トークン分析/06
トークンの使い道を、 見える形に。
トレンド，ヒートマップ，実際の破壊を通して記録されたモデルの使用を理解する。
こんな方に
プロキシの要求性能を調べるために，プロキシの使用習慣を見直す人，モデルを比較する人，プロキシの要求性能を調べる人に適している。
01 / トークン分析
より大きなパターンから始める
ヒートマップとトレンドは，時間経過に伴う活動を見直し，使用の変化を理解するのに役立つ。
- 週間活動のヒートマップを見る
- トークン使用のトレンドを追跡します。
- 使用ピークを仕事と関連付ける
02 / トークン分析
重要なものに使用量を分割
異なるワークフローを理解するために，トークンタイプ，プロバイダー，モデル，アカウント間で記録された使用量を比較する。
- 記録されたトークンカテゴリを区別する。
- モデルとプロバイダーの使用を比較した。
- アカウントレベルの分解を見直す
03 / トークン分析
合計から個々の要求に移動
プロキシセッションはメッセージ、コンテキスト使用、応答遅延を表示します。さらに調べる必要がある場合は構造化された診断をエクスポートします。
- 録音されたセッションとメッセージを検査します。
- コンテキスト占有率と応答時間を検討した。
- トラブルシューティングのための診断情報をエクスポートします。
使い始めるには
- Remote AI GUI またはそのプロキシを通してタスクを実行します。
- トレンドと分解を見るためのオープントークン分析。
- 個々の要求を調べるためにプロキシセッションを使う。
始める前に
統計はアプリケーションが実際に記録した要求を反映しています。コスト推定はサービスプロバイダーからの最終請求ではありません。
よくある質問
コンピュータの全てのモデルコールを 含んでるのか？
いいえ。集計対象は、Remote AI が記録したリクエストと現在の設定によって異なります。
表示されているコストは実際の料金ですか。
サービスによって返される情報は推定値です。実際のサブスクリプションや API 請求についてはプロバイダーに問い合わせてください。