OpenAIのAPI利用状況を可視化！オープンソースのllm.reportとは？
ChatGPTをはじめとするOpenAIのAPI活用が進む中、利用状況の把握は重要です。そこで役立つのが、オープンソースのllm.reportです。APIのコスト分析、ログ管理、ユーザー分析など、様々な機能を提供します。
llm.reportとは？
llm.reportは、OpenAIのAPI利用状況を可視化するためのオープンソースプラットフォームです。
- ChatGPT APIリクエストのログ記録
- コスト分析
- プロンプト改善
などを支援する機能が搭載されています。
llm.reportの主な機能
llm.reportは、以下の3つの主要な機能を提供します。
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OpenAI APIアナリティクス：APIのコストとトークン使用量を分析できます。
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ログ：APIリクエストとレスポンスを記録し、プロンプト改善に役立てることが可能です。
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ユーザー分析：AIアプリのユーザーごとのコストを算出できます。
これらの機能により、OpenAIのAPIをより効果的に活用し、コストを最適化することができます。
llm.reportのインストール方法
llm.reportは、セルフホスト型でインストールできます。以下の手順でインストールできます。
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リポジトリをクローン
git clone https://github.com/dillionverma/llm.report.git -
リポジトリに移動
cd llm.report -
依存関係をインストール
yarn -
環境変数を設定
cp .env.example .envopenssl rand -base64 32を使用してNEXTAUTH_SECRETを生成し、.envに追加。
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クイックスタート
yarn dx- DockerとDocker Composeが必要です。
- Postgresインスタンスが起動し、テストユーザーが作成されます。認証情報はコンソールに記録されます。
ブラウザで http://localhost:3000 を開いてください。
llm.reportの技術スタック
llm.reportは、以下の技術スタックで構築されています。
- フレームワーク: Next.js
- 言語: Typescript
- CSS: Tailwind
- UIコンポーネント: Shadcn, Magic UI
- データベース: Postgres
- 認証: NextAuth.js
- 決済: Stripe
- メール: Resend
コントリビューション
llm.reportへの貢献も歓迎されています。
- バグを発見した場合、issueを作成してください。
- 新機能の追加、改善、バグ修正のためにpull requestを作成してください。
まとめ
llm.reportは、OpenAIのAPI利用を最適化するための強力なツールです。コスト削減、プロンプト改善、ユーザー分析など、様々なニーズに対応できます。ぜひ導入を検討してみてください。
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