AIゲートウェイでのLLMトレーシング：すべてのモデル呼び出しを確認

モデルのトラフィックが1つのゲートウェイ層を通過することで、LLMトレーシングがはるかに簡単になります。各プロダクトチームに対して、プロンプト、ツール呼び出し、リトライ、プロバイダーの応答に関するカスタムログを追加するよう求める代わりに、ゲートウェイがAI活動を測定する一貫した場所になることができます。.

それは、アプリケーションが単純なプロトタイプを超えて進化したときに重要になります。運用AI機能は複数のモデルを呼び出し、フォールバックルートを使用し、ツールを呼び出し、バックグラウンドジョブを実行し、異なる使用パターンを持つ多くの顧客にサービスを提供する可能性があります。構造化されたトレースがなければ、チームは応答が遅い、高価、低品質、または再現が難しい理由を推測するしかありません。.

すでにゲートウェイアーキテクチャを使用しているチームや、 AI API ゲートウェイアーキテクチャを評価しているチームにとって、LLMトレーシングは早期に設計すべき次の運用習慣です。.

LLMトレーシングがキャプチャすべき内容

有用なトレースは、生のプロンプトと応答以上のものです。アプリケーションがAIリクエストを送信した瞬間からユーザーが回答を受け取る瞬間までに何が起こったのかを説明する必要があります。.

• リクエストを処理したモデルとプロバイダー
• リクエストがエンドツーエンドでかかった時間
• 使用された入力および出力トークンの数
• ルーティング、フォールバック、リトライ、またはレート制限が関与していたかどうか
• 呼び出しを生成したアプリケーション、ユーザー、ワークスペース、または機能
• セッションの一部であったツール呼び出し、エージェントステップ、または下流システム
• 出力が評価、モデレーション、または品質チェックを通過したかどうか

目標はすべてを永遠に保存することではありません。目標は、エンジニアリング、プロダクト、サポートチームが手作業でタイムラインを再構築することなく、実際のインシデントをデバッグできるように、運用AIの動作を十分に説明可能にすることです。.

ゲートウェイが最適な開始地点である理由

アプリケーションレベルのトレーシングは1つのアプリには機能しますが、複数のアプリ、チーム、モデル、プロバイダーが関与すると混乱します。各チームは異なるフィールドをログに記録したり、異なる命名規則を使用したり、締切が迫るとトレーシングを完全に省略したりすることがあります。.

ゲートウェイは、モデルトラフィックに対してチームに1つの入口を提供します。その中央レイヤーは、データが観測可能性や評価システムに流れ込む前に、リクエストメタデータ、使用データ、プロバイダーの応答、ルーティング決定を正規化することができます。.

これが、LLMトレーシングがより広範なゲートウェイの決定と自然に並ぶ理由でもあります。 なぜLLMゲートウェイを使用すべきか を尋ねるチームは通常、モデルアクセス、ルーティング、フェイルオーバー、コスト管理、ガバナンスについて尋ねています。トレーシングは、これらのゲートウェイの決定を後でチームが検査できる証拠に変えます。.

AIゲートウェイでのLLMトレーシングは評価をサポートします

トレーシングと評価は接続されるべきです。トレースは何が起こったかを教えてくれます。評価ループは結果が十分に良かったかどうかを判断するのに役立ちます。.

トレースが一貫してキャプチャされると、チームは実際のプロダクション例をレビューセットに変えることができます。プロンプトの変更を比較したり、モデルの交換をテストしたり、失敗を分析したり、エージェントが誤った方向に進んだ正確なステップを特定したりすることができます。.

これは特にエージェントやマルチステップワークフローに役立ちます。最終的な答えが間違っているように見える場合でも、根本原因はチェーンの以前の段階にある可能性があります。リトリーバーが弱いコンテキストを返したり、ツールコールが静かに失敗したり、モデルが予算を超えたり、フォールバックモデルがリクエストを予期しない方法で処理したりすることがあります。.

