OpenAIのログ分析に革命を：llm.reportオープンソースプラットフォーム

ChatGPT APIの利用状況を可視化したいですか？コスト分析やプロンプト改善に課題を感じていませんか？ llm.reportは、これらの課題を解決するオープンソースのロギング＆分析プラットフォームです。

llm.reportとは？

llm.reportは、OpenAIのAPIリクエストを記録し、コストを分析、さらに効果的なプロンプトを作成するためのオープンソースプラットフォームです。

• ログの記録: APIリクエストとレスポンスを詳細に記録します。

• コスト分析: OpenAI APIのコストとトークン使用量を分析します。

• ユーザー分析: AIアプリのユーザーごとのコストを把握します。

llm.reportの主な機能

llm.reportは、すぐに使える豊富な機能を提供します。特に注目すべきは以下の3点です。

1. OpenAI APIの分析: コードを書かずにAPIコストとトークン使用量を分析できます。

2. 詳細なログ: APIリクエスト/レスポンスをログに記録し、プロンプト改善に役立てます。

3. ユーザー分析: ユーザー単位でのコストを算出し、費用対効果を最大化します。

ログ機能でプロンプト改善

効果的なプロンプトを作成することは、AI活用において非常に重要です。llm.reportのログ機能を使えば、APIリクエストとレスポンスを詳細に分析し、プロンプトの改善点を発見できます。

ユーザー分析でコスト最適化

AIアプリケーションの運用コストは、ユーザー数に応じて増加します。llm.reportのユーザー分析機能を利用することで、ユーザーごとのコストを把握し、より効率的な運用を目指せます。

llm.reportのインストール方法

llm.reportは、セルフホスト型で簡単にインストールできます。

1. リポジトリをクローンします。

   git clone https://github.com/dillionverma/llm.report.git
   

2. ディレクトリに移動します。

   cd llm.report
   

3. 依存関係をインストールします。

   yarn
   

4. 環境変数をセットアップします。.env.exampleをコピーして.envを作成し、NEXTAUTH_SECRETを生成して追加します。

5. クイックスタートを実行します。DockerとDocker Composeが必要です。

   yarn dx
   

http://localhost:3000にアクセスして利用を開始しましょう。

llm.reportの技術スタック

llm.reportは、以下の強力な技術スタックで構築されています。

• Next.js
• TypeScript
• Tailwind CSS
• Postgres
• NextAuth.js
• Stripe
• Resend

貢献方法

llm.reportはオープンソースプロジェクトです。バグを発見した場合はissueを開き、新機能や品質改善、バグ修正にはプルリクエストを送ってください。

まとめ：OpenAI利用状況を把握し、最適化するために

llm.reportは、OpenAI APIの利用状況を詳細に把握し、コストを最適化するための強力なツールです。ぜひ導入して、AIアプリケーションのパフォーマンス向上に役立ててください。