AI データを扱う
AI データを DoiT プラットフォームにインポートしたら、AI のコストと使用状況の分析およびモニタリングを開始できます。AI データは 1 時間単位で追跡・レポートされます。
Anthropic と OpenAI の API を DoiT プラットフォームに接続すると、これらのデータもモニタリングできます。
Cloud Analytics（クラウド分析）における AI データ
ディメンションとメトリクスを通じて AI データを取得できます。DoiT と AI の用語対応は以下を参照してください。
基本メトリクス
| DoiT の用語 | AI の用語 | AI の定義 |
|---|---|---|
cost | cost | 特定のリソースまたは使用状況に対する合計コスト。 |
usage | usage | トークンの使用量。加えて、利用するサービス・モデル・操作に応じて、秒・バイト・文字数などに基づく消費も usage メトリクスに含まれます。 |
標準ディメンション
標準的な Cloud Analytics（クラウド分析）のディメンションを通じて AI データを取得できます。以下の表は、DoiT プラットフォームと統合されたすべての AI モデルで利用可能な標準ディメンションの説明です。
| DoiT の用語 | 説明 |
|---|---|
| Billing Account | AI アカウント内の特定組織を一意に識別する ID。 |
| Project ID/Account ID | AI プロバイダのワークスペースを一意に識別する ID。 |
| Service ID/Service Description/SKU Description | 使用した AI プロダクトまたは機能の高レベルな説明。例：Completions API、Embeddings API、Claude haiku3.5 Usage - Input tokens、Web Search Usage。 |
| SKU ID/SKU description | 利用中の AI サービス内の、特定かつ課金対象の詳細な単位。例：chatgpt-4o-latest, input、text-embedding-3-large、claude-3-5-haiku-20241022, input_tokens、claude-sonnet-4-20250514, output_tokens。 |
| Usage | 主要な使用量の単位。多くのプロバイダでは主要単位は token ですが、利用する AI サービスに応じて他の単位も用いられます。 |
| Operation | AI サービスによって実行される個別の課金対象アクション。例：input、cached input、web_search、image。 |
| Provider | AI プロバイダ名。例：OpenAI、Anthropic、Google Cloud、Amazon Web Services、Azure、Databricks。 |
GenAI ラベル
以下は DoiT プラットフォームで使用できる GenAI システムラベルです。GenAI システムラベルは GenAI セクションにグループ化されています。
| ラベル | 説明 | プロバイダ |
|---|---|---|
| API Key ID | AI キーの一意の識別子。 | Anthropic, OpenAI |
| API Key Name | AI API キーの名前。 | Anthropic, OpenAI |
| Base Model | AI モデルオファリングの識別子。例：gpt-4.1、claude-haiku-4.5。 | Anthropic, OpenAI |
| Cached | コスト最適化のためにキャッシュ済みトークンを使用したかどうかを示します：true または false。 | Anthropic, Azure, OpenAI |
| Consumption Model | AI サービスで使用される料金モデル：PAYG（従量課金）または Provisioned Throughput。 | Azure, GCP |
| Context Window | 使用した AI モデルに適用されるコンテキストウィンドウの制限。次のいずれか：0-200k、200k-1M | Anthropic |
| Feature | 使用中の AI 機能またはサービス機能の種類。Vertex AI の例：Model Serving、Model Serving via Model Garden、Vertex Colab、Metadata storage。Microsoft Azure の例：Model Serving、Audio Generation、Embeddings。 | Azure, GCP |
| GenAI Spend | AI プロバイダを問わない生成 AI ワークロードのコスト。 | Anthropic, AWS, Azure, Databricks, GCP, OpenAI |
| Is Model Serving | サービスがモデルをアクティブに提供しているかどうかを示します：true または false。Vertex AI と Amazon Bedrock で利用可能。 | Azure, GCP |
| Media Format | 複数のメディアタイプをサポートするモデルにおいて、サービスが音声・画像・テキストのいずれを処理していたかを区別するメディア形式。例：audio。 | Anthropic, AWS, OpenAI |
| Model | AI モデルオファリングの識別子。例：gpt-4o-audio-preview。 | Anthropic, AWS, Azure, Databricks, GCP, OpenAI |
| Model Family | 共通のアーキテクチャと学習手法を共有する関連 AI モデル群。例：Claude、Gemini、GPT-5、Mistral。 | Anthropic, AWS, Azure, Databricks, GCP, OpenAI |
| Model Version | AI モデルオファリングのバージョン。例：2024-12-17。 | Anthropic, OpenAI |
| Organization Name | AI 組織の一意の識別子。 | Anthropic, AWS, Azure, OpenAI |
| Project | Anthropic における Workspace ID と同義。 | Anthropic |
| Resolution | 1 回の使用における画像の解像度。画像処理をサポートする OpenAI モデルで使用。 | OpenAI |
| Service Tier | Anthropic API で、特定のワークフロー向けに API 可用性の優先度を設定するサービス階層。Priority、Standard、Batch。 | Anthropic |
| Unit Category | Azure AI サービスの課金単位タイプ。Commitment、Tokens、Batch、Time または Time Short、Period、Request など。 | Azure |
| Usage Type | AI モデルとのやり取りにおけるトークンフローの向き：input（モデルに送信されたトークン）または output（モデルが生成したトークン）。 | Anthropic, AWS, Azure, Databricks, GCP, OpenAI |
| User ID | AI 組織内の特定ユーザーの一意の識別子。 | Anthropic, OpenAI |
| User Name | AI 組織内の特定ユーザーの名前。 | Anthropic, OpenAI |
| Workspace | Anthropic コンソールにおける Workspace 名。 | Anthropic |
| Workspace ID | Anthropic コンソールにおける Workspace の ID。 | Anthropic |
制限事項
- OpenAI の音声入力トークン：OpenAI Costs API は、キャッシュ済みと非キャッシュの音声入力トークンのコストを合算します。このため、GenAI Intelligence は OpenAI の音声 SKU をキャッシュ済みと非キャッシュに分離しません。音声入力トークンのコストは常に合算されます。
レポート例
GenAI Intelligence ダッシュボードには、GenAI のコストと使用状況の分析をすぐに開始できるよう、いくつかのプリセットレポートウィジェットが含まれています。プリセットレポートの設定を調整するか、ゼロから独自に作成して、GenAI データをさらに深掘りできます。
たとえば、以下のレポートは、異なる AI プロバイダからの使用コストを Usage Type でグルーピングしています。Usage Type のような正規化されたディメンションを使用することで、プロバイダ横断のレポーティングが可能になり、1 つのレポート内でプロバイダ間のトークンフローをグルーピング・分析できます。
