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App-level total (应用级总计)
├── workflow          ← 所有 node_execution token 的总和 (不要同时相加)
│   └── node_execution ← 每个节点的细分
├── message           ← 独立 (仅限非工作流聊天应用)
├── rule_generate     ← 独立辅助 LLM 调用
├── code_generate     ← 独立辅助 LLM 调用
├── structured_output ← 独立辅助 LLM 调用
└── instruction_modify← 独立辅助 LLM 调用

# ── 总计 ──────────────────────────────────────────────────
# 应用级总计 (排除 node_execution 以避免重复计算)
sum by (app_id) (dify_tokens_total{operation_type!="node_execution"})

# 单个应用总计
sum (dify_tokens_total{app_id="<app_id>", operation_type!="node_execution"})

# 租户级总计
sum by (tenant_id) (dify_tokens_total{operation_type!="node_execution"})

# ── 下钻分析 ──────────────────────────────────────────────
# 应用的工作流级 Token
sum (dify_tokens_total{app_id="<app_id>", operation_type="workflow"})

# 应用内的节点级细分
sum by (node_type) (dify_tokens_total{app_id="<app_id>", operation_type="node_execution"})

# 应用的模型细分
sum by (model_provider, model_name) (dify_tokens_total{app_id="<app_id>"})

# 每个模型的输入 vs 输出
sum by (model_name) (dify_tokens_input_total{app_id="<app_id>"})
sum by (model_name) (dify_tokens_output_total{app_id="<app_id>"})

# ── 速率 ───────────────────────────────────────────────────
# Token 消耗率 (每小时)
sum(rate(dify_tokens_total{operation_type!="node_execution"}[1h]))

# 每个应用的消耗率
sum by (app_id) (rate(dify_tokens_total{operation_type!="node_execution"}[1h]))

{ resource.dify.app.name = "My Chatbot" } | select(resource.dify.app.id)