ゲートウェイレベルのトレーシングを使用すると、これらのイベントをアプリケーションログ、プロバイダーダッシュボード、単発のスクリーンショットに散在させるのではなく、完全なリクエストパス全体で接続することができます。.

効果的な場所で標準を使用する

標準的なシグナルが既に機能する場合、チームは独自のトレーシング形式を発明する必要はありません。. OpenTelemetryトレース は、作業を接続されたスパンとして表現するよう設計されており、複数のサービスを通過する複雑なAIリクエストに適した形式です。.

AIシステムにおいて重要な選択はスパンモデルです。実用的なトレースには、ユーザーリクエストの親スパン、ルーティング、モデルコール、ツールコール、リトリーバル、評価、後処理の子スパン、さらにモデル名、トークン使用量、レイテンシ、エラータイプのメタデータが含まれる可能性があります。.

その構造により、トレースはチーム間で役立つものになります。プラットフォームエンジニアはレイテンシーやプロバイダーエラーを調査できます。プロダクトチームはどの機能が使用を促進しているかを研究できます。財務チームはトークンコストのパターンを理解できます。サポートチームはユーザーが報告した障害を実際のタイムラインで調査できます。.

プロンプトとレスポンスデータに注意してください

LLMトレースには機密データが含まれる可能性があります。プロンプトやレスポンスには、顧客記録、内部文書、ユーザーが誤って貼り付けた資格情報、または機密のビジネスコンテキストが含まれる場合があります。.

完全なリクエストデータをエクスポートする前に、チームは何をキャプチャ、マスク、サンプリング、または除外する必要があるかを決定するべきです。多くの場合、メタデータだけでコスト、レイテンシー、ルーティング、信頼性分析に十分です。完全なプロンプトとレスポンスのキャプチャは品質レビューに役立つ場合がありますが、意図的に管理されるべきです。.

良いトレース計画は、誰がトレースを閲覧できるか、どのフィールドが保存されるか、データがどれくらいの期間保持されるか、そして何が管理された環境を離れるべきでないかという4つの質問に答えます。.

実用的なLLMトレースチェックリスト

• 可能であれば、プロダクションモデルの呼び出しを1つのAPIレイヤーを通じてルーティングします。.
• アプリ、環境、ワークスペース、機能、ユーザーまたはチーム識別子などの安定したメタデータを添付します。.
• モデル、プロバイダー、レイテンシー、トークン使用量、ステータスコード、リトライ、フォールバック、エラーデータを追跡します。.
• ツールの呼び出しやエージェントのステップを同じ親トレースに接続します。.
• 可能であれば、ユーザー向けリクエストが完了した後にトレースをエクスポートし、観測性がレスポンスパスを遅くしないようにします。.
• チームが実際に使用する観測性または評価ツールにトレースを送信します。.
• ポリシーに基づいて、機密性の高いプロンプトとレスポンスデータを除外、マスク、またはサンプリングします。.
• ルーティング、プロンプト、モデル選択、コスト管理を改善するためにトレースを定期的にレビューします。.

ShareAIの役割

ShareAIは、開発者に150以上のモデルに対応する1つのAPIを提供し、マーケットプレイスの可視性、ルーティング、フェイルオーバー、使用状況の追跡、トークンごとの支払いアクセスを可能にします。この中央モデルアクセスレイヤーは、チームがアプリやプロバイダー間のAIトラフィックを明確に理解するために必要な基盤です。.

モデル呼び出しが集中管理されると、チームは何を追跡し、何を評価し、どこを最適化するかについてより良い決定を下すことができます。モデルの挙動を比較し、使用パターンを理解し、分散したプロバイダーダッシュボードではなく、実際の運用証拠に基づいて運用習慣を構築できます。.

まずモデル呼び出しを1つの統合を通じてルーティングし、次に最も重要なシグナル（レイテンシー、コスト、品質、信頼性、ユーザーへの影響）を中心にトレーシングと評価のワークフローを設計します。.