이벤트 계약
쿼리가 예상하는 필드
| 필드 | 유형 | 그것이 존재하는 이유 |
|---|---|---|
| timestamp_utc | Timestamp | 모델 요청 완료 시간. |
| model | Utf8 | 모델 식별자. |
| cache_outcome | Utf8 | 히트, 미스 또는 사용할 수 없습니다. |
| attempt | Int64 | 1회 시도 횟수입니다. |
| estimated_cost_usd | Float64 | 예상 요청 비용. |
DataFusion SQL
쿼리 복사
sql
SELECT
model,
COUNT(*) AS requests,
SUM(CASE WHEN cache_outcome = 'hit' THEN 1 ELSE 0 END) AS cache_hits,
SUM(CASE WHEN attempt > 1 THEN 1 ELSE 0 END) AS retries,
100.0 * SUM(CASE WHEN cache_outcome = 'hit' THEN 1 ELSE 0 END)
/ NULLIF(COUNT(*), 0) AS cache_hit_rate_pct,
SUM(CASE WHEN attempt > 1 THEN estimated_cost_usd ELSE 0 END) AS retry_cost_usd,
SUM(estimated_cost_usd) AS total_cost_usd
FROM llm_requests
WHERE timestamp_utc >= now() - INTERVAL '30 days'
GROUP BY model
ORDER BY retry_cost_usd DESC;이 읽기 전용 쿼리는 빈 유형의 테이블에 대해 계획되고 실행됩니다. 아파치 DataFusion 45.2.0. 결정론적 샘플 출력은 합성되어 별도로 검토됩니다. 자신의 데이터에 대해 필드 유형, 임계값 및 비즈니스 정의를 검증합니다. 테스트 방법론을 읽어보세요.
쿼리 결과
총 모델 비용 내 재시도 비용
모델이 클수록 캐시 적중률이 낮고 재시도 비용 부담이 커집니다.
gpt-5.1
92.4 USD
1,480.2 USD
gpt-5.1-mini
11.8 USD
604.6 USD
| model | requests | cache_hits | retries | cache_hit_rate_pct | retry_cost_usd | total_cost_usd |
|---|---|---|---|---|---|---|
| gpt-5.1 | 18,400 | 6,620 | 740 | 35.98 | 92.4 | 1,480.2 |
| gpt-5.1-mini | 49,200 | 23,810 | 380 | 48.39 | 11.8 | 604.6 |
합성 예제 출력. 운영 결정에 사용하기 전에 자체 이벤트 스키마 및 임계값에 대해 쿼리를 실행하세요.
예제 재현
공공 픽스처 다운로드
JSON 번들은 타입이 지정된 이벤트 계약을 포함합니다. illustrative 입력 행, 정확한 SQL, 예상 출력, 검토 참고 사항 및 엔진 버전. CSV에는 표시된 결과가 포함됩니다.
SQL 작동 방식
- 1캐시 적중률은 기록된 모든 요청 내에서 명시적인 캐시 적중률을 계산합니다.
- 21보다 큰 시도는 반복된 모델 작업을 첫 번째 시도 비용에서 분리합니다.
- 3결과는 비용 역학을 설명합니다. 지출만을 위해 최적화하기 전에 이를 승인되거나 유지된 결과에 연결하세요.
결정해야 할 극단적인 경우
- 공급자 측 프롬프트 캐시와 애플리케이션 응답 캐시는 서로 다른 메커니즘입니다.
- 하나의 논리적 요청이 시도 이벤트와 요약 이벤트를 모두 내보낼 때 비용이 이중으로 계산되는 것을 방지하세요.
- 비용 추정은 요청이 실행될 때 활성화된 가격 및 토큰 규칙을 사용해야 합니다.
추천 대시보드
- 누적 막대: 모델별 재시도 및 총 비용
- 추세: 캐시 적중률
- 표: 비용이 많이 드는 재시도 루프가 있는 기능
레시피를 활용해 보세요
관련 계측 및 가이드
분석 계속하기
실제 이벤트에서 실행
테이블을 만들고, 필드를 조정하고, 결과를 저장하세요.
무료로 시작하고, 구조화된 이벤트를 보내고, 쿼리 결과를 차트, 공유 대시보드 위젯 또는 알림 입력으로 사용하세요.