模型质量监控与保障
1. 我们承诺保障什么
平台对模型质量保障分为两条主线：
- 真实性保障（正品保障）：确保渠道声明的模型资源与实际响应行为一致，识别逆向/套壳/声明不符
- 可用性保障（稳定可用）：持续监控渠道与模型的成功率、响应时延、失败趋势，并在异常时告警、自动隔离与恢复
2. 运行质量指标监控
2.1 核心指标
AIone 实时监控以下指标：
| 指标 | 说明 | 告警阈值 |
|---|---|---|
| 成功率 | 请求成功比例 | < 99% |
| P50 延迟 | 50% 请求的响应时间 | 因模型而异 |
| P99 延迟 | 99% 请求的响应时间 | 超过基线 3 倍 |
| 错误率 | 5xx 错误比例 | > 1% |
| 超时率 | 请求超时比例 | > 0.5% |
2.2 自动告警
当指标超过阈值时，系统自动触发告警流程：
- 即时告警：通知运维团队
- 自动降级：将流量从异常渠道切换到备用渠道
- 人工介入：运维团队排查并修复
- 恢复验证：确认恢复后逐步放量
2.3 多渠道冗余
每个模型系列配置多个上游渠道：
- Claude 系列：多区域 AWS Bedrock 账号
- GPT 系列：OpenAI API + Azure OpenAI 双通道
- Gemini 系列：GCP Vertex AI 多区域
当某个渠道出现问题时，自动切换到备用渠道，对调用方完全透明。
3. 模型真实性保障
3.1 官方渠道接入
所有模型通过官方云服务 API 接入，不使用：
- 逆向工程获取的 API
- 非授权的第三方代理
- 套壳或冒充的模型
3.2 响应验证
系统定期执行基准测试：
- 使用标准 prompt 集合测试各模型
- 对比响应质量与官方 API 直连结果
- 检测模型能力是否符合预期（如 Opus 应明显优于 Sonnet）
4. 面向客户的透明承诺
4.1 数据透明
- 每次 API 调用的 token 消耗、延迟、模型版本均可在控制台查看
- 用量统计页提供按模型、按日期、按 Key 的详细数据
4.2 状态透明
4.3 问题处理透明
- 工单系统全程跟踪
- 重大故障事后提供事故报告
5. SLA 承诺
| 指标 | 标准 |
|---|---|
| 月度可用性 | 99.9% |
| 故障响应时间 | 紧急问题 1 小时内 |
| 故障恢复时间 | 30 分钟内 |
如未达到 SLA 标准，客户可通过工单申请服务信用额度补偿。