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LLM-ZuverlässigkeitHalten Sie die KI-Modellehinter Ihrem Produkt zuverlässig
Die KI-Überwachung von UpScanX behält die Chat-, Embedding- und Vision-APIs im Blick, auf die Ihr Produkt angewiesen ist. Bei jeder Prüfung senden wir einen Test-Prompt an Ihren Modell-Endpunkt, messen die Antwortzeit und prüfen, ob die Antwort Ihren Erwartungen entspricht – und alarmieren Sie, sobald ein Modell langsamer wird, falsche Ergebnisse liefert oder nicht mehr antwortet.
- Synthetische Test-Prompts für Chat-, Responses-, Embedding- und Vision-Endpunkte
- Latenzgrenzen, die ein Modell melden, bevor es für Ihre Nutzer zu langsam wird
- Antwortprüfungen, die leere, fehlerhafte oder unpassende Antworten erkennen
Zustand der KI-Endpunkte
Modelle antwortenPOST /v1/chat/completions
GesundLLM Pulse · p95 1,8 s · 100 % verfügbar
POST /v1/images/analyze
LangsamVision · p95 6,2 s · Limit 5 s
POST /v1/responses
Prüfung fehlgeschlagenLLM Pulse · erwartete Phrase fehlt
Gesendete Test-Prompts (24 h)4.320 Checks
Funktionen der KI-ÜberwachungMehr als ein Statuscode:Prüfen Sie die Antwort selbst
Synthetische Test-Prompts
Senden Sie bei jeder Prüfung einen festen Prompt an Ihren Modell-Endpunkt – genau so, wie Ihr Produkt ihn aufruft.
- • Chat-Completions- & Responses-APIs
- • Eigene Header und API-Schlüssel
- • Frei definierbarer Request-Body
Latenzgrenzen
Messen Sie bei jeder Prüfung die Zeit bis zur vollständigen Antwort und legen Sie die längste akzeptable Antwortzeit fest.
- • Antwortzeit pro Prüfung
- • Maximale Latenz pro Endpunkt
- • Alarme bei Verlangsamung
Antwortprüfungen
Definieren Sie, wie eine korrekte Antwort aussieht, und werden Sie alarmiert, wenn das Modell etwas anderes liefert.
- • Erwartetes Stichwort oder Phrase
- • Prüfung der JSON-Struktur
- • Leere oder abgeschnittene Antworten
Embeddings & Vision
Mehr als Chat: Embedding- und Bildanalyse-Endpunkte erhalten dieselben geplanten Prüfungen.
- • Embedding-Vektorantworten
- • Vision- & Bildanalyse-APIs
- • Typen LLM, EMBED und VISION
Fehler- & Kontingenterkennung
Erkennen Sie abgelaufene Schlüssel, Rate-Limits und Anbieterausfälle, sobald sie Ihren Endpunkt erreichen.
- • 401/403-Schlüsselprobleme
- • 429-Rate-Limiting
- • 5xx-Anbieterfehler
Verfügbarkeitsverlauf
KI-Monitore erhalten dieselbe Verfügbarkeit, Vorfallzählung und Gruppierung wie Ihre übrigen Monitore.
- • Verfügbarkeit in Prozent
- • Vorfälle heute / Woche / Monat
- • Gruppen mit Drag-and-drop-Sortierung
Unterstützte EndpunkteÜberwachen Sie jede Art vonKI-Endpunkt
LLM
Chat Completions
Konversations-Endpunkte wie /v1/chat/completions, geprüft mit einem echten Test-Prompt.
RESP
Responses-APIs
Endpunkte im Responses-Stil wie /v1/responses, abgeglichen mit der erwarteten Antwort.
EMB
Embeddings
Vektor-Endpunkte hinter Suche und RAG, geprüft auf ein gültiges, nicht leeres Ergebnis.
VIS
Vision
Bildanalyse- und multimodale Endpunkte, überwacht auf Verfügbarkeit und Antwortzeit.
