การตรวจสอบค่าใช้จ่าย การใช้งาน และเมตริกอื่นๆ ของฟีเจอร์ AI เป็นส่วนสำคัญในการเรียกใช้แอปเวอร์ชันที่ใช้งานจริง คุณต้องทราบรูปแบบการใช้งานปกติของแอปและตรวจสอบว่าคุณอยู่ภายในเกณฑ์ที่สำคัญสำหรับคุณ
หน้านี้จะอธิบายตัวเลือกที่แนะนำบางส่วนในการตรวจสอบค่าใช้จ่าย การใช้งาน และเมตริกอื่นๆ ทั้งในคอนโซล Firebase และคอนโซล Google Cloud
ตรวจสอบค่าใช้จ่าย
ในแดชบอร์ดการใช้งานและการเรียกเก็บเงินของคอนโซล Firebase คุณสามารถดูค่าใช้จ่ายของโปรเจ็กต์สำหรับการเรียกใช้ Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) และ Gemini Developer API (เมื่อคุณใช้แพ็กเกจราคา Blaze)
ค่าใช้จ่ายที่แสดงในแดชบอร์ดไม่จำเป็นต้องเจาะจงเฉพาะการโทรที่ใช้ SDK ของไคลเอ็นต์ Firebase AI Logic ค่าใช้จ่ายที่แสดงจะเชื่อมโยงกับการเรียกใช้ "Gemini API" เหล่านั้น ไม่ว่าจะใช้ SDK ของไคลเอ็นต์ Firebase AI Logic, SDK ของเซิร์ฟเวอร์ Google GenAI, Genkit, Firebase Extensions สำหรับ Gemini API, การเรียกใช้ REST, AI Studio รายการใดรายการหนึ่ง หรือไคลเอ็นต์ API อื่นๆ
ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับราคาของผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องกับการใช้ Firebase AI Logic ของคุณ
ตั้งค่าการแจ้งเตือนงบประมาณและขีดจำกัดการใช้จ่าย
เมื่อใช้แพ็กเกจราคา Blaze ให้หลีกเลี่ยงการเรียกเก็บเงินที่ไม่คาดคิดโดยตั้งค่าการแจ้งเตือนงบประมาณและวงเงินใช้จ่าย
โปรดทราบว่าการแจ้งเตือนงบประมาณไม่ใช่งบประมาณสูงสุด การแจ้งเตือนจะส่งอีเมลเตือนเมื่อการใช้จ่ายถึงเกณฑ์ที่กำหนดของงบประมาณ เพื่อให้คุณดำเนินการในแอปหรือโปรเจ็กต์ได้ คุณต้องตั้งค่างบประมาณที่กำหนดขีดจำกัดการใช้จ่ายหากต้องการให้หยุดบริการชั่วคราวเมื่อใช้งบประมาณถึงขีดจำกัด
สังเกตการใช้งานฟีเจอร์ AI ในคอนโซล Firebase
คุณสามารถเปิดใช้การตรวจสอบ AI ได้ในหน้า Firebase AI Logic ของคอนโซล Firebase เพื่อให้คุณสามารถสังเกตเมตริกและการใช้งานระดับแอปต่างๆ เพื่อให้เห็นภาพรวมที่ครอบคลุมของคำขอจาก SDK ของไคลเอ็นต์ Firebase AI Logic แดชบอร์ดเหล่านี้มีความละเอียดมากกว่าจำนวนโทเค็นพื้นฐานที่คุณได้รับจากการเรียกใช้ Count Tokens API
ความสามารถหลักของการตรวจสอบ AI ในคอนโซล Firebase มีดังนี้
การดูเมตริกเชิงปริมาณ เช่น ปริมาณคำขอ เวลาในการตอบสนอง ข้อผิดพลาด และการใช้โทเค็นต่อรูปแบบสำหรับแต่ละแอป
