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日付