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基础监控
查看模型服务监控数据
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查看模型服务监控数据
您可以通过查看模型服务监控数据,掌握服务的请求性能、错误情况与资源消耗状态,辅助开展问题排查与业务优化。​
前提条件​
已在网关实例中开启日志服务,操作详情请参见 开启日志。​
查看说明​
仅当网关实例处于可用状态时,可查看其监控数据,且查询需遵循以下限制:​
  • 单次查询时间范围:最小为近 15 分钟,最大为 1 年。​
  • 数据存储时长:默认支持查询过去 90 天内的监控数据,您可按需调整存储时长,详情请参见 修改日志存储时间,超出存储时长的数据暂不支持查询。​
操作步骤​
  1. 登录AgentKit控制台。​
  1. 在顶部导航栏,选择目标模型服务所属的项目和地域。​
  1. 在左侧导航树,选择“网关 > 模型服务”。​
  1. 在模型服务页面,单击“监控”页签,查看模型服务监控指标数据。​
  • ​​​
  • 按 Proxy API Key / Provider 筛选数据​
  • 支持通过 Proxy API Key(网关代理密钥)、Provider(模型供应商)对监控数据进行筛选。单击对应下拉框选择筛选目标,两个筛选条件支持组合使用。修改筛选条件后,页面全部监控指标将根据新条件重新加载展示。​
  • ​​​
  • 按时间范围筛选数据​
说明​
自定义时间范围仅在当前页面会话内临时生效,退出该页面再次访问时,时间范围将自动恢复为默认值「近 15 分钟」。​
  • 默认展示近 15 分钟的监控数据,如需查看其他时间范围内的数据,您可以自定义时间范围,操作如下:​
  1. 单击​​图标,打开时间筛选面板。​
  1. 根据业务需要,选择时间筛选模式,支持相对时间、绝对时间、历史记录三种模式。​
  • ​​​
  • 相对时间:快速选择预置时间段,例如“近 1 小时”,适用于实时排查、日常巡检、快速观察最近的运行状况变化。​
说明​
选择相对时间时,还开启「整点时间」开关后,时间范围将按整点自动对齐,便于做周期性对比分析。​
  • 绝对时间:指定具体的起止时间(精确到秒),适用于已知具体故障发生时间的精准回溯与复盘。​
  • 历史记录:查看并复用之前查询过的时间范围,适用于频繁切换同一时间范围,减少重复设置。​
  1. 在选定模式下选择对应的时间范围(例如「相对时间 > 近 7 天」),页面将按所选时间范围重新加载监控数据。​
  • ​​​
  • 自动刷新​
  • 自动刷新默认关闭。如需实时观测指标变化,选择“自动刷新关闭”按钮后,单击​​图标,并选择刷新频率即可开启自动刷新。​
说明​
自动刷新仅在当前页面会话内临时生效。退出页面再次进入时,自动刷新将恢复为关闭状态。​
  • ​​​
  • 当前支持的指标​
  • ​
    指标名称​
    单位​
    说明​
    输入Tokens​
    Token​
    指当前采集周期(例如 15 分钟)内,模型服务接收到的输入内容(Prompt)所消耗的 Token 总数。​
    缓存Tokens​
    Token​
    指当前采集周期(例如 15 分钟)内,模型服务命中Prompt 缓存的 Token 总数,可用于评估缓存命中效果与计费优化空间。​
    输出Tokens​
    Token​
    指当前采集周期(例如 15 分钟)内,模型服务生成的输出内容(Completion) 所消耗的 Token 总数。​
    缓存命中率​
    %​
    指当前采集周期(例如 15 分钟)内,模型服务中命中缓存的 Token 占输入 Tokens 的比例,用于衡量 Prompt 缓存的复用效果。​
    Tokens-供应商维度​
    Token​
    指当前采集周期(例如 15 分钟)内,按模型供应商(如火山方舟)统计的 Token 消耗量,用于分析不同供应商的调用占比与成本分布。​
    Tokens-模型维度​
    Token​
    指当前采集周期(例如 15 分钟)内,按模型聚合的 Token 消耗量,用于分析不同模型的调用占比与成本分布。​
    Tokens-Proxy API Key维度​
    Token​
    指当前采集周期(例如 15 分钟)内,按Proxy API Key(网关代理密钥)聚合的 Token 消耗量,用于分析不同调用方 / 业务线的用量与成本归属。​
    输入Tokens / 分钟​
    Token/min​
    指当前采集周期(例如 15 分钟)内,模型服务每分钟平均输入的 Token 数量(TPM,Tokens Per Minute-Input),用于衡量输入侧请求负载与限流参考。​
    输出Tokens / 分钟​
    Token/min​
    指当前采集周期(例如 15 分钟)内,模型服务每分钟平均输出的 Token 数量(TPM,Tokens Per Minute-Output),用于衡量输出侧生成负载与限流参考。​
    TTFT​
    ms​
    TTFT(Time To First Token)指从模型服务收到请求开始,到返回第一个 Token 所经历的时间,用于衡量模型响应的首包延迟,值越小首字响应越快。​
    TPOT​
    ms/token​
    TPOT(Time Per Output Token)指模型在生成阶段每个输出 Token 的平均耗时,用于衡量模型的流式生成速度,值越小生成越快。​
    ​
​
最近更新时间:2026.09.04 11:55:46
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