getlago/lago

项目做什么

Lago 位于产品用量和收入之间。应用上报用量事件，Lago 把事件聚合成可计费指标，套用定价、额度和抵扣，再生成发票并完成收款。它面向按 token、席位、交易、存储或自定义事件收费的 SaaS、AI、算力和 API 产品。项目以 API 为中心，REST API、各语言 SDK、Webhook 和 MCP Server 暴露同一套计费能力，同时提供面向产品、财务和运营团队的网页界面。

同一套引擎支持两种模式：Lago Direct 用来给自己的客户计费；Lago Embedded 用来在自己的平台内为你的客户提供白标计量与计费能力。

运行本地示例

仓库自带一个演示，用三笔示例 AI 请求走完计价流程，全程不访问 Lago Cloud。需要 Docker、curl 和 jq，并确保 8080 和 3001 端口空闲（可用 LAGO_DEMO_UI_PORT 和 LAGO_DEMO_API_PORT 修改）。

./examples/agentic-ai-demo/run.sh

脚本会用 Docker Compose 启动一个隔离的 Lago 实例，创建一次性的本地组织，并写入 token 事件。打开 http://localhost:8080，用 agentic-ai-demo@example.local / agentic-ai-demo-local-password 登录，进入 Customers → Agentic AI Demo Customer → Agentic AI Demo subscription → Usage 查看结果。清理演示的 Compose 项目和数据卷：

./examples/agentic-ai-demo/run.sh --cleanup

从源码自托管

本地源码部署需要克隆仓库、把生成的 RSA 私钥写入 .env，再启动容器：

git clone --depth 1 https://github.com/getlago/lago.git
cd lago
echo "LAGO_RSA_PRIVATE_KEY=\"$(openssl genrsa 2048 | openssl base64 -A)\"" >> .env
docker compose up -d

持久化存储、SMTP、TLS、对象存储、Redis、数据库配置和升级步骤见自托管部署指南。更大规模的部署可以使用 Helm Chart，并单独配置 dedicated workers。

接口与集成

核心计费流程通过 REST API 和 OpenAPI 规范、四种语言的 SDK（Node.js、Python、Ruby、Go）、Webhook 以及 CLI 使用。项目另提供 MCP Server 和 Python/JavaScript Agent SDK 用于计量 LLM 用量，以 MIT 协议在独立仓库发布。

计量与定价和支付处理相互独立，可以接入 Stripe、Adyen、GoCardless 或其他服务商，而不必让对方的产品目录成为计费的事实来源。自托管时，Agent 会继承其 Lago API key 的权限，因此这类凭据应按高权限对待，涉及金额变化的操作在执行前需要人工确认。

使用约束

• 许可证： 平台采用 AGPLv3；Agent SDK 和 MCP Server 在独立仓库以 MIT 发布。
• front 容器升级： 从 v1.56.0 起，front 容器以 uid 65532 运行 nginx，根文件系统只读，监听 8080（TLS 为 8443）而非 80/443，并且需要可写的 /tmp。自定义 Compose 文件、Kubernetes 清单和反向代理都要指向新容器端口，并挂载 tmpfs 或 emptyDir。
• 数据采集： 自托管实例默认收集基础产品分析数据，文档提供退出方式；Lago 声明不收集客户 PII 或财务数据。
• 云托管与自托管： 两者的 API 和 SDK 相同，只有 base URL 不同；Lago Cloud 是带商业支持的托管选项。

HotRepo 点评

Lago 是一套有真实代码和 AGPLv3 许可证的完整计费引擎，不是托管服务的薄包装。2026-11-14 它出现在 Go 语言日榜第 10 名，当天新增 27 Star，但站内没有记录到它的全语言日榜名次。围绕这个项目的公开讨论更多集中在计费基础设施本身：2022 年关于工程师计费噩梦的帖子，以及 2024 年用 ClickHouse 扩展事件引擎的文章，都获得了数百点关注；ClickHouse 的讨论里既有称赞，也有用户报告该数据库的运维痛点。这些讨论说明按用量计费的问题是普遍存在的，但并不能说明 Lago 在某个具体部署中的表现。