監視では、本番環境におけるアプリケーションのパフォーマンスを監視し、追跡することができます。また、データ分析ダッシュボードを利用することで、本番環境でのアプリケーションの利用コスト、遅延、ユーザーフィードバック、パフォーマンス指標などを分析し、継続的なデバッグや改善を通じてアプリケーションの品質を向上させることが可能です。

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監視 - 分析では、使用量、アクティブユーザー数、LLM（大規模言語モデル）コールの消費などの情報が表示され、アプリケーションの運用効率や活性度、コストパフォーマンスを継続的に向上させることができます。

監視 — 分析

合計メッセージ数（Total Messages） AIと会話した総回数を反映します。ユーザーの質問に AI が回答するごとに1回と数えます。プロンプトエンジニアリング(prompt engineering)とデバッグの会話は含まれません。 活躍ユーザー数（Active Users） AI と有効にインタラクションしたユニークユーザー数を表します。少なくとも一問一答以上のやり取りをしたユーザーが含まれます。プロンプトエンジニアリング(prompt engineering)とデバッグの会話は含まれません。 平均会話インタラクション数（Average Session Interactions） 各ユーザーの継続的なコミュニケーション回数を反映します。ユーザーが AI と 10 ラウンドの質問と回答を行った場合、その数値は 10 になります。この指標はユーザーの平均的な会話回数を反映します。対話型アプリケーションでのみ提供されます。 トークン出力速度（Token Output Speed） 毎秒のトークン出力数を示し、モデルの生成速度およびアプリケーションの使用頻度を間接的に反映します。 ユーザー満足度（User Satisfaction Rate） 1000 メッセージごとの「いいね」数を示します。ユーザーが回答に非常に満足している割合を反映します。 トークン消費数（Token Usage） そのアプリケーションが言語モデルにリクエストしたトークンの消費量を反映し、コスト管理に役立ちます。 合計会話数 (Total Conversation) 1日あたりのAIとの会話数。会話を1回と数え、毎回の会話には複数のメッセージ交換が含まれます。プロンプトエンジニアリング(prompt engineering)とデバッグの会話は含まれません。