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
A skillcsomag bemutatása
cost-anomaly-detection
cost-anomaly-detection: Következetes mérési eseményekkel, árazással, kvótákkal, egyeztetéssel és részletes riportokkal teszi érthetővé a használatot és AI-költségeket.
Összecsukás
cost-anomaly-detection
cost-anomaly-detection: Következetes mérési eseményekkel, árazással, kvótákkal, egyeztetéssel és részletes riportokkal teszi érthetővé a használatot és AI-költségeket.
A teljes skillt és a hozzá tartozó fájlokat tartalmazza (1 fájl). Az alábbi eredeti leírás rögzíti a pontos alkalmazási területét.
A skill eredeti leírása (a forrás nyelvén)
Use when detecting runaway agent loops, retry storms, prompt cache misses, traffic spikes, and unpriced SKUs in real time using baseline comparisons and structural signals.
Telepítsd a skillt, nézd át a forrását és a megbízhatósági beállításait, majd engedélyezd a megfelelő projektben vagy ügynöknél.
Előfeltételek
- A számítógépedre telepített Orqestria.
