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# VolcSync - LiteLLM 火山模型监控与限额说明
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## 当前生效入口
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当前 `config.yaml` 使用的回调入口是：
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```yaml
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callbacks: ["volc_limit_sync.proxy_handler_instance"]
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```
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这意味着当前 Docker 容器里真正生效的是 `volc_limit_sync.py`。
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`daily_limit.py` 目前 **未启用**，只保留作历史参考。除非你把 `callbacks` 改回 `daily_limit.py`，否则改它里面的 `MODEL_QUOTAS` 不会影响当前运行行为。
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## 术语约定
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为避免再把“白名单”这种不准确的说法带进来，这个仓库统一使用下面几组名称：
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- **纳入监控模型**
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- 指 `config.yaml` 中启用了火山 `api_base` 的上游模型。
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- 这些模型会被 `volc_limit_sync.py` 自动发现，并参与资源包同步、用量统计和限额控制。
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- **监控别名**
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- 指火山资源包返回的名字，经过归一化后，用来匹配“纳入监控模型”的名字。
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- 例如 `doubao-seed-2-0-pro-260215` 会自动推导出监控别名 `doubao-seed-2-0-pro`。
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- **手工别名覆盖**
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- 指 `volc_limit_sync.py` 中 `MANUAL_MONITORED_MODEL_ALIASES` 里的特殊映射。
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- 只用于两类场景：
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- 资源包名和上游模型名不一致。
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- 一个资源包要映射到多个上游模型。
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- **硬限额**
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- 指 `volc_limit_sync.py` 中的 `HARD_DAILY_LIMITS`。
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- 支持三种常见粒度：
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- `model:hash`
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- `model`
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- `__DEFAULT__`
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## 维护入口
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### 主入口：`config.yaml`
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新增、删除“纳入监控模型”时，第一步永远是改 `config.yaml` 里的 `model_list`。
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对大多数正常的版本号模型，做到这一步就已经足够让运行时识别它们进入监控链路了。现在的逻辑会自动把：
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```text
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deepseek-v3-2-251201 -> deepseek-v3-2
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doubao-seed-2-0-pro-260215 -> doubao-seed-2-0-pro
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glm-4-7-251222 -> glm-4-7
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```
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这类常规版本号模型推导成监控别名，不需要你再手工去补映射。
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### 审计入口：`generate_keys.py`
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每次改完 `config.yaml` 后，执行：
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```bash
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python generate_keys.py
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```
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这个脚本现在不是单纯“生成 key”，而是正式的 **监控模型审计入口**。它会输出：
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- 当前从 `config.yaml` 发现了哪些“纳入监控模型”
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- 每个上游模型对应哪些“监控别名”
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- 每个模型当前命中的限额来源
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- 自定义键
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- 模型级规则
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- 模糊规则
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- `__DEFAULT__`
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- 哪些模型当前仍在使用 `__DEFAULT__`
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- 如果你想把默认限额改成单模型硬限额，应复制哪些 key 到 `HARD_DAILY_LIMITS`
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### 特殊入口：`volc_limit_sync.py`
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只有下面两种情况，才需要改 `volc_limit_sync.py`：
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1. 资源包名和上游模型名不一致
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示例：
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```python
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"doubao-seed-code": "doubao-seed-code-preview-251028"
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```
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2. 一个资源包要映射到多个上游模型
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示例：
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```python
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"doubao-seed-1-6": ["doubao-seed-1-6-250615", "doubao-seed-1-6-251015"]
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```
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如果只是新增一个普通的版本号模型，例如 `xxx-260215`，通常不需要改这里。
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## 推荐维护流程
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### 新增监控模型
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1. 在 `config.yaml` 的 `model_list` 里加入新的火山模型条目。
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2. 运行 `python generate_keys.py`。
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3. 先确认脚本输出中：
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- 该模型已经出现在“监控模型审计”里。
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- “监控别名”正确。
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- “限额来源”符合预期。
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4. 如果只是走默认限额，到这一步通常已经可以结束。
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5. 如果需要单模型硬限额，把脚本输出的 key 复制到 `volc_limit_sync.py` 的 `HARD_DAILY_LIMITS`。
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6. 只有当脚本显示资源包名无法靠常规版本号自动推导时，再去改 `MANUAL_MONITORED_MODEL_ALIASES`。
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7. 重启 LiteLLM 容器，让新配置生效。
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### 删除监控模型
