AI网关中的LLM追踪：查看每次模型调用

当模型流量通过一个网关层运行时，LLM追踪变得更加容易。与其要求每个产品团队围绕每个提示、工具调用、重试和提供者响应添加自定义日志记录，不如让网关成为测量AI活动的一致性场所。.

一旦应用程序超越简单的原型阶段，这一点就变得重要了。一个生产级AI功能可能会调用多个模型，使用回退路径，调用工具，运行后台任务，并为许多具有不同使用模式的客户提供服务。如果没有结构化的追踪，团队只能猜测为什么响应会慢、昂贵、质量低或难以重现。.

对于已经使用或评估网关架构的团队来说，LLM追踪是早期设计的下一个操作习惯。 AI API 对于已经使用或评估网关架构的团队来说，LLM追踪是早期设计的下一个操作习惯。.

LLM追踪应该捕获什么

一个有用的追踪不仅仅是原始的提示和响应。它应该解释从应用程序发送AI请求到用户收到答案期间发生了什么。.

• 哪个模型和提供者处理了请求
• 请求从头到尾花费了多长时间
• 使用了多少输入和输出令牌
• 是否涉及路由、回退、重试或速率限制
• 哪个应用程序、用户、工作空间或功能生成了调用
• 哪些工具调用、代理步骤或下游系统是会话的一部分
• 输出是否通过了评估、审核或质量检查

目标不是永远存储所有内容。目标是使生产级AI行为足够可解释，以便工程、产品和支持团队能够调试真实事件，而无需手动重建时间线。.

为什么网关是最佳的起点

应用级追踪可以适用于单个应用程序。当涉及多个应用程序、团队、模型和提供商时，情况会变得复杂。每个团队可能记录不同的字段，使用不同的命名约定，或者在截止日期紧迫时完全跳过追踪。.

网关为团队提供了一个模型流量的统一入口。这个中心层可以在数据流入可观察性或评估系统之前，规范化请求元数据、使用数据、提供商响应和路由决策。.

这也是为什么 LLM 追踪自然适合与更广泛的网关决策并列。一个团队在询问 为什么应该使用 LLM 网关 通常是在询问关于模型访问、路由、故障转移、成本控制和治理的问题。追踪将这些网关决策转化为团队可以稍后检查的证据。.

AI 网关上的 LLM 追踪支持评估

追踪和评估应该是相互关联的。追踪告诉你发生了什么。评估循环帮助你决定结果是否足够好。.

当追踪被一致地捕获时，团队可以将真实的生产示例转化为审查集。他们可以比较提示更改、测试模型替换、分析失败，并识别代理出错的确切步骤。.

这对于代理和多步骤工作流尤其有用。最终答案可能看起来是错误的，但根本原因可能出现在链条的早期：检索器返回了弱上下文、工具调用静默失败、模型超出了预算，或者备用模型以与预期不同的方式处理了请求。.

通过网关级追踪，这些事件可以在完整的请求路径中连接起来，而不是分散在应用日志、提供商仪表板和临时截图中。.

在有帮助的地方使用标准

如果已有标准信号有效，团队无需发明私有追踪格式。. OpenTelemetry 追踪 被设计为以连接的跨度表示工作，这使其非常适合通过多个服务的复杂 AI 请求。.

对于 AI 系统，重要的选择是跨度模型。一个实用的追踪可能包括一个用户请求的父跨度、路由、模型调用、工具调用、检索、评估和后处理的子跨度，以及模型名称、令牌使用、延迟和错误类型的元数据。.

这种结构使得跨团队使用追踪变得有用。平台工程师可以检查延迟和提供商错误。产品团队可以研究哪些功能驱动了使用。财务团队可以了解令牌成本模式。支持团队可以通过真实的时间线调查用户报告的故障。.

谨慎处理提示和响应数据

LLM追踪可能包含敏感数据。提示和响应可能包括客户记录、内部文件、用户意外粘贴的凭证或机密业务背景。.

在导出完整请求数据之前，团队应决定需要捕获、屏蔽、采样或排除哪些内容。在许多情况下，元数据足以进行成本、延迟、路由和可靠性分析。完整的提示和响应捕获可能对质量审查有用，但应有意控制。.

一个好的追踪计划回答四个问题：谁可以查看追踪，存储哪些字段，数据保留多长时间，以及哪些内容绝不能离开受控环境。.

实用的LLM追踪清单

• 尽可能通过一个API层路由生产模型调用。.
• 附加稳定的元数据，例如应用、环境、工作空间、功能以及用户或团队标识符。.
• 跟踪模型、提供商、延迟、令牌使用、状态码、重试、回退和错误数据。.
• 将工具调用和代理步骤连接到同一个父追踪。.
• 在用户面对的请求完成后导出追踪（如果可能），以便可观察性不会减慢响应路径。.
• 将追踪发送到团队实际使用的可观察性或评估工具中。.
• 根据政策排除、屏蔽或采样敏感的提示和响应数据。.
• 定期审查追踪以改进路由、提示、模型选择和成本控制。.

ShareAI的定位

ShareAI为开发者提供一个API，支持150+模型，具备市场可见性、路由、故障转移、使用跟踪以及按令牌付费访问功能。这个集中化的模型访问层是团队在能够清晰地分析跨应用和提供商的AI流量之前所需的基础。.

一旦模型调用被集中化，团队就可以更好地决定追踪什么、评估什么以及优化哪里。他们可以比较模型行为，了解使用模式，并基于真实的生产证据而不是分散的提供商仪表板建立运营习惯。.

从通过一个集成路由模型调用开始，然后围绕最重要的信号设计您的追踪和评估工作流程：延迟、成本、质量、可靠性和用户影响。.