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애널리틱스는 별도의 요청-이벤트 데이터베이스를 유지하는 대신 W&B에서 정규 프로젝트 트레이스를 읽습니다. 모델 교체의 경제적 효과를 확인하고 추정하는 데 도움이 됩니다.

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사용 가능한 뷰

  • 시간 경과에 따른 request volume;
  • routed 모델별 트래픽 share;
  • 프로젝트-버전 분포;
  • input 및 output 토큰 볼륨;
  • 공급자 오류;
  • estimated input, output 및 total cost;
  • 현재 트래픽을 받고 있지 않은 comparison 모델.
한 시간에서 최대 세 달까지 범위를 선택하세요. 긴 범위는 더 넓은 time bucket을 사용합니다.

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가격 정보 커버리지

분석에서는 보고된 비용이 있으면 이를 사용하고, 없으면 다음 소스를 순서대로 사용해 비용을 추정합니다.
  1. 공급자 또는 미세 조정 모델에 설정된 수동 모델 가격
  2. 호스팅된 모델 또는 미세 조정 모델의 기본 모델에 대한 Serverless Inference 가격
  3. 일치하는 모델이 있는 경우 번들로 포함된 LiteLLM 카탈로그
이 페이지에는 가격 정보가 충분한 Call의 비율이 표시됩니다. 모델 간 커버리지가 비슷한 경우에만 비교하세요. 비용 비교에서는 보고된 비용을 그대로 유지하고, 기록된 토큰 수에 비교 대상 모델의 요율을 적용합니다. 정가 기준 추정에서는 기록된 프롬프트 캐시 사용량을 그대로 반영하며, 캐시 요율을 사용할 수 없으면 일반 입력 가격을 적용합니다. 관측 요율은 선택한 기간 동안 비교 대상 모델에 대해 보고된 토큰당 비용입니다. 이 요율에는 해당 모델의 캐시 사용량이 이미 반영되어 있으므로 별도의 캐시 할인은 적용되지 않습니다. 모델을 전환하면 토큰 수와 캐시 적중률이 달라질 수 있습니다. 정확 일치 응답 캐시에서 재생된 응답은 원본 토큰 수를 유지하지만, 공급자 추론이 실행되지 않았으므로 가격은 0으로 책정됩니다.

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롤아웃 중 애널리틱스 사용

라우팅 변경 후 다음을 확인하세요:
  • 새 모델이 의도한 비율을 받는지;
  • 이전 모델이 예상 잔여 또는 0 가중치에 유지되는지;
  • 오류율이 증가하지 않는지;
  • 토큰 볼륨과 종료 동작이 타당한지;
  • 예상 비용이 예상 방향으로 움직이는지.
품질 결정은 여전히 비용 차트만이 아닌 평가와 제품 메트릭에서 나와야 합니다.
time_range 쿼리는 1h, 24h, 5d, 30d 또는 12w와 같은 상대적 윈도우를 허용합니다:
응답 스키마는 프로젝트 애널리틱스 조회를 참조하세요.
마지막 수정일 2026년 11월 4일