使用量
Usage ページは、LLM トークン、GPU/CPU インスタンスの稼働時間、ストレージ容量など、GPUStack のリソースが時間とともにどのように消費されたかを表示します。利用の広がりを追跡し、消費をユーザーに帰属させ、コストを検討できます。
Usage ページへのアクセス
- 左側のナビゲーションから、棒グラフアイコンの
Usageページに移動します。 Summary、Tokens、GPU Instances、Storage、Resource Eventsのいずれかのタブを選択します。date rangeと必要なフィルターを設定して、レポートの範囲を指定します。
各タブの内容：
- 概要 — トークン、演算、ストレージをひと目で確認できます。
- トークン — モデル、ユーザー、API キー別の LLM トークン消費量。
- GPU インスタンス — インスタンスタイプ、インスタンス、ユーザー別の GPU/CPU インスタンスの稼働時間。
- ストレージ — ストレージ、ユーザー別のストレージ容量使用量。
- リソースイベント — 演算とストレージの数値の根拠となるライフサイクル監査ログ。
計測対象
| リソース | 計測される期間 | 集計単位 |
|---|---|---|
| トークン | ゲートウェイを通じて推論リクエストが処理される間。 | 日単位 |
| GPU/CPU インスタンス | インスタンスが実行中（計測対象）のフェーズにある間。停止済みまたは削除済みのインスタンスは加算されません。 | 時間単位 |
| ストレージ | 作成から削除まで。接続の有無にかかわらず容量を計測します。 | 時間単位 |
表示範囲
GPUStack には、管理者とユーザーの 2 つのロールがあります（ユーザー管理を参照）。
- 管理者 — 全ユーザーの使用量を閲覧でき、ユーザーで絞り込みコントロールで範囲を限定できます。
- ユーザー — 自分の使用量だけを閲覧できます。ユーザー別の内訳は利用できません。
共通の操作
独自のフィルターを持つ Resource Events を除き、各タブは共通の操作を使用します。
- 日付範囲 — レポートの対象期間。既定は過去 30 日です。
- ユーザーで絞り込み — 特定のユーザーに限定します（管理者のみ）。Tokens タブには、さらにモデルで絞り込みと API キーで絞り込みがあります。
- 更新 — 現在のフィルターで再取得します。
- メトリクス — トレンドグラフと KPI の並べ替えに使う値（GPU 時間、インスタンス時間など）。
- グループ化 — グループごと（インスタンスタイプごとなど）の系列にトレンドグラフを分割します。
- 粒度 — トレンドの集計単位。GPU Instances と Storage は、時間 / 日 / 週 / 月に対応します。Tokens は日 / 週 / 月だけに対応します（トークン使用量は日次集計なので、時間単位の集計はありません）。
- エクスポート（Tokens / GPU Instances / Storage で利用できるダウンロードアイコン）— 現在のフィルターを適用した内訳のプレビューを開き、ダウンロードできます。
メトリクスの定義
| メトリクス | 意味 |
|---|---|
| 入力トークン | プロンプトトークン。キャッシュ済み入力トークンは、そのうちプロンプトキャッシュから提供された部分です。 |
| 出力トークン | 生成した補完トークン。 |
| 合計トークン | 入力 + 出力。 |
| インスタンス時間 | インスタンスの実時間の合計：Σ(稼働時間)。インスタンスが保持するカード数には依存しません。 |
| GPU 時間 | アクセラレーターの稼働時間：Σ(稼働時間 × GPU カード数)。2 GPU のインスタンスを 1 時間実行すると、GPU 時間は 2、インスタンス時間は 1 です。 |
| GB 日 | 時間を考慮した確保済みストレージ：容量（GB）× 保持日数。 |
| GB 時間 | GB 日と同じ量を時間単位で表したもの。 |
| アクティブなインスタンス / ストレージ / ユーザー | 対象期間内に存続している（削除済みでない）リソース。 |
| 最終利用 | そのリソースで使用量が発生した、最も新しい集計期間。 |
注記
削除したリソースの過去の使用量は保持されます。削除したモデル、インスタンス、ストレージも、削除済みの表示付きで表に残り、合計に含まれますが、アクティブとは数えられなくなります。
概要
Summary タブには、トークン、演算、ストレージの 3 つのセクションがあります。それぞれ、主要な統計値、種類別のドーナツグラフ、選択期間のトレンドグラフを表示するため、タブを切り替えずに 3 種類のリソースをすばやく確認できます。
トークン
LLM 推論のトークン消費量です。上部の KPI は、入力 / 出力 / 合計トークン、API リクエスト、使用モデル数です。
下部では、詳細表を 3 つの方法でグループ化します。
- モデル — モデルごとの、入力トークン、キャッシュ済み入力トークン、出力トークン、合計トークン、API リクエスト、最終利用。
- ユーザー — ユーザーごと（管理者のみ）。
- API キー — API キーごと。
GPU インスタンス
GPU と CPU のインスタンス稼働時間です。KPI は、GPU 時間、インスタンス時間、アクティブなインスタンス数、アクティブユーザー数です。グラフのメトリクスに GPU 時間またはインスタンス時間を選び、インスタンスタイプ、インスタンス、ユーザーでトレンドをグループ化します。
詳細表のグループ：
- インスタンスタイプ — タイプごとの、GPU 時間、インスタンス時間、アクティブなインスタンス数、最終利用。
- インスタンス — 個々のインスタンス。
- ユーザー — ユーザーごと（管理者のみ）。
注記
CPU インスタンスにはアクセラレーターがないため、インスタンス時間には加算されますが、GPU 時間には加算されません。
ストレージ
ストレージ容量の使用量です。KPI は、GB 日、GB 時間、アクティブなストレージ数、アクティブユーザー数です。グラフのメトリクスに GB 日または GB 時間を選択し、ストレージまたはユーザーでグループ化します。
詳細表のグループ：
- ストレージ — ボリュームごとの、種類、容量、GB 日、GB 時間、最終利用。
- ユーザー — ユーザーごと（管理者のみ）。
注記
ストレージは接続の有無にかかわらず作成から削除まで計測されるため、存在するだけで使用していなくても、GB 日 / GB 時間は加算されます。
リソースイベント
演算とストレージの数値の根拠となるライフサイクル監査ログです。計測に関係する状態遷移ごとに 1 行を記録し、数値の理由を調べる際に役立ちます。
フィルターは、日付範囲、リソースの種類（GPU Instance / Storage）、イベントの種類、リソース名のあいまい検索です。
タイムゾーン
Usage ページのすべての日付と時刻（トレンドの集計期間、最終利用、リソースイベントの時刻）は、設定可能な単一の集計タイムゾーンで表示されます。これにより、すべてのタブが同じ暦の境界にそろいます。Server の環境変数 GPUSTACK_TIMEZONE で制御します（従来の GPUSTACK_USAGE_ROLLUP_TIMEZONE も非推奨の別名として機能します）。既定値は Server の OS のローカルタイムゾーンです。夏時間の注意を含む詳細は、環境変数を参照してください。
データの保持
トークン、演算、ストレージの集計は約 13 か月保持され、その後、バックグラウンドジョブによってアーカイブ表に移されます。保持期間とアーカイブのスケジュールは、環境変数 GPUSTACK_*_RETENTION_MONTHS と GPUSTACK_*_ARCHIVE_CRON で設定できます。