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AI应用可观测性实战——Token、首字延迟、错误率与成本全链路监控

 从一次模型调用，到一套可追责的全链路观测体系

模型看似在回答，用户却在等待；请求返回了 200，流却早已中断；费用开始攀升，团队却找不到昂贵的调用。AI 应用进入生产环境后，真正需要的不只是日志，而是一张同时看见速度、错误、Token、成本与调用链的地图。

• 看性能：首内容延迟、流式吞吐、尾延迟，定位“慢”的具体阶段。

• 看稳定：超时、限流、断流、取消与重试，不让失败藏在 HTTP 200 后面。

• 看成本：真实用量、计费口径、缓存命中与单次任务成本，一笔费用有迹可循。