模型调用上线前，至少要记录哪些日志

场景

很多 AI 功能开发时能跑，线上一出错就只能看用户截图。原因通常是没有记录必要日志，无法区分模型输出差、网络失败、解析失败还是输入本身不清楚。

可执行做法

• 记录功能名、模型名、提示词版本和输入长度。
• 记录耗时、token 估算、HTTP 状态和错误码。
• 结构化结果解析失败时保存失败原因，不保存敏感正文。
• 给用户展示可理解的失败提示，而不是直接抛异常。

取舍

日志越多越容易排查，但也要控制隐私风险。早期可以只记录摘要和元数据，不保存完整用户输入。

想讨论

你的 AI 功能现在出错时，能定位到是哪一层失败吗？