Azure OpenAI izleme verileri referansı

Bu makale, bu hizmet için tüm izleme referans bilgilerini içermektedir.

Microsoft DökümHane Modellerinde Azure OpenAI için toplayabileceğiniz veriler ve nasıl kullanılacağı hakkında ayrıntılı bilgi için bkz. Monitor Azure OpenAI.

Metrics

Bu bölüm, bu hizmet için otomatik olarak toplanan tüm platform metriklerini listelemektedir. Bu metrikler aynı zamanda Azure İzleyici tarafından desteklenen all platform metriklerinin küresel listesinin bir parçasıdır.

Metrik tutulması hakkında bilgi için bkz. Azure İzleyici Metrikler genel büzezi.

Microsoft için desteklenen metrikler. Bilişsel Hizmetler/hesaplar

Azure OpenAI için en önemli ölçümleri izleyin. Bu makalenin ilerleyen bölümlerinde, bu ad alanı için kullanılabilir tüm ölçümlerin daha uzun bir listesini bulacaksınız. Bu liste, bu daha kısa listedeki ölçümlerle ilgili daha fazla ayrıntı içerir. En up-totarih bilgileri için lütfen aşağıdaki listeye bakın. Azure ekibi, aşağıdaki bölümlerde yer alan tabloları yenilemek için çalışmaktadır.

Important

Bu bölümdeki metrikleri, bu makalenin Latency bölümünde listelenen eski metrikle karıştırmayın. Eski Latency metriki, Azure OpenAI iş yükü için tasarlanmamış ve OpenAI gecikmesini teşhis etmek için kullanıldığında yanıltıcı sonuçlar Azure. OpenAI gecikme izleme Azure için Time to Response (AzureOpenAITimeToResponse), Time to Last Byte (AzureOpenAITTLTInMS), Tokens Arasındaki Zaman (AzureOpenAINormalizedTBTInMS) veya Normalized Time to First Bayt (AzureOpenAINormalizedTTFTInMS) kullanabilirsiniz. Bu metriklerin yorumlanması için rehberlik için Performans ve gecikme bölümünü inceleyebilirsiniz.

OpenAI İsteklerini Azure
Etkin Belirteçler
Oluşturulan Tamamlama Belirteçleri
İşlenen İnce Ayarlanmış Eğitim Saatleri
İşlenen Çıkarım Tokenları
İşlenen İstem Belirteçleri
Sağlanan yönetilen Kullanım V2
İstem Token Önbellek Eşleşme Oranı
Yanıt Süresi
Belirteçler Arasındaki Süre
Son Bayt Süresi
Normalleştirilmiş İlk Bayt Zamanı
Saniyede Jeton

Ayrıca, diğer ilgili hizmetlerin kullandığı İçerik Güvenliği ölçümlerini de izleyebilirsiniz.

Engellenen Birim
Zararlı Hacim Tespit Edildi
Potansiyel Kötü Kullanıcı Sayısı
Güvenlik Sistemi Etkinliği
Güvenlik Kontrolü İçin Gönderilen Toplam Hacim

Note

Provisioned-managed Kullanım metriği artık kullanımdan kaldırılmıştır ve önerilmez. Bu ölçüm, Sağlanan yönetilen Kullanım V2 ölçümüyle değiştirilir. Saniye Başına Belirteç sayısı, Yanıt Süresi ve Belirteçler Arasındaki Süre şu anda Standart dağıtımlarda kullanılamaz.

Hızlı referans: Kullanım senaryolarına göre anahtar metrikler

Bu tabloyu kullanarak belirli bir izleme hedefi için doğru metriki bulun. Bu metriklerin yorumlanmasına dair uçtan uca rehberlik için bkz. Performans ve gecikme.

İzlemek istiyorum...	Bu metrik kullanın	REST API adı
Genel yanıt süresi	Son Bayt Süresi	`AzureOpenAITTLTInMS`
İlk token yanıt verme (akış)	Yanıt Süresi	`AzureOpenAITimeToResponse`
Token üretim hızı	Belirteçler Arasındaki Süre	`AzureOpenAINormalizedTBTInMS`
İlk token verimliliği, prompt boyutuyla normalleştirilmiş	Normalleştirilmiş İlk Bayt Zamanı	`AzureOpenAINormalizedTTFTInMS`
İstek başına çıkış token hacmi	Oluşturulan Tamamlama Belirteçleri	`GeneratedTokens`
İstek başına giriş token hacmi	İşlenen İstem Belirteçleri	`ProcessedPromptTokens`
PTU kapasite kullanımı	Sağlanan yönetilen Kullanım V2	`AzureOpenAIProvisionedManagedUtilizationV2`
İstek sesi ve hatalar	OpenAI İsteklerini Azure	`AzureOpenAIRequests`

Tip

Gecikme süresi ölçümünü her zaman belirteç sayısı ölçümüyle eşleştirin. Karşılık gelen token artışı olmadan gecikme artışı gerçek bir sorunu gösterebilir. Orantılı token artışıyla gecikme artışı beklenen bir davranıştır.

Warning

Bu makalenin ilerleyen bölümlerinde yer alan Bilişsel Hizmetler - HTTP İstekleri eski Bilişsel Hizmetler metrikleridir ve Azure OpenAI iş yükleri için tasarlanmamıştır. Özellikle, bu kategorideki Latency metriği, Azure OpenAI gecikme metrikleriyle aynı değildir (Yanıt Süresi, Son Bayta Kadar Süre, Tokenlar Arasındaki Zaman, Normalize Edilmiş İlk Bayta Kadar). OpenAI sorun giderme Azure için eski Latency metrikini kullanmak yanıltıcı sonuçlar verir. Bunun yerine bu bölümde listelenen Azure OpenAI metriklerini kullanın.

