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现在企业使用AI智能，在调用审计能力时，由于是单一软件，不但会增加劳动量，同样也会拉长时间，管理服务不够规范，就会导致企业在行业竞争力下降。如果你企业比较看好大模型API调用审计体系，就要尽快落实到位。
大模型调用日志审计，其实依托的就是大模型调用日志和大模型API调用审计能力，可以完整记录模型调用全链路信息，就可以为企业AI业务提供可追溯、可核查合规管理方案。如果你想选择，但仍然观望，接下来通过本文给你做综合阐述，希望对你选择有帮助。
一、大模型调用审计的核心价值
当企业落地大模型应用以后，各类业务系统，包括员工账号，就可以持续发起API调用。比如在缺少审计体系时，一旦出现数据泄露，包括出现内容违规，就很难定位调用主体和事件过程。
落地大模型调用日志审计，企业就可以搭建完整调用追溯错路，可以把每一次请求信息都能完整保存，这样不但以后可以追溯，一旦有关部门在查询时，自己由于完整保存，也经得起审查。这样做不但满足行业合规审查要求，同样也可以快速排查出现故障，能识别异常模型调用行为。
二、记录调用主体：明确是谁发起请求
审计链路，首要就是记录调用人信息，能绑定用户账号，还包括身份信息，就能明确每一次大模型API调用审计发起主体。审计链路还可以区分内部员工，业务系统服务账号。
在整个使用过程中，如果出现违规调用，就可以快速锁定责任人，并且能理清权责边界，就可以避免AI业务出现问题以后，无法追溯到具体使用者，能降低企业AI运营风险。
三、记录应用来源：区分业务应用调用
审计日志可以标记调用来源，还可以区分智能客服，区分智能库，区分内容生成等这些不同业务应用，可以清晰记录是哪套应用发起大模型请求，可以保护企业正常运行。
企业可以查看各应用调用行为差异，可以识别单位用流量突增等这些异常现象出现，对不同业务应用能做到独立管控，可以保障各AI业务能稳定运行。
四、记录调用时间：锁定请求发生时段
平台可以自动采集每一次模型调用时间戳，精确度也较高，能精确记录请求发起，并且能响应完成时间。比如所有大模型调用日志，都可以按时间线来自动归档存储，以后需要检查，或使用时可以随时调出。
如果在使用过程中发生业务故障，包括安全事件时，作为企业管理人员，就能根据时间范围来检查日志，还可以还原事件发生整个过程，能快速排查问题，并且支持事件复盘。
五、记录模型信息与Token消耗
日志记录本次请求调用模型名称，还包括了版本，并且能同时统计输入和输出Token消耗量。可以把模型选型，以及资源消耗信息直接纳入大模型调用日志审计体系当中。
企业还可以统计不同模型资源开销，还可以评估模型投入产出。企业可以结合用量数据优化成本，同时还可以留存模型调用凭证，就可以满足企业财务和审计核查需求。
六、异常情况识别与告警
系统可以实时监测调用行为，能做到识别高频请求，包括超长提示词报错激增等这些异常行为。如果一旦出现了触发风险规则，还可以自动告警，并且能马上拦截风险调用。
由于可以完整留存异常调用日志，这样更方便后续复盘分析。比如能做到提前规避恶意调用，包括误操作带来的数据泄露，高频费用等这些风险，就可以为企业筑牢AI业务安全防线。
七、平台功能优势与适配企业
中关村科金得助智能的大模型调用日志审计平台，可以完整覆盖调用人，还包括时间、应用，以及模型、消耗、异常全链路审计，日志可以持久化存储，并且支持检索导出，对接也方便简单。
这套大模型调用日志审计平台比较适合政务金融医疗、互联网、制造业，对数据合规有要求的一些企业，可以满足大模型API调用审计需求，可以保障企业AI业务合规落地。
现在企业只要依托大模型调用日志审计，就可以构建完整大模型调用日志体系，可以快速实现全链路调用、追踪，并且能满足企业AI业务安全，可以进行追溯，并且能合规管理要求，是助力企业快速发展不可缺少平台。
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