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No topo da página, é possível definir quais informações serão exibidas no relatório. O primeiro filtro permite selecionar a data inicial e final da análise.
Todas as métricas exibidas na página serão atualizadas de acordo com o período selecionado, facilitando a comparação do consumo em diferentes intervalos de tempo.
O filtro categorias permite segmentar os dados de acordo com a funcionalidade que realizou o consumo de IA.
Ao clicar no filtro, será exibida uma lista com as categorias disponíveis no projeto.
Também é possível filtrar os dados pelo modelo utilizado.
Ao clicar em Todos os modelos, será exibida uma lista com os modelos disponíveis, além de um campo de busca para facilitar a localização de um modelo específico.
Logo abaixo dos filtros, o relatório apresenta um resumo dos principais indicadores de consumo.
Os indicadores disponíveis são:
Tokens de entrada: Representam a quantidade de tokens enviados para o modelo de Inteligência Artificial. Esses tokens podem incluir, por exemplo: instruções enviadas para a IA, mensagens de usuários, outros dados processados pela solicitação.
Tokens de cache: Representam os tokens que puderam ser reutilizados a partir de informações previamente processadas pelo modelo. Dependendo do modelo utilizado, tokens em cache podem possuir uma forma de cobrança diferente dos tokens de entrada convencionais.
Tokens de saída: Representam o conteúdo gerado pela Inteligência Artificial como resposta. Por exemplo, em uma interação com um Agente IA, os tokens de saída correspondem ao conteúdo produzido pelo modelo para responder ao cliente.
Requisições: Indica a quantidade total de solicitações realizadas para os modelos de Inteligência Artificial durante o período selecionado. Além do número total, o indicador também pode apresentar informações relacionadas à quantidade de chamadas realizadas.
A seção Consumo por Categoria apresenta uma visão geral de como o volume de utilização está distribuído entre as diferentes funcionalidades da plataforma.
O gráfico permite identificar visualmente quais categorias possuem maior participação no consumo total.
Abaixo do gráfico, cada categoria apresenta informações resumidas sobre sua utilização, permitindo comparar o volume processado entre as diferentes ferramentas.
O gráfico Consumo por modelo apresenta o volume de consumo de cada modelo utilizado no período selecionado.
Cada barra representa um modelo diferente, permitindo identificar rapidamente quais modelos processaram a maior quantidade de tokens.
A análise por modelo é especialmente útil para acompanhar a distribuição do consumo entre diferentes tecnologias de IA e compreender quais modelos estão sendo mais utilizados pelas funcionalidades do projeto.
A seção Evolução do Consumo apresenta um gráfico com a variação da utilização de IA ao longo do período selecionado.
O gráfico permite acompanhar o comportamento do consumo diariamente, facilitando a identificação de:
picos de utilização;
períodos de maior demanda;
reduções no consumo;
alterações no padrão de uso das Inteligências Artificiais.
No topo da seção também é apresentado um resumo do volume total processado no período, separado entre:
Total;
Entrada;
Cache;
Saída.
A tabela Top Consumidores organiza os recursos que mais consumiram Inteligência Artificial no período selecionado.
Entre as informações disponíveis estão:
Posição: classificação do maior para o menor consumidor;
Tipo: funcionalidade ou recurso responsável pelo consumo;
Categoria: área da plataforma à qual pertence;
% volume: percentual de participação no consumo total;
Entrada: quantidade de tokens de entrada;
Cache: quantidade de tokens processados por cache;
Saída: quantidade de tokens gerados;
Requisições: número de chamadas realizadas;
Bill: valor relacionado ao consumo apresentado.
Essa visualização facilita a identificação detalhada dos recursos que possuem maior impacto no consumo de IA do projeto.
O relatório de Custos de IA permite acompanhar de forma centralizada o consumo das Inteligências Artificiais utilizadas no projeto.
Utilizando os filtros e indicadores disponíveis, é possível analisar o consumo por período, categoria e modelo, além de identificar quais funcionalidades concentram o maior volume de utilização.
Essas informações facilitam o acompanhamento dos recursos utilizados e oferecem uma visão mais clara sobre a distribuição do consumo de IA dentro da plataforma.