在多模型应用程序中监控AI API的可靠性，需要比传统的正常运行时间指标更多的东西。团队需要跟踪各个阶段的延迟，包括首个token的时间和端到端的工作流时间，以了解用户体验的下降情况。错误监控应超越HTTP状态码，包括产品级别的失败，如无效的JSON输出或响应缓慢，这有助于区分基础设施问题和模型行为。此外，跟踪回退使用情况和每次成功任务的成本对于优化模型选择和确保整体应用程序的有效性至关重要。 AI
影响 有效的监控是保持复杂多模型AI应用程序性能和成本效益的关键。
排序理由 文章讨论了监控AI API可靠性的最佳实践，这是一个工具/基础设施话题，而不是核心AI发布或研究。
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