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
。午休前後有沒有明顯回落。使用上

這樣密集的量装采樣
，所以這裏專門加了這條一分鍾的监控眼offset，9-11,使用上14-17用逗號並列了兩個小時段 ，有助於觀察“午休是量装否真的沒人用模型”以及“下班後是否還有零散調用”  。可測試發現原本整8點采樣的监控眼結果還是未重置的狀態 ，刻意錯開整點  。使用上周末整體調用量偏低，量装每 15 分鍾*/15 9-11,监控眼14-17 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh# 工作日 ：12:00、下麵把這份配置拆開講講。使用上和AI一起成長~

小結

整套定時任務的量装核心思路是
 ：高峰時段加密采樣
，

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，低穀時段低頻兜底
，這樣做的目的是筆者這裏的LLM是每周8點重置額度，這裏改為每 4 小時一次 ，同時避免無意義的重複執行 。14:00–17:45 ，

關注我 ，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，又不會給係統帶來太大負擔 。筆者用極小的係統開銷，就談不上優化成本、

在把大模型接入日常工作流之後，而不是 0 8，還是排查異常調用 ，18 點是下班前後。分時段的清晰觀測
。做法很簡單——用 Linux 自帶的 crontab定時任務，

02 | 工作日 ：白天加密采樣

工作日的白天是 LLM 使用的高峰期 ，排查異常，覆蓋 20 點 、04:00、沒必要保持 15 分鍾一次的頻率
。區別隻在於觸發頻率不同，看起來也是非常焦慮啊 。後續無論是做成本分析、

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，08:00
，

於是
，保證全天 24 小時都有數據落點，低頻采樣足夠反映趨勢，筆者為 LLM 使用量加了一層可觀測性 ，有了這些數據，周期性采集使用數據 。所以采樣頻率最高
。這樣既能覆蓋關鍵時段 ，*/15表示“每 15 分鍾”，1-5限定為工作日。換來了對 LLM 使用量全天候、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 、

03 | 工作日 ：午間與傍晚定點記錄

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，*/4表示每 4 小時一次。通過 crontab的靈活配置，關鍵節點單獨記錄。

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

這段配置的含義是 ：周一至周五 
，4 點和 8 點四個時間點，不會出現觀測盲區 。

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
、調用量通常很低
，14 點到 17 點 45 分這兩個時間段內
，期待著能趕在重置時刻第一時間就恢複滿血狀態，00:00、這兩個時間點比較特殊：12 點是午休邊界
，單獨記錄這兩個時刻的數據
，容量規劃	，更談不上為後續擴容做規劃。保證可以及時捕捉到重置額度的關鍵信息。筆者很快遇到了一個新問題：模型到底被用了多少次

	？每天的高峰時段是什麽時候

？周末是不是真的沒人調用	？如果對這些數據一無所知
	，0 點
、可前端如果因為沒及時采樣到而一直顯示0%	，腳本負責采集當前時間點的 LLM 調用數據
。不然有時候不小心提早就用超了，在 9 點到 11 點 45 分	、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 ，