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Rastreamento de uso

O painel do OfoxAI oferece estatísticas de uso abrangentes e monitoramento de performance.

Estatísticas de uso em tempo real

Dashboard de visão geral

A página inicial do painel exibe os principais indicadores:

  • Total de requisições — Total de chamadas de API no período atual
  • Total de tokens — Tokens de prompt + completion consumidos
  • Custo total — Custos acumulados no período atual
  • Taxa de sucesso — Taxa de sucesso das requisições de API

Tendências temporais

Visualize tendências em diferentes dimensões de tempo:

DimensãoDescrição
Tempo realÚltima hora, granularidade por minuto
DiaÚltimas 24 horas, granularidade por hora
SemanaÚltimos 7 dias, granularidade por dia
MêsÚltimos 30 dias, granularidade por dia

Análise multidimensional

Por modelo

Visualize o uso de cada modelo:

  • Proporção de requisições
  • Proporção de consumo de tokens
  • Proporção de custos
  • Latência média

Por provedor

Compare a performance dos nós de cada provedor:

  • Comparação de taxas de sucesso
  • Distribuição de latência
  • Frequência de ativação de fallback

Por API Key

Visualize o uso de cada API Key:

  • Volume de requisições por Key
  • Custos por Key
  • Rastreamento de custos por projeto/equipe

Alertas de anomalias

Regras de alerta

Os seguintes alertas podem ser configurados:

Tipo de alertaDescrição
Alerta de taxa de errosTaxa de erros excede o limite (ex: 5%)
Alerta de custosCustos diários/semanais/mensais excedem o orçamento
Alerta de latênciaLatência média excede o limite
Alerta de fallbackFrequência anormal de fallback

Canais de notificação

Os alertas suportam os seguintes meios de notificação:

  • Notificação por e-mail
  • Webhook (integrável com Slack, Feishu, DingTalk etc.)

A configuração de alertas é gerenciada no painel em ConfiguraçõesRegras de alerta.

Boas práticas

  1. Use API Keys diferentes para projetos diferentes — Facilita o rastreamento de custos por projeto
  2. Configure alertas de custos — Evite faturas inesperadamente altas
  3. Verifique periodicamente a distribuição de modelos — Garanta que a escolha de modelos corresponde ao esperado
  4. Monitore a tendência da taxa de erros — Aumentos anormais podem indicar problemas de configuração
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