*/15 9-11,使用上14-17 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh

這段配置的含義是：周一至周五，所以采樣頻率最高 。量装保證全天 24 小時都有數據落點
，监控眼筆者用極小的使用上係統開銷，04:00  、量装同時避免無意義的重複執行。

於是，每 4 小時0 0,4,8,20 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh# 周末全天：每 4 小時0 */4 * * 0,6 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh# 每周一 08:01 額外執行一次1 8 * * 1 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh

所有任務都指向同一個腳本 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh ，

周末的情況類似：

0 */4 * * 0,6 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh

0,6表示周六和周日，周末整體調用量偏低，調用量通常很低，排查異常，

05 | 每周一的額外校準

1 8 * * 1 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh

每周一早上 8 點 01 分額外執行一次 。容量規劃 ，周期性采集使用數據 。不然有時候不小心提早就用超了 ，更談不上為後續擴容做規劃
。4 點和 8 點四個時間點，期待著能趕在重置時刻第一時間就恢複滿血狀態 ，都有了可靠的依據 
。00:00、區別隻在於觸發頻率不同，

小結

整套定時任務的核心思路是：高峰時段加密采樣 ，這裏改為每 4 小時一次 ，18 點是下班前後
。每 15 分鍾*/15 9-11,14-17 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh# 工作日：12:00、又不會給係統帶來太大負擔。

這樣密集的采樣，和AI一起成長~

0 12,18 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh

中午 12 點和傍晚 18 點各執行一次。注意這裏用的是 1 8
，18:00 各執行一次0 12,18 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh# 工作日夜間
：20:00
、低頻采樣足夠反映趨勢 ，關鍵節點單獨記錄。

關注我
，下麵把這份配置拆開講講
。在 9 點到 11 點 45 分、筆者為 LLM 使用量加了一層可觀測性，低穀時段低頻兜底
，腳本負責采集當前時間點的 LLM 調用數據
。後續無論是做成本分析 、這樣做的目的是筆者這裏的LLM是每周8點重置額度
，可以清晰還原白天的工作節奏——比如上午 10 點是不是比下午 3 點調用更頻繁，午休前後有沒有明顯回落 。*/15表示“每 15 分鍾” ，08:00，通過 crontab的靈活配置，還是排查異常調用 ，

01 | 定時任務的整體設計

先看完整的 crontab配置：

$ crontab -l# 工作日：09:00–11:45、
02 | 工作日：白天加密采樣
工作日的白天是 LLM 使用的高峰期，14:00–17:45，分時段的清晰觀測
。可前端如果因為沒及時采樣到而一直顯示0%，14 點到 17 點 45 分這兩個時間段內，每 15 分鍾執行一次腳本。所以這裏專門加了這條一分鍾的offset，就談不上優化成本、0 點、*/4表示每 4 小時一次。9-11,14-17用逗號並列了兩個小時段
，不會出現觀測盲區	。
在把大模型接入日常工作流之後，
04 | 工作日夜間與周末	：低頻兜底
0 0,4,8,20 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh
工作日的夜間和清晨，做法很簡單——用 Linux 自帶的 crontab定時任務，沒必要保持 15 分鍾一次的頻率	。	
	

    	赞(368)            
    
        		
未经允许不得转载：>目擊道存網 » 給 用 c眼量裝上監控 使用
		
					

		

		
		            
		

		
		
相关推荐
		
		

						
這才是未來的“openclaw”
						
AI 不會淘汰你

，但會淘汰「隻會點發送」的那類人
						
編程語言的「第三條道路」上，走得最遠的其實是 C#
						
AI 編碼 Agent 從原理到可運行代碼
						
這才是未來的“openclaw”
						
AI 範式越遷
：使用 XXL
						
k8s安裝metrics
						
用 crontab 給 LLM 使用量裝上“監控眼”