参数	类型	是否必填	描述
session_ids	string[]	是	待查询用量明细的会话的 ID。如需获取 Session ID，可登录 TRAE 企业版控制台，并前往用量管理 > 用量明细来查看。

参数

类型

是否必填

描述

session_ids

string[]

是

待查询用量明细的会话的 ID。

如需获取 Session ID，可登录 TRAE 企业版控制台，并前往 用量管理 > 用量明细 来查看。

响应参数

该接口独有的响应参数如下，参数位于 data.items[] 中。

参数	类型	描述
`start_time`	int64	用量记录的开始时间，Unix 秒时间戳。
`user_id`	string	成员的用户 ID。
`email`	string	成员的邮箱。
`client`	string	产生用量的客户端，取值： `ide`：TRAE IDE `plugin`：TRAE 插件 `cli`：TRAE CLI `solo_desktop_code`：TRAE Work 桌面版的 Code 模式 `solo_desktop_work`：TRAE Work 桌面版的 Work 模式 `solo_web_code`：TRAE Work 网页版的 Code 模式 `solo_web_work`：TRAE Work 网页版的 Work 模式
`model_name`	string	产生用量的模型的展示名，取值随模型配置变化。
`model_type`	string	产生用量的模型功能类型，取值： `Chat`：AI 问答 `CUE`：代码补全
`model_source`	string	模型来源。返回值固定为 `Trae`，表示 “TRAE 内置模型“。
`session_id`	string	产生用量的会话的 ID。无会话信息时返回空字符串。
`usage`	object	Token 用量明细。
`usage.prompt_tokens`	int	输入 Token 消耗数量。
`usage.completion_tokens`	int	输出 Token 消耗数量。
`usage.total_tokens`	int	Token 消耗总数。
`usage.cache_creation_input_tokens`	int	缓存创建输入 Token 数。可为 `0`。
`usage.cache_read_input_tokens`	int	缓存读取输入 Token 数。可为 `0`。
`total_cost`	string	折算后的实际扣费金额。返回十进制金额字符串，固定保留 6 位小数，例如 `1.500000`。
`total_cost_currency`	string	扣费金额的币种，取值： `CNY`：人民币 `USD`：美金
`consumption_source`	string	Token 或金额的消耗来源，取值： `basic`：基础会话额度 `pay_go`：按量计费（包含加量包） `mixed`：基础会话额度和按量计费混合消耗
`model_call_count`	int	按会话聚合后的模型调用次数。
`scene`	string	产生用量的场景，取值： `Chat`：AI 问答 `CUE`：代码补全

请求示例

curl -X POST "${HOST}/openapi/v1/statistics/session_usage_detail" \
  -H "Authorization: Bearer ${ACCESS_TOKEN}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "session_ids": [
      "6a43b324xxxxd71ed71f9e19",
      "d08b8a08xxxx49919c94bd1d"
    ]
  }'

响应示例

{
  "code": 0,
  "message": "success",
  "request_id": "021xxxxxxxxx",
  "data": {
    "items": [
      {
        "start_time": 1700000000,
        "user_id": "123456789012345678",
        "email": "alice@example.com",
        "client": "ide",
        "model_name": "Doubao-Seed-2.0-Code",
        "model_type": "Chat",
        "model_source": "Trae",
        "session_id": "6a43b324xxxxd71ed71f9e19",
        "usage": {
          "prompt_tokens": 11,
          "completion_tokens": 2132,
          "total_tokens": 2143,
          "cache_creation_input_tokens": 323,
          "cache_read_input_tokens": 3213
        },
        "total_cost": "2.120000",
        "total_cost_currency": "CNY",
        "consumption_source": "basic",
        "model_call_count": 1,
        "scene": "Chat"
      }
    ]
  }
}

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