AI Логи: контроль качества и затрат
Подробная инструкция для клиентов: как анализировать AI-логи, фильтровать периоды, контролировать токены/стоимость и обрабатывать ошибки.
Место для изображения
Зачем бизнесу AI-логи
- Контроль качества: видно, где AI отработал успешно, а где произошел сбой.
- Контроль затрат: токены и оценка стоимости помогают планировать бюджет.
- Прозрачность для команды: легко отследить, кто и что запускали.
- Быстрое восстановление: ошибочные результаты можно просмотреть и применить вручную.
Что есть на странице
- Фильтр по периоду (сегодня, 7 дней, 30 дней, кастомный).
- Сводные KPI: вызовы, токены, общая оценка стоимости.
- Статистика по моделям (вызовы, токены, ориентировочная стоимость).
- Детальная таблица логов по операциям.
- Модальное окно с полным входным/выходным текстом.
Кнопки и что делают
- «Настройки AI» - переход в центр настроек AI.
- «Очистить старые логи» - удаляет логи старше 30 дней.
- «Применить» - запускает фильтр по выбранному периоду.
- «Сбросить» - возвращает фильтр в режим «Сегодня».
- «Показать» - открывает детали конкретного лога.
- «Залить в базу» - записывает AI-результат в базу для задачи с ошибкой/ручным подтверждением.
- «Закрыть» - закрывает модальное окно деталей.
Пошаговый сценарий работы
- Выберите период анализа (например, последние 7 дней).
- Нажмите «Применить».
- Проверьте KPI: количество вызовов, токены, оценку стоимости.
- В блоке моделей посмотрите, какие модели дают основную нагрузку.
- В таблице логов найдите записи со статусом «Сбой» или «В обработке».
- Нажмите «Показать», чтобы открыть полные детали.
- При необходимости нажмите «Залить в базу» и подтвердите применение результата.
Практические советы
- Раз в неделю просматривайте модельную статистику и оценку стоимости.
- После изменения модели обязательно проверяйте, как это повлияло на токены и качество.
- Для проблемных кейсов фиксируйте тип ошибки и обновляйте промпт в центре AI.
- Не накапливайте лишние логи: периодически запускайте очистку старых записей.
Важно: оценка стоимости в логах является ориентировочной. Для финального биллинга ориентируйтесь на данные провайдера.
Что это дает бизнесу
- Прозрачный контроль AI-операций в ежедневной работе.
- Своевременное выявление ошибок и быстрое исправление.
- Лучший контроль затрат на AI.
- Более стабильное качество контента при масштабировании.
Место для изображения
Место для изображения