Aşağıdaki tablo, Microsoft için mevcut metrikleri listelemektedir. Bilişsel Hizmetler/hesap kaynak türü.

Tüm sütunlar her tabloda olmayabilir.
Bazı sütunlar sayfanın izleme alanının dışında olabilir. Tüm mevcut sütunları görmek için Tabloyu Genişlet seçeneğini seçin.

Tablo Başlıkları

Kategori - Metrik grubu veya sınıflandırması.
Metric - Azure portalında görünen metrik adı.
REST API'deki isim - REST API'de referans verilen metrik adı.
Birim - Ölçü birimi.
Aggregation - Varsayılan toplama türü. Geçerli değerler: Ortalama (Orta), Minimum (Minimum), Maksimum (Max), Toplam (Toplam), Sayı.
Boyutlar - Metrik için mevcut boyutlar.
Zaman Taneleri - Metrikin örneklendiği aralıklar. Örneğin, PT1M metrikin her dakikada, PT30M her 30 dakikada, PT1H her saatte ve benzeri şekilde örneklendiğini gösterir.
DS Dışa Aktarma- Metrikin tanı ayarlarıyla Azure İzleyici Logs'a dışa aktarılabilen olup olmadığı. Ölçütlerin dışa aktarılması hakkında bilgi için bkz. Create diagnostik ayarları Azure İzleyici.

Kategori: Azure OpenAI - HTTP Requests

Metric	REST API'de isim	Gelişmiş platform ölçümleri	Unit	Aggregation	Dimensions	Zaman Granülleri	DS İhracat
Azure OpenAI Kullanılabilirlik Hızı Erişilebilirlik yüzdesi aşağıdaki hesaplamayla: (Toplam Çağrılar - Sunucu Hataları)/Toplam Arama. Server Hataları, HTTP yanıtlarını >=500 içerir.	`AzureOpenAIAvailabilityRate`	No	Yüzde	Minimum, Maksimum, Ortalama	`ApiName`, `OperationName`, `Region`, , `StreamType`, `ModelDeploymentName`, `ModelName`, `ModelVersion`	PT1M	No
Azure OpenAI İstekleri Bir süre içinde Azure OpenAI API'sine yapılan çağrı sayısı. PTU, PTU-Managed ve Öde olarak görevlendirmeler için geçerlidir. API isteklerini ayrıştırmak için bir filtre ekleyebilir veya aşağıdaki boyutlara göre bölme uygulayabilirsiniz: ModelDağıtımName, ModelName, ModelVersion, StatusCode (başarılı, istemci hataları, sunucu hataları), IsSpillover (spillover bilgisi için), ServiceTier, StreamType (Streaming vs non-streaming istekleri) ve operasyon.	`AzureOpenAIRequests`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `OperationName`, , `Region`, `StreamType`, `ModelDeploymentName`, `ModelName`, , `ModelVersionStatusCode`, `IsSpillover`, `ServiceTierRequest`,`ServiceTierResponse`	PT1M	Evet

Kategori: Azure OpenAI - Latency

Metric	REST API'de isim	Gelişmiş platform ölçümleri	Unit	Aggregation	Dimensions	Zaman Granülleri	DS İhracat
Token Arasındaki Süre Yayın talepleri için; model token üretim hızı, milisaniyeler cinsinden ölçülür. PTU, PTU tarafından yönetilen ve Öde gibi dağıtımlar için geçerlidir.	`AzureOpenAINormalizedTBTInMS`	No	Milisaniye	Maksimum, Minimum, Ortalama	`Region`, `ModelDeploymentName`, `ModelName`, `ModelVersion`	PT1M	Evet
Normalize Edilmiş İlk Bayta Kadar Süre Yayın ve yayın dışı talepler için; Model tarafından talep edildikten sonra ilk bayt yanıt verisinin alınması gereken süre, token ile normalleştirilir. PTU, PTU tarafından yönetilen ve Öde gibi dağıtımlar için geçerlidir.	`AzureOpenAINormalizedTTFTInMS`	No	Milisaniye	Maksimum, Minimum, Ortalama	`Region`, `ModelDeploymentName`, `ModelName`, `ModelVersion`	PT1M	Evet
Yanıt Zamanı Yayın talepleri için önerilen gecikme (yanıtlanma) ölçütü. PTU, PTU tarafından yönetilen ve Öde gibi dağıtımlar için geçerlidir. API geçidi tarafından ölçüldüğünde, bir kullanıcı bir prompt gönderdikten sonra ilk yanıtın görünmesi için geçen süre olarak hesaplanır. Bu sayı, prompt boyutu arttıkça ve/veya önbellek vuruş boyutu küçüldükçe artar. Yanıt metriğine kadar olan zamanı ayırmak için bir filtre ekleyebilir veya aşağıdaki boyutlara göre bölme uygulayabilirsiniz: ModelDeploymentName, ModelName ve ModelVersion. Not: Bu metrik, ölçülen gecikme birden fazla faktöre büyük ölçüde bağlıdır; bunlar arasında eşzamanlı çağrılar ve genel iş yükü deseni de vardır. Ayrıca, istemciniz ile API uç noktası arasında olabilecek herhangi bir istemci tarafı gecikmesini hesaba katmaz. Optimal gecikme takibi için lütfen kendi kayıtlarınıza bakınız.	`AzureOpenAITimeToResponse`	No	Milisaniye	Minimum, Maksimum, Ortalama	`ApiName`, `OperationName`, `Region`, , `StreamTypeModelDeploymentNameModelNameModelVersionStatusCode`	PT1M	Evet
Saniyede Jeton Verilen bir Azure OpenAI model yanıtının üretim hızını sıralar. Üretilen toplam jetonlar, jetonların üretilme süresine saniyeler cinsinden bölünür. PTU, PTU tarafından yönetilen ve Öde gibi dağıtımlar için geçerlidir.	`AzureOpenAITokenPerSecond`	No	Sayı	Maksimum, Minimum, Ortalama	`Region`, `ModelDeploymentName`, `ModelName`, `ModelVersion`	PT1M	Evet
Son Bayt Zamanı Yayın ve yayın dışı talepler için; Model tarafından talep edildikten sonra yanıt verisinin son baytının alınması gereken süre. PTU, PTU tarafından yönetilen ve Öde gibi dağıtımlar için geçerlidir.	`AzureOpenAITTLTInMS`	No	Milisaniye	Maksimum, Minimum, Ortalama	`Region`, `ModelDeploymentName`, `ModelName`, `ModelVersion`	PT1M	Evet

