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search:
  exclude: true
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# 使用方法

Agents SDK は、すべての実行におけるトークン使用量を自動的に追跡します。実行コンテキストからアクセスでき、コスト監視、制限の適用、分析記録に利用できます。

## 追跡対象

- **requests**: 実行された LLM API 呼び出し回数
- **input_tokens**: 送信された入力トークン総数
- **output_tokens**: 受信した出力トークン総数
- **total_tokens**: 入力 + 出力
- **request_usage_entries**: リクエストごとの使用量内訳のリスト
- **details**:
  - `input_tokens_details.cached_tokens`
  - `output_tokens_details.reasoning_tokens`

## 実行から使用量にアクセスする方法

`Runner.run(...)` の後、`result.context_wrapper.usage` から使用量にアクセスします。

```python
result = await Runner.run(agent, "What's the weather in Tokyo?")
usage = result.context_wrapper.usage

print("Requests:", usage.requests)
print("Input tokens:", usage.input_tokens)
print("Output tokens:", usage.output_tokens)
print("Total tokens:", usage.total_tokens)
```

使用量は、実行中のすべてのモデル呼び出し（ツール呼び出しとハンドオフを含む）で集計されます。

### LiteLLM モデルで使用量を有効化する方法

LiteLLM プロバイダーは、デフォルトでは使用量メトリクスを報告しません。[`LitellmModel`](models/litellm.md) を使用している場合は、LiteLLM のレスポンスで `result.context_wrapper.usage` が埋まるように、エージェントに `ModelSettings(include_usage=True)` を渡してください。

```python
from agents import Agent, ModelSettings, Runner
from agents.extensions.models.litellm_model import LitellmModel

agent = Agent(
    name="Assistant",
    model=LitellmModel(model="your/model", api_key="..."),
    model_settings=ModelSettings(include_usage=True),
)

result = await Runner.run(agent, "What's the weather in Tokyo?")
print(result.context_wrapper.usage.total_tokens)
```

## リクエストごとの使用量追跡

SDK は、`request_usage_entries` 内で各 API リクエストの使用量を自動的に追跡します。これは、詳細なコスト計算やコンテキストウィンドウ消費量の監視に役立ちます。

```python
result = await Runner.run(agent, "What's the weather in Tokyo?")

for i, request in enumerate(result.context_wrapper.usage.request_usage_entries):
    print(f"Request {i + 1}: {request.input_tokens} in, {request.output_tokens} out")
```

## セッションで使用量にアクセスする方法

`Session`（例: `SQLiteSession`）を使用する場合、`Runner.run(...)` の各呼び出しは、その特定の実行に対する使用量を返します。セッションはコンテキスト用に会話履歴を維持しますが、各実行の使用量は独立しています。

```python
session = SQLiteSession("my_conversation")

first = await Runner.run(agent, "Hi!", session=session)
print(first.context_wrapper.usage.total_tokens)  # Usage for first run

second = await Runner.run(agent, "Can you elaborate?", session=session)
print(second.context_wrapper.usage.total_tokens)  # Usage for second run
```

セッションは実行間で会話コンテキストを保持しますが、各 `Runner.run()` 呼び出しで返される使用量メトリクスは、その特定の実行のみを表す点に注意してください。セッションでは、以前のメッセージが各実行の入力として再投入される場合があり、その結果、後続ターンの入力トークン数に影響します。

## フックで使用量を利用する方法

`RunHooks` を使用している場合、各フックに渡される `context` オブジェクトには `usage` が含まれます。これにより、ライフサイクルの重要なタイミングで使用量をログ記録できます。

```python
class MyHooks(RunHooks):
    async def on_agent_end(self, context: RunContextWrapper, agent: Agent, output: Any) -> None:
        u = context.usage
        print(f"{agent.name} → {u.requests} requests, {u.total_tokens} total tokens")
```

## API リファレンス

詳細な API ドキュメントは以下を参照してください。

-   [`Usage`][agents.usage.Usage] - 使用量追跡データ構造
-   [`RequestUsage`][agents.usage.RequestUsage] - リクエストごとの使用量詳細
-   [`RunContextWrapper`][agents.run.RunContextWrapper] - 実行コンテキストから使用量にアクセス
-   [`RunHooks`][agents.run.RunHooks] - 使用量追跡ライフサイクルにフックする