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版本：V3.5

账单

统计分析​

开发者可以在统计分析模块看到自己的AI能力的调用情况，来辅助续费、调用量分析等相关的决策。

为了使用这个功能模块，请先了解基本概念、再了解具体的平台操作。

基础概念-基本统计口径​

AI能力、AI引擎、AI模型​

  • AI能力: 通用文字识别、通用表格识别、通用多票据识别、通用卡证识别、文本分类、信息抽取等为AI能力。

  • AI引擎: 每个能力下，会根据OCR提供商或者是不同的处理方式，提供若干版本。比如通用文字识别可以选择标准版、也可以选择第三方厂商。比如文本分类可以选择使用关键词特征的基本版、也可以选择支持训练的智能版。

  • AI模型: 每个AI能力下可以创建多个AI模型。

  • 每个模型都有自己的pubkey和secret。

  • 平台限制1个能力最多创建200个AI模型。

  • 能力的调用是发生在AI模型中的。

统计粒度-产品范围​

  • 可以选中不同的AI能力、AI引擎、AI模型，一并统计。

  • 例1: 可以选择通用表格识别(标准版)的模型A和通用文字识别(标准版)的模型B。

  • 例2: 可以选择通用表格识别(标准版)。此时，代表通用文字识别(标准版)下的所有AI模型都被选中。

  • 用户只能见到并选择账号开通范围内的AI能力。

统计粒度-时间范围​

  • 今日: 今日的0点0分0秒到当前时间最近的完整小时数。例如，下午13点半查询到的“今日”统计，为从今日0点0分0秒到下午13点整的所有调用量。

  • 本周: 从周一0点0分0秒到当前查询时间最近的完整自然天。例如，周四查询到的“本周”统计，为从周一0点0分0秒到周三23点59分59秒的所有调用量。

  • 本月: 从当月1日的0点0分0秒到当前查询时间最近的完整自然天。例如，14号查询到的“本周”统计，为从1号0点0分0秒到13号23点59分59秒的所有调用量。

  • 自定义时间: 任意不超过当前时间的时间跨度。（系统只保留3个月的历史数据）

统计量-调用量​

  • 在某个产品范围与时间范围内，账号成功调用的总次数。

  • 调用量的单位是“次”。

  • 调用失败的请求不计入调用量统计。

  • 符合某个统计口径下的所有AI模型的调用数相加等于该口径下的调用量。

  • 例1: 延续上文例1，AI模型A调用次数为10000次，AI模型B调用次数10000次，则调用量为20000次。

调用量可视化选项-聚合方式​

  • 聚合方式分“按AI能力聚合”、“按AI引擎聚合”、“按AI模型聚合”。

  • 延续上文例2，

  • 按照“按AI模型聚合”，调用量趋势图中，会展示选中的产品范围的所有AI模型，每个AI模型对应一条曲线。

  • 按照“按AI引擎聚合”，调用量趋势图中，会展示选中的产品范围的所有AI模型，每个AI模型所属的AI引擎对应一条曲线。

  • 按照“按AI能力聚合”，调用量趋势图中，会展示选中的产品范围的所有AI模型，每个AI模型所属的AI能力对应一条曲线。

调用量可视化选项-累计\非累计​

  • 累计展示数据: 当前天的调用量数据为之前所有天的调用量的总和。

  • 非累计展示数据: 当前天的调用量数据为当前天的调用量，不包含之前的调用量。

示例​

假设开发者A，在“正式阶段”开通了所有AI能力，分别为通用文字识别(标准版)和文本分类(智能版)。 他在通用文字识别(标准版)下创建了2个AI模型，分别为应用A和应用B;在文本分类(智能版)下创建了2个AI模型，分别为应用C和应用D。在过去的两个完整天，四个AI模型在第一天的调用量分别为10000、20000、30000、40000；在第二天的调用量也是10000、20000、30000、40000。

配置项一​

  • 开发者，在产品范围中勾选了，应用A和应用C。在时间范围中自定义了时间范围为最近2天，展示选项，勾选了“按AI模型聚合”以及“非累计展示数据”

  • 调用量 = 应用A在过去两天的调用量 + 应用C在过去两天的调用量 = 10000 + 30000 + 10000 + 30000 = 80000。

  • 趋势图上，将展示两条曲线，分别代表应用A和应用C。对于应用A的曲线有两个点，分别为10000和10000。对于应用C的曲线有两个点，分别为30000和30000。

配置项二​

  • 开发者，在产品范围中勾选了，应用A和应用C。在时间范围中自定义了时间范围为最近2天，展示选项，勾选了“按AI模型聚合”以及累计展示数据

  • 调用量 = 应用A在过去两天的调用量 + 应用C在过去两天的调用量 = 10000 + 30000 + 10000 + 30000 = 80000。

  • 趋势图上，将展示两条曲线，分别代表应用A和应用C。对于应用A的曲线有两个点，分别为10000和20000。对于应用C的曲线有两个点，分别为30000和60000。

配置项三​

  • 开发者，在产品范围中勾选了，应用A、应用B、应用C。在时间范围中自定义了时间范围为最近2天，展示选项，勾选了“按AI能力聚合”以及累计展示数据

  • 调用量 = 应用A在过去两天的调用量 + 应用B在过去两天的调用量 + 应用C在过去两天的调用量 = 10000 + 20000+ 30000 + 10000 + 20000 + 30000 = 100000。

  • 趋势图上，将展示两条曲线，分别代表应用A和应用B对应的AI能力 通用文本识别（标准版）和应用C对应的AI能力 文本分类(智能版)。对于通用文本识别（标准版）的曲线有两个点，分别为30000和60000。对于文本分类(智能版)的曲线有两个点，分别为30000和60000。

  • 这是因为，此时通用文本识别（标准版）下的两个AI模型的调用量将相加，这就是“聚合”的含义。