LangChain是专为大语言模型（LLM）应用程序开发而设计的框架，旨在简化开发与部署过程，支持多种组件和工具的整合，帮助开发者更高效地构建和管理应用，并提供丰富的功能用于对Token的消耗进行监控和统计，帮助优化资源使用和评估API调用成本效率。

LangChain 提供了有序且清晰的方式来抽象复杂逻辑或组件，配备高效易用的提示词模板，便于开发者快速调用 LLMs。

LLM-Kit是一个集成各大语言模型的工具包，支持多种主流大模型API接口与开源模型，适合用于消耗LLM Tokens，通过WebUI提供多种应用功能。

LiteLLM是一个集成多种大型语言模型（LLM）的平台，用户可以通过统一接口调用超过100个LLM的API，帮助企业和开发者高效管理LLM请求，跟踪费用并设置预算。该平台还支持OpenAI代理服务器和Python SDK，方便集成使用。

LiteLLM是一个配置为代理的工具，协助用户设置和管理对大型语言模型（LLM）的调用，包括GraphRAG的集成。用户可以通过LiteLLM优化和跟踪其对LLM的请求，提高查询的效率和准确性。

tiktoken是一个用于解析输入字符串并计算其在特定模型下的tokens数量的工具。它帮助开发者优化大语言模型的使用成本和性能，是有效管理LLM Token的实用工具。

这是一个针对Linux、Mac和Windows用户的开源CLI工具，集成了强大的大型语言模型，旨在提升开发体验，虽然没有直接提到Token消耗，但涉及LLM的应用。

Flowise是一个开源的低代码工具，旨在帮助开发者快速构建定制化的LLM应用和AI代理。支持多种集成和快速迭代的功能，使得开发过程更加高效。

PromptPoint是一个专注于设计、测试和部署提示语的工具，旨在确保生成高质量的LLM输出，旨在提升工作效率和效果。

MultiLLM是一个可同时调用多个大型语言模型并对其结果进行排名的工具。它通过一系列参数来评估模型的响应，适用于多种文本和代码生成请求，是一种便于管理多个模型的工具。

Dify.AI 是一个开源平台，专注于 LLMOps，提供提示、操作和数据集的管理功能，方便用户快速创建和集成 AI 应用，适合想要优化和利用人工智能的开发者。

Klu.ai 是一个全面的 LLM 平台，专注于设计和优化生成式 AI 应用程序。它支持多种主要 LLM 的模型微调，并提供无代码工具，适合开发和产品管理使用，有助于数据连接和使用情况观察。

WindyFlo是一个低代码的应用构建工具，允许用户快速创建自定义AI应用和聊天机器人。它的设计强调易用性，适合希望快速搭建AI功能的开发者。

LangChain4j是一个为Java应用程序集成大型语言模型（LLMs）而设计的工具，提供统一的API并支持多种LLM和向量存储的交互，适合开发者使用。

Langfuse 是一个开源的 LLM 工程平台，提供可观测性、指标和评估功能，通过追踪 LLM 调用，帮助用户监控和优化与大型语言模型的互动，旨在调试和改进 LLM 应用程序。

OpenLIT是一个专为开发者设计的工具，通过OpenTelemetry收集LLM应用程序的输入输出数据，监控GPU性能，从而提供生产环境中的性能洞察。

PromptJoy是一个开源工具，旨在记录大语言模型（LLM）的请求并进行A/B测试。虽然它有助于分析和优化LLM的使用，但并未具体说明如何消耗Token。

拉米尼是一个功能强大的LLM引擎，旨在让开发人员能在大型数据集上进行高效训练。该工具使得非专业人员也能利用其能力，从而促进了大模型的应用与开发。

AnythingLLM是一个全栈应用程序，支持多种主流大模型和文档类型，具备定制化功能，适用于多种操作系统。它为用户在处理文档和AI工具方面提供了强有力的支持。

OpenAI Tokenizer Tool 是一个用于理解和执行 tokenization 的工具，能够处理英文和中文文本，生成的 token ID 可用于 LLM 模型的文本分析和处理。