SETTLEMENT TELEMETRY

Inference Log

MID: guudSMfgBTlgHx7f

Log MIDguudSMfgBTlgHx7f
Typechat_completion
Aliasdeepseek-v4-flash-g3 / gucs9pn4RAHUO73l
Hostinforaxi-server:3300:v1.1.4013-14-gbfebabe6d
Mode / Protoreq-v1-chatcmplopenai-chatcmpl
Vendor/LLMvolcengine-bizplan-dtx/deepseek-v4-flash-ga-260731
Statussuccess
User Pricing
220 × 1.35 = 0.000297
0 × 0.045 = 0.000000
818 × 4.05 = 0.003313
CNY 0.003610
Vendor Cost
220 × 1.2 = 0.000264
0 × 0.04 = 0.000000
818 × 3.6 = 0.002945
CNY 0.003209
Latency10.24965911s
Summary
{
  "system_prefix": null,
  "history_count": 1,
  "user_summary": {
    "text": "请围绕下面的关键词写一段连贯的分析(约 200 tokens 的输入):内存管理、关键原理与影响、请举例说明、人工智能、分点阐述其中的、请详细说明、碳中和、内存管理、数据一致性、需要考虑的权衡、如何度量与验证、在生产环境中、可观测性、并给出可落地的建议、分点阐述其中的、数据一致性、以及未来发展趋势、",
    "has_image": false,
    "has_tool_result": false
  },
  "assistant_summary": {
    "text": "### 内存管理与 AI/云架构的权衡分析\n\n内存管理是 AI 与云计算性能优化的核心。**关键原理**:在有限物理内存下,通过缓存、换页、压缩与淘汰策略,平衡速度、成本与能耗——内存占用越高,算力碳排放越大,直接影响碳中和目标。\n\n**举例**:高并发场景下,用 Redis 缓存 AI 模型中间结",
    "tool_calls": [],
    "stop_reason": "length"
  }
}
Stop Reasonlength
Token Usage
{
  "completion_tokens": 818,
  "completion_tokens_details": {
    "reasoning_tokens": 561
  },
  "prompt_tokens": 220,
  "prompt_tokens_details": {
    "cached_tokens": 0
  },
  "total_tokens": 1038
}
Fixes
Created At9/9/2026, 2:31:54 PM