Dashboard Walkthrough
TT API 控制台「仪表盘」一屏显示账户余额、当日 token 消耗、调用次数、错误率、最近 7 天趋势。本文按卡片讲清楚每个区域看什么、什么时候需要警觉。
顶部概览卡片
四张卡片分别是「请求数 / Token 用量 / 消耗金额 / 成功率」。每张卡片：
- 大数字：当前所选时间范围的累计值
- 小字趋势：相比上一周期的环比（如「+12.4% vs 昨日」）
- 左下角迷你折线：sparkline 给你直观的走势感
环比是绿色表示上升、红色表示下降。注意："消耗金额"上升红色是好事还是坏事取决于你预期——业务自然增长时上升正常，深夜异常上升就要警觉是不是被刷了。
时间范围
右上角的选择器：今日 / 24 小时 / 7 天 / 30 天 / 自定义。
切换时间范围时，所有图表会同步刷新。建议日常巡检看「24 小时」，月度复盘看「30 天」。
流量曲线
中间的主图是「请求量 + Token 消耗」双 Y 轴折线。横轴的颗粒度根据时间范围自动调整：
- 24 小时 → 按小时聚合
- 7 天 → 按天
- 30 天 → 按天
鼠标 hover 任意时间点，会显示当时的精确数值。夜间凸起、白天平缓是常见健康曲线；如果凌晨 3 点出现一根尖峰，多半是某个定时任务跑了/出问题了。
模型分布
下方饼图展示「Token 消耗在各模型之间的占比」。常见看法：
- 单一模型 > 80% → 你的业务高度依赖它，建议有备用方案
- 多模型均匀分布 → 在做对比测试或不同场景路由不同模型
- 突然某个低占比模型飙到 30% → 检查是不是调用代码改了模型名
API Key 排行
右下角"Top 10 API Keys"按消耗排序，方便定位是哪一把 Key 在烧钱。结合「调用日志」按 Key 筛选可以下钻到每一笔请求。
异常检测建议
虽然仪表盘本身不会告警，但你可以基于这些数据自己设阈值：
| 指标 | 触发条件 |
|---|---|
| 24h 消耗 | 超过历史 P95 的 1.5 倍 → 检查是否异常调用 |
| 成功率 | < 95% 持续 15 分钟 → 服务可能临时抖动，关注 status 页 |
| 平均延迟 | > 历史均值 2 倍 → 可能存在网络拥塞 |
| RPM 峰值 | 接近 Key 限速 → 考虑申请提额或拆分 Key |
可以用第三方监控（Grafana / Uptime Kuma）+ 我们的 OpenAPI 拉数据，实现真正的告警。
常见问题
Q：仪表盘显示的"实时"延迟多大？ A：数据落库后 1-2 分钟内会反映到仪表盘。不是严格意义的实时（实时看「调用日志」最新行）。
Q：可以看历史更久的数据吗？ A：仪表盘默认窗口最长 30 天。更早的趋势建议导出日志离线分析。