INSIGHTS
从一个问题开始看 Insights。
先选择时间、来源、模型或项目，再看图表并下钻到具体会话。不要从最大的数字开始猜原因。
六个分析页签来源可用性可追溯口径
先按问题选择页签
| 你想知道什么 | 去哪里 重 | 点看什么 |
|---|---|---|
| 最近主要使用哪些来源和模型 | 总览 | 会话、token、轮次和活跃天数 |
| 哪些 token 可计量、缓存如何使用 | 成本与缓存 | 可用性、缓存结构和 API 等价值 |
| 哪类会话更长或工具调用更多 | 会话与效率 | 时长、轮次、消息和工具分布 |
| 工作主要集中在哪些项目 | 工作流 | 项目、来源和时间分布 |
| 为什么某些图表为空 | 数据质量 | 来源覆盖、不可用量和索引状态 |
| 哪些会话值得回看 | 审计报告 | 错误、摩擦信号和具体会话 |
第一步：先设定范围
日期、来源、模型和项目筛选共同决定当前统计账本。不同卡片若有额外排除条件，页面应显式说明，不能把“没有数据”伪装成 0。
先看可用性，再看排名
某个来源不提供权威用量时，它可能仍计入会话数，却不能进入 token 或成本比较。这是证据差异，不是使用量为零。
第二步：确认数字能否比较
- “API 等价值”是对可验证 token 按匹配价格规则计算的价值口径，不代表订阅账单或实际支付金额。
- 精确计价需要模型、计费路线、事件时间和可信用量记录；缺少条件时只允许估计或不可用。
- 缓存创建、缓存读取、可见输出和 reasoning 应分别保留，不能混成一个模糊总数。
- 价格规则和来源证据可能随版本变化；需要决策时查看统计口径页。
E2E 模拟数据 · 等价价值不是实际账单
Quick Report 与 AI 洞察
本地统计可以直接生成结构化报告。可选 AI 洞察默认关闭：只有你配置提供商并明确确认后，样本才会发送到该提供商。过滤可降低风险，但不能保证文本中没有秘密。
第三步：从图表回到会话
写下问题和时间范围
例如“最近 30 天哪个项目最消耗 context”，不要先看最大的卡片再找故事。
检查来源可用性
确认比较双方是否都有相同的用量与关系证据。
从聚合下钻到会话
图表指出异常后，回到具体 transcript 和 Audit 验证原因。
图表为空时先做三件事
- 清除日期、来源、模型和项目筛选，确认当前统计母集不是空集。
- 查看来源矩阵中的 usage / relationships 能力；字段不可用时图表应留空，而不是显示 0。
- 检查 Library Health 的 usage 与索引新鲜度；只有持续落后才进入故障排查。