ตรวจสอบการติดตามเพื่อดูแอตทริบิวต์ อินพุต และเอาต์พุตของคำขอ ซึ่งจะช่วยในการแก้ไขข้อบกพร่องและการปรับปรุงคุณภาพ
การแบ่งข้อมูลตามมิติข้อมูล เช่น สถานะคำขอ เวลาในการตอบสนองขั้นต่ำ ชื่อโมเดล และอื่นๆ
ฟีเจอร์ทั้งหมดนี้สร้างขึ้นโดยใช้ Google Cloud Observability Suite (ดูข้อมูลสินค้าโดยละเอียดด้านล่าง)
เปิดใช้การตรวจสอบ AI
วิธีเปิดใช้การตรวจสอบ AI ในคอนโซล Firebase มีดังนี้
เมื่อทำตามขั้นตอนการตั้งค่าที่แนะนำเบื้องต้นจากหน้าบริการ AI > Firebase AI Logic
คุณสามารถปิดใช้ได้ทุกเมื่อในบริการ AI > ตรรกะ AI > แท็บการตั้งค่า
ข้อกำหนดในการเปิดใช้และการใช้การตรวจสอบ AI มีดังนี้
คุณต้องเป็นเจ้าของโปรเจ็กต์ ผู้แก้ไข หรือผู้ดูแลระบบ Firebase Vertex AI
แอปของคุณต้องใช้ไลบรารี Firebase เวอร์ชันต่อไปนี้เป็นอย่างน้อย
iOS+: v11.13.0 ขึ้นไป | Android: v16.0.0 ขึ้นไป (BoM: v33.14.0 ขึ้นไป) | Web: v11.8.0 ขึ้นไป | Flutter: v2.0.0 ขึ้นไป (BoM: v3.11.0 ขึ้นไป) | Unity: v12.9.0 ขึ้นไปแอปของคุณต้องเปิดใช้การเก็บรวบรวมข้อมูลแบบเลือกใช้ (ระบบจะเปิดใช้โดยค่าเริ่มต้น)
หลังจากแอปเป็นไปตามข้อกำหนดเหล่านี้และคุณเปิดใช้การตรวจสอบ AI ในคอนโซลแล้ว คุณไม่จำเป็นต้องดำเนินการใดๆ เพิ่มเติมในแอปหรือคอนโซลเพื่อเริ่มดูข้อมูลที่ป้อนในแดชบอร์ดในแท็บบริการ AI > ตรรกะ AI > การตรวจสอบ AI อาจเกิดความล่าช้าเล็กน้อย (บางครั้งอาจนานถึง 5 นาที) ก่อนที่ข้อมูลการตรวจวัดระยะไกลจากคำขอจะพร้อมใช้งานในคอนโซล Firebase
การใช้งานขั้นสูง
ส่วนนี้จะอธิบายการกำหนดค่าอัตราการสุ่มตัวอย่าง รวมถึงตัวเลือกต่างๆ สำหรับการดูและการทำงานกับข้อมูล
อัตราการสุ่มตัวอย่าง
หากคุณส่งคำขอจำนวนมาก เราขอแนะนำให้ใช้ประโยชน์จากการกำหนดค่าอัตราการสุ่มตัวอย่าง อัตราการสุ่มตัวอย่างจะระบุสัดส่วนของคำขอที่มีการรวบรวมรายละเอียดการติดตามจริงๆ
ในแท็บบริการ AI > AI Logic > การตั้งค่าของคอนโซล Firebase คุณสามารถกำหนดค่าอัตราการสุ่มตัวอย่างสำหรับโปรเจ็กต์เป็นค่าตั้งแต่ 1 ถึง 100% โดยที่ 100% หมายความว่าการตรวจสอบ AI จะรวบรวมการติดตามจากการเข้าชมทั้งหมดของคุณ ค่าเริ่มต้นคือ 100% การรวบรวมการติดตามน้อยลงจะช่วยลดค่าใช้จ่าย แต่ก็จะลดจำนวนการติดตามที่คุณตรวจสอบได้ด้วย โปรดทราบว่าไม่ว่าอัตราการสุ่มตัวอย่างจะเป็นเท่าใด กราฟที่แสดงในแดชบอร์ดการตรวจสอบจะแสดงปริมาณการเข้าชมจริงเสมอ
ตัวเลือกเพิ่มเติมภายนอกคอนโซล Firebase
นอกจากการตรวจสอบ AI ที่พร้อมใช้งานในคอนโซล Firebase แล้ว ให้พิจารณาตัวเลือกต่อไปนี้
