Pelacakan Penggunaan

诺玛AI Konsol menyediakan statistik penggunaan dan pemantauan kinerja yang komprehensif.

Statistik Penggunaan Real-time#

Panel Ikhtisar

Beranda Konsol menampilkan metrik utama:

  • Total permintaan — jumlah total panggilan API dalam periode saat ini
  • Total token — jumlah total token prompt + completion yang dikonsumsi
  • Total biaya — biaya kumulatif dalam periode saat ini
  • Tingkat keberhasilan — tingkat keberhasilan permintaan API

Tren Waktu

Mendukung melihat tren berdasarkan dimensi waktu yang berbeda:

Dimensi

Deskripsi

Real-time

1 jam terakhir, granularitas per menit

Harian

24 jam terakhir, granularitas per jam

Mingguan

7 hari terakhir, granularitas per hari

Bulanan

30 hari terakhir, granularitas per hari

Analisis Multi-dimensi#

Analisis per Model

Lihat penggunaan setiap model:

  • Proporsi jumlah permintaan
  • Proporsi konsumsi token
  • Proporsi biaya
  • Latensi rata-rata

Analisis per Penyedia

Lihat kinerja setiap node penyedia:

  • Perbandingan tingkat keberhasilan
  • Distribusi latensi
  • Frekuensi pemicu fallback

Analisis per API Key

Lihat penggunaan setiap API Key:

  • Volume permintaan setiap Key
  • Biaya setiap Key
  • Memudahkan pelacakan biaya per proyek/tim

Peringatan Anomali#

Aturan Peringatan

Peringatan berikut dapat dikonfigurasi:

Tipe Peringatan

Deskripsi

Peringatan tingkat kesalahan

Tingkat kesalahan melampaui ambang batas (misal 5%)

Peringatan biaya

Biaya harian/mingguan/bulanan melampaui anggaran

Peringatan latensi

Latensi rata-rata melampaui ambang batas

Peringatan fallback

Frekuensi pemicu fallback tidak normal

Saluran Notifikasi

Peringatan mendukung metode notifikasi berikut:

  • Notifikasi email
  • Webhook (dapat diintegrasikan ke Slack, Feishu, DingTalk, dll.)

Konfigurasi peringatan dikelola di Konsol Pengaturan → Aturan Peringatan.

Praktik Terbaik#

  • Gunakan API Key berbeda untuk proyek yang berbeda — memudahkan pelacakan biaya per proyek
  • Atur peringatan biaya — hindari tagihan tinggi yang tidak terduga
  • Periksa distribusi model secara berkala — pastikan pemilihan model sesuai harapan
  • Pantau tren tingkat kesalahan — lonjakan yang tidak biasa mungkin menunjukkan masalah konfigurasi

Terakhir diperbarui pada 23 Juni 2026