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Telemetry
統合ガイド

LiteLLM ゲートウェイおよび SDK Telemetry

制御されたモデルのゲートウェイ全体で、LiteLLM プロバイダーのルーティング、再試行、フォールバック、トークンの使用状況、レイテンシ、コスト見積もり、および受け入れられた結果を追跡します。

レビュー者 Telemetry 製品チーム . インストルメンテーション契約、プライバシー境界、および実装ガイダンス. 基準と所有権を確認する

役に立つ
  • プロバイダー間の LLM の信頼性
  • フォールバックおよび再試行分析
  • モデルゲートウェイのユニットエコノミクス
実装の証拠

LiteLLM Gateway and SDK Telemetry: 境界から検証された行まで

制御されたアプリケーション境界で LiteLLM Gateway and SDK Telemetry を使用し、イベント コントラクトを小さく保ち、集約ビューを構築する前に既知の結果を検証します。

  1. 1

    結果を選択してください

    プロバイダー間の LLM の信頼性

  2. 2

    契約を定義する

    operation_id、機能、requested_model、response_model、プロバイダー、ルート、リリース

  3. 3

    境界を計測する

    ラッパーは、最終的な製品結果の所有権をアプリケーションに与えます。 LiteLLM コールバックは、ゲートウェイによって報告されたコストとルーティング コンテキストでそれを補うことができます。

  4. 4

    証拠を検証する

    Exercise a known fixture, then inspect litellm_request_completed for one correctly typed terminal row.

始める前に

前提条件と境界

  • LiteLLM と telemetry-sh が信頼できる Python サービスで初期化されました
  • 安定した機能、ルート、モデルエイリアス、プロバイダー、チーム、リリースのディメンション
  • モデルのコンテンツを除外するレビュー済みのコールバックまたはラッパー境界

配信設定

サーバー側のインストールと初期化

サーバー側キーを使用して、プロセスごとに 1 回、同期コードの場合は Telemetry を、非同期コードの場合は TelemetryAsync を初期化します。 ブラウザ バンドル、クライアントに表示される環境変数、ソース管理、ログ、および例外メッセージに取り込み資格情報が含まれないようにします。

litellm-インストール

pipのインストール

bash
python -m pip install telemetry-sh
  1. 1制限されたネットワーク動作を持つ再利用可能なサーバー側配信クライアントを 1 つ準備します。
  2. 2成功、失敗、再試行、またはタイムアウトの境界に結果イベントを追加します。
  3. 3アラートを有効にする前に、制御されたフィクスチャを送信し、保存されている行を検査します。

スニペット

1 つの構造化されたイベントから始める

ワークフローが完了、失敗、または再試行される場所にこの図形を追加します。次に、実際のフィールドからダッシュボードを構築します。

litellm

LiteLLM Gateway and SDK Telemetryイベント

python
from time import perf_counter
from litellm import completion

def complete_with_outcome(messages, operation_id: str):
    started_at = perf_counter()
    status = "success"
    error_type = None
    response = None

    try:
        response = completion(
            model="openai/gpt-5.6",
            messages=messages,
        )
        return response
    except Exception as error:
        status = "failed"
        error_type = classify_gateway_error(error)
        raise
    finally:
        usage = getattr(response, "usage", None)
        telemetry.log("litellm_request_completed", {
            "operation_id": operation_id,
            "feature": "support_draft",
            "requested_model": "openai/gpt-5.6",
            "response_model": getattr(response, "model", None),
            "status": status,
            "error_type": error_type,
            "duration_ms": round((perf_counter() - started_at) * 1000),
            "input_tokens": getattr(usage, "prompt_tokens", 0),
            "output_tokens": getattr(usage, "completion_tokens", 0),
            "release": APP_RELEASE,
        })

イベント契約

operation_id、機能、requested_model、response_model、プロバイダー、ルート、リリース

ステータス、duration_ms、input_tokens、output_tokens、retry_count、fallback_used、および error_type

estimated_cost_usd、pricing_version、承認済み、cache_hit、account_id、および承認時の環境

実装のチェックポイント

チェックポイント 1

ラッパーは、最終的な製品結果の所有権をアプリケーションに与えます。 LiteLLM コールバックは、ゲートウェイによって報告されたコストとルーティング コンテキストでそれを補うことができます。

チェックポイント 2

要求されたモデルのエイリアスをプロバイダーの応答モデルから分離して、フォールバック動作が引き続きクエリ可能になるようにします。

チェックポイント 3

メッセージ、応答、ツール ペイロード、仮想キー、プロバイダー資格情報、または無制限の例外を Telemetry にコピーしないでください。

検証

イベントが到着したことを証明する

既知の成功例と失敗例を実行した後、これを実行します。最終的なイベント コントラクトがスニペットと異なる場合は、フォールバック テーブル名を置き換えます。

litellm-検証

LiteLLM Gateway and SDK Telemetry 検証クエリ

sql
SELECT *
FROM litellm_request_completed
ORDER BY timestamp_utc DESC
LIMIT 20;
論理結果ごとに 1 つのターミナル行を、予想されるステータス、識別子、単位、および UTC 時刻とともに確認します。
推論されたスキーマを検査し、再試行によってフィールド タイプが変更されたり、新しい論理イベント ID が生成されたりしないことを確認します。
保存されたフィールドで認証情報、生のペイロード、プロンプト、プライベート コンテンツ、および無制限のエラー メッセージを検索します。
ダッシュボードを完了として扱う前に、プロバイダーのタイムアウト、取り込みの拒否、およびプロセスのシャットダウンを実行します。

実装の参考資料

新しい運用パスを有効にする前に、イベント契約、データ安全性に関するガイダンス、上流の主要ドキュメントを確認してください。

生産境界

結果イベントを小さく、回復可能なものに保つ

このパターンが提供するのは、

  • 上流のワークフローの横にある、制限付きの SQL 対応の結果。
  • ダッシュボード、アラート、およびイベント間の相関関係の安定したフィールド。
  • 成功、失敗、再試行、タイムアウトの動作を検証するためのフィクスチャ駆動のパス。

このパターンでは提供されません

  • OTLP エクスポーター、自動収集パイプライン、または詳細なトレースと診断ログの代替。
  • ペイロードにイベント ID が含まれているという理由だけで、1 回だけ配信されます。
  • 生のプロバイダー ペイロード、ユーザー コンテンツ、資格情報、または規制されたデータを収集する許可。

イベントスキーマの開始点

クエリまたはスニペットを運用環境に適用する前に、行粒度、出力境界、必要なタイプ、プライバシー クラス、サンプル ペイロード、および検証チェックリストを確認してください。

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