스키마:: ACCOUNT_USAGE

CORTEX_AGENT_USAGE_HISTORY 뷰¶

CORTEX_AGENT_USAGE_HISTORY 뷰는 Cortex Agents의 사용 기록을 쿼리하는 데 사용할 수 있습니다.

참고

이 뷰에는 Snowflake Intelligence 에서 시작된 요청이 포함되지 않습니다. Snowflake Intelligence 에서 시작된 요청은 SNOWFLAKE_INTELLIGENCE_USAGE_HISTORY 뷰에 기록됩니다.

뷰의 정보에는 사용자가 Cortex Agent와 상호 작용할 때마다 사용된 크레딧 수가 포함됩니다. 요청으로 인해 기본 도구(예: Cortex Analyst 및 Cortex Search)에 대한 하나 이상의 호출이 발생합니다. 뷰의 각 행은 에이전트에 대한 호출을 나타내며, 호출에서 집계된 토큰 및 크레딧에 대한 세부 정보와 세분화된 세부 정보를 제공합니다. 뷰에는 사용자 ID, 요청 ID 및 에이전트 ID와 같은 관련 메타데이터도 포함됩니다. Cortex 청구에 대한 자세한 내용은 비용 고려 사항 섹션을 참조하세요.

열¶

열 이름	데이터 타입	설명
START_TIME	TIMESTAMP_LTZ	Cortex Agent 메시지 요청이 수신된 시작 시간입니다.
END_TIME	TIMESTAMP_LTZ	Cortex Agent 메시지 응답이 전송된 종료 시간입니다.
USER_ID	NUMBER	요청한 사용자의 고유 식별자입니다.
USER_NAME	VARCHAR	요청한 사용자의 이름입니다.
USER_TAGS	ARRAY	사용자와 연결된 태그입니다. 배열의 각 오브젝트에는 다음 값 페어가 포함됩니다. `level`: 태그가 적용되는 수준(예: “ACCOUNT” 또는 “USER”)입니다. `tag_database`: 태그가 정의된 데이터베이스입니다. `tag_schema`: 태그가 정의된 스키마입니다. `tag_name`: 태그의 이름입니다. `tag_value`: 태그의 값입니다.
REQUEST_ID	VARCHAR	요청의 고유 식별자입니다.
PARENT_REQUEST_ID	VARCHAR	해당되는 경우 상위 요청의 식별자입니다.
AGENT_DATABASE_ID	NUMBER	에이전트 데이터베이스의 고유 식별자입니다.
AGENT_DATABASE_NAME	VARCHAR	에이전트 데이터베이스의 이름입니다.
AGENT_SCHEMA_ID	NUMBER	에이전트 스키마의 고유 식별자입니다.
AGENT_SCHEMA_NAME	VARCHAR	에이전트 스키마의 이름입니다.
AGENT_ID	NUMBER	에이전트의 고유 식별자입니다.
AGENT_NAME	VARCHAR	에이전트의 이름입니다.
AGENT_TAGS	ARRAY	에이전트와 연결된 태그입니다. 배열의 각 오브젝트에는 다음 값 페어가 포함됩니다. `level`: 태그가 적용되는 수준(예: “DATABASE” 또는 “CORTEX_AGENT”)입니다. `tag_database`: 태그가 정의된 데이터베이스입니다. `tag_schema`: 태그가 정의된 스키마입니다. `tag_name`: 태그의 이름입니다. `tag_value`: 태그의 값입니다.
TOKEN_CREDITS	NUMBER	요청에 사용된 토큰 크레딧 수입니다. 사용자 수준 예산 책정에 사용됩니다.
TOKENS	NUMBER	Cortex Agent에서 사용하는 토큰의 합계입니다.
TOKENS_GRANULAR	ARRAY	요청별, 서비스 유형별(cortex_agents, cortex_analyst) 및 모델별 토큰 사용량에 대한 세부 분석입니다. 모델당 입력, cache_read_input, cache_write_input, 출력 토큰 수가 포함됩니다. “알 수 없는” 모델 이름은 가격 데이터에 모델이 없는 경우에 사용됩니다. 배열의 각 오브젝트에는 다음 값 페어가 포함됩니다. `request_id`: 요청의 고유 식별자입니다. `service_type`: 서비스 유형(예: “cortex_agents” 또는 “cortex_analyst”)입니다. `model`: 요청에 사용된 모델 이름입니다. `input`: 입력 토큰의 수입니다. `cache_read_input`: 캐시 읽기 입력 토큰의 수입니다. `cache_write_input`: 캐시 쓰기 입력 토큰의 수입니다. `output`: 출력 토큰의 수입니다. `start_time`: 요청의 시작 시간입니다.
CREDITS_GRANULAR	ARRAY	요청별, 서비스 유형별(cortex_agents, cortex_analyst) 및 모델별 크레딧 사용량에 대한 세부 분석입니다. 모델당 입력, cache_read_input, cache_write_input 및 출력 크레딧 값이 포함됩니다. “알 수 없는” 모델 이름은 가격 데이터에 모델이 없는 경우에 사용됩니다. 배열의 각 오브젝트에는 다음 값 페어가 포함됩니다. `request_id`: 요청의 고유 식별자입니다. `service_type`: 서비스 유형(예: “cortex_agents” 또는 “cortex_analyst”)입니다. `model`: 요청에 사용된 모델 이름입니다. `input`: 입력 토큰의 크레딧 값입니다. `cache_read_input`: 캐시 읽기 입력 토큰의 크레딧 값입니다. `cache_write_input`: 캐시 쓰기 입력 토큰의 크레딧 값입니다. `output`: 출력 토큰의 크레딧 값입니다. `start_time`: 요청의 시작 시간입니다.
METADATA	OBJECT	추가 메타데이터를 위해 예약되어 있습니다. 현재는 비어 있습니다.

