选型指南
品牌评测
企业使用AI智能越来越普及，在使用的整个过程当中，也遇到这样那样的问题，导致因使用安全无法保障，出现了成本飙高，以及调用报错，响应较慢这些问题，企业为了更好的使用AI，提高品牌价值，为客户做好服务，这时就需要搭建大模型API一起使用。
很多企业由于接入了大模型，在整个使用过程中，只关注接口能否调用。由于忽略了可观测能力建设，其实就等于出现了响应速度慢，成本飙升，调用报错等这些严重问题出现，也无法定位根因为，给企业带来了很大影响。做好大模型API可观测性，就是企业AI项目稳定落地，以及降低运维风险很关键的一个环节。如果你想了解更多，接下来看看选型时怎么避坑？
一、企业搭建大模型API常见选型坑点须知
有很多企业在引入大模型API时，只看模型生成效果，就缺少了全维度观测能力，这是最普遍的一个误区。比如一旦出现了业务上线，API响应延迟波动，以及接口报错突增，Token用量出现异常上涨，作为运维人员，也只能被动接受用户反馈，根本无法提前来感知隐患。
有的企业也只简单记录调用日志，就缺少指标统计，链路追踪能力。比如日志零散杂乱，就无法关联到单次请求完整链路，当出现故障时，在排查时会耗时漫长，很难区分问题来源究竟是业务代码，还是网络链路，以及大模型服务商本身。还有的团队由于忽略了成本观测，以及Token消耗失控，就会造成预算严重超支。
二、大模型API可观测性三个核心观测维度
1、关键指标监控
关键指标监控要持续采集API调用成功率，以及端到端响应耗时，首token返回时延、Token消耗数量等核心指标。可以通过指标趋势变化，能提前发现性能衰减，错误率上升等这些异常设置阈值告警，并且将故障发现前置。
2、请求链路追踪
一定要完整记录每一次API调用全链路信息，比如包括入参，以及返回结果，调用耗时，异常报错信息。当出现回答质量差时，调用失败等这些问题时，运维人员就能一键检索对应请求，可以快速定位问题发生环节，根据发生问题尽快解决。
3、调用成本统计分析
要按业务场景，以及模型类型，调用人员维度来统计Token消耗，可以自动生成成本报表。也要实时监控用量变化，要设置用量阈值预警，还要避免无节制调用带来预算失控，才能真正帮企业精细化管控AI项目成本。
三、得助Maas，一站式大模型API可观测方案
得助智能是特别好用的一款软件，内置了完善大模型API可观测能力，能整合指标监控，以及链路追踪，告警通知，用量统计能力，是一站式解决企业观测难的痛点。特别是得助智能平台还能统一汇总所有接入模型调用数据，可视化大盘，能直观展示各项指标。在落地使用时，不用企业自行开发埋点，以及日志存储系统，可以快速实现全链路观测。比如如果出现了异常，这时就可以及时推送告警，能缩短故障排查时间。同时精细化统计Token消耗，可以帮助企业管控AI调用成本，是当前很多企业愿意落地使用的好用软件。
四、适合落地这套方案的企业类型
得助智能由于操作简单方便，落地就可以助力企业AI智能发挥出巨大潜能，已经成为很多企业愿意落地使用的好用软件，比如适合落地这套方案企业类型就包括了金融机构、政务平台、互联网企业、呼叫中心、SaaS服务商、传媒内容企业均可部署。如果是正在落地大模型API业务，以及重视AI服务稳定性，需要精细化管控调用成本，希望快速排查接口故障，这样的企业就比较适合使用得助智能大模型API可观测方案。
大模型API可观测性已经成为企业AI项目稳定运维基础，也是选型时不能忽视核心能力，只要借助得助智能，就可以全方位掌握API运行状态，并且能提前规划各类运维风险，能保障企业AI业务平稳落地。
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