Kategori: Azure OpenAI - Kullanım

Metric	REST API'de isim	Gelişmiş platform ölçümleri	Unit	Aggregation	Dimensions	Zaman Granülleri	DS İhracat
Etkin Belirteçler Toplam tokenlar çıkar önbelleklenmiş tokenlar belirli bir süre için. PTU ve PTU tarafından yönetilen dağıtımlar için geçerlidir. Bu ölçütü kullanarak PTU veya TPM tabanlı kullanımınızı anlayın ve senaryolarınız için hedef TPS veya TPM kıyaslamalarınızla karşılaştırın. API isteklerini ayırmak için bir filtre ekleyebilir veya aşağıdaki boyutlara göre bölme uygulayabilirsiniz: ModelDeploymentName, ModelName ve ModelVersion.	`ActiveTokens`	No	Sayı	Minimum, Maksimum, Ortalama, Toplam (Toplam)	`Region`, `ModelDeploymentName`, `ModelName`, `ModelVersion`	PT1M	Evet
Ses Tamamlama Tokenları OpenAI modelinde oluşturulan (çıktı) ses yönlendirme tokenlarının sayısı. PTU tarafından yönetilen ve Öde olarak kullandığın model dağıtımları için geçerlidir.	`AudioCompletionTokens`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ModelDeploymentName`, `ModelName`, `ModelVersion`, `Region`	PT1M	Evet
Ses İstemi Tokenları Bir OpenAI modelinde işlenen (girdi) sesli prompt tokenlarının sayısı. PTU tarafından yönetilen ve Öde olarak kullandığın model dağıtımları için geçerlidir.	`AudioPromptTokens`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ModelDeploymentName`, `ModelName`, `ModelVersion`, `Region`	PT1M	Evet
İstem Token Önbellek Eşleşme Oranı Önbelleğe ulaşan prompt tokenlarının yüzdesi. PTU ve PTU tarafından yönetilen dağıtımlar için geçerlidir.	`AzureOpenAIContextTokensCacheMatchRate`	No	Yüzde	Minimum, Maksimum, Ortalama	`Region`, `ModelDeploymentName`, `ModelName`, `ModelVersion`	PT1M	No
Sağlanan-yönetilen Kullanım (deprecated) Kullanım %, (tüketilen PTU'lar / dağıtılan PTU'lar) x 100 olarak hesaplanan bir imkanlı-yönetilen dağıtım için kullanılır. Kullanım 100%'den büyük veya eşit olduğunda, çağrılar kısıtlanır ve hata kodu 429 döner. Bu ölçütünü çözmek için bir filtre ekleyebilir veya aşağıdaki boyutlara göre bölme uygulayabilirsiniz: ModelDeploymentName, ModelName, ModelVersion ve StreamType (Streaming vs non-streaming isterekleri)	`AzureOpenAIProvisionedManagedUtilization`	No	Yüzde	Minimum, Maksimum, Ortalama	`Region`, `StreamType`, `ModelDeploymentName`, `ModelName`, , `ModelVersion`	PT1M	No
Tahsis Edilmiş Yönetilen Kullanım V2 Kullanım %, (tüketilen PTU'lar / dağıtılan PTU'lar) x 100 olarak hesaplanan bir imkanlı-yönetilen dağıtım için kullanılır. Kullanım 100%'den büyük veya eşit olduğunda, çağrılar kısıtlanır ve hata kodu 429 döner. Bu ölçütünü çözmek için bir filtre ekleyebilir veya aşağıdaki boyutlara göre bölme uygulayabilirsiniz: ModelDeploymentName, ModelName, ModelVersion ve StreamType (Streaming vs non-streaming isterekleri)	`AzureOpenAIProvisionedManagedUtilizationV2`	No	Yüzde	Minimum, Maksimum, Ortalama	`Region`, `StreamType`, `ModelDeploymentName`, `ModelName`, , `ModelVersion`	PT1M	No
İşlenen İnce Ayarlanmış Eğitim Saatleri OpenAI FineTuned modelinde işlenen eğitim saatleri sayısı	`FineTunedTrainingHours`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `ModelDeploymentName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, , `Region`	PT1M	Evet
Oluşturulan Tamamlama Tokenları OpenAI modelinden üretilen (çıktı) token sayısı. PTU, PTU tarafından yönetilen ve Öde gibi dağıtımlar için geçerlidir. Bu ölçütüğü çözmek için bir filtre ekleyebilir veya aşağıdaki boyutlara göre bölme uygulayabilirsiniz: ModelDeploymentName ve ModelName.	`GeneratedTokens`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `ModelDeploymentName`, `FeatureName`, , `UsageChannel`, `Region`, `ModelVersion`	PT1M	Evet
İşlenen İstem Tokenları Bir OpenAI modelinde işlenen (girdi) prompt tokenlarının sayısı. PTU, PTU tarafından yönetilen ve Öde gibi dağıtımlar için geçerlidir. Bu ölçütüğü çözmek için bir filtre ekleyebilir veya aşağıdaki boyutlara göre bölme uygulayabilirsiniz: ModelDeploymentName ve ModelName.	`ProcessedPromptTokens`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `ModelDeploymentName`, `FeatureName`, , `UsageChannel`, `Region`, `ModelVersion`	PT1M	Evet
Gerçek zamanlı API Saniyeleri Kullanımı RealtimeAPI'nin kullanılan saniye sayısı	`RealtimeUsageTime`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`Region`, `ModelDeploymentName`	PT1M	Evet
İşlenen Çıkarım Tokenları OpenAI modelinde işlenen çıkarım tokenlarının sayısı. İstem belirteçleri (girdi) ve üretilen tokenlar (çıktı) olarak hesaplanır. PTU, PTU tarafından yönetilen ve Öde gibi dağıtımlar için geçerlidir. Bu ölçütüğü çözmek için bir filtre ekleyebilir veya aşağıdaki boyutlara göre bölme uygulayabilirsiniz: ModelDeploymentName ve ModelName.	`TokenTransaction`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `ModelDeploymentName`, `FeatureName`, , `UsageChannel`, `Region`, `ModelVersion`	PT1M	Evet

