Kosten-Dashboard - Entity Enricher Dokumentation

Kosten-Dashboard

Echtzeit-Kostenanalysen mit Zeitreihendiagrammen, Aufschlüsselungen pro Modell, Leistungsmetriken und konfigurierbaren Datumsvoreinstellungen.

Übersicht

Das Kosten-Dashboard bietet Ihnen vollständige Transparenz über Ihre LLM-Ausgaben und -Leistung. Es aggregiert Daten aus allen Anreicherungs-Datensätzen Ihrer Organisation und stellt sie über interaktive Diagramme und Übersichtskarten dar. Nutzen Sie es, um Kostentrends zu erkennen, die Effizienz von Modellen zu vergleichen und Ihre Anreicherungs-Pipeline zu optimieren.

Tabs
2
Datumsvoreinstellungen
4
Diagrammtypen
5
Organisationsübergreifend
Owner+

Datumsvoreinstellungen

Wählen Sie einen Zeitraum in der Seitenleiste aus. Die URL wird aktualisiert, um die ausgewählte Voreinstellung widerzuspiegeln (z. B. /costs/30d), was Lesezeichen-fähige Ansichten ermöglicht:

VoreinstellungZeitraumDiagrammgruppierung
7dLetzte 7 TageTäglich
30dLetzte 30 TageTäglich
90dLetzte 90 TageWöchentlich
allGesamter ZeitraumMonatlich

Owner und Admins können in der Seitenleiste Alle Organisationen umschalten, um aggregierte Kosten über die gesamte Plattform hinweg anzuzeigen. Diese Einstellung wird im lokalen Speicher gespeichert.

Tab „Kostenübersicht“

Der Standard-Tab bietet eine umfassende Aufschlüsselung der Ausgaben:

Zusammenfassungskarten

Gesamtkosten
$12.47
Summe aller LLM-Kosten im Zeitraum
Anfragen insgesamt
342
Anzahl der durchgeführten LLM-Aufrufe
Ø Kosten/Anfrage
$0.036
Durchschnittliche Kosten pro Einzelaufruf
Am häufigsten verwendetes Modell
claude-sonnet
Modell mit der höchsten Anzahl an Anfragen

Diagramme & Tabellen

Kosten im Zeitverlauf— Liniendiagramm, das Ausgabetrends über den ausgewählten Zeitraum zeigt, gruppiert nach Tag/Woche/Monat.
Kosten nach Modell— Horizontales Balkendiagramm der Top-10-Modelle nach Gesamtkosten. Erkennen Sie schnell die teuersten Modelle.
Token-Nutzung— Aufschlüsselung der verbrauchten Eingabe-Tokens, Ausgabe-Tokens und Gesamt-Tokens.
Modell-Einblicke— Karten, die das meistgenutzte und das teuerste Modell hervorheben.
Tägliche Aufschlüsselung— Tabelle mit Datum, Anzahl der Anfragen, Gesamtkosten, durchschnittlichen Kosten pro Anfrage und Token-Summen.

Tab „Leistungsanalyse“

Wechseln Sie zum Tab „Performance“, um die Modelleffizienz zu analysieren und Kosten-Leistungs-Kompromisse zu identifizieren:

Zusammenfassungskarten

Datensätze insgesamt
156
Anreicherungsdatensätze im Zeitraum
Verwendete Modelle
8
Verschiedene Modelle, die Ergebnisse erzeugt haben
Sprachvarianten
3
Sprachen, die bei der mehrsprachigen Anreicherung verwendet werden
Token-Bereiche
4
Verschiedene Größenkategorien für Eingabe-Token

Diagramme & Tabellen

Kosten vs. Dauer— Streudiagramm mit Blasengrößen proportional zur Anzahl der Anfragen. Jede Blase steht für ein Modell – finden Sie das beste Gleichgewicht aus Geschwindigkeit und Kosten.
Leistung nach Modell— Tabelle zum Vergleich von Anzahl der Anfragen, durchschnittlichen Kosten, durchschnittlicher Dauer und Token-Statistiken pro Modell.
Kosten nach Sprachenanzahl— Balkendiagramm, das zeigt, wie die Kosten mit der Anzahl der für die mehrsprachige Enrichment ausgewählten Sprachen skalieren.
Kosten nach Input-Token-Bereich— Balkendiagramm, das die Kosten nach Größenbereichen des Eingabe-Prompts aufschlüsselt (z. B. 0–1K, 1K–5K, 5K–10K Tokens).
Leistung nach Anzahl der Schema-Eigenschaften— Tabelle, die zeigt, wie Anreicherungskosten und -dauer mit der Schema-Komplexität zusammenhängen (nur Anreicherungsdatensätze).

Optimierungstipps

Modelle vergleichen

Nutzen Sie das Streudiagramm „Kosten vs. Dauer“, um Modelle zu finden, die gute Qualität zu geringeren Kosten liefern. Kleinere, schnellere Modelle reichen für einfache Schemas oft aus.

Trends überwachen

Prüfen Sie das Diagramm „Kosten im Zeitverlauf“ wöchentlich. Plötzliche Ausschläge können auf falsch konfigurierte Batch-Jobs oder unerwartete Wiederholungsschleifen hinweisen.

Schemas passend dimensionieren

Die Tabelle „Leistung nach Schema-Eigenschaftsanzahl“ zeigt, wie die Kosten mit der Schemagröße skalieren. Entfernen Sie unnötige Eigenschaften, um die Kosten pro Anreicherung zu senken.

Caching-Modelle verwenden

Modelle mit Prompt-Caching (wie Anthropic) reduzieren die Kosten für wiederholte Anreicherungen mit demselben Schema. Die Token-Nutzungskarten zeigen die Einsparungen durch zwischengespeicherte Tokens.

Nächste Schritte

Datensätze

Einzelne Datensätze hinter den Kostendaten durchsuchen.

Modelle & Preise

Modellpreise konfigurieren und aus externen Quellen synchronisieren.

API-Referenz

Fragen Sie Kostendaten programmatisch über die REST-API ab.