量裝上用 c眼 給使用監控

周末的监控眼情況類似 ：

0 */4 * * 0,6 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh

0,6表示周六和周日
，08:00，使用上14:00–17:45，量装周末整體調用量偏低
，监控眼可以清晰還原白天的使用上工作節奏——比如上午 10 點是不是比下午 3 點調用更頻繁，保證可以及時捕捉到重置額度的量装關鍵信息
。單獨記錄這兩個時刻的监控眼數據，1-5限定為工作日。使用上筆者用極小的量装係統開銷 ，午休前後有沒有明顯回落。监控眼腳本負責采集當前時間點的使用上 LLM 調用數據 。做法很簡單——用 Linux 自帶的量装 crontab定時任務，

01 | 定時任務的整體設計

先看完整的 crontab配置：

$ crontab -l# 工作日：09:00–11:45、
於是使用上，注意這裏用的量装是 1 8
，4 點和 8 點四個時間點，
04 | 工作日夜間與周末：低頻兜底
0 0,4,8,20 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh
工作日的夜間和清晨
，
03 | 工作日
：午間與傍晚定點記錄
0 12,18 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh
中午 12 點和傍晚 18 點各執行一次
。調用量通常很低，筆者為 LLM 使用量加了一層可觀測性，00:00、筆者很快遇到了一個新問題：模型到底被用了多少次
？每天的高峰時段是什麽時候？周末是不是真的沒人調用？如果對這些數據一無所知

，04:00、區別隻在於觸發頻率不同，這樣既能覆蓋關鍵時段，容量規劃，不然有時候不小心提早就用超了	
，所以這裏專門加了這條一分鍾的offset，
這樣密集的采樣，排查異常，分時段的清晰觀測。通過 crontab的靈活配置，9-11,14-17用逗號並列了兩個小時段
，而不是 0 8，低頻采樣足夠反映趨勢，
關注我
，保證全天 24 小時都有數據落點，
小結
整套定時任務的核心思路是	：高峰時段加密采樣，每 15 分鍾執行一次腳本。有了這些數據
，18:00 各執行一次0 12,18 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh# 工作日夜間：20:00、不會出現觀測盲區。每 15 分鍾*/15 9-11,14-17 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh# 工作日：12:00
、可測試發現原本整8點采樣的結果還是未重置的狀態
，就談不上優化成本、刻意錯開整點	。18 點是下班前後。
*/15 9-11,14-17 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh
這段配置的含義是
：周一至周五，下麵把這份配置拆開講講。這裏改為每 4 小時一次，周期性采集使用數據
。同時避免無意義的重複執行
。這兩個時間點比較特殊：12 點是午休邊界，
02 | 工作日：白天加密采樣
工作日的白天是 LLM 使用的高峰期，
在把大模型接入日常工作流之後，有助於觀察“午休是否真的沒人用模型”以及“下班後是否還有零散調用”
。期待著能趕在重置時刻第一時間就恢複滿血狀態，覆蓋 20 點

	、在 9 點到 11 點 45 分、*/15表示“每 15 分鍾”，可前端如果因為沒及時采樣到而一直顯示0%	，關鍵節點單獨記錄。看起來也是非常焦慮啊。所以采樣頻率最高。
05 | 每周一的額外校準
1 8 * * 1 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh
每周一早上 8 點 01 分額外執行一次
。*/4表示每 4 小時一次。這樣做的目的是筆者這裏的LLM是每周8點重置額度，0 點、14 點到 17 點 45 分這兩個時間段內，又不會給係統帶來太大負擔
	。和AI一起成長~
換來了對 LLM 使用量全天候、還是排查異常調用
，後續無論是做成本分析	
、低穀時段低頻兜底，沒必要保持 15 分鍾一次的頻率。更談不上為後續擴容做規劃
。都有了可靠的依據。每 4 小時0 0,4,8,20 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh# 周末全天
：每 4 小時0 */4 * * 0,6 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh# 每周一 08:01 額外執行一次1 8 * * 1 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh

所有任務都指向同一個腳本 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh，

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