操作使用

操作说明

本文档详细介绍账单记录模块的具体操作步骤，包括Token使用统计图表的查看、费用记录的搜索筛选以及成本分析等功能。通过本模块可以全面了解平台的资源消耗和成本情况。

一、账单记录总览

1. 登录AI平台，选择【大模型运维】>【账单记录】，进入账单记录管理页面。
2. 页面分为两个主要区域：上方的30日账单汇总图表和下方的费用记录列表。
3. 图表区域显示近30天的Token使用量变化趋势。
4. 列表区域显示所有AI调用的详细费用信息。

账单记录总览

二、Token使用统计图表

2.1 图表功能说明

1. 时间范围：图表显示近30天（包含今天）的Token使用量统计

2. 数据展示：

   • X轴：日期（MM-DD格式显示）
   • Y轴：Token数量（支持K单位显示）
   • 数据点：每日的具体Token消耗量

3. 交互功能：

   • 鼠标悬停：显示具体日期和Token数量
   • 数值格式化：大数值自动显示为K单位（如：1.5k）
   • 图表缩放：支持图表的缩放查看
   • 响应式：自动适配浏览器窗口大小

2.2 图表数据解读

1. 成本趋势分析：

   • 观察Token使用量的整体变化趋势
   • 识别成本高峰和低谷时段
   • 分析周期性消耗模式

2. 数据指标：

   • 每日Token消耗量的具体统计
   • 30天内的总体使用情况
   • 成本增长或下降的趋势分析

3. 异常检测：

   • 识别异常的高消耗时段
   • 发现成本波动的异常模式
   • 及时发现潜在的成本风险

图表分析提示

• 图表数据每日更新，反映最新的Token统计
• 悬停查看具体数值时注意单位换算
• 关注突然的消耗峰值，可能需要成本优化
• 结合业务活动分析消耗变化原因

三、费用记录列表

3.1 列表信息展示

费用记录列表显示以下关键信息：

1. 消息ID：每次AI调用的唯一标识符
2. 模型名称：使用的AI模型，以标签形式显示
3. Completion Tokens：AI回复消耗的Token数量
4. Total Tokens：总Token消耗量（输入+输出）
5. 金额：本次调用产生的具体费用
6. IP地址：API调用来源的IP地址
7. 调用时间：具体的调用时间戳

3.2 搜索和筛选功能

模型名称筛选

1. 点击"模型名称"下拉框
2. 选择要筛选的特定模型
3. 列表会显示使用该模型的费用记录
4. 支持带图标的模型选择界面

搜索操作步骤

1. 在搜索栏中选择筛选条件
2. 输入或选择具体的筛选值
3. 系统会实时更新显示结果
4. 支持多条件组合筛选

清空筛选条件

1. 点击搜索框的清除按钮
2. 或者重新选择"全部"选项
3. 列表会恢复显示所有记录

3.3 列表操作功能

数据刷新

1. 点击列表上方的刷新按钮
2. 系统会重新加载最新的费用记录
3. 图表数据也会同步更新
4. 保持当前的搜索筛选条件

分页浏览

1. 使用页面底部的分页组件
2. 默认每页显示10条记录
3. 可以跳转到指定页面查看更多记录
4. 显示总记录数和当前页信息

排序功能

1. 点击表头可以按该列排序
2. 支持升序和降序排列
3. 常用排序：按时间、按金额、按Token数量
4. 排序状态会在列表中保持

操作建议

• 建议按时间倒序查看最新的费用记录
• 使用模型筛选功能分析特定模型的成本
• 关注高金额的调用记录，进行成本优化
• 定期查看异常的IP调用情况

四、成本分析功能

4.1 费用统计分析

1. 日均成本计算：

   • 根据图表数据计算日均Token消耗
   • 估算日均费用支出
   • 分析成本变化趋势

2. 模型成本对比：

   • 筛选不同模型查看各自费用
   • 对比模型间的成本效率
   • 识别高成本模型和原因

3. 时段成本分析：

   • 观察不同时间段的消耗模式
   • 识别成本高峰时段
   • 制定成本优化策略

4.2 异常费用监控

1. 高额调用识别：

   • 关注金额异常高的单次调用
   • 分析高消耗的原因
   • 检查是否存在异常使用

2. 频率异常检测：

   • 观察某IP的调用频率
   • 识别异常的调用模式
   • 防范恶意或异常使用

3. 成本预警：

   • 设置日消耗预警阈值
   • 监控接近预算上限的情况
   • 及时采取成本控制措施

五、数据导出和报告

5.1 费用数据分析

1. 周期性报告：

   • 生成周报、月报成本报告
   • 分析成本变化趋势
   • 提供成本优化建议

2. 模型效率分析：

   • 计算各模型的平均成本
   • 分析模型的性价比
   • 制定模型选择策略

3. 预算控制分析：

   • 对比实际消耗与预算
   • 预测未来的成本趋势
   • 调整预算分配策略

5.2 成本优化建议

1. 模型优化：

   • 根据成本数据优化模型选择
   • 调整模型参数减少消耗
   • 使用更经济的模型替代

2. 使用优化：

   • 优化API调用频率
   • 减少不必要的重复调用
   • 提高调用的有效性

六、监控和告警

6.1 成本监控设置

1. 预算阈值设置：

   • 设置日/周/月成本预警阈值
   • 配置预算超标告警
   • 建立多级预警机制

2. 异常监控：

   • 监控突发的高消耗
   • 检测异常的调用模式
   • 及时发现成本风险

6.2 告警响应

1. 预警处理：

   • 收到预警后及时查看明细
   • 分析超支的具体原因
   • 采取必要的控制措施

2. 优化措施：

   • 暂停非必要的高成本调用
   • 调整模型配置降低消耗
   • 优化应用逻辑减少调用

七、最佳实践建议

7.1 成本控制策略

1. 预防性控制

• 预算规划：制定合理的月度和季度预算
• 阈值设置：设置多级成本预警阈值
• 定期审查：每周审查成本使用情况
• 优化策略：持续优化模型选择和使用方式

2. 响应性控制

• 实时监控：实时关注成本变化趋势
• 快速响应：发现异常立即采取措施
• 应急方案：准备成本超标的应急处理方案
• 事后分析：分析超支原因并改进

7.2 成本优化方法

1. 技术优化

模型选择优化：
✓ 根据场景选择性价比最优的模型
✓ 避免使用过于高级的模型处理简单任务
✓ 定期评估模型的成本效益

调用优化：
✓ 减少不必要的重复调用
✓ 优化输入内容，减少Token消耗
✓ 使用缓存机制避免重复计算

2. 管理优化

• 权限控制：限制高成本模型的使用权限
• 配额管理：为不同用户或部门设置使用配额
• 培训教育：培训用户合理使用AI服务
• 政策制定：建立成本控制的管理政策

7.3 监控维护

1. 日常监控

• 每日检查成本趋势图表
• 关注异常的消耗峰值
• 及时处理预警信息
• 记录重要的成本变化事件

2. 定期分析

• 周度成本分析报告
• 月度模型使用效率评估
• 季度成本优化策略调整
• 年度预算规划和回顾

3. 持续改进

• 基于数据不断优化成本结构
• 改进成本控制的方法和工具
• 建立更精确的成本预测模型
• 提升成本管理的自动化水平