GPU
Selbst gehostete Modelle
Modelle auf Ihren eigenen GPUs oder Inferenzservern, hinter jeder beliebigen HTTPS-URL.
GW
KI-Gateways & Proxys
Gateways und Proxys, die Ihren Traffic an einen oder mehrere Modellanbieter weiterleiten.
API
Jede HTTP-Modell-API
Wenn Ihr Produkt sie über HTTPS aufruft, kann UpScanX ihr eine Testanfrage senden.
AnwendungsfälleGemacht für Produkte,die auf KI laufen
KI-Assistenten & Chatbots
Erfahren Sie sofort, wenn das Modell hinter Ihrem Assistenten nicht mehr oder nur noch langsam antwortet.
RAG & semantische Suche
Stellen Sie sicher, dass der Embedding-Endpunkt Ihrer Such- und Retrieval-Pipeline weiterhin gültige Vektoren liefert.
Externe Modellanbieter
Erhalten Sie unabhängige Daten zur tatsächlichen Leistung Ihres KI-Anbieters, statt sich auf dessen Statusseite zu verlassen.
Wenn ein KI-Endpunkt ausfällt
Modell antwortet nicht
Funktion ausgefallenTimeouts oder 5xx-Fehler
Falsche oder leere Antworten
Stiller AusfallHTTP 200, fehlerhafter Inhalt
Langsame Antworten
Nutzer springen abLatenz über dem Limit
Mit der KI-Überwachung von UpScanX: HTTP 200 reicht nicht – Sie erfahren es, wenn die Antwort selbst falsch ist, nicht erst, wenn der Server ausfällt.
FAQHäufig gestellteFragen
Was ist KI-Überwachung?
KI-Überwachung ist synthetisches Monitoring für die KI-Modelle, auf die Ihr Produkt angewiesen ist. UpScanX sendet in festen Intervallen einen Test-Prompt an Ihren Chat-, Embedding- oder Vision-Endpunkt, misst die Latenz, prüft die Antwort gegen Ihre Erwartungen und alarmiert Sie bei Problemen.
Worin unterscheidet sich KI-Überwachung von normalem API-Monitoring?
Ein normaler API-Check endet meist beim Statuscode. KI-Endpunkte liefern oft HTTP 200, obwohl die Antwort leer, abgeschnitten, langsam oder falsch ist. KI-Monitore senden einen echten Prompt und prüfen sowohl den Inhalt als auch die Antwortzeit.
Welche KI-Endpunkte kann ich überwachen?
Jede Modell-API, die per HTTPS erreichbar ist: Chat-Completions- und Responses-Endpunkte, Embeddings, Vision und Bildanalyse, selbst gehostete Inferenzserver und KI-Gateways. Sie geben URL, Header und Request-Body vor.
Erhöhen Test-Prompts meine Rechnung beim KI-Anbieter?
Jede Prüfung sendet eine kleine Anfrage; die Kosten hängen also von Intervall und Prompt-Länge ab. Halten Sie den Test-Prompt kurz und wählen Sie ein Intervall von etwa 5 oder 10 Minuten, um den Tokenverbrauch gering zu halten.
Wie werde ich benachrichtigt, wenn ein Modell ausfällt?
KI-Monitore nutzen dieselben Alarmkanäle wie der Rest von UpScanX: E-Mail, Slack, Telegram, Microsoft Teams und Webhooks. Sie legen pro Monitor fest, welche Kanäle benachrichtigt werden.
KI-Alarme in Slack, Microsoft Teams oder Ihrem eigenen Webhook?
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API-Überwachung
Überwachen Sie REST-APIs, GraphQL-Endpunkte und Web-Services mit Antwortvalidierung und Performance-Tracking.
KI-Berichte
Machen Sie aus Monitoring-Daten Anomalieerkennung, Prognosen und Ursachenanalysen.
Statusseite
Informieren Sie Ihre Nutzer auf einer gebrandeten öffentlichen Statusseite über KI-Vorfälle.