Kategori: Bilişsel Hizmetler - HTTP İstekleri

Metric	REST API'de isim	Gelişmiş platform ölçümleri	Unit	Aggregation	Dimensions	Zaman Granülleri	DS İhracat
Engellenen Aramalar Oran veya kota sınırını aşan çağrı sayısı. Azure OpenAI servisini kullanmayın.	`BlockedCalls`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `OperationName`, `Region`, `RatelimitKey`	PT1M	Evet
İstemci Hataları İstemci tarafı hatalı çağrı sayısı (HTTP yanıt kodu 4xx). Azure OpenAI servisini kullanmayın.	`ClientErrors`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `OperationName`, `Region`, `RatelimitKey`	PT1M	Evet
Veri Girişi Gelen verilerin bayt cinsinden boyutu. Azure OpenAI servisini kullanmayın.	`DataIn`	No	Bytes	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `OperationName`, `Region`	PT1M	Evet
Veri Çıkışı Giden verinin bayt cinsinden boyutu. Azure OpenAI servisini kullanmayın.	`DataOut`	No	Bytes	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `OperationName`, `Region`	PT1M	Evet
Gecikme Gecikme milisaniyelerde. Azure OpenAI servisini kullanmayın.	`Latency`	No	Milisaniye	Ortalama	`ApiName`, `OperationName`, `Region`, `RatelimitKey`	PT1M	Evet
Ratelimit Tarife sınırı anahtarının mevcut oran sınırı. Azure OpenAI servisini kullanmayın.	`Ratelimit`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`Region`, `RatelimitKey`	PT1M	Evet
Sunucu Hataları Hizmet içi hatalı çağrı sayısı (HTTP yanıt kodu 5xx). Azure OpenAI servisini kullanmayın.	`ServerErrors`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `OperationName`, `Region`, `RatelimitKey`	PT1M	Evet
Başarılı Çağrılar Başarılı arama sayısı. Azure OpenAI servisini kullanmayın.	`SuccessfulCalls`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `OperationName`, `Region`, `RatelimitKey`	PT1M	Evet
Toplam Çağrı Sayısı Toplam arama sayısı. Azure OpenAI servisini kullanmayın.	`TotalCalls`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `OperationName`, `Region`, `RatelimitKey`	PT1M	Evet
Toplam Hata Sayısı Hata yanıtlı çağrıların toplam sayısı (HTTP yanıt kodu 4xx veya 5xx). Azure OpenAI servisini kullanmayın.	`TotalErrors`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `OperationName`, `Region`, `RatelimitKey`	PT1M	Evet
Toplam Token Çağrıları Toplam token çağrı sayısı.	`TotalTokenCalls`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `OperationName`, `Region`	PT1M	Evet

Kategori: Bilişsel Hizmetler - SLI

Metric	REST API'de isim	Gelişmiş platform ölçümleri	Unit	Aggregation	Dimensions	Zaman Granülleri	DS İhracat
Kullanılabilirlik Hızı Erişilebilirlik yüzdesi aşağıdaki hesaplamayla: (Toplam Çağrılar - Sunucu Hataları)/Toplam Arama. Server Hataları, HTTP yanıtlarını >=500 içerir. Azure OpenAI servisini kullanmayın.	`SuccessRate`	No	Yüzde	Minimum, Maksimum, Ortalama	`ApiName`, `OperationName`, `Region`, `RatelimitKey`	PT1M	No

Kategori: İçerik Anlama - Kullanım

Metric	REST API'de isim	Gelişmiş platform ölçümleri	Unit	Aggregation	Dimensions	Zaman Granülleri	DS İhracat
Yüz Tanıma İşlemleri Face servisine yapılan API çağrılarının sayısı	`FaceApiTransactions`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
İşlenen Ses Dakikaları Dakikalık ses işlendi	`ProcessedAudioMinutes`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
İşlenen Sayfalar İşlenen belge sayfa sayısı	`ProcessedDocumentPages`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
İşlenen Görüntüler İşlenen görüntü sayısı	`ProcessedImageCount`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
İşlenen Video Dakikaları Dakikalık video işlendi	`ProcessedVideoMinutes`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Belirteçler Tüketilen jeton sayısı	`Tokens`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet

