用量统计

1 概述

用量统计页汇总展示网关在指定时间范围内的模型调用总量与分布，帮助管理员掌握各供应商、模型、用户的使用情况。页面由筛选区、总览卡片和分布表格组成。

图 1 用量统计页

2 筛选项

当需要分析特定范围（如某用户、某供应商）的用量时，可先通过筛选缩小统计范围，使指标卡与分布表仅反映符合条件的用量。

页面顶部提供以下筛查方式：

• 按用户筛选：仅统计指定用户的用量。

• 按供应商筛选：仅统计指定供应商或账号的用量。

• 按 API 类型筛选：仅统计指定类型的调用用量。

• 按时间维度筛选：选择统计的时间范围，如近 7 天、近 30 天。

• 按请求模型检索：输入模型名称，聚焦特定模型的用量。

3 总览指标

页面顶部以指标卡形式展示整体用量概况，主要包括：

• 请求量：统计范围内的请求总数。

• 输入 Token：调用产生输入消耗的 Token 数。

• 输出 Token：调用产生输出消耗的 Token 数。

• 总 Token：输入与输出 Token 之和，反映总体消耗。

• 缓存 Token：命中缓存的 Token 数，可反映缓存带来的用量节省。

• 已知 Token 请求：能够成功采集到 Token 用量的请求数。

• 缺失用量请求：未能采集到 Token 用量的请求数（如上游异常返回未知用量）。

4 分布表格

页面下方通过多张分布表，从不同维度展示请求量与 Token 消耗数据。各分布表均包含请求量、总 Token、缓存 Token等指标，可按需查看：

• 按供应商分布：了解各供应商（及账号）的用量占比，便于评估不同供应商的使用情况。

• 按模型分布：了解各请求模型的用量，识别消耗较大的模型。

• 按模型组分布：从模型组维度观察用量，了解分组层面的资源消耗。

• 按上游账号分布：了解各上游账号的实际承载，便于评估账号负载与成本。

• 按用户组分布：从用户组维度观察用量，了解不同用户组的消耗情况。

• 按用户分布：逐用户查看用量，识别用量较大的个体用户。

如同一分析需要从多个角度切入，可据此交叉查看，从而全面了解用量结构。例如先通过"按用户分布"发现高消耗用户，再结合"按模型分布"判断其消耗主要落在哪些模型上。

5 注意事项

• 先筛选再分析：数据量较大时，建议先设置用户、供应商或时间范围，再查看各维度分布，结果更聚焦。

• 关注总 Token 与缓存 Token：总 Token 反映总体成本，缓存 Token 反映命中缓存带来的节省，两者是成本分析的关键。

• 注意已删除资源：分布表中若上游账号或资源名称带有"已删除"标记，表示该资源已不可用，历史用量仍会保留统计。