Analisi dei costi in tempo reale con grafici di serie temporali, ripartizioni per modello, metriche delle prestazioni e intervalli di date preimpostati configurabili.
La dashboard dei costi offre piena visibilità sulla spesa e sulle prestazioni dell'LLM. Aggrega i dati di tutti i record di arricchimento della propria organizzazione e li presenta tramite grafici interattivi e schede riepilogative. Consente di individuare le tendenze dei costi, confrontare l'efficienza dei modelli e ottimizzare la pipeline di arricchimento.
Seleziona un intervallo di tempo dalla barra laterale. L'URL si aggiorna per riflettere il preset selezionato (ad es. /costs/30d), consentendo viste aggiungibili ai preferiti:
| Preimpostazione | Intervallo di tempo | Raggruppamento del grafico |
|---|---|---|
7d | Ultimi 7 giorni | Giornaliero |
30d | Ultimi 30 giorni | Giornaliero |
90d | Ultimi 90 giorni | Settimanale |
all | Tutto il periodo | Mensile |
Gli amministratori di sistema dispongono nella barra laterale di un selettore di organizzazione con tre impostazioni: la propria organizzazione, tutte le organizzazioni in forma aggregata oppure una singola organizzazione. Tutti gli altri — proprietari compresi — vedono sempre i costi della propria organizzazione; l'ambito viene risolto dal backend, quindi il filtro non è aggirabile dal client. La scelta viene conservata per ogni utente nel local storage.
La scheda predefinita fornisce una ripartizione completa della spesa:
Passa alla scheda Prestazioni per analizzare l'efficienza dei model e individuare i compromessi tra costo e prestazioni:
Utilizzate il grafico a dispersione Costo vs Durata per individuare i modelli che offrono buona qualità a costi inferiori. Modelli più piccoli e veloci sono spesso sufficienti per schema semplici.
Controlla ogni settimana il grafico Costo nel tempo. Picchi improvvisi possono indicare lavori batch configurati in modo errato o cicli di ripetizione imprevisti.
La tabella Prestazioni per numero di proprietà dello schema mostra come il costo scala con le dimensioni dello schema. Rimuova le proprietà non necessarie per ridurre il costo per arricchimento.
I modelli con caching dei prompt (come Anthropic) riducono i costi per gli arricchimenti ripetuti con lo stesso schema. Le schede di utilizzo dei token mostrano il risparmio sui token memorizzati nella cache.