Kategori: İçerikGüvenlik - Riskler ve Güvenlik

Metric	REST API'de isim	Gelişmiş platform ölçümleri	Unit	Aggregation	Dimensions	Zaman Granülleri	DS İhracat
Zararlı Hacim Tespit Edildi Azure OpenAI API'ye yapılan ve bir süre içinde uygulanan içerik filtresi tarafından zararlı olarak tespit edilen çağrıların sayısı (hem blok modeli hem de annotasyon modu). Bir filtre ekleyebilir veya aşağıdaki boyutlara göre bölme uygulayabilirsiniz: ModelDağıtımAdı, ModelAdı ve Metin Tipi.	`RAIHarmfulRequests`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`Region`, `ModelDeploymentName`, `ModelName`, , `ModelVersionApiNameTextTypeCategorySeverity`	PT1M	Evet
Engellenen Birim Azure OpenAI API'sine yapılan ve bir süre içinde uygulanan içerik filtresi tarafından reddedilen çağrıların sayısı. Bir filtre ekleyebilir veya aşağıdaki boyutlara göre bölme uygulayabilirsiniz: ModelDağıtımAdı, ModelAdı ve Metin Tipi.	`RAIRejectedRequests`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`Region`, `ModelDeploymentName`, `ModelName`, , `ModelVersion`, `ApiName`, `TextType`, `Category`	PT1M	Evet
Güvenlik Sistemi Etkinliği Risk ve güvenlik izleme için sistem etkinliği. Bir filtre ekleyebilir veya aşağıdaki boyuta göre bölme uygulayabilirsiniz: EventType.	`RAISystemEvent`	No	Sayı	Ortalama	`Region`, `EventType`	PT1M	Evet
Güvenlik Kontrolü İçin Gönderilen Toplam Hacim Azure OpenAI API'sine yapılan ve bir süre içinde uygulanan içerik filtresiyle tespit edilen çağrı sayısı. Bir filtre ekleyebilir veya aşağıdaki boyutlara göre bölme uygulayabilirsiniz: ModelDağıtımAdı, ModelAdı.	`RAITotalRequests`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`Region`, `ModelDeploymentName`, `ModelName`, `ModelVersion`, , `ApiName`	PT1M	Evet

Kategori: ContentSafety - Kullanım

Metric	REST API'de isim	Gelişmiş platform ölçümleri	Unit	Aggregation	Dimensions	Zaman Granülleri	DS İhracat
Görüntü Moderasyonu için Çağrı Sayısı Görüntü moderasyonu için yapılan çağrı sayısı.	`ContentSafetyImageAnalyzeRequestCount`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiVersion`	PT1M	Evet
Mesaj Moderasyonu için Çağrı Sayısı Metin moderasyonu için yapılan çağrı sayısı.	`ContentSafetyTextAnalyzeRequestCount`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiVersion`	PT1M	Evet

Kategori: Dil - İşler

Metric	REST API'de isim	Gelişmiş platform ölçümleri	Unit	Aggregation	Dimensions	Zaman Granülleri	DS İhracat
İş Süresi (Önizleme) Not: Bu değer büyük ölçüde giriş boyutuna, belge sayısına ve görevin karmaşıklığına bağlıdır. Bu, tüm iş görevleri için toplam bir değerdir.	`JobDuration`	No	Milisaniye	Minimum, Maksimum, Ortalama	`JobStatus`, `JobType`	PT1M	Evet

Kategori: Modeller - HTTP İstekleri

Metric	REST API'de isim	Gelişmiş platform ölçümleri	Unit	Aggregation	Dimensions	Zaman Granülleri	DS İhracat
Model Kullanılabilirlik Oranı Erişilebilirlik yüzdesi aşağıdaki hesaplamayla: (Toplam Çağrılar - Sunucu Hataları)/Toplam Arama. Server Hataları, HTTP yanıtlarını >=500 içerir.	`ModelAvailabilityRate`	No	Yüzde	Minimum, Maksimum, Ortalama	`Region`, `ModelDeploymentName`, `ModelName`, `ModelVersion`	PT1M	No
Model İstekleri Model API'sine yapılan çağrı sayısı, belirli bir süre içinde yapılır. PTU, PTU-Managed ve Öde olarak görevlendirmeler için geçerlidir.	`ModelRequests`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `OperationName`, , `Region`, `StreamType`, `ModelDeploymentName`, `ModelName`, , `ModelVersionStatusCode`, `IsSpillover`, `ServiceTierRequest`,`ServiceTierResponse`	PT1M	Evet

