fix: streamline monitored model maintenance

config.yaml

@@ -3,11 +3,17 @@ x-definitions: &token_pricing
   input_cost_per_token: 1
   output_cost_per_token: 1
 
-model_list:
-
-
-          
- #=======================火山平台，限时免费 
+model_list:
+  # ======================= 监控模型维护入口 =======================
+  # 1. 这里的火山模型条目，就是“纳入监控模型”的主入口。
+  # 2. 常规版本号模型（如 xxx-260215）会由 volc_limit_sync.py 自动推导成监控别名 xxx。
+  # 3. 只有“资源包名与上游模型名不一致”或“一包多模型”时，才需要再改
+  #    volc_limit_sync.py 里的 MANUAL_MONITORED_MODEL_ALIASES。
+  # 4. 改完后运行 `python generate_keys.py`，检查监控别名和 HARD_DAILY_LIMITS 的限额来源。
+
+
+          
+ #=======================火山平台，限时免费 
 
 
 
@@ -164,8 +170,10 @@ litellm_settings:
 #    type: "redis"      # 指定使用 Redis
 #    supported_call_types: ["completion", "embedding", "acompletion"] # 支持的类型  
   allowed_fails: 3 # cooldown model if it fails > 1 call in a minute.
-  # 关键配置：注册自定义回调，实现单上游模型每日token限制的关键
-  callbacks: ["volc_limit_sync.proxy_handler_instance"]
+  # 当前生效入口：volc_limit_sync.py
+  # 监控模型发现、监控别名推导、资源包同步、HARD_DAILY_LIMITS 都在这个脚本里。
+  # daily_limit.py 当前未启用，仅保留作历史参考。
+  callbacks: ["volc_limit_sync.proxy_handler_instance"]
 
 router_settings: # router_settings are optional
   routing_strategy: simple-shuffle