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企业AI应用的日志审计应该记录什么

AI日志审计应能解释谁发起任务、用了哪些资料和执行了什么动作。全量保存输入可能增加隐私与商业秘密暴露。

AI运行监控应同时观察系统状态和回答质量。接口返回成功，不代表问题解决或工具执行正确。

多模型路由适合按任务成本、延迟与质量要求选择模型。它会增加评估与故障处理复杂度，并非模型越多越好。

API成本控制要同时限制输入量、输出量和重复调用。只换便宜模型，可能因返工增加而提高总成本。

AI系统返回HTTP200不代表任务成功。监控要覆盖接口可用性、业务完成、资料来源、回答质量和费用，同时避免把所有输入输出长期保存成新的敏感数据仓库。

模型调用成本不仅取决于单价，还受上下文长度、工具结果、重试次数和并发影响。不同服务的计费及数据处理条件会变化，预算应以实际使用的当前价格和请求日志计算。