Kategori: Modeller - Gecikme

Metric	REST API'de isim	Gelişmiş platform ölçümleri	Unit	Aggregation	Dimensions	Zaman Granülleri	DS İhracat
Jetonlar Arasındaki Süre Model token üretim hızı, milisaniyeler cinsinden ölçülür. PTU ve PTU tarafından yönetilen dağıtımlar için geçerlidir. Yayın dışı talepler için bu değer bir tahmindir.	`NormalizedTimeBetweenTokens`	No	Milisaniye	Maksimum, Minimum, Ortalama	`ApiName`, `OperationName`, `Region`, , `StreamType`, `ModelDeploymentName`, `ModelName`, `ModelVersion`	PT1M	Evet
Normalize Edilmiş İlk Bayta Kadar Süre Talep edildikten sonra ilk bayt yanıt verisinin alınması için geçen süre, model tarafından normalleştirilir ve token ile normalleştirilir. PTU, PTU tarafından yönetilen ve Öde gibi dağıtımlar için geçerlidir. Yayın dışı talepler için bu değer bir tahmindir.	`NormalizedTimeToFirstToken`	No	Milisaniye	Maksimum, Minimum, Ortalama	`ApiName`, `OperationName`, `Region`, , `StreamType`, `ModelDeploymentName`, `ModelName`, `ModelVersion`	PT1M	Evet
Son Bayt Zamanı Model tarafından talep edildikten sonra yanıt verisinin son baytının alınması gereken süre. PTU, PTU tarafından yönetilen ve Öde gibi dağıtımlar için geçerlidir. Yayın dışı talepler için bu değer bir tahmindir.	`TimeToLastByte`	No	Milisaniye	Maksimum, Minimum, Ortalama	`ApiName`, `OperationName`, `Region`, , `StreamType`, `ModelDeploymentName`, `ModelName`, `ModelVersion`	PT1M	Evet
Yanıt Zamanı Önerilen gecikme (yanıtlanma) ölçümü. PTU ve PTU tarafından yönetilen dağıtımlar için geçerlidir. API geçidi tarafından ölçüldüğünde, bir kullanıcı bir prompt gönderdikten sonra ilk yanıtın görünmesi için geçen süre olarak hesaplanır. Bu sayı, prompt boyutu arttıkça ve/veya önbellek vuruş boyutu küçüldükçe artar. Yanıt metriğine kadar olan zamanı ayırmak için bir filtre ekleyebilir veya aşağıdaki boyutlara göre bölme uygulayabilirsiniz: ModelDeploymentName, ModelName ve ModelVersion. Not: Bu metrik, ölçülen gecikme birden fazla faktöre büyük ölçüde bağlıdır; bunlar arasında eşzamanlı çağrılar ve genel iş yükü deseni de vardır. Ayrıca, istemciniz ile API uç noktası arasında olabilecek herhangi bir istemci tarafı gecikmesini hesaba katmaz. Yayın dışı talepler için bu değer bir tahmindir. Optimal gecikme takibi için lütfen kendi kayıtlarınıza bakınız.	`TimeToResponse`	No	Milisaniye	Minimum, Maksimum, Ortalama	`ApiName`, `OperationName`, `Region`, , `StreamTypeModelDeploymentNameModelNameModelVersionStatusCode`	PT1M	Evet
Saniyede Jeton Verilen bir model yanıtı için üretim hızını sayar. Üretilen toplam jetonlar, jetonların üretilme süresine saniyeler cinsinden bölünür. PTU ve PTU tarafından yönetilen dağıtımlar için geçerlidir. Yayın dışı talepler için bu değer bir tahmindir.	`TokensPerSecond`	No	Sayı	Maksimum, Minimum, Ortalama	`ApiName`, `OperationName`, `Region`, , `StreamType`, `ModelDeploymentName`, `ModelName`, `ModelVersion`	PT1M	Evet

Kategori: Modeller - Kullanım

Metric	REST API'de isim	Gelişmiş platform ölçümleri	Unit	Aggregation	Dimensions	Zaman Granülleri	DS İhracat
Ek Açıklamalı Sayfalar Açıklamalarla işlenen toplam sayfa sayısı. PTU, PTU-Managed ve Öde olarak görevlendirmeler için geçerlidir.	`AnnotatedPages`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `Region`, `ModelDeploymentName`, `ModelName`, , `ModelVersion`	PT1M	Evet
Ses Giriş Tokenları Bir OpenAI modelinde işlenen (girdi) sesli prompt tokenlarının sayısı. PTU tarafından yönetilen model dağıtımları için geçerlidir.	`AudioInputTokens`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ModelDeploymentName`, `ModelName`, `ModelVersion`, `Region`	PT1M	Evet
Ses Çıkış Tokenları OpenAI modelinde oluşturulan (çıktı) ses yönlendirme tokenlarının sayısı. PTU tarafından yönetilen model dağıtımları için geçerlidir.	`AudioOutputTokens`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ModelDeploymentName`, `ModelName`, `ModelVersion`, `Region`	PT1M	Evet
Önbellekten okunan prompt token'ları Önbellekten okunan toplam token sayısı. Anthropic model dağıtımları için geçerlidir. Yanıt kullanım bölümünde şu şekilde ortaya çıktı `cache_read_input_tokens`	`cacheReadInputTokens`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `Region`, `ModelDeploymentName`, , `ModelName`, `ModelVersion`, `ContextLength`	PT1M	Evet
Önbelleğe yazılmış prompt token'lar (1 saat TTL) 1 saatlik girişi oluşturmak için kullanılan prompt tokenlarının sayısı. Anthropic model dağıtımları için geçerlidir. Yanıt kullanım bölümünde şu şekilde ortaya çıktı `cache_creation.ephemeral_1h_input_tokens`	`ephemeral1hInputTokens`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `Region`, `ModelDeploymentName`, , `ModelName`, `ModelVersion`, `ContextLength`	PT1M	Evet
Önbelleğe yazılmış prompt token'lar (5 dakikalık TTL) 5 dakikalık önbellek girişini oluşturmak için kullanılan prompt token'larının sayısı. Anthropic model dağıtımları için geçerlidir. Yanıt kullanım bölümünde şu şekilde ortaya çıktı `cache_creation.ephemeral_5m_input_tokens`	`ephemeral5mInputTokens`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `Region`, `ModelDeploymentName`, , `ModelName`, `ModelVersion`, `ContextLength`	PT1M	Evet
Oluşturulan Görüntüler Oluşturulan toplam görüntü sayısı. PTU, PTU-Managed ve Öde olarak görevlendirmeler için geçerlidir.	`GeneratedImages`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `Region`, `ModelDeploymentName`, `ModelName`, , `ModelVersion`	PT1M	Evet
Giriş Belirteçleri Bir modelde işlenen (girdi) prompt tokenlarının sayısı. PTU, PTU-Managed ve Öde olarak görevlendirmeler için geçerlidir.	`InputTokens`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `Region`, `ModelDeploymentName`, `ModelName`, , `ModelVersion`	PT1M	Evet
Çıkış Belirteçleri OpenAI modelinden üretilen (çıktı) token sayısı. PTU, PTU-Managed ve Öde olarak görevlendirmeler için geçerlidir.	`OutputTokens`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `Region`, `ModelDeploymentName`, `ModelName`, , `ModelVersion`	PT1M	Evet
Sağlanan Kullanım Kullanım %, (tüketilen PTU'lar / dağıtılan PTU'lar) x 100 olarak hesaplanan bir imkanlı-yönetilen dağıtım için kullanılır. Kullanım 100%'den büyük veya eşit olduğunda, çağrılar kısıtlanır ve hata kodu 429 döner.	`ProvisionedUtilization`	No	Yüzde	Minimum, Maksimum, Ortalama	`Region`, `ModelDeploymentName`, `ModelName`, `ModelVersion`	PT1M	No
Toplam Sayfa Sayısı İşlenen toplam sayfa sayısı. PTU, PTU-Managed ve Öde olarak görevlendirmeler için geçerlidir.	`TotalPages`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `Region`, `ModelDeploymentName`, `ModelName`, , `ModelVersion`	PT1M	Evet
Toplam Belirteç sayısı Bir modelde işlenen çıkarım tokenlarının sayısı. İstem belirteçleri (girdi) ve üretilen tokenlar (çıktı) olarak hesaplanır. PTU, PTU-Managed ve Öde olarak görevlendirmeler için geçerlidir.	`TotalTokens`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `Region`, `ModelDeploymentName`, `ModelName`, , `ModelVersion`	PT1M	Evet

