对话用量计量
把每次模型调用按用户、会话和功能归属记录下来,形成可对账的用量口径,供计费或配额控制使用。
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为接入大模型的应用提供用户行为分析与用量计量
官网地址 https://www.propeldata.com/llm-app-analytics-and-usage-metering
Propel for LLM Apps 面向把大语言模型接进自家产品的团队,解决两件绕不开的事:看清用户怎么用,以及把用量算清楚。它把对话式应用的请求、会话与消耗情况集中到一个分析后台,让产品、工程和商业化团队不必各自拼日志。
Propel for LLM Apps 是一套面向大模型应用的数据分析与用量计量组件,定位在「应用侧」而不是「模型侧」。它关注的不是模型本身的效果,而是模型被接入产品之后发生的事情:谁在用、用得多不多、哪些功能被反复调用、用量该怎么归集。
典型的使用方式,是在应用与模型之间接入它的数据通道,把每次调用的上下文和归属信息记录下来,再在分析后台里按用户、按功能、按时间查看。这样产品团队能看到真实使用图景,商业化团队能拿到计费所需的用量口径。
对独立开发者,它更像一个省事的用量统计入口;对已经进入收费阶段的团队,它的价值在于把「分析」和「计量」放在同一套口径下,避免看板和账单各算各的。
把每次模型调用按用户、会话和功能归属记录下来,形成可对账的用量口径,供计费或配额控制使用。
查看哪类用户在用、用得频率如何、哪些对话入口被反复触达,用于判断功能是否真的被需要。
以接入的方式把应用侧调用数据送入分析后台,不改动模型本身,适合已有自建应用的团队挂接。
分析与计量共用同一套统计口径,减少看板数字和账单数字对不上的情况,方便商业化阶段核算。
当你的大模型应用已经有人用、需要搞清用量并准备收费时,它解决的是「怎么算、怎么摊」这类后台问题,价值比较直接。如果只是个人试用、调用量很小,或者你只是想知道模型答得好不好,那它帮不上忙——那是评测工具的活,不是计量工具的活。
自己搭了对话应用、需要看清调用归属和用量的独立开发者或小团队。
把模型能力嵌进已有产品,需要按客户或按席位统计用量、支撑定价的团队。
负责把免费用户转成付费,需要可对账的用量数据来支撑套餐设计。
关心的是模型答得准不准,而不是谁用了多少次,用这类计量工具属于南辕北辙。
是数据工具。它不提供聊天界面给终端用户,也不负责生成回复,而是记录和分析大模型应用被使用的情况,用来支撑用量统计和计费。
自己写日志通常只解决「记下来」,而它把记录、归属和计量口径打通,省去后期为了对账再补统计逻辑的工作,尤其适合准备收费的应用。
不需要。它的工作位置在应用侧,通过接入把调用数据送进分析后台,模型和推理部分保持原样。
看规模。调用量很小的个人项目,收益有限,配置一套统计口径的成本可能高于收益;当应用开始有真实用户、需要按人核算用量时,价值才显现出来。