스키마:: ACCOUNT_USAGE

CORTEX_AI_FUNCTIONS_USAGE_HISTORY 뷰¶

이 Account Usage 뷰는 :doc:`Cortex AI 함수 </user-guide/snowflake-cortex/aisql>`의 사용 기록을 쿼리하는 데 사용할 수 있습니다.

이 뷰에는 Cortex 함수가 호출될 때마다 사용된 토큰과 크레딧 수가 1시간 동안 집계됩니다. 이 뷰에는 웨어하우스 ID, 함수 실행의 시작 및 종료 시간, 함수 및 모델 이름(지정된 경우) 등 관련 메타데이터도 포함됩니다. 각 행은 단일 함수 호출의 사용법을 나타냅니다.

열¶

열 이름	데이터 타입	설명
START_TIME	TIMESTAMP_LTZ	사용량 집계 윈도우의 시작입니다. 윈도우 확인 간격은 1시간입니다. 예를 들어, 쿼리가 05:30에 시작되어 08:30에 완료된 경우 5:00, 6:00, 7:00 및 8:00 집계 윈도우에 대해 각각 하나씩 4개의 레코드가 사용량 뷰에 나타납니다.
END_TIME	TIMESTAMP_LTZ	사용량 집계 윈도우의 끝입니다.
FUNCTION_NAME	VARCHAR	호출된 Cortex AI 함수의 이름입니다. 사용 기록에는 쿼리에서 호출된 각 함수에 대한 행이 포함됩니다.
MODEL_NAME	VARCHAR	모델 이름입니다. 모델이 인자로 지정되지 않은 Cortex AI 함수의 경우 비어 있습니다. 사용 기록에는 쿼리에 사용된 각 모델에 대한 행이 포함됩니다.
QUERY_ID	VARCHAR	함수가 호출된 쿼리의 ID입니다.
WAREHOUSE_ID	NUMBER	Cortex AI 함수를 호출하는 쿼리에서 사용하는 웨어하우스에 대해 시스템에서 생성된 식별자입니다.
ROLE_NAMES	ARRAY	쿼리와 연결된 역할입니다. 기본 역할은 배열의 첫 번째 요소입니다.
QUERY_TAG	VARCHAR	함수가 호출된 쿼리와 연결된 태그(있는 경우)입니다.
USER_ID	VARCHAR	Cortex AI 함수를 호출하는 쿼리에서 실행하는 사용자에 대해 시스템에서 생성된 식별자입니다.
METRICS	ARRAY	QUERY_ID, MODEL_NAME, WAREHOUSE_ID의 조합에 대해 지정된 함수 및 모델에 대한 사용량 메트릭 분석입니다. 자세한 내용은 아래의 `메트릭 열`_을 참조하세요.
CREDITS	NUMBER	QUERY_ID, MODEL_NAME, WAREHOUSE_ID 조합에 지정된 함수와 모델에 대해 메트릭을 기준으로 Cortex AI 함수 사용에 대해 청구된 크레딧 수입니다. 웨어하우스 사용 크레딧은 포함되지 않습니다.
IS_COMPLETED	BOOLEAN	이 집계 윈도우에서 쿼리가 완료되었는지 여부입니다.

메트릭 열¶

메트릭 열에는 QUERY_ID, MODEL_NAME, WAREHOUSE_ID의 조합에 대해 지정된 함수 및 모델에 대한 사용량 메트릭 분석이 포함됩니다. 각 요소에는 key 오브젝트(metric 유형 및 unit 필드 포함) 및 ``value``가 포함됩니다. 구조는 다음과 같이 측정 방법에 따라 다릅니다.

**토큰 기반 측정**(대부분의 AI 함수): 함수에 따라 별도의 입력 및 출력 토큰 수 또는 총 토큰 수로 계산되어 토큰 수를 기준으로 청구합니다.

예: [{"key":{"metric":"input","unit":"tokens"},"value":17},{"key":{"metric":"output","unit":"tokens"},"value":65}]`<br>`[{"key":{"metric":"total","unit":"tokens"},"value":527}]
**페이지 기반 측정**(AI_PARSE_DOCUMENT): 페이지를 기준으로 청구합니다.

예: [{"key":{"metric":"total","unit":"pages"},"value":3}]

사용법 노트¶

이 뷰에는 2026년 1월 5일 또는 그 이후에 발생한 사용량만 포함됩니다.
사용자 ID 특성, 쿼리 태그 및 역할 필드는 2026년 2월 16일 이후에 획득한 데이터에 사용할 수 있습니다.
이 뷰는 지난 365일(1년) 동안 계정에 대한 최신 크레딧 사용량을 제공합니다.
뷰는 완료된 함수 호출과 아직 진행 중인 호출을 모두 추적합니다.
실행 중인 쿼리는 30분마다 업데이트되며(최선의 노력), SLA는 1시간입니다.
크레딧 비율 사용은 Snowflake 서비스 사용 표 에 나와 있는 대로 호출된 함수, 사용된 모델, 처리된 토큰 수에 따라 결정됩니다.