Kategori: SpeechServices - Kullanım

Metric	REST API'de isim	Gelişmiş platform ölçümleri	Unit	Aggregation	Dimensions	Zaman Granülleri	DS İhracat
Ses Saniyeleri Toplu Transkripsiyonu Parti yazısı saniye sayısı	`AudioSecondsBatchTranscribed`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Ses Saniyeleri Toplu Fısıltı Transkribe Edildi Batch whisper saniye sayısı transkripsiyon	`AudioSecondsBatchWhisperTranscribed`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Ses Saniyeler Hızlı Aktarıldı Hızlı transkribe edilen saniye sayısı	`AudioSecondsFastTranscribed`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Ses Saniyeler Hızlı Fısıltı Yazısı Hızlı fısıltılı saniye sayısı transkribe edildi	`AudioSecondsFastWhisperTranscribed`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Ses Saniyeleri Aktarıldı Transkripsiyon sayısı	`AudioSecondsTranscribed`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Ses Saniyeleri Çevrildi Çevirilmiş saniye sayısı	`AudioSecondsTranslated`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Avatar Modeli İkinci Sınıfı Barındırıyor Saniye sayısı.	`AvatarModelHostingSeconds`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Avatar Model Eğitim Saniyeleri Saniye sayısı.	`AvatarModelTrainingSeconds`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Konuşma Modeli Sunuculuk Saatleri Konuşma modeli sunucu saatlerinin sayısı	`SpeechModelHostingHours`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Birleştirilmiş Karakterler Karakter sayısı.	`SynthesizedCharacters`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Video Saniyeleri Sentezlendi Sentezlenen saniye sayısı	`VideoSecondsSynthesized`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Sesli Canlı Ses Giriş Tokenları Ses giriş tokenlarının sayısı, önbelleklenmiş tokenlar hariç.	`VoiceLiveAudioInputTokens`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Sesli Canlı Ses Çıkış Tokenları Ses çıkış jeton sayısı.	`VoiceLiveAudioOutputTokens`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Voice Live Cache Ses Giriş Tokenları Önbelleğe alınan ses giriş tokenlarının sayısı.	`VoiceLiveCachedAudioInputTokens`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Voice Live Cache Metin Giriş Token'ları Önbelleklenmiş metin giriş tokenlarının sayısı.	`VoiceLiveCachedTextInputTokens`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Sesli Canlı Metin Giriş Tokenları Metin giriş belirtekonlarının sayısı, önbelleklenmiş tokenlar hariç.	`VoiceLiveTextInputTokens`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Sesli Canlı Metin Çıkış Tokenları Metin çıkış tokenlarının sayısı.	`VoiceLiveTextOutputTokens`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Ses Modeli Sunuculuk Saatleri Saat sayısı.	`VoiceModelHostingHours`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Ses Modeli Eğitim Dakikaları Dakika sayısı.	`VoiceModelTrainingMinutes`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet

Kategori: Çevirici Hizmetler - Kullanım

Metric	REST API'de isim	Gelişmiş platform ölçümleri	Unit	Aggregation	Dimensions	Zaman Granülleri	DS İhracat
Çevrilmiş Belge Karakterleri Belge çeviri talebindeki karakter sayısı.	`DocumentCharactersTranslated`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Belge Özel Karakterler Çevrildi Özel belge çeviri isteğinde karakter sayısı.	`DocumentCustomCharactersTranslated`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Belge Senkronizasyonu Karakterleri Çevrildi Belge çevirisindeki (eşzamanlı) karakter sayısı.	`OneDocumentCharactersTranslated`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Belge Senkronizasyonu Özel Karakterler Çevrildi Özel belge çevirisi (senkron) isteğinde karakter sayısı.	`OneDocumentCustomCharactersTranslated`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Metin Karakterleri Çevrildi Gelen metin çeviri isteğindeki karakter sayısı.	`TextCharactersTranslated`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Metin Özel Karakterler Çevrildi Gelen özel metin çeviri isteğindeki karakter sayısı.	`TextCustomCharactersTranslated`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Metin Eğitimli Karakterler Metin çevirisi kullanılarak eğitilen karakter sayısı.	`TextTrainedCharacters`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Translator Pro Uygulaması Seconds Translator Pro Uygulaması kullanım süresi saniye.	`TranslatorProAppSeconds`	No	Seconds	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet

Kategori: Kullanım

Metric	REST API'de isim	Gelişmiş platform ölçümleri	Unit	Aggregation	Dimensions	Zaman Granülleri	DS İhracat
Görüntü İşleme İşlemler Görüntü İşleme İşlem Sayısı	`ComputerVisionTransactions`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Özel Vizyon Eğitim Süresi Özel Vizyon eğitim süresi	`CustomVisionTrainingTime`	No	Seconds	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Özel Vizyon İşlemleri Custom Vision tahmin işlemlerinin sayısı	`CustomVisionTransactions`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Yüz Görüntüleri Eğitimi Eğitilen görüntü sayısı. Her işlem için 1.000 resim eğitilir.	`FaceImagesTrained`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Depolanan Yüzler Depolanan yüz sayısı, günlük oranı olarak ölçülüyor. Depolanan yüz sayısı günlük olarak rapor edilir.	`FacesStored`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Yüz Tanıma İşlemleri Face servisine yapılan API çağrılarının sayısı	`FaceTransactions`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Depolanan Görüntüler Saklanan Custom Vision görüntü sayısı.	`ImagesStored`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Öğrenilen Olaylar Öğrenilen Olayların Sayısı.	`LearnedEvents`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`IsMatchBaseline`, `Mode`, `RunId`	PT1M	Evet
LUIS Konuşma Talepleri LUIS konuşmadan niyete anlama taleplerinin sayısı	`LUISSpeechRequests`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
LUIS Metin İstekleri LUIS metin isteği sayısı	`LUISTextRequests`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Eşleştirilen Ödüller Eşleşen Ödüller Sayısı.	`MatchedRewards`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`Mode`, `RunId`	PT1M	Evet
Aktif Olmayan Etkinlikler Atlanan etkinlik sayısı.	`NonActivatedEvents`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`Mode`, `RunId`	PT1M	Evet
Gözlemlenen Ödüller Gözlemlenen Ödüller Sayısı.	`ObservedRewards`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`Mode`, `RunId`	PT1M	Evet
İşlenen Karakterler Immersive Reader tarafından işlenen karakter sayısı.	`ProcessedCharacters`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
İşlenen Sağlık Metin Kayıtları İşlenen sağlık metin kayıtlarının sayısı	`ProcessedHealthTextRecords`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
İşlenen Görüntüler İşlenen görüntü sayısı	`ProcessedImages`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
İşlenen Sayfalar İşlenen sayfa sayısı	`ProcessedPages`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
İşlenen Metin Kayıtları Metin kayıtlarının sayımı.	`ProcessedTextRecords`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
QA Metin Kayıtları İşlenen metin kayıt sayısı	`QuestionAnsweringTextRecords`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`ApiName`, `FeatureName`, `UsageChannel`, `Region`	PT1M	Evet
Toplam Olay Sayısı Etkinlik sayısı.	`TotalEvents`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	`Mode`, `RunId`	PT1M	Evet
Toplam İşlemler (Kullanımdan Kaldırıldı) Toplam işlem sayısı.	`TotalTransactions`	No	Sayı	Toplam (Miktar)	<Hiçbiri>	PT1M	Evet

Ölçüm boyutları

Metrik boyutların ne olduğu hakkında bilgi için bkz. Çok boyutlu metrikler.

Bu hizmetin metrikleriyle ilişkili aşağıdaki boyutlar vardır.

ApiName
Özellik Adı
ModelDeploymentName
Model Adı
ModelVersion
Operasyon İsmi
Bölge
Durum Kodu
StreamType
KullanımChannel

Kaynak günlükleri

Bu bölüm, bu hizmet için toplanabileceğiniz kaynak kayıtları türlerini listeler. Bu bölüm, Azure İzleyici içinde desteklenen all kaynak kayıtları kategori türleri listesinden çekilir.

Microsoft için desteklenen kaynak kayıtları. Bilişsel Hizmetler/hesaplar

Kategori	İhracat maliyetleri	logaritma tablosu	Temel log planını destekler	Alım zamanı dönüşümünü destekler
Audit	No	AzureDiagnostics Birden fazla Azure kaynağından kayıtlar.	No	No
AzureOpenAIRequestUsage	Evet	AzureDiagnostics Birden fazla Azure kaynağından kayıtlar.	No	No
ManagedNetworkEvent	Evet	AzureDiagnostics Birden fazla Azure kaynağından kayıtlar.	No	No
RequestResponse	No	AzureDiagnostics Birden fazla Azure kaynağından kayıtlar.	No	No
İzleme	No	AzureDiagnostics Birden fazla Azure kaynağından kayıtlar.	No	No

Azure İzleyici Günlükleri tabloları

Bu bölüm, bu hizmetle ilgili Azure İzleyici Logs tablolarını listeler; bunlar Log Analytics tarafından Kusto sorguları kullanılarak sorgulanabilir. Tablolar, toplanan ve yönlendirilen verilere bağlı olarak kaynak kayıt verileri ve muhtemelen daha fazlasını içerir.

OpenAI microsoft.cognitiveservices/accounts Azure

Etkinlik günlüğü

Bağlantılı tablo, bu hizmetin faaliyet günlüğüne kaydedilebilecek işlemleri listeler. Bu işlemler, faaliyet günlüğündeki tüm olası kaynak sağlayıcı işlemlerinin bir alt kümesidir.

Etkinlik günlüğü girişlerinin şeması hakkında daha fazla bilgi için Etkinlik Günlüğü şemasına bakınız.

Yapay Zeka + makine öğrenimi kaynak sağlayıcı işlemleri

OpenAI'Azure izlemenin açıklaması için bkz. Monitor Azure OpenAI.
Azure kaynaklarını izleme hakkında ayrıntılı bilgi için bkz. Azure İzleyici ile Azure kaynaklarını izleme.

Geri Bildirim

Bu sayfayı yararlı buldunuz mu?

Last updated on 2026-07-15