LLM コストイベントスキーマテンプレート

テンプレートの証拠パス

LLM cost tracker: 実装から決定まで

プロンプトを実装の概要として扱います。有用な成果物は、コピーされたコードだけではなく、信頼できる答えを生成するレビューされたイベントコントラクトです。

1
境界を設定する
Instrument the point where llm_request_completed becomes final.
2
契約書を作成する
Start with llm_request_completed, llm_request_failed, llm_stream_completed and keep every field typed, bounded, and privacy-reviewed.
3
フィクスチャを実行する
集計結果に依存する前に、既知の成功、失敗、再試行、および空の結果のケースを実行してください。
4
質問に答えてください
保持するアカウントごとに最もコストがかかる機能はどれですか?

テンプレートとユースケースの比較

このテンプレートでイベントを追加する

測定目標がすでに明確な場合は、このテンプレートをコピーします。一致するユースケースガイドを使用して、イベントの境界、成功の定義、および結果の SQL がサポートする必要がある決定を確認します。

読み取り OpenAI コスト監視

テンプレート

これをコーディングエージェントに貼り付けます

交換する YOUR_API_KEY、フローをローカルで実行し、生成されたイベントとダッシュボードを確認します。

llm-cost-tracker

LLM コストトラッカー

text

Telemetry を使用した LLM の使用量とコストを計測します。

/skill.md とこの Telemetry API キーを使用します: YOUR_API_KEY

各modelリクエストを次のように記録します。
provider、model、route、feature、user_id、team_id、input_tokens、output_tokens、total_tokens、estimated_cost_usd、latency_ms、status、 retry_count、および error_type。

コピー、保存、受け入れ、再試行、再生成、破棄などの結果イベントを接続します。

1 日の支出、featureごとのコスト、アカウントごとのコスト、modelごとの障害、p95 レイテンシ、および受け入れられた出力レートのダッシュボードを作成します。

デフォルトでは、生のプロンプトまたは入力完了を保存しません。

キャプチャするイベント

llm_request_completedllm_request_failedllm_stream_completedllm_output_savedllm_output_discarded

検証チェックリスト