使用次数

统计上报的 Root Span 总数。

模型调用错误率

大模型调用过程中，状态错误的 Model Span 总数，在所有 Model Span总数中所占的比例。

Span 错误率

状态错误的 Span 总数，在所有 Span 总数中所占的比例。代表分布式追踪中失败 Span 的比例。

模型调用平均耗时

大模型调用过程中，所有 Model Span 总耗时，除以 Model Span 总数，即平均耗时。

模型 Tokens 消耗

大模型调用过程中，Model Span 数据中输入和输出的 token 总数。

Input Tokens 消耗

大模型调用过程中，Model Span 数据里输入文本的 token 总数。

Output Tokens 消耗

大模型调用过程中，Model Span 数据里输出文本 的 token 总数。

Prompt Hub Tokens 消耗

平台调试 Prompt 过程中，Model Span 数据中输入和输出的 token 总数。

Prompt Hub Input Tokens 消耗

平台调试 Prompt 过程中，Model Span 数据里输入文本的 token 总数。

Prompt Hub Output Tokens 消耗

平台调试 Prompt 过程中，Model Span 数据里输出文本的 token 总数。

用户数

所选时间范围内，各日用户数（按唯一 User ID 每日去重）的累加总和。
例如：若选择 7 天时间范围，用户 A 在这 7 天内有 3 天被统计在内，用户 B 有 1 天被统计在内。系统会将每天的用户数直接相加，最终该指标结果为 4。

新增用户数

所选时间范围内，各日新增用户数（按唯一 User ID 每日去重）的累加总和。
例如：若选择 7 天时间范围，第一天有 10 个新增用户，第二天有 15 个，其余 5 天无新增。系统会将每天的新增用户数直接相加，最终该指标结果为 25。

消息数

所选时间范围内，按唯一 Message ID 统计的消息总数。

服务 QPS

每秒接收的 Root Span 总量。

模型 QPS

每秒接收的 Model Span 总量。

链路整体耗时

Root Span 的耗时。

模型调用总耗时

大模型调用过程中，Model Span 的总耗时。

模型调用首 Token 耗时

大模型调用过程中，模型生成第一个 Token 的耗时。

服务请求成功率

状态成功的 Root Span 总数，在所有 Root Span 总数中所占的比例。

模型请求成功率

大模型调用过程中，状态成功的 Model Span 总数，在所有 Model Span 总数中所占的比例。

模型 Token 速率

大模型调用过程中，模型每秒调用消费的 Tokens 总量。

上报时间

支持上报时间进行筛选。

• 对于首次进入可视化仪表盘的用户，默认展示最近 3 天的 Trace 统计信息。
• 对于非首次进入可视化仪表盘的用户，系统展示的时间维度与用户上一次筛选 Trace 仪表盘的时间维度保持一致。

数据来源

支持筛选 SDK 上报、Prompt 开发等多种来源的 Trace 统计信息。

• SDK上报：通过集成扣子罗盘SDK后上报的 Trace 数据。
• Prompt开发：在扣子罗盘创建并调试Prompt（提示词）后上报的 Trace 数据。
• Coze 工作流：在扣子开发平台搭建的工作流每次运行产生的 Trace 数据。
• Coze 智能体：在扣子开发平台搭建的智能体每次对话产生的 Trace 数据。
• Coze 应用：在扣子开发平台搭建的扣子应用每次运行产生的 Trace 数据。

Prompt Key

仅在数据来源属于 Prompt 开发时，支持筛选 Prompt Key 为特定名称的 Trace 统计信息。