/**
 * Token 统计追踪器
 *
 * 使用内存队列批量写入 SQLite，解决高并发下的写入压力。
 * SQLite 在 WAL 模式下可支持较好的并发读，写操作由 better-sqlite3
 * 内置 mutex 序列化，但仍建议通过队列批量聚合减少事务数量。
 *
 * 统计粒度：model_id × date（每天每个模型一行）
 * 字段：in_token, out_token, total_token
 */
/**
 * 追踪一次请求的 token 使用量（异步，不阻塞响应）
 * @param modelId   模型数据库 ID
 * @param usage     OpenAI 格式的 usage 对象: { prompt_tokens, completion_tokens, total_tokens }
 */
export declare function trackTokenUsage(modelId: number | undefined, usage: {
    prompt_tokens?: number;
    completion_tokens?: number;
    total_tokens?: number;
} | null): void;
/**
 * 仅追踪一次 API 调用次数（不依赖 token 数据）
 * 在请求成功时调用，确保每成功一次都记录
 * @param modelId 模型数据库 ID
 */
export declare function trackApiCall(modelId: number | undefined): void;
/**
 * 解析 SSE 流式响应中的最后一帧 usage
 * 在流结束后调用，提取累积的 token 计数
 */
export declare function extractUsageFromSSE(sseText: string): {
    prompt_tokens?: number;
    completion_tokens?: number;
    total_tokens?: number;
} | null;
//# sourceMappingURL=tokenTracker.d.ts.map