
用 AI 模型,最怕的就是两件事:**不知道积分花在哪**,以及**出问题不知道从哪里查起**。前者靠仪表盘和统计图能看个大概;但真正要回答「这一次请求到底发生了什么」,还得回到**逐条调用记录**上。
用 AI 模型,最怕的就是两件事:不知道积分花在哪,以及出问题不知道从哪里查起。前者靠仪表盘和统计图能看个大概;但真正要回答「这一次请求到底发生了什么」,还得回到逐条调用记录上。
这就是我们最近在 Dashboard 里重点打磨的 「访问日志」(用量列表,路径:dashboard/usage-list):面向当前登录用户,把你平台上的模型调用日志摊开来看——能筛、能翻页、能点进详情;调用失败时,还能直接看到异常信息,少猜一步、少问一句。
行文上我们希望像 「为什么我们要做 OpenRoute AI?」 那样:先把问题讲清楚,再告诉你我们做了什么;技术细节藏在体验背后。

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线上问题最常见的开场白是:「刚才那次调用失败了 / 变慢了 / 结果怪」。如果没有一条可检索的调用记录,团队只能在日志系统、网关、模型提供商之间来回切换,成本高、周期长。
访问日志要做的,就是把与你账号相关的那部分调用,收敛到一个入口里:按时间窗口缩小范围,按虚拟密钥缩小范围,再用 Request ID 把一次调用钉死。
列表里你会看到:时间、模型、虚拟密钥、状态、耗时、Token、积分消耗——这是快速扫描用的。点进详情后,会按需拉取更完整的 UI 载荷(例如请求与响应侧的内容),把「列表上那一行」还原成一次可复盘的事件。
当某次调用以失败类状态结束时,详情里会尽量展示 error_information 中的结构化信息(例如错误码、错误消息)。目标很简单:把异常信息摆到明面上,方便自查、也方便你把关键信息复制给支持同学。
下面这些能力都已在 访问日志 页面落地。
表格中会展示包括但不限于:
当调用失败且后端携带了错误详情时,详情里会展示 错误码、错误消息 等关键字段,帮助你判断是参数问题、配额问题、上游不可用,还是别的类别——减少「只看到失败两个字」的无力感。
Dashboard 上的图表与 Top 榜,适合回答「趋势」和「结构」:哪段时间冲高、哪个模型吃掉了大部分积分、虚拟密钥维度上哪里异常——这是决策与治理视角。
而 访问日志 回答的是「这一次」:它把图表背后的每一次调用,变成可检索、可展开、可对照 Request ID 的事实记录。两者合在一起,才是我们更想要的体验:既能抬头看路,也能低头看脚印。
我们相信,AI 要真正进入生产环境,可观测性不是锦上添花,而是默认项。访问日志这一步,就是把「调用」从黑盒里往外挪一寸:让你更安心地用模型,也更高效地处理异常。
如果你已经在用 OpenRoute AI,欢迎去 Dashboard 的 访问日志 里走一遍:先选一个你最常出问题的时间窗口,再点进一条失败记录——你会立刻知道,我们为什么坚持要把这一页做好。