สำรวจ Vertex AI Model Garden
แดชบอร์ดเหล่านี้ให้ข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวโน้มของเวลาในการตอบสนองและอัตราการส่งผ่านข้อมูลสำหรับโมเดลที่มีการจัดการ ซึ่งจะช่วยเสริมข้อมูลเชิงลึกจากการตรวจสอบ AI ในคอนโซล Firebaseสำรวจและใช้ข้อมูลของคุณด้วย Google Cloud Observability Suite
เนื่องจากข้อมูลการตรวจวัดระยะไกลสำหรับการตรวจสอบ AI จะจัดเก็บไว้ใน Google Cloud Observability Suite ที่เชื่อมโยงกับโปรเจ็กต์ของคุณ คุณจึงสำรวจข้อมูลในแดชบอร์ดได้ รวมถึง Trace Explorer และ Logs Explorer ซึ่งลิงก์ไว้เมื่อ คุณตรวจสอบการติดตามแต่ละรายการในคอนโซล Firebase นอกจากนี้ คุณยังใช้ข้อมูลเพื่อสร้างแดชบอร์ดที่กำหนดเอง ตั้งค่าการแจ้งเตือน และอื่นๆ ได้ด้วย
ข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่ใช้สำหรับการตรวจสอบ AI
การตรวจสอบ AI จะจัดเก็บข้อมูลการตรวจวัดระยะไกลไว้ในผลิตภัณฑ์ต่างๆ ที่มีให้บริการใน Google Cloud Observability Suite ซึ่งรวมถึง Cloud Monitoring, Cloud Trace และ Cloud Logging
Cloud Monitoring: จัดเก็บเมตริกต่างๆ ซึ่งรวมถึงจำนวนคำขอ อัตราความสำเร็จ และเวลาในการตอบสนองของคำขอ
Cloud Trace: จัดเก็บการติดตามสำหรับคำขอแต่ละรายการเพื่อให้คุณดูรายละเอียดแยกกันได้ แทนที่จะดูแบบรวม โดยทั่วไปแล้ว การติดตามจะเชื่อมโยงกับบันทึกเพื่อให้คุณตรวจสอบเนื้อหาและเวลาของการโต้ตอบแต่ละครั้งได้
Cloud Logging: บันทึกข้อมูลเมตาของอินพุต เอาต์พุต และการกำหนดค่าเพื่อให้รายละเอียดที่สมบูรณ์เกี่ยวกับแต่ละส่วนของคำขอ AI
เนื่องจากข้อมูลการตรวจวัดระยะไกลจะจัดเก็บไว้ในผลิตภัณฑ์เหล่านี้ คุณจึงระบุการตั้งค่าการเก็บรักษาและการเข้าถึงได้โดยตรงภายในแต่ละผลิตภัณฑ์ (ดูข้อมูลเพิ่มเติมในเอกสารประกอบสำหรับ Cloud Monitoring, Cloud Trace และ Cloud Logging)
โปรดทราบว่าการตรวจสอบ AI จะจัดเก็บพรอมต์จริงและเอาต์พุตที่สร้างขึ้นจากคำขอที่สุ่มตัวอย่างแต่ละรายการไว้ใน Cloud Logging เพื่อให้เข้าถึงข้อมูลนี้ได้ในคอนโซล Firebase คุณสามารถเลือกปิดใช้การจัดเก็บพรอมต์และคำตอบได้
ราคา
โปรเจ็กต์ในแพ็กเกจราคา Spark ที่ไม่มีค่าใช้จ่าย (ใช้ได้เฉพาะเมื่อใช้ Gemini Developer API): การใช้บริการที่เกี่ยวข้องสำหรับการตรวจสอบ AI จะไม่มีค่าใช้จ่าย
