windows 本机的一个采集进程统一采集数据：
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- 电脑性能数据
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- Codex 用量数据
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- 智谱额度与 token 用量数据
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智谱密钥只保留在 Windows 本机环境变量 `ZHIPU_API_KEY` 中，不写入 Git、不写入固件、不通过 BLE 发送给开发板。ESP32 只接收已经简化后的数字。
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## 数据来源
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智谱数据分两类接口采集。
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### quota/limit（额度百分比接口）
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用途：读取 5H / 周额度窗口的百分比和重置时间。
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请求：
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```http
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GET https://open.bigmodel.cn/api/monitor/usage/quota/limit
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Authorization: <ZHIPU_API_KEY>
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Content-Type: application/json
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Accept-Language: en-US,en
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```
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注意：
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- `Authorization` 直接放 API Key，不加 `Bearer` 前缀。
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- `type == "TOKENS_LIMIT"` 才是 token 限额。
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- `unit == 3` 表示 5H token 窗口。
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- `unit == 6` 表示周 token 窗口；部分套餐不会返回。
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- `TIME_LIMIT` 不是 token 用量，当前屏幕不使用它。
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当前项目显示：
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- `zhipu_5h_percent`
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- `zhipu_5h_reset_mins`
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- `zhipu_week_percent`
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- `zhipu_week_reset_mins`
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### model-usage（模型用量接口）
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用途：读取真实 token 消耗，用于显示今日 token 和最近 14 天每日柱状图。
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请求：
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```http
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GET https://open.bigmodel.cn/api/monitor/usage/model-usage?startTime=<yyyy-MM-dd HH:mm:ss>&endTime=<yyyy-MM-dd HH:mm:ss>
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Authorization: <ZHIPU_API_KEY>
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Content-Type: application/json
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Accept-Language: en-US,en
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```
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当前项目查询窗口：
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- 起始时间：最近 14 天第一天的 `00:00:00`
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- 结束时间：当前本机时间
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实测返回的关键字段：
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```json
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{
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"success": true,
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"data": {
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"x_time": ["2026-06-23 00:00"],
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"tokensUsage": [0],
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"totalUsage": {
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"totalModelCallCount": 700,
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"totalTokensUsage": 129053626,
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"modelSummaryList": [
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{
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"modelName": "GLM-5.2",
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"totalTokens": 123456,
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"sortOrder": 1
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}
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]
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},
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"modelDataList": [
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||
{
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"modelName": "GLM-5.2",
|
||
"tokensUsage": [0],
|
||
"totalTokens": 123456
|
||
}
|
||
],
|
||
"modelSummaryList": [
|
||
{
|
||
"modelName": "GLM-5.2",
|
||
"totalTokens": 123456,
|
||
"sortOrder": 1
|
||
}
|
||
],
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"granularity": "hourly"
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||
}
|
||
}
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```
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当前项目只使用：
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- `x_time`
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- `tokensUsage`
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处理方式：
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1. 按 `x_time` 的日期部分聚合 `tokensUsage`。
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2. 得到最近 14 天每天 token 总量。
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3. 今日 token 转为屏幕紧凑单位。
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4. 以最近 14 天最大值为 100，生成每日柱状图百分比。
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## 显示单位
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电脑端会把 token 转成 `m10` 整数发送：
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```text
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m10 = round(tokens / 100000)
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```
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固件端再显示为：
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- `< 1000`：显示为 `x.xM`
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- `>= 1000`：显示为 `xxxM`
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- `>= 10000`：显示为 `x.xB`
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示例：
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- `1455` -> `146M`
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- `10000` -> `1.0B`
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## 刷新策略
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当前实现：
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- `quota/limit` 默认 60 秒刷新一次。
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- `model-usage` 默认 600 秒刷新一次。
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- BLE 仍然每秒推送一次完整 `SYS8` 数据，但智谱 token 部分使用缓存值。
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建议后续：
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- `quota/limit` 可以调整为 2-5 分钟。
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- `model-usage` 可以保持 10-15 分钟。
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- 不建议秒级请求智谱接口。
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## 协议字段
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当前 BLE 协议为 `SYS8`。
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智谱相关字段位置：
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```text
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..., zhipu_status,
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zhipu_5h,
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zhipu_week,
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zhipu_5h_reset,
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zhipu_week_reset,
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zhipu_today_tokens_m10,
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zhipu_daily_bars,
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cpu_core_text,
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disk_text
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```
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其中：
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- `zhipu_status`：`0=WAIT`，`1=OK`，`2=ERR`
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- `zhipu_5h`：5H token 使用百分比
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- `zhipu_week`：周 token 使用百分比，没有则为 `-1`
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- `zhipu_5h_reset`：5H 重置剩余分钟数
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- `zhipu_week_reset`：周重置剩余分钟数，没有则为 `-1`
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- `zhipu_today_tokens_m10`：今日 token，单位为 `100000 token`
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- `zhipu_daily_bars`：最近 14 天每日柱状图百分比，使用冒号分隔，例如 `0:0:24:78:100`
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固件仍保留 `SYS7` 解析，方便旧采集端短时间兼容。
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## 代码位置
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电脑端采集：
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- `tools/pc-metrics/push-metrics-ble.py`
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- `ZhipuStatusReader`
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- `_query_quota()`
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- `_query_usage()`
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- `_usage_to_daily_snapshot()`
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固件端协议解析：
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- `main/metrics_protocol.c`
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- `parse_sys8_line()`
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- `parse_zhipu_daily_bars()`
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固件端 UI：
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- `main/ui_screen.h`
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- `main/ui_screen.c`
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- `update_zhipu_panel()`
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## 安全边界
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必须遵守：
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- 不把 `ZHIPU_API_KEY` 写入代码。
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- 不把 `ZHIPU_API_KEY` 写入文档。
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- 不把 `ZHIPU_API_KEY` 写入固件。
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- 不把 `ZHIPU_API_KEY` 发送给 ESP32。
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- 不把原始接口返回完整转发给 ESP32。
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- ESP32 只接收数字化后的结果。
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当前推荐启动方式：
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```powershell
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$env:ZHIPU_API_KEY="<your-zhipu-api-key>"
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& "D:\AI Code\ESP-32\tools\pc-metrics\start-ble-metrics.ps1" -IntervalSeconds 1
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||
Remove-Item Env:\ZHIPU_API_KEY -ErrorAction SilentlyContinue
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```
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注意：这种方式只让启动后的采集进程持有密钥，不会把密钥持久写入系统环境变量。电脑重启后需要重新启动采集进程。
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## 性能开销
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本机实测结果：
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| 接口 | 中位耗时 | 返回大小 |
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| --- | ---: | ---: |
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| `quota/limit` | 约 257 ms | 约 443 B |
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| `model-usage`，近 7 天 | 约 348 ms | 约 7.1 KB |
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| `tool-usage`，近 7 天 | 约 272 ms | 约 5.9 KB |
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当前项目暂不使用 `tool-usage`。
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按 10 分钟查询一次 `model-usage` 计算，一天只有约 144 次请求，数据量很小，对电脑和网络影响可以忽略。
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## 官方性说明
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`model-usage` 属于智谱官方用量查询插件实际使用的接口，风险低于社区逆向 Cookie 方案。
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但它不是普通开放 API 文档中明确列出的长期稳定业务 API，所以当前项目采用低频、本机、自用、只读查询方式，不做公开服务和高频轮询。
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