使用 Vercel AI SDK telemetry 傳送並驗證事件
在受控應用程式邊界使用 Vercel AI SDK telemetry，保持事件契約較小，並在建置聚合檢視之前驗證已知結果。
- 1
選擇結果
流媒體 LLM 分析
- 2
定義合約
功能、提供商、型號、prompt_version 和 finish_reason
- 3
在結果處發出
流完成後記錄終端生成結果，以便權杖使用和完成原因完整。
- 4
核實證據
Exercise a known fixture, then inspect llm_request_completed for one correctly typed terminal row.
開始之前
開始之前
- AI SDK 生成或在可信伺服器邊界上執行的流式呼叫
- 用於比較各代的穩定功能和提示版本分類法
- 遙測後設資料的白名單，不包括提示、回應、標頭和工具負載
交貨設定
安裝並初始化伺服器端
在僅伺服器程式碼中匯入 telemetry-sh 並使用 process.env.TELEMETRY_API_KEY 對其進行一次初始化。 將攝取憑據保留在瀏覽器包、客戶端可見的環境變數、原始碼控制、日誌和異常訊息之外。
npm安裝
npm install telemetry-sh- 1準備一個具有有限網路行為的可重用伺服器端交付客戶端。
- 2在成功、失敗、重試或超時邊界處新增結果事件。
- 3在啟用警示之前傳送受控裝置並檢查儲存的行。
片段
從一個結構化事件開始
在工作流程完成、失敗或重試的位置新增此形狀。然後從真實的欄位建置儀表板。
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,
});事件結構
功能、提供商、型號、prompt_version 和 finish_reason
input_tokens、output_tokens、total_tokens、estimated_cost_usd 和 latency_ms
狀態、retry_count、time_to_first_token_ms、已接受、已發布
檢查設定
檢查站 1
流完成後記錄終端生成結果，以便權杖使用和完成原因完整。
檢查站 2
使用 AI SDK 生命週期回撥或遙測整合來實現一致的覆蓋範圍，而不是在每個呼叫周圍重複臨時記錄。
檢查站 3
在升級期間檢查 SDK 的實驗性遙測行為，並明確排除提示、回應、請求標頭和工具參數屬性。
驗證
證明事件已到達
在演練已知的成功和失敗案例後執行此命令。如果您的最終事件契約與程式碼片段不同，請替換後備資料表名稱。
Vercel AI SDK telemetry 驗證查詢
SELECT *
FROM llm_request_completed
ORDER BY timestamp_utc DESC
LIMIT 20;實施參考
在啟用新的生產路徑之前，請檢查事件合約、資料安全指南和上游主要文件。
在哪裡記錄事件
保持結果事件小且可恢復
該模式提供了
- 除了上游工作流程之外，還有一個有界的、SQL 就緒的結果。
- 用於儀表板、警示和跨事件關聯的穩定欄位。
- 用於驗證成功、失敗、重試和超時行為的夾具驅動路徑。
該模式不提供
- OTLP 匯出器、自動收集管道或詳細追蹤和診斷日誌的替代品。
- 僅因為有效負載包含事件 ID，所以僅傳送一次。
- 收集原始提供商有效負載、使用者內容、憑證或受監管資料的權限。
事件結構描述範例
此工作流程的事件結構描述
在將查詢或程式碼片段適應生產之前，請檢查行粒度、發出邊界、所需型別、隱私類、範例有效負載和驗證清單。
相關產品功能
繼續此工作流程 AI代理監控
透過可審查的 SQL 連線代理執行、工具使用、模型成本、品質和產品結果。
相關 SQL 查詢範例
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針對此工作流程中的結構化欄位執行查詢，檢查範例結果，並將有用的答案轉換為儀表板或警示。
按提示版本查詢 AI 品質回歸
新的提示版本是否在不增加人工交接的情況下提高了品質？
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哪些產品功能和型號正在推動法學碩士支出？
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有多少模型成本與重試和快取未命中相關？
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