โปรเจ็กต์ในแพ็กเกจราคา Blaze แบบจ่ายเมื่อใช้: ระบบจะเรียกเก็บเงินจากคุณสำหรับการใช้งานผลิตภัณฑ์ Google Cloud Observability Suite ที่เกี่ยวข้องซึ่งการตรวจสอบ AI ใช้ (ไม่ว่าคุณจะเลือกผู้ให้บริการ Gemini API รายใดก็ตาม) อย่างไรก็ตาม ผลิตภัณฑ์ Google Cloud Observability Suite แต่ละรายการมีระดับการใช้งานแบบไม่มีค่าใช้จ่ายที่ครอบคลุมการใช้งานจำนวนมาก ดูข้อมูลเพิ่มเติมในเอกสารประกอบด้านราคาของ Google Cloud Observability Suite
(ไม่บังคับ) ปิดใช้การจัดเก็บพรอมต์และคำตอบ
โดยค่าเริ่มต้น การตรวจสอบ AI จะบันทึกพรอมต์จริงที่ส่งไปยังโมเดลและคำตอบที่โมเดลสร้างขึ้น รวมถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อน (เช่น ข้อมูลส่วนบุคคลที่ระบุตัวบุคคลนั้นได้ (PII)) ในพรอมต์และคำตอบเหล่านั้น ข้อมูลทั้งหมดนี้จะจัดเก็บไว้ใน Cloud Logging เพื่อให้เข้าถึงได้ในคอนโซล Firebase
หากต้องการปิดใช้การจัดเก็บพรอมต์และคำตอบ ให้เพิ่มตัวกรอง "ยกเว้น"ต่อไปนี้ลงใน Sink ของ Cloud Logging (โดยปกติคือ Sink ของ _Default)resource.type="firebasevertexai.googleapis.com/Model"
ดูเมตริก API ระดับโปรเจ็กต์ในคอนโซล Google Cloud
คุณสามารถดูเมตริกระดับโปรเจ็กต์ เช่น การใช้งาน สำหรับ API แต่ละรายการได้ในคอนโซล Google Cloud
โปรดทราบว่าหน้าคอนโซล Google Cloud ที่อธิบายไว้ในส่วนนี้ไม่มีข้อมูล เช่น เนื้อหาคำขอและการตอบกลับ และจำนวนโทเค็น หากต้องการตรวจสอบข้อมูลประเภทดังกล่าว ให้พิจารณาใช้การตรวจสอบ AI ในคอนโซล Firebase (ดูส่วนก่อนหน้า)
ในคอนโซล Google Cloud ให้ไปที่หน้าเมตริกของ API ที่ต้องการดู ดังนี้
Agent Platform API: ดูการใช้งานที่เชื่อมโยงกับคำขอใดๆ ที่ส่งไปยัง Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI)
- ซึ่งรวมถึงคำขอที่ใช้ SDK ของไคลเอ็นต์ Firebase AI Logic, SDK ของเซิร์ฟเวอร์ Google GenAI, Genkit, Firebase Extensions สำหรับ Gemini API, REST API, Agent Studio ฯลฯ
Gemini Developer API: ดูการใช้งานที่เชื่อมโยงกับคำขอใดๆ ที่ส่งไปยัง Gemini Developer API
- ซึ่งรวมถึงคำขอที่ใช้ SDK ของไคลเอ็นต์ Firebase AI Logic, SDK ของเซิร์ฟเวอร์ Google GenAI, Genkit, Firebase Extensions สำหรับ Gemini API, REST API, Google AI Studio ฯลฯ
- ชื่อที่แสดงของ API นี้ในคอนโซล Google Cloud คือ "Generative Language API"
หากคุณอยู่ใน "หน้าภาพรวม" ของ API ให้คลิกจัดการ แล้วคลิกแท็บเมตริก
ใช้เมนูแบบเลื่อนลงเพื่อดูเมตริกที่สนใจ เช่น การเข้าชมตามโค้ดตอบกลับ ข้อผิดพลาดตามเมธอด API เวลาในการตอบสนองโดยรวม และเวลาในการตอบสนองตามเมธอด API