用量分析（Usage Analytics）

Daya 提供了全面的使用量分析功能，帮助您实时监控和分析 API 调用的使用情况、服务提供商表现以及模型性能。通过使用分析功能，您可以深入了解 Token 消耗、API 请求量、响应速度等关键指标，从而优化应用效率并控制成本。

提示：当前页面显示的数据不包含订阅计划中的使用数据，仅统计即用即付（Pay As You Go）的部分。

用量概览（Usage）

在“Usage”标签页中，您可以查看整体的资源消耗情况，包括 Token 使用量和 API 请求次数。

筛选条件：

• 时间范围：支持按“Month”、“Week”、“Day”等粒度筛选。
• API Keys：可选择特定 API 密钥进行数据过滤，支持“所有密钥”或单个密钥。
• 模型范围：可选择“所有模型”或指定某类模型进行分析。

指标说明

指标	说明
Total Token Usage	所有模型的总 Token 使用量（输入 + 输出）。
Input Token Usage	所有请求中输入部分的 Token 总数。
Output Token Usage	所有响应中输出部分的 Token 总数。
Total API Requests	在指定时间段内的 API 调用总次数。

各维度分析

• 按模型分布（Usage by Model）
  展示各模型的 Token 使用分布情况，以图表或表格形式呈现，帮助识别高消耗模型。

• 按类型分布（Usage by Token Type）
  展示不同类型的Token使用分布情况。

• 按 API Key 分布（Usage by API Key）
  按不同 API 密钥维度展示 Token 和请求使用情况，适用于多用户或多项目场景下的用量隔离与审计。

• 按Web搜索分布（Web Search Usage）
  显示启用 Web 搜索功能的请求所消耗的 Token 量及调用次数（如适用），帮助评估增强检索功能的使用频率与开销。

服务提供商视图（Provider）

切换至“Provider”标签页，可查看不同 AI 服务提供商的使用表现。

指标说明

指标	说明
Primary Provider	当前主要使用的 AI 服务提供商（如 Google Gemini、OpenAI 等）。
Provider Count	使用到的服务提供商总数。
Average Success Rate	所有请求的成功率平均值，反映服务稳定性。
Fastest Response Provider	响应时间最短的服务提供商。

各维度分析

• Token Distribution
  展示各提供商的 Token 使用占比，便于评估资源分配合理性。

• Request Distribution
  按服务提供商统计 API 请求次数分布，反映各提供商的调用负载情况。

提示：可结合模型与提供商筛选，深入分析特定组合的性能表现。

性能分析（Performance）

在“Performance”标签页中，您可以查看 API 调用的性能指标，用于评估模型响应效率与服务质量。

指标说明

指标	说明
Average Latency	平均响应延迟（毫秒），数值越低表示响应越快。
Average Throughput	平均吞吐量（Tokens/秒），反映单位时间内处理能力。
Fastest / Slowest	列出最快和最慢的模型响应记录，便于定位性能瓶颈。
Highest / Lowest Throughput	显示吞吐量最高和最低的模型，辅助优化负载均衡。

按模型分析

• First Token Latency by Model
  展示各模型生成首个 Token 的延迟时间。

  说明：首个 Token 的延迟是用户体验的关键指标，数值越小代表响应越迅速。

  • 图表或列表形式展示不同模型的延迟分布。
  • 支持按模型筛选，快速识别高延迟模型。

• Throughput by Model
  展示各模型的吞吐量（Tokens/秒）。

  说明：The higher the value, the better the performance.（数值越高，性能越好。）

  • 用于横向比较不同模型在单位时间内的处理效率。
  • 可辅助选择高吞吐模型以提升系统整体响应能力。

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