예¶

Cortex Agent 사용 기록을 검색합니다.

SELECT *
  FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.CORTEX_AGENT_USAGE_HISTORY;

Copy

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| START_TIME                    | END_TIME                      | USER_ID | USER_NAME | USER_TAGS                                                                                                                                                                                                                                                | REQUEST_ID                           | PARENT_REQUEST_ID | AGENT_DATABASE_ID | AGENT_DATABASE_NAME | AGENT_SCHEMA_ID | AGENT_SCHEMA_NAME | AGENT_ID | AGENT_NAME | AGENT_TAGS                                                                                                                                                                                                                                                | TOKEN_CREDITS | TOKENS | TOKENS_GRANULAR                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      | CREDITS_GRANULAR                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 | METADATA |
|-------------------------------+-------------------------------+---------+-----------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+--------------------------------------+-------------------+-------------------+---------------------+-----------------+-------------------+----------+------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+---------------+--------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+----------|
| 2026-02-06 10:11:51.642 +0000 | 2026-02-06 10:11:55.932 +0000 | 42563   | JKOWAL    | [{"level": "ACCOUNT", "tag_database": "SI", "tag_schema": "AGENTS", "tag_name": "cost-center", "tag_value": "engineering"}, {"level": "USER", "tag_database": "FINANCE", "tag_schema": "AGENTS", "tag_name": "cost-center", "tag_value": "engineering"}] | 5caf3de3-86b2-4896-b706-9f2d7629d337 | NULL              | 234               | finance             | 4231            | analytics         | 9234     | agent1     | [{"level": "DATABASE", "tag_database": "SI", "tag_schema": "AGENTS", "tag_name": "cost-center", "tag_value": "finance"}, {"level": "CORTEX_AGENT", "tag_database": "FINANCE", "tag_schema": "AGENTS", "tag_name": "cost-center", "tag_value": "finance"}] | 20.000000000  | 1900   | [{"5caf3de3-86b2-4896-b706-9f2d7629d337": {"cortex_agents": {"modelX": {"input": 100, "cache_read_input": 300, "cache_write_input": 400, "output": 200}}, "start_time": "2026-02-06 10:11:51.642 +0000"}}, {"a98b2946-4a7d-4028-9b19-1dab89fbf6c7": {"cortex_analyst": {"modelY": {"input": 100, "output": 200}, "modelZ": {"input": 100, "output": 200}}, "start_time": "2026-02-06 10:11:52.313 +0000"}}, {"996abb8b-678a-440d-9061-d186b6acc91b": {"cortex_analyst": {"unknown": {"input": 100, "output": 200}}, "start_time": "2026-02-06 10:11:53.112 +0000"}}] | [{"5caf3de3-86b2-4896-b706-9f2d7629d337": {"cortex_agents": {"modelX": {"input": 1, "cache_read_input": 2, "cache_write_input": 3, "output": 4}}, "start_time": "2026-02-06 10:11:51.642 +0000"}}, {"a98b2946-4a7d-4028-9b19-1dab89fbf6c7": {"cortex_analyst": {"modelY": {"input": 1, "output": 4}, "modelZ": {"input": 1, "output": 4}}, "start_time": "2026-02-06 10:11:52.313 +0000"}}, {"996abb8b-678a-440d-9061-d186b6acc91b": {"cortex_analyst": {"unknown": {"input": 0, "output": 0}}, "start_time": "2026-02-06 10:11:53.112 +0000"}}] | {}       |
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