← Meter adatlapja
AgentMeter
Költséganomáliák felismerése
Feladatmennyiségből, újrapróbálásokból, modellválasztásból és gyorsítótár-használatból magyarázza a váratlan költést.
cost-anomaly-detection
Nézd meg, miben segítMikor hasznos?
Akkor használd, ha az AI-költség megugrik, de az összegből nem látszik az ok.
Miben segít neked?
- Korábbi jellemzőkhöz méri a költési sebességet és hatékonysági arányokat.
- Ügyfélre, futásra, modellre és műveletre bontja a növekedést.
- A meglévő futási korlátokhoz felhasználható diagnózist ad.
Például ezt kérheted
Vizsgáld ki a tegnapi költségugrást: különítsd el a többletigényt, ismétléseket, hosszabb promptokat és gyorsítótárromlást. Azonos feladatmennyiséget hasonlíts össze a két napon. Nevezd meg a többletköltséget okozó futásokat, és különítsd el az új forgalmat az ismételt hívásoktól.
Részletes dokumentáció
Itt a skill eredeti útmutatóját, példáit és ellenőrzési szempontjait olvashatod az eredeti nyelven.
Összecsukás
Cost Anomaly Detection
Sudden cost spikes rarely look like normal growth. They usually stem from a specific pathology: an infinite retry loop, a broken prompt cache prefix, a runaway subagent tree, or an unauthenticated endpoint leak.
Workflow
- Monitor structural efficiency ratios alongside raw spend:
- Track per-model, per-agent, and per-tenant health indicators over rolling windows (5m, 1h, 24h):
- Prompt cache hit ratio: $\text{cache_read_input_tokens} / \text{total_input_tokens}$. A sudden drop from
85%to5%after a deploy indicates a dynamic timestamp or UUID was injected near the start of the system prompt. - Cost per completed task: $\text{Total Run Cost} / \text{Completed Tasks}$. Spikes indicate excessive turns, tool-call loops, or high failure/retry rates.
- Retry amplification factor: $\text{Total Provider Calls} / \text{Logical Steps}$.
- Input-to-output token ratio: Unusually large input growth across consecutive turns within a single
runIdsignals unbounded context accumulation or huge tool outputs being dumped into context.
- Prompt cache hit ratio: $\text{cache_read_input_tokens} / \text{total_input_tokens}$. A sudden drop from
- Track per-model, per-agent, and per-tenant health indicators over rolling windows (5m, 1h, 24h):
- Baseline comparison and velocity checks:
- Compare current window spend velocity (
microsPerMinute) against:- Rolling historical baseline for the same tenant/workflow (seasonality-aware day-of-week / hour-of-day median and MAD/IQR).
- Absolute velocity circuit breakers (e.g., a single task run exceeding
$Xin 60 seconds orNconsecutive identical tool calls).
- Compare current window spend velocity (
- Produce actionable diagnostic payloads:
- When flagging an anomaly, never emit a vague
"Cost is high"alert. Include the top contributing dimensions:- Top
tenantId,taskId/runId,agentRole,model, andoperationTyperesponsible for the delta. - Decomposition of the spike: volume change (more requests), mix shift (switching from a small model to a frontier model), size inflation (larger prompts/outputs), or cache collapse (lost cache hits).
- Top
- When flagging an anomaly, never emit a vague
- Coordinate automated containment:
- Feed runaway loop signals (
maxTurnsExceeded, repeated identical tool errors, velocity breach) into the budget reservation circuit breaker to pause the offendingrunIdorapiKeyIdwithout taking down healthy tenants.
- Feed runaway loop signals (
Anti-Patterns to Avoid
- Alerting only on daily/monthly totals: Waiting 24 hours to detect a runaway loop that spends
$50/hour. - Global-only thresholds: A
$10/hourspike on a small workspace gets masked by aggregate platform traffic unless baselines are evaluated per tenant and per workflow.
Csomagban lévő fájlok 1
SKILL.md
