AUDR by Chargebee
AUDR by Chargebee 是一个开放规范与插桩工具套件,旨在跨分布式运行时记录 AI 智能体用量、底层原始成本驱动因素以及业务层面的归因数据。
AUDR by Chargebee 是一个开放规范与插桩工具套件,旨在跨分布式运行时记录 AI 智能体用量、底层原始成本驱动因素以及业务层面的归因数据。
产品用途与官方定位
AUDR(Agent Usage Detail Record,智能体用量详单)是一套开放标准,旨在捕获跨分布式执行层的 AI 智能体工作流端到端遥测及成本归因数据。当智能体流转于应用框架、模型路由器与工具执行环境时,AUDR 可将 Token 数量、工具调用和计算耗时等底层计算开销,直接与客户账户、功能模块及运行环境等业务元数据进行关联。
该标准依托三大核心规则运行:在所有参与层中生成并传递共享运行标识符;确立严格的字段归属权,使每项事实数据仅源自单一权威来源;以及在目标接收端实施严格的记录合并规则。在 Python 和 TypeScript 核心库的支持下,AUDR 采用异步带外方式发送记录,绝不审查或捕获提示词输入与生成的文本内容。
有官方来源支持的使用场景
将路由器与外部工具执行过程中的资源消耗,与应用程序运行框架提供的客户及功能标识符精准关联。
将结构化用量记录直接分发至本地存储、数据仓库或计费端点,无需强制依赖任何预定义的计费逻辑。
官网提供的使用流程
安装生态适配器或初始化核心 SDK,以监控模型生成、向量嵌入、工具作用域及重排序调用。
在运行框架中生成共享运行 ID,并将客户标识符和环境标签等运行时元数据附加至外发请求中。
允许路由器与中间执行层在完整保留共享运行 ID 的同时,准确计量 Token 数量与计算时长。
在指定的目标接收端合并匹配的运行与跨度数据,执行字段权限规则,并将输出分发至文件或摄取端点。
AUDR 借鉴了电信行业通话详单(Call Detail Records)的概念,以解决多层 AI 智能体架构中的数据碎片化问题。应用程序运行框架首先生成一个共享运行标识符,并通过请求元数据将其向下游传递。由于中间路由器和工具会回传该标识符,各独立组件能够在不丢失执行根本上下文的前提下报告运行指标。
系统通过明确的字段归属权与严格的合并机制来维护数据完整性。应用程序运行框架对客户 ID 和环境等归因字段拥有独占权限,而路由层则对 Token 数量与提供商指标拥有独占权限。接收端依据运行和跨度 ID 汇聚装配记录,拒绝冲突的提交内容,并将任何更新视为独立的修正记录,而非就地修改。
用自己的素材和工作流完成验证
核对了哪些信息以及核对时间
基于已核对产品资料的回答
AUDR 用于标准化跨多个应用层、路由器和外部工具的智能体执行指标与归因元数据的记录方式,提供统一的数据规范。
AUDR 基于 OpenTelemetry GenAI 语义约定构建,可将跨度直接发送至 OpenTelemetry 收集器,同时补充了持久化记录交付语义。
不需要任何外部计费平台或托管后端服务,用量记录可直接保存并导出至本地文件、企业数据仓库或现有的可观测性系统。
AUDR 采用异步带外方式发送记录,不会在正常请求路径上引入额外同步延迟,除非主动启用了可选的运行前预算门控检查。
适配器仅采集执行标识符、Token 用量、工具调用及运行耗时指标,绝不记录任何提示词输入文本或模型生成的返回内容。