دید کامل روی تمام تعاملات AI در محصول شما
با شاهراه، هر درخواست، پاسخ، هزینه، تأخیر، خطا، مصرف توکن و رفتار مدلهای LLM را در لحظه مانیتور کنید؛ بدون درگیری با تحریم، پرداخت ارزی یا پیچیدگی اتصال مستقیم به تأمینکنندههای خارجی.
رهگیری هزینه و درخواستها
جدول لاگها (Live)
| وضعیت | زمان | مدل | تأمینکننده | تأخیر | توکنها | هزینه |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 200 | 10:42:01 | gpt-4-turbo | OpenAI | 420ms | 450 | ۵۲۰ ت |
| 200 | 10:41:55 | claude-3-opus | Anthropic | 850ms | 1200 | ۱,۴۵۰ ت |
| 429 | 10:41:30 | gpt-3.5-turbo | OpenAI | 120ms | - | ۰ ت |
تفکیک مدلها
Trace Timeline
ساختهشده برای تیمهایی که با LLM محصول واقعی میسازند
شاهراه به تیمهای محصول، فنی و AI کمک میکند مصرف، کیفیت و عملکرد مدلهای زبانی را در یک محیط واحد مدیریت کنند؛ با تجربهای مناسب بازار ایران و بدون نیاز به پرداخت ارزی مستقیم.
دید ۳۶۰ درجه روی هر تعامل AI
با ماژول LLM Observability شاهراه، هزینه، عملکرد، کیفیت پاسخها و رفتار مدلها را در سطح هر درخواست بررسی کنید.
ثبت لاگ کامل برای هر درخواست و پاسخ
شاهراه تمام جزئیات مهم هر درخواست و پاسخ را ثبت میکند؛ از مدل انتخابشده و تعداد توکنها تا تأخیر، هزینه، وضعیت پاسخ، خطاها و Metadata. این یعنی تیم شما همیشه میداند در پشت هر تعامل AI چه اتفاقی افتاده است.
Debug سریعتر با Tracing
مسیر کامل اجرای یک درخواست LLM را در یک نمای زمانی و قابلفهم ببینید. از Prompt اولیه تا Tool Callها، Retryها، Fallbackها و پاسخ نهایی، همهچیز در یک Trace واحد قابل بررسی است.
ارزیابی و بهبود کیفیت پاسخها
بازخورد کاربران یا تیم داخلی را در سطح درخواست یا مکالمه جمعآوری کنید و بفهمید کدام مدل، Prompt یا مسیر پاسخدهی کیفیت بهتری دارد.
کنترل هزینهها با نگاه FinOps
مصرف AI را در لحظه تحلیل کنید، هزینهها را بر اساس مدل، تأمینکننده، کاربر، Workspace یا فیچر محصول ببینید و قبل از اینکه هزینهها از کنترل خارج شوند، نقاط پرمصرف را شناسایی کنید.
Observability فوری، بدون سربار فنی
Shahrah به شما کمک میکند عملکرد AI app خود را در سطح Frameworkها، Promptها، Tool Callها، Agentها و تأمینکنندهها مانیتور کنید؛ بدون اینکه تیم فنی درگیر پیادهسازی پیچیده شود.
اندازهگیری Performance-to-Cost ROI در لحظه
با داشبورد Real-time شاهراه، بیش از ۴۰ شاخص مهم را برای سنجش عملکرد، هزینه، نرخ خطا، مصرف توکن و کیفیت پاسخها مانیتور کنید.
مشاهده کامل چرخه اجرای Agent
اگر از AI Agentها استفاده میکنید، شاهراه مسیر کامل اجرای هر Agent Run را نمایش میدهد؛ از تصمیمگیری مدل تا Tool Callها، Retryها، Fallbackها و خروجی نهایی.
شناسایی سریع گلوگاهها با Filterهای دقیق
با فیلترهای پیشرفته، دادهها را بر اساس مدل، تأمینکننده، Status Code، کاربر، تیم، Workspace، زمان، هزینه، تأخیر یا Metadata فیلتر کنید و سریعتر به علت مشکل برسید.
Real-time Metrics
هر چیزی که برای سنجش عملکرد نیاز دارید
یک ماژول Observability سازگار با نیاز تیمهای LLM که دید end-to-end روی عملکرد، هزینه و کیفیت تعاملات AI فراهم میکند.
