モデル消費分析

組織全体でさまざまな AI モデルがどのように利用されているかを確認するには、モデル消費分析レポートを開きます。各ユーザーのモデルの好み（たとえば Opus、Sonnet、Haiku）を、トークン量とコストの詳細な一覧とともに示します。このレポートを使用して、モデルの採用状況を把握し、AI の支出を監査します。

このデータは OpenLM AI Proxy から取得されます。AI Proxy はお客様のネットワークに導入し、OpenLM Platform に接続します。

視覚化

このレポートには、次の視覚化があります。

• Token-based model mix by user bar chart: 各ユーザーが消費したトークンを、利用したモデルごとに分割した横方向の積み上げ棒グラフです。ヘビーユーザー、そのモデル階層の好み、採用傾向を特定するのに役立ちます。表示される値は次のとおりです。
  • Y 軸: ユーザー名
  • X 軸: 消費トークン数（合計トークン数）
  • 色: モデル名
• Model consumption details table: ユーザーとモデルごとの消費レコードを詳細に示すテーブルで、ライセンスのコンテキスト、最近のアクティビティ、入力トークンと出力トークンの内訳、およびそれによって生じたコストを含みます。FinOps の監査やデータのエクスポートに適しています。表示される値は次のとおりです。
  • モデル名
  • ユーザー
  • メール
  • 割り当てられているライセンスの種類（機能名から導出）
  • 最終アクティブ日
  • 利用の有無（Yes または No、コンピューティングが消費されたかどうかを示します）
  • 合計入力トークン数
  • 合計出力トークン数
  • 合計トークン消費量
  • 合計コスト消費量