Added code samples for AI-Agents

scripts/analyze_usage.py

@@ -0,0 +1,123 @@
+"""Скрипт для анализа использования токенов GigaChat."""
+import argparse
+import json
+from collections import defaultdict
+from datetime import datetime
+from pathlib import Path
+
+
+def calculate_cost(tokens: int, model: str = "Lite") -> float:
+    """Рассчитать стоимость токенов."""
+    rates = {
+        "Lite": 0.2 / 1000,
+        "Pro": 1.5 / 1000,
+        "Max": 1.95 / 1000,
+    }
+    rate = rates.get(model, rates["Lite"])
+    return tokens * rate
+
+
+def analyze_usage(data_file: str, month: str = None):
+    """Проанализировать использование токенов."""
+    if not Path(data_file).exists():
+        print(f"Файл {data_file} не найден. Создайте файл с данными использования.")
+        print("\nФормат данных (JSON):")
+        print(json.dumps(
+            {
+                "usage": [
+                    {
+                        "user_id": "user_123",
+                        "date": "2025-12-15",
+                        "tokens": 1500,
+                        "model": "Lite",
+                    }
+                ]
+            },
+            indent=2,
+        ))
+        return
+
+    with open(data_file, "r", encoding="utf-8") as f:
+        data = json.load(f)
+
+    usage_records = data.get("usage", [])
+
+    if month:
+        # Фильтруем по месяцу
+        usage_records = [
+            record
+            for record in usage_records
+            if record.get("date", "").startswith(month)
+        ]
+
+    if not usage_records:
+        print("Нет данных для анализа")
+        return
+
+    # Статистика по моделям
+    model_stats = defaultdict(lambda: {"tokens": 0, "requests": 0})
+    user_stats = defaultdict(lambda: {"tokens": 0, "requests": 0})
+
+    total_tokens = 0
+
+    for record in usage_records:
+        tokens = record.get("tokens", 0)
+        model = record.get("model", "Lite")
+        user_id = record.get("user_id", "unknown")
+
+        model_stats[model]["tokens"] += tokens
+        model_stats[model]["requests"] += 1
+        user_stats[user_id]["tokens"] += tokens
+        user_stats[user_id]["requests"] += 1
+        total_tokens += tokens
+
+    # Выводим отчет
+    print("=" * 50)
+    print(f"GigaChat Usage Report")
+    if month:
+        print(f"Period: {month}")
+    print("=" * 50)
+    print(f"\nTotal tokens used: {total_tokens:,}")
+
+    print("\nBy Model:")
+    total_cost = 0
+    for model, stats in sorted(model_stats.items()):
+        cost = calculate_cost(stats["tokens"], model)
+        total_cost += cost
+        print(f"  {model}:")
+        print(f"    Tokens: {stats['tokens']:,}")
+        print(f"    Requests: {stats['requests']}")
+        print(f"    Cost: ₽{cost:,.2f}")
+
+    print(f"\nTotal cost: ₽{total_cost:,.2f}")
+
+    print("\nTop Users:")
+    top_users = sorted(user_stats.items(), key=lambda x: x[1]["tokens"], reverse=True)[:10]
+    for user_id, stats in top_users:
+        print(f"  {user_id}: {stats['tokens']:,} tokens ({stats['requests']} requests)")
+
+
+def main():
+    """Главная функция."""
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="Анализ использования токенов GigaChat")
+    parser.add_argument(
+        "--file",
+        type=str,
+        default="usage_data.json",
+        help="Файл с данными использования",
+    )
+    parser.add_argument(
+        "--month",
+        type=str,
+        default=None,
+        help="Месяц для анализа (формат: YYYY-MM)",
+    )
+
+    args = parser.parse_args()
+
+    analyze_usage(args.file, args.month)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
+