使用 Vercel AI SDK telemetry 发送并验证事件
在受控应用程序边界使用 Vercel AI SDK 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
流媒体 LLM 分析
- 2
定义合同
功能、提供商、型号、prompt_version 和 finish_reason
- 3
在结果处发出
流完成后记录终端生成结果，以便令牌使用和完成原因完整。
- 4
核实证据
Exercise a known fixture, then inspect llm_request_completed for one correctly typed terminal row.
开始之前
开始之前
- AI SDK 生成或在可信服务器边界上运行的流式调用
- 用于比较各代的稳定功能和提示版本分类法
- 遥测元数据的白名单，不包括提示、响应、标头和工具负载
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。
Vercel AI SDK telemetry事件
await telemetry.log("llm_request_completed", {
provider: "openai",
model: "gpt-4.1-mini",
feature: "draft_reply",
prompt_version: "draft-reply-v4",
input_tokens: 924,
output_tokens: 218,
latency_ms: 1380,
finish_reason: "stop",
status: "success",
accepted: true,
});事件结构
功能、提供商、型号、prompt_version 和 finish_reason
input_tokens、output_tokens、total_tokens、estimated_cost_usd 和 latency_ms
状态、retry_count、time_to_first_token_ms、已接受、已发布
检查配置
检查站 1
流完成后记录终端生成结果，以便令牌使用和完成原因完整。
检查站 2
使用 AI SDK 生命周期回调或遥测集成来实现一致的覆盖范围，而不是在每个调用周围重复临时日志记录。
检查站 3
在升级期间检查 SDK 的实验性遥测行为，并明确排除提示、响应、请求标头和工具参数属性。
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。
Vercel AI SDK 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。
在哪里记录事件
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。
事件模式示例
此工作流的事件模式
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。
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