# トークン分析 — 機能ガイド | Remote AI

> 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。

Source: https://remoteai.piperhex.com/ja/features/token-usage/

## 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。

## 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

## 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

## 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

1. 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。
2. トレンドと分解を見るためのオープントークン分析。
3. 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。

### 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。

[プロジェクトのドキュメントを読む](https://github.com/piperhex/remoteai/blob/master/README.md)

[GitHub](https://github.com/piperhex/remoteai) · [Apache-2.0](https://github.com/piperhex/remoteai/blob/master/LICENSE)