成熟したAIアプリケーションのO&Mには、モデルのパフォーマンスとコールの包括的な監視が必要であり、複数のモデルが共存する場合、このデータの統合は特に困難です。Vercel AI Gatewayのビルトイン・ロギングと分析ツールは、このペインポイントに対処し、開発者にモデル間で統一された監視プラットフォームを提供します。
このシステムは、ゲートウェイを通過するすべてのAIリクエストが、呼び出し時間、選択されたモデル、消費されたトークンの数、応答待ち時間などの主要なメトリクスを含む、一元的にログに記録されるというメカニズムで動作します。開発者はコントロールパネルから詳細なダッシュボードを閲覧し、様々なパフォーマンス傾向やコスト分布を分析することができる。例えば、同じタイプのリクエストに対する異なるモデルの平均レスポンスタイムを比較してパフォーマンスのボトルネックを特定したり、どのAPIエンドポイントが最も予算を消費しているかを分析したりすることが可能です。また、ログにはリクエストとレスポンスの完全な内容が含まれるため、デバッグや問題の追跡が容易です。監視システムを独自に構築するのに比べ、この一連のツールはインフラストラクチャの開発やメンテナンスのコストを削減するだけでなく、AI固有のメトリクスをより専門的に分析することができます。
この答えは記事から得たものである。Vercel AI Gateway：AIアプリケーションのリクエストを管理・最適化するゲートウェイについて
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