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フィルタリングとエクスポート
ダッシュボードの上部で、日付範囲フィルターを使用して、レポートの範囲を特定の期間に絞ります。オプションには、事前設定された範囲 (過去 7 日間、過去 30 日間など) またはカスタムの日付範囲が含まれます。これにより、時間の経過とともに使用量がどのように変化するかを追跡し、ワークフローの変更やチーム アクティビティの変化の影響を評価できます。 フィルターの横にある エクスポート ボタンを使用すると、外部レポートやより詳細な分析のために使用状況データをダウンロードできます。概要メトリクス
フィルターの下には、選択した期間をカバーする 4 つの概要カードが表示されます。- 合計入力トークン – チームによって AI モデルに送信されたトークンの数。
- 合計出力トークン – AI モデルによって返されたトークンの数。
- ツール呼び出しの合計 – AI ツールが呼び出された合計回数。
- 平均呼び出しごとのトークン – ツール呼び出しごとの平均トークン消費量。効率の測定に役立ちます。
チャート
グラフ セクションでは、選択した期間のモデルおよびプロジェクト全体のトークン消費量が視覚化されます。モデル別のトークン (円グラフ)
AI モデル全体でのトークン使用量の比例的な内訳 (例: GPT-4、Claude、その他)。これを使用して、どのモデルが最も多くの消費を引き起こしているかを把握します。
入力トークン別の上位プロジェクト (棒グラフ)
消費された入力トークンの合計によるプロジェクトのランク付けビュー。上位のプロジェクトは入力側で最も AI を集中的に使用しており、迅速な最適化の候補となる可能性があります。
出力トークン別の上位プロジェクト (棒グラフ)
生成された合計出力トークンによるプロジェクトのランク付けビュー。出力トークン数が多い場合は、冗長なモデル応答または大量のコンテンツ生成ワークフローを示している可能性があります。
テーブル
プロジェクト別の入力および出力トークン
各プロジェクトとその合計入力および出力トークン数をリストします。これを使用して、特定のプロジェクトをドリルダウンし、個々の AI フットプリントを理解します。
モデル別の入力および出力トークン
AI モデルごとにトークン消費量を分類し、それぞれの入力と出力の合計を表示します。これを使用してモデルの使用パターンを評価し、モデルの選択やコストの最適化に関する決定を通知します。