Trackly如何運作？

Trackly 是一種先進的追蹤解決方案，旨在幫助開發人員和企業監控和優化其大型語言模型 (LLM) 的使用情況。只需兩行程式碼整合，它提供了一種無縫的方式來追蹤每個 API 調用、監控成本以及分析跨各種 AI 供應商的效能。該平台將複雜的追蹤功能與直觀的介面相結合，使其成為在任何規模上管理 AI 實施的重要工具。

Trackly 的主要功能

Trackly 是一個全面的追蹤和分析平台，提供多種功能，包括 LLM 成本追蹤、網站監控和 AI 驅動的招聘。它提供跨各種 AI 模型（OpenAI、Anthropic、Groq、Gemini）的自動令牌追蹤、成本歸因和延遲監控。該平台具有零配置供應商檢測、即時分析、可自訂警報和詳細的報告功能，使其適用於個人使用者和企業團隊。

零配置供應商檢測: 自動檢測並與多個 LLM 供應商（包括 OpenAI、Anthropic、Groq 和 Gemini）集成，無需複雜的設定

成本歸因和分析: 提供按功能、使用者和模型劃分的詳細成本細目，以及即時定價更新和使用趨勢

可自訂的監控和警報: 透過各種管道（電子郵件、簡訊、Slack 等）提供靈活的通知系統，具有可自訂的觸發器和維護時段

豐富的元數據追蹤: 允許使用詳細的元數據標記和篩選任何呼叫，從而實現全面的分析和報告

Trackly 的使用案例

LLM 成本管理: 幫助組織追蹤和優化其在不同供應商和功能上的 AI 語言模型支出

MBA 招聘追蹤: 協助 MBA 學生追蹤多個雇主的工作機會並管理其申請流程

網站變更監控: 監控網站的變更並提醒使用者有關更新，特別適用於競爭分析和合規性監控

AI 搜尋中的品牌可見性: 追蹤和優化品牌在主要 AI 平台（如 ChatGPT、Gemini 和 Claude）上的可見性

優點

只需兩行程式碼即可輕鬆集成

全面的分析和報告功能

具有多個集成選項的靈活通知系統

缺點

對於新使用者來說，由於功能廣泛，可能存在複雜性

基於使用量的定價對於高用量使用者來說可能會變得昂貴

如何使用 Trackly

安裝 Trackly: 使用 pip 命令安裝 Trackly：pip install trackly

登入儀表板: 建立一個帳戶並登入 Trackly 儀表板以開始使用

建立一個專案: 前往組織設定 → 專案，然後點擊「+ 新專案」以建立一個具有名稱的新專案（例如「我的應用程式」）

產生 API 金鑰: 導航到 API 金鑰部分，點擊「+ 建立 API 金鑰」，給它一個名稱，並可選擇將其範圍限定到您的特定專案

在程式碼中初始化 Trackly: 導入 Trackly 並使用元數據（如功能名稱和環境）對其進行初始化（例如，trackly = Trackly(feature='chatbot', environment='prod')）

附加回調: 將 Trackly 回調附加到您的 LLM 實例（例如，llm = ChatAnthropic(callbacks=[trackly.callback()])）

新增自定義元數據: 可選擇使用 LLM 調用中的元數據配置來新增自定義元數據，以追蹤特定功能或使用者 ID

監控儀表板: 在 Trackly 儀表板中查看您的追蹤數據，包括 Token 消耗、成本、延遲指標和使用趨勢

Trackly 常見問題

Trackly追蹤跨多個供應商的LLM（大型語言模型）使用情況，包括OpenAI、Anthropic、Groq、Gemini、Mistral、Ollama、Together、Fireworks、Bedrock和Cohere。它可以追蹤消耗的tokens、成本、延遲和使用模式。

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