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Harness 统计怎么看:上下文、缓存、模型耗时与工具耗时分别记录

围绕实验性统计入口建立任务台账,区分缓存命中、处理时间、完成质量与账单,避免只凭单项数值判断优化。

快速结论

按轮次和步骤保留统计,再与请求及实际结果对照;缓存、耗时和费用需要各用对应口径解释。

  • 0.2.2 Alpha 新增实验性开发者统计插件。
  • 统计观察不等于独立性能基准。
  • 本文没有实测缓存命中或产生 API 费用。

本次更新:10 月 28 日核对原始公告与固定版本文档后新增,注明时间、适用范围及未实测部分。

一次任务快了或便宜了,可能来自模型、输入、工具、缓存或网络变化。使用新版实验性统计入口时,先把要回答的问题写清,再决定看哪些字段。

1. 保存版本与任务条件

记录客户端和模型版本、端点、任务输入及必要工具。换模型、换客户端或改提示词后,另建记录,不把新旧任务直接合并。

2. 按步骤读数

观察项 能帮助回答的问题
上下文 请求带入了多少资料
缓存 是否复用了部分输入
模型耗时 等待与生成发生在哪一段
工具耗时 文件、网络或外部服务占用多久
最终结果 任务是否按要求完成

官方 Alpha 增加按轮次与步骤查看相关信息的实验性插件。显示字段与可得数据仍按实际版本确认,空值不要当作零。

3. 缓存与费用分别核对

缓存命中率高,不自动等于总账单按相同比例下降。模型输出、其它输入、搜索请求和外部工具费用可能独立存在。用同一币种和计费单位对账,并保留用量来源。

4. 比较时一次只改一项

先固定输入与合格答案,再改变一个设置。比较完成率、时间分布和费用,保留失败样本;不要只选最快一次,也不要把工具失败造成的短耗时算作优化。

月度预算可结合用量台账整理。本篇没有运行基准或据界面读数给出性能排名。

参考资料

本文依据以下资料整理,版本与接口信息请以来源页面的现行说明为准。

  1. 01官方 Alpha 实验性统计说明github.com
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