使用状況統計ページは、指定された期間におけるAIサービスのリソース消費状況を表示するために使用されます。このページでは、Tokenの総数、無料Token、有料Token、およびモデルとAPI Keyの観点からの呼び出し分布を確認できるため、AIサービスの実際の使用状況を把握し、コスト分析とリソース最適化を支援します。
上部ナビゲーションバーの組織アカウント名をクリックしてプロジェクトページに移動し、左側のナビゲーションバーの使用状況統計をクリックすると、使用状況統計ページに移動します。使用状況統計ページは、主にフィルタリング領域、Token使用統計領域、モデル統計領域、API Key統計領域で構成されています。
フィルタリング領域
ページ上部にはTokenとリクエストの2つのタブがあり、異なる統計ビューを切り替えることができます。
Token: Tokenの総数、無料Token、有料Token、AIツールによるToken使用量と消費傾向、モデル統計、API Key統計など、Token使用に関するデータを確認できます。
リクエスト: リクエスト数、平均応答時間、リクエストの傾向など、リクエスト呼び出しに関するデータを確認できます。また、ツール別およびメモリ別にデータを確認することもできます。
フィルタリング領域
ページの上部には通常、期間と統計対象のフィルタリング機能が提供されており、指定した期間内のAIサービスの使用データを簡単に確認できます。
一般的なフィルタリング項目は以下のとおりです。
期間：例えば、直近7日間、またはカスタムの開始・終了時刻。
統計対象：例：プロジェクト別に使用量データを表示する場合。
プロジェクト：プロジェクトを切り替えて、各プロジェクトの使用量を確認できます。
これらのフィルタリング条件を使用することで、各時間窓とビジネス範囲からAIサービスの使用傾向を分析できます。
Token使用統計領域
Token使用統計領域は、現在のフィルタリング条件に基づいて全体のリソース使用状況を集計して表示するために使用され、通常以下の指標が含まれます：
総Token数：選択された期間に消費されたTokenの総量を示します。
無料Token数：無料枠内で消費されたToken数を示します。
有料Token数：無料枠を超えた場合や課金ルールに従って料金が発生したToken数を示します。
AIツールによるToken使用量：AIツールによって消費されたToken数。
モデル：モデルを切り替えることができ、各モデルのToken使用量を確認することができます。
この領域には通常、Token 消費傾向グラフも表示され、時間軸上でToken使用量の変化を示すことで、ピーク時間帯、変動サイクル、異常な消費を特定するのに役立ちます。
モデル統計領域
モデル統計領域は、モデルの観点からToken使用状況を確認するために使用され、各モデルの呼び出し分布とリソース消費特性を分析するのに役立ちます。
この領域には通常、以下の情報が表示されます：
モデル：現在呼び出されているモデル名。
ベンダー：モデルが属するベンダーまたは接続元。
入力Token：リクエストの入力内容に消費されたToken数。
キャッシュ入力Token：キャッシュヒットした入力Token数。
出力Token：モデルが生成した内容に消費されたToken数。
API Key統計領域
API Key統計領域は、API Keyの観点から呼び出し状況を確認するために使用され、各アプリケーション、サービス、またはチームの使用状況の違いを分析するのに便利です。
この領域には通常、以下の情報が表示されます：
API Key名：各呼び出し元を区別するために使用されます。
Token使用量：統計期間内にこのAPI Keyが生成したToken消費量。
リクエスト：統計期間内の当該API Keyのリクエスト回数。
リクエスト統計領域
タブナビゲーション領域でリクエストをクリックすると、リクエスト統計ビューが表示されます。このビューでは、AIサービスのリクエスト呼び出しの詳細を確認でき、リクエスト頻度や応答性能などの指標を分析できます。
リクエスト統計領域の上部には、ツールとメモリの2つのサブタブがあります。これらを使用して、異なる観点からリクエストデータを確認できます。
ツール：AIツール関連のリクエスト呼び出しの詳細を確認できます。
メモリ：AIメモリ関連のリクエスト呼び出しの詳細を確認できます。メモリタブを選択すると、フィルター領域で特定のメモリスペースを指定して絞り込むことができます。
この領域には通常、以下の指標が表示されます。
リクエスト数：選択した期間内に開始されたリクエストの総数。
平均応答時間：すべてのリクエストの平均応答時間。単位はミリ秒（ms）で、サービス性能の評価に使用されます。
この領域にはリクエスト傾向グラフも表示され、時間の経過に伴うリクエスト数の推移を確認できます。これにより、ピーク時間帯やオフピーク時間帯、異常な変動を特定できます。
適用シナリオ
使用状況統計は以下のシナリオに適用されます：
リソース消費全体の確認：特定の期間内のAIサービスの全体的な使用状況を迅速に把握します。
モデル使用分布の分析：各モデルの呼び出し頻度とToken消費の違いを評価します。
ビジネス呼び出し元の追跡：API Keyの観点から各アプリケーションやチームの実際の使用状況を特定します。
リクエスト性能の監視：統計ビューでリクエスト数や平均応答時間などのリクエスト統計を確認し、サービスの性能と安定性を評価します。
コスト最適化の支援：無料Tokenと有料Tokenのデータを組み合わせて、モデル選択と呼び出し戦略を最適化します。
使用上の推奨事項
Token消費傾向を定期的に確認し、異常な増加やピーク値の変動を早期に発見してください。
総量のみで判断せず具体的な出所を見落とさないよう、モデル統計とAPI Key統計を組み合わせて分析してください。
詳細な使用量分析を行えるよう、各業務システムごとに独立したAPI Keyを作成してください。
特定のモデルの出力Tokenが継続的に高い場合、プロンプト設計、呼び出し頻度、またはモデル選定が適切かどうかを再検討してください。
リクエストビューで平均応答時間を定期的に監視し、性能ボトルネックやサービスの異常を早期に発見することをおすすめします。
リクエストビューのツールおよびメモリサブタブでリクエストのステータスを確認し、各機能モジュールの呼び出し特性と潜在的な問題を把握することをおすすめします。