AI費用異常検知
AI費用異常は、請求書が到着するまで見えないことが多いです。支出はリクエストボリュームが上がらなくても増加する可能性があるからです。デプロイメントは取得したコンテキストを追加し、ルーティング閾値を変更し、キャッシュヒットを削減し、リトライを活性化させ、またはトラフィックをより高価なモデルに移動させることができます。従来のトラフィックアラートはこれらの変化を検出しません。
有用な異常検知器は、総費用だけでなく、費用要因を監視します。毎日の総支出は遅延指標です。初期信号はリクエストあたりのトークン、モデルミックス、取得率、キャッシュヒット率、バッチシェア、および製品表面別の支出です。
監視する信号
- エンドポイント、チーム、顧客別の時間あたりの支出。
- p50、p90、p99でのリクエストあたりの入出力トークン。
- リトライ率、取得率、プロバイダーエラー率。
- キャッシュヒット率およびキャッシュで読み取られたトークンのシェア。
- デプロイメント後またはプロンプトリリース後のモデルミックスの変化。
- 誤って同期的に実行されるアクション可能な作業。
ベースライン
複数のベースラインを使用します。サポートボットには日次および週次サイクルがあります。夜間エンリッチメント作業にはバッチウィンドウがあります。評価スイートにはリリース周辺のピークがあります。単一のグローバル閾値は、鈍すぎるか、常に人々を目覚めさせるでしょう。
最適なベースラインは所有者およびワークロードクラス別です。企業全体が一般的な支出限界を超えたときではなく、機能が独自の通常パターンから逸脱したときにアラートします。
実行可能なアラート
アラートは要因を説明する必要があります：「デプロイメントY後にエンドポイントXでp90入力トークンが2倍になった」、「キャッシュヒット率が74%から18%に低下した」、または「フロンティアモデルへの取得が31%増加した」。アラートが可能性のある所有者と要因に名前を付けることができない場合、それは無視されます。
応答ループ
デプロイコンテキスト、ルーティングポリシーdiff、および最も影響を受けた顧客またはワークロードを添付します。次に、次のステップを提供します：プロンプトを元に戻す、取得数を削減する、ルーティング閾値を復元する、取得を無効にする、または作業をバッチに移動する。異常検知は、請求書の驚きから工学的行動までの時間を短縮するときにのみ価値があります。
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