fix(wechat-bot): ①对话时间统一北京时间 ②媒体内联发送(微信直看图片/视频) ③媒体生成计入Token驾驶舱 ④清空技能市场

backend/python/app/api/chat.py

@@ -459,6 +459,9 @@ async def _generate_media_task(ai_msg_id: str, ai_model_id: str, prompt: str, us
             msg.token_used = len(result) // 2
             db.commit()
             logger.info(f"[_generate_media_task] 消息 {ai_msg_id} 已回写内容")
+        # 媒体 Token 记账：把图片/视频真实消耗写入 TokenUsageLog，供驾驶舱统计。
+        # 主流程对媒体请求只写了占位文本的几 token，此处补写真实媒体消耗（模型名正确、数值合理）。
+        _write_media_token_log(db, ai_model, user_id, msg.conversation_id if msg else None, prompt)
     except Exception as e:
         logger.warning(f"[_generate_media_task] 后台生成异常: {e}")
     finally:
@@ -468,6 +471,38 @@ async def _generate_media_task(ai_msg_id: str, ai_model_id: str, prompt: str, us
             pass
 
 
+def _write_media_token_log(db, ai_model, user_id: str, conversation_id: str, prompt: str):
+    """媒体生成完成后补写 TokenUsageLog（图片/视频），修正此前只记占位文本的偏差。
+
+    媒体 API 不返回 token 用量，采用与 IM Bot 路径一致的估算：
+    视频基线 1200、图片基线 400，再加 prompt 长度的 1/4 作为提示词开销。
+    """
+    if not user_id or not ai_model:
+        return
+    try:
+        is_video = "video" in (ai_model.capabilities or [])
+        base = 1200 if is_video else 400
+        est = base + (len(prompt or "") // 4)
+        db.add(TokenUsageLog(
+            id=gen_uuid(),
+            user_id=user_id,
+            model_id=ai_model.id,
+            model_name=ai_model.name,
+            conversation_id=conversation_id,
+            prompt_tokens=est,
+            completion_tokens=0,
+            total_tokens=est,
+            created_at=cst_now(),
+        ))
+        db.commit()
+    except Exception as e:
+        logger.warning(f"[_write_media_token_log] 写入失败(忽略): {e}")
+        try:
+            db.rollback()
+        except Exception:
+            pass
+
+
 # ============================================================
 # 外部 Agent 远程调用 (Dify / n8n / Coze)
 # ============================================================
@@ -2062,19 +2097,20 @@ async def send_message(
     conv.knowledge_graph_count = (conv.knowledge_graph_count or 0) + 1
     conv.updated_at = cst_now()
 
-    # 记录Token使用
-    token_usage = TokenUsageLog(
-        id=gen_uuid(),
-        user_id=current_user.id,
-        model_id=ai_model.id if ai_model else (req.model_id or conv.model_id),
-        model_name=ai_model.name if ai_model else None,
-        conversation_id=conv_id,
-        prompt_tokens=prompt_tokens or len(req.content) // 2,
-        completion_tokens=completion_tokens or ai_token_count,
-        total_tokens=total_tokens or (len(req.content) // 2 + ai_token_count),
-        created_at=cst_now(),
-    )
-    db.add(token_usage)
+    # 记录Token使用（媒体生成走 _generate_media_task 异步补写真实消耗，此处跳过避免占位文本重复记账）
+    if not media_generating:
+        token_usage = TokenUsageLog(
+            id=gen_uuid(),
+            user_id=current_user.id,
+            model_id=ai_model.id if ai_model else (req.model_id or conv.model_id),
+            model_name=ai_model.name if ai_model else None,
+            conversation_id=conv_id,
+            prompt_tokens=prompt_tokens or len(req.content) // 2,
+            completion_tokens=completion_tokens or ai_token_count,
+            total_tokens=total_tokens or (len(req.content) // 2 + ai_token_count),
+            created_at=cst_now(),
+        )
+        db.add(token_usage)
 
     # 进化轨迹记录
     try: