OpenAI

OpenAIの利用状況を完全に可視化

あらゆる規模や業界の組織が、効率性の向上や業務の拡張のために大規模言語モデル（LLM）への依存を強めています。LLMは、単語やフレーズ間のパターンやつながりを分析・学習することで、人間の知能を模倣するものです。生成型人工知能（AI）モデルはLLMの一種で、コード、画像、テキスト、シミュレーション、ビデオなどの新しいコンテンツを作成するために使用できます。OpenAI は、安全で有益なAIソリューションの普及と開発を目的としたAI研究機関です。ChatGPTやDall-E2といった同社の製品は、ジェネレーティブAIを用いて、企業が問い合わせに迅速に対応し、データや情報を取得し、疑問や問題を解決し、アイデアを生み出すことを支援します。

Datadogは、組織がOpenAIソリューションに関連するリソースの消費を監視する方法を提供し、使用傾向を理解し、より効果的にコストを配分することができます。DatadogでOpenAIインテグレーションを有効にすると、OpenAI APIへのリクエストをOpenAIモデル、サービス、組織ID、APIキーで分解するダッシュボードにすぐにアクセスできるようになります。また、ユーザは個々のチームにユニークな組織IDを割り当てることができ、各OpenAIモデルが組織内のどこで、どの程度使用されているかを簡単に追跡することができます。このような詳細な情報は、どのチーム、サービス、アプリケーションがOpenAIを最も多く利用し、どのモデルに依存しているかを理解するのに役立ちます。また、OpenAIの全体的な使用率や使用量を監視し、APIレートの制限に違反したり、過剰なレイテンシーを引き起こさないようにすることができます。

トークン使用量に応じたコストの把握

OpenAI APIの利用は、トークン（OpenAI APIに入力する際に「消費」される一般的な文字列）の消費量に基づいて課金されます。Datadogは、トークンの総消費量、リクエストごとのトークンの平均総数、リクエストごとのプロンプトおよび完了トークンの平均数を追跡することにより、OpenAI利用の主要なコストドライバーを理解できるようにします。これにより、ユーザーはOpenAIのコストの急上昇を発見し、どのリクエスト、チーム、サービスが最も高いコストを負担しているのかを監視できます。

APIのパフォーマンスを分析

DatadogのOpenAI用ダッシュボードでは、各組織が使用しているOpenAIモデルについて、APIエラー率、応答時間、トークン使用量などのメトリクスを追跡できます。このダッシュボードでは、レスポンスタイムとプロンプトトークンの量の比率も追跡できるので、本当に異常なレイテンシーとリクエストの急増による長時間のレスポンスタイムを区別するのに役立ちます。Datadogはまた、OpenAI APIへの個々のリクエストのトレースとスパンを提供し、クエリされた特定のモデルやプロンプトとコンプリートの正確なコンテンツなど、豊富なコンテキスト情報をユーザーに提供します。

複数のAIモデルでインサイトを得る

Datadogの統合により、GPTファミリーのLLMに加え、Ada、Babbage、Curie、Davinciなど他のOpenAIモデルのパフォーマンス、コスト、利用状況を把握できます。

OpenAI統合の利用状況を数分でモニタリング開始

組織は、ビジネスオペレーションの変革とカスタマーエクスペリエンスの向上のために、AIの活用を深めていくでしょう。Datadogは、OpenAIの使用状況、リソース、パフォーマンスをモニタリングし、コストや利用状況に関するデータをエンドツーエンドで可視化できます。このような深いインサイトにより、チームはOpenAIの使用方法を最適化し、OpenAI製品をいつ、どのようにプロセスに組み込むかをよりコントロールできるようになります。