活動合約
查詢期望的欄位
| 欄位 | 型別 | 為什麼存在 |
|---|---|---|
| timestamp_utc | Timestamp | 模型請求完成時間。 |
| model | Utf8 | 型號識別符號。 |
| cache_outcome | Utf8 | 命中、未命中或不可用。 |
| attempt | Int64 | 基於一的嘗試次數。 |
| estimated_cost_usd | Float64 | 估計請求成本。 |
DataFusion SQL
複製查詢
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;此只讀查詢是針對空型別資料表計劃和執行的 阿帕奇 DataFusion 45.2.0。確定性樣本輸出是綜合的並單獨審查;根據您自己的資料驗證欄位型別、閾值和業務定義。 閱讀測試方法。
查詢結果
總模型成本內的重試成本
較大的模型具有較低的快取命中率和較大的重試成本負擔。
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 |
綜合範例輸出。在將其用於操作決策之前,針對您自己的事件架構和閾值執行查詢。
SQL 是如何工作的
- 1快取命中率計算所有記錄請求中的顯式快取命中數。
- 2大於一次的嘗試將重複的模型工作與第一次嘗試的成本隔離開來。
- 3結果解釋了成本機制;在純粹針對支出進行最佳化之前,將其與已接受或保留的結果聯絡起來。
需要決定的邊緣情況
- 提供者端提示快取和應用程式回應快取是不同的機制。
- 當一個邏輯請求同時發出嘗試事件和摘要事件時,避免重複計算成本。
- 成本估算必須使用請求執行時處於活動狀態的價格和權杖規則。
推薦儀表板
- 堆疊條:按模型劃分的重試和總成本
- 趨勢:快取命中率
- 資料表:具有昂貴重試迴圈的功能
讓查詢範例發揮作用
相關埋點和指南
繼續分析
在真實事件中執行它
建立資料表,調整欄位並儲存結果
免費開始,傳送結構化事件,並將查詢結果用作圖表、共享儀表板小工具或警示輸入。