لاگها و Traces کامل
هر درخواست را ثبت کنید و مسیر کامل آن را از ابتدا تا انتها دنبال کنید. دادهها را Export کنید.
Metadata قابلتحلیل
هزینه، عملکرد، Accuracy، کاربر، Workspace، تأمینکننده و اطلاعات سفارشی خودتان را روی هر درخواست ذخیره کنید.
Auto-instrumentation
Tracing، ثبت لاگ و شاخصها را برای Frameworkها و Agentهای مختلف با کمترین تغییر در کد فعال کنید.
تحلیل لحظهای
Usage، خطاها، Caching، بازخورد، Metadata و هزینهها را در یک داشبورد Real-time مشاهده کنید.
فیلترهای پیشرفته
با بیش از ۱۵ فیلتر کاربردی، Viewهای دقیق و قابلاقدام برای تیم فنی، محصول و مدیریت بسازید.
بازخورد ساختاریافته
بازخورد وزنی و قابلتحلیل جمعآوری کنید تا کیفیت پاسخها، Promptها و مدلها را بهمرور بهبود دهید.
چرا Observability در شاهراه برای تیمهای ایرانی مهمتر است؟
وقتی محصول شما به LLM وابسته است، فقط اتصال به مدل کافی نیست. باید بدانید هر درخواست چقدر هزینه دارد، چقدر طول میکشد، چه خطایی میدهد و کدام تأمینکننده بهترین عملکرد را دارد.
بدون محدودیتهای تحریمی
با شاهراه، تیم شما برای دسترسی به مدلهای LLM خارجی درگیر محدودیتهای تحریم، مسدود شدن حساب یا ریسک قطع دسترسی مستقیم نمیشود.
بدون پرداخت ارزی مستقیم
هزینههای AI را بدون نیاز به کارت اعتباری خارجی یا پرداخت دلاری مدیریت کنید. شاهراه تجربهای مناسب کسبوکارهای ایرانی فراهم میکند.
Observability متناسب با نیاز بازار ایران
داشبوردها، گزارشها و جریانهای مانیتورینگ شاهراه برای تیمهایی طراحی شدهاند که میخواهند AI را در محصول فارسی، بازار ایران و مقیاس واقعی استفاده کنند.
یک نقطه کنترل برای چند مدل و تأمینکننده
بهجای اتصال جداگانه به چند تأمینکننده، همه تعاملات LLM را از یک مسیر واحد مدیریت، مانیتور و تحلیل کنید.
برای چه تیمهایی ساخته شده است؟
تیمهای محصول AI
بفهمید کاربران چطور با قابلیتهای AI تعامل میکنند، کدام پاسخها کیفیت پایینتری دارند و کجا باید تجربه محصول را بهبود دهید.
تیمهای Backend و Platform
تأخیر، خطا، Retry، Timeout و Fallback را در سطح زیرساخت بررسی کنید و پایداری AI app را بالا ببرید.
تیمهای مالی و مدیریت
مصرف AI را بر اساس تیم، فیچر، کاربر یا Workspace ببینید و هزینهها را قابل پیشبینیتر کنید.
تیمهای Customer Support
کیفیت پاسخهای AI را در مکالمات واقعی بررسی کنید و موارد خطادار یا کمکیفیت را سریعتر پیدا کنید.
راهنماها و منابع پیشنهادی
چطور هزینه LLM را در سطح کاربر مانیتور کنیم؟
مصرف توکن و هزینه هر کاربر را در مدلها، محصولات و Workspaceهای مختلف تحلیل کنید.
بهینهسازی هزینههای GenAI با نگاه FinOps
با اصول FinOps، هزینههای AI را قابلکنترل، قابلپیشبینی و قابلگزارش کنید.
چرا LLM Observability برای AI appها ضروری است؟
بدون Observability، Debug، کنترل هزینه و بهبود کیفیت پاسخها در مقیاس واقعی دشوار میشود.
سوالات متداول
از امروز AI Stack خود را مانیتور کنید
با شاهراه، دید کامل روی مصرف، هزینه، عملکرد و کیفیت تعاملات LLM داشته باشید؛ بدون محدودیتهای تحریمی، بدون پرداخت ارزی مستقیم و با تجربهای متناسب با تیمهای ایرانی.