Anthropic Claude API Telemetry：从边界到验证行
在受控应用程序边界使用 Anthropic Claude API Telemetry，保持事件契约较小，并在构建聚合视图之前验证已知结果。
- 1
选择结果
克劳德 API 成本分析
- 2
定义合同
提供商、型号、功能和状态
- 3
埋点边界
从 API 响应和配置中读取模型，而不是在分析中硬编码即将到期的模型标识符。
- 4
核实证据
Exercise a known fixture, then inspect llm_request_completed for one correctly typed terminal row.
开始之前
先决条件和界限
- Anthropic官方TypeScript SDK配置服务器端
- 服务器端TELEMETRY_API_KEY
- 产品工作流程和审查的结果定义
交货设置
安装并初始化服务器端
在仅服务器代码中导入 telemetry-sh 并使用 process.env.TELEMETRY_API_KEY 对其进行一次初始化。 将摄取凭据保留在浏览器包、客户端可见的环境变量、源代码控制、日志和异常消息之外。
npm安装
npm install telemetry-sh- 1准备一个具有有限网络行为的可重用服务器端交付客户端。
- 2在成功、失败、重试或超时边界处添加结果事件。
- 3在启用警报之前发送受控装置并检查存储的行。
片段
从一个结构化事件开始
在工作流程完成、失败或重试的位置添加此形状。然后从真实的字段构建仪表板。
Anthropic Claude API Telemetry事件
const startedAt = performance.now();
const message = await anthropic.messages.create({
model: process.env.ANTHROPIC_MODEL,
max_tokens: 1024,
messages,
});
await telemetry.log("llm_request_completed", {
provider: "anthropic",
model: message.model,
feature: "support_reply",
status: "success",
stop_reason: message.stop_reason,
input_tokens: message.usage.input_tokens,
output_tokens: message.usage.output_tokens,
latency_ms: Math.round(performance.now() - startedAt),
prompt_version: "support-v3",
release: process.env.APP_RELEASE,
});活动合约
提供商、型号、功能和状态
input_tokens、output_tokens、latency_ms 和 stop_reason
run_id、prompt_version、reviewer_outcome 和释放
实施检查点
检查站 1
从 API 响应和配置中读取模型，而不是在分析中硬编码即将到期的模型标识符。
检查站 2
在已知使用情况和停止原因后记录请求结果，并使用受控错误类型记录故障。
检查站 3
使原始提示、完成、API 密钥和工具负载远离遥测。
验证
证明事件已到达
在演练已知的成功和失败案例后运行此命令。如果您的最终事件契约与代码片段不同，请替换后备表名称。
Anthropic Claude API Telemetry 验证查询
SELECT *
FROM llm_request_completed
ORDER BY timestamp_utc DESC
LIMIT 20;实施参考
在启用新的生产路径之前，请检查事件合同、数据安全指南和上游主要文档。
生产边界
保持结果事件小且可恢复
该模式提供了
- 除了上游工作流程之外，还有一个有界的、SQL 就绪的结果。
- 用于仪表板、警报和跨事件关联的稳定字段。
- 用于验证成功、失败、重试和超时行为的夹具驱动路径。
该模式不提供
- OTLP 导出器、自动收集管道或详细跟踪和诊断日志的替代品。
- 仅因为有效负载包含事件 ID，所以仅传送一次。
- 收集原始提供商有效负载、用户内容、凭证或受监管数据的权限。
事件架构起点
此工作流程的事件契约
在将查询或代码片段适应生产之前，请检查行粒度、发出边界、所需类型、隐私类、示例有效负载和验证清单。
相关产品功能
继续此工作流程 AI代理监控
通过可审查的 SQL 连接智能体运行、工具使用、模型成本、质量和产品结果。
相关 SQL 查询示例
用 SQL 回答下一个问题
针对此工作流程中的结构化字段运行查询，检查示例结果，并将有用的答案转换为仪表板或警报。
衡量人工智能智能体任务的成功和人工交接
哪些智能体工作流程成功完成并产生可接受的结果？
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哪些产品功能和型号正在推动法学硕士支出？
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有多少模型成本与重试和缓存未命中相关？
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在输出开始之前，哪些模型和功能组合感觉很慢？
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