Аналитика затрат в реальном времени с временными графиками, разбивкой по моделям, метриками производительности и настраиваемыми пресетами дат.
Панель затрат даёт вам полную видимость расходов и производительности LLM. Она агрегирует данные всех записей обогащения в вашей организации и представляет их через интерактивные диаграммы и сводные карточки. Используйте её для выявления тенденций затрат, сравнения эффективности моделей и оптимизации вашего конвейера обогащения.
Выберите временной диапазон на боковой панели. URL обновляется, отражая выбранный пресет (например, /costs/30d), что позволяет сохранять представления в закладки:
| Пресет | Диапазон времени | Группировка графиков |
|---|---|---|
7d | Последние 7 дней | Ежедневно |
30d | Последние 30 дней | Ежедневно |
90d | Последние 90 дней | Еженедельно |
all | За всё время | Ежемесячно |
Системным администраторам доступен селектор организации на боковой панели с тремя вариантами: собственная организация, все организации в совокупности или одна конкретная организация. Все остальные — включая владельцев — всегда видят расходы только своей организации: область видимости определяется на бэкенде, поэтому обойти фильтр со стороны клиента невозможно. Выбор сохраняется для каждого пользователя в локальном хранилище.
Вкладка по умолчанию предоставляет подробную разбивку расходов:
Перейдите на вкладку «Производительность», чтобы проанализировать эффективность моделей и выявить компромиссы между стоимостью и производительностью:
Используйте точечную диаграмму «Стоимость и длительность», чтобы найти модели, обеспечивающие хорошее качество при меньших затратах. Для простых схем часто достаточно меньших и более быстрых моделей.
Проверяйте график «Стоимость со временем» еженедельно. Внезапные всплески могут указывать на неправильно настроенные пакетные задачи или неожиданные циклы повторных попыток.
Таблица «Производительность по количеству свойств схемы» показывает, как стоимость масштабируется с размером схемы. Удалите ненужные свойства, чтобы снизить стоимость одного обогащения.
Модели с кэшированием промптов (например, Anthropic) снижают затраты на повторные обогащения с одной и той же схемой. Карточки использования токенов показывают экономию за счёт кэшированных токенов.