Schema:: ACCOUNT_USAGE

Ansicht CORTEX_CODE_SNOWSIGHT_USAGE_HISTORY¶

Die Ansicht CORTEX_CODE_SNOWSIGHT_USAGE_HISTORY kann verwendet werden, um den Nutzungsverlauf von Cortex Code in Snowsight abzufragen.

Die in der Ansicht enthaltenen Informationen umfassen die Anzahl der Credits, die bei jeder Benutzerinteraktion mit Cortex Code in Snowsight verbraucht werden. Jede Zeile in der Ansicht steht für eine einzelne Anforderung und enthält Details zu den aggregierten Token und Credits sowie eine detaillierte Aufschlüsselung nach Modell. Die Ansicht enthält auch relevante Metadaten, wie z. B. die Benutzer-ID und Anforderungs-ID.

Bemerkung

Diese Ansicht enthält keine Anforderungen, die von der Cortex Code CLI stammen. Anforderungen, die von der Cortex Code CLI stammen, werden in der CORTEX_CODE_CLI_USAGE_HISTORY-Ansicht erfasst.

Spalten¶


Spaltenname	Datentyp	Beschreibung
USER_ID	NUMBER	Der eindeutige Bezeichner des Benutzenden, der die Anforderung gestellt hat.
USER_TAGS	ARRAY	Tags, die dem Benutzenden zugeordnet sind. Jedes Objekt im Array enthält die folgenden Wert-Paare: `level`: Die Ebene, auf der das Tag angewendet wird (z. B. „ACCOUNT“ oder „USER“). `tag_database`: Die Datenbank, in der das Tag definiert ist. `tag_schema`: Das Schema, in dem das Tag definiert ist. `tag_name`: Der Name des Tags. `tag_value`: Der Wert des Tags.
REQUEST_ID	VARCHAR	Der eindeutige Bezeichner der Anforderung.
PARENT_REQUEST_ID	VARCHAR	Der Bezeichner der übergeordneten Anforderung, falls zutreffend.
USAGE_TIME	TIMESTAMP_TZ	Der Zeitstempel, zu dem die Nutzung erfasst wurde.
TOKEN_CREDITS	NUMBER	Die Anzahl der für die Anforderung verwendeten Token-Credits.
TOKENS	NUMBER	Gesamtzahl der für die Anforderung verwendeten Token.
TOKENS_GRANULAR	OBJECT	Granulare Aufschlüsselung der Token-Nutzung nach Modell. Jeder Schlüssel ist ein Modellname und jeder Wert ist ein Objekt, das die folgenden Felder enthält: `input`: Anzahl der Eingabe-Token. `cache_read_input`: Anzahl der Eingabe-Token für den Lesecache. `cache_write_input`: Anzahl der Eingabe-Token für den Schreibcache. `output`: Anzahl der Ausgabe-Token.
CREDITS_GRANULAR	OBJECT	Granulare Aufschlüsselung der Credit-Nutzung nach Modell. Jeder Schlüssel ist ein Modellname und jeder Wert ist ein Objekt, das die folgenden Felder enthält: `input`: Credit-Wert für Eingabe-Token. `cache_read_input`: Credit-Wert für Eingabe-Token im Lesecache. `cache_write_input`: Credit-Wert für Eingabe-Token im Schreibcache. `output`: Credit-Wert für Ausgabe-Token.

Nutzungshinweise¶

Die Ansicht zeigt die aktuelle Credit-Nutzung für ein Konto innerhalb der letzten 365 Tage (1 Jahr).
Die Credit-Nutzung basiert auf der Anzahl der verarbeiteten Token, wie in der Snowflake Service Consumption Table dargelegt.

Beispiele¶

Abrufen von Cortex Code im Snowsight-Nutzungsverlauf:

SELECT *
  FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.CORTEX_CODE_SNOWSIGHT_USAGE_HISTORY;

Abrufen der Gesamtzahl der pro Benutzendem in den letzten 30 Tagen verbrauchten Credits:

SELECT USER_ID,
       SUM(TOKEN_CREDITS) AS TOTAL_CREDITS
  FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.CORTEX_CODE_SNOWSIGHT_USAGE_HISTORY
  WHERE USAGE_TIME >= DATEADD('day', -30, CURRENT_TIMESTAMP())
  GROUP BY USER_ID
  ORDER BY TOTAL_CREDITS DESC;