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1. 从 `config.yaml` 里删掉对应模型条目。
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2. 运行 `python generate_keys.py`，确认它已经不在“监控模型审计”里。
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3. 如果该模型曾有单独的 `HARD_DAILY_LIMITS` 项，可以按需清理。
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4. 如果该模型对应的是特殊手工别名，且已经没有任何上游模型再用它，可以再清理 `MANUAL_MONITORED_MODEL_ALIASES`。
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5. 重启 LiteLLM 容器。
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## 运行时行为概览
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### 1. 自动发现纳入监控模型
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`volc_limit_sync.py` 启动后会扫描 `config.yaml`，找出使用火山 `api_base` 的上游模型，并记录：
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- 监控的上游模型名
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- `api_base` 对应的 hash
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- 由上游模型自动推导出来的监控别名
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### 2. 资源包名归一化
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火山接口返回资源包名后，脚本会先做归一化：
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- 去掉资源包后缀
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- 统一小写
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- `_` 和 `.` 归一化成 `-`
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之后再尝试通过：
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- 自动版本号推导
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- 手工别名覆盖
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把资源包归到实际纳入监控的上游模型。
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### 3. 限额来源优先级
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`HARD_DAILY_LIMITS` 的命中顺序是：
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1. `model:hash`
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2. `model`
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3. 模糊规则
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4. `__DEFAULT__`
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例如：
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```python
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HARD_DAILY_LIMITS = {
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"doubao-seed-code-preview-251028": 4_800_000,
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"doubao-seed-2-0-pro-260215:ba0383d3": 1_900_000,
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"doubao-seed-2-0-lite-260215:ba0383d3": 1_900_000,
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"__DEFAULT__": 1_800_000,
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}
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```
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## 常见坑
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### 1. 改了 `daily_limit.py` 但不生效
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这是最容易踩的坑。
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当前 `config.yaml` 没有启用 `daily_limit.py`，所以：
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- 改 `daily_limit.py`
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- 改 `MODEL_QUOTAS`
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都不会影响当前 LiteLLM 容器的启动和监控行为。
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### 2. 只补了硬限额，但没有纳入监控
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`HARD_DAILY_LIMITS` 只负责限额，不负责把模型纳入监控。
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模型是否被监控，首先取决于：
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- `config.yaml` 是否有该火山模型条目
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- 资源包名是否能被自动推导或手工别名覆盖正确归到该模型
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### 3. 普通版本号模型不需要每次都手改映射
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现在的运行逻辑已经支持从上游模型自动推导：
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```text
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xxx-251201 -> xxx
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xxx-260215 -> xxx
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```
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所以普通版本升级时，通常只需要改 `config.yaml`，再跑一遍 `python generate_keys.py` 审计确认。
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## 常用命令
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### 审计当前纳入监控模型
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```bash
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python generate_keys.py
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```
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### 直接运行同步监控
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```bash
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python volc_limit_sync.py
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```
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### LiteLLM 调试模式
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```bash
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DAILY_LIMIT_LOG_LEVEL=DEBUG python volc_limit_sync.py
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```
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## 文件职责
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```text
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litellm-config/
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├── config.yaml # 纳入监控模型的主入口
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├── volc_limit_sync.py # 当前生效的监控、同步、限额脚本
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├── generate_keys.py # 监控模型审计入口
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├── daily_limit.py # 旧脚本，当前 config 未启用
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├── debug_volc_sync.py # 资源包调试脚本
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└── debug_volc_sync_manual.py # 手动调试脚本
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## 维护原则
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- 先改 `config.yaml`，不要先改 `daily_limit.py`
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- 先跑 `python generate_keys.py` 审计，再决定要不要补 `HARD_DAILY_LIMITS`
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- 普通版本号模型优先依赖自动推导，不要手工补一堆重复映射
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- 只有特殊别名或一对多场景，才改 `MANUAL_MONITORED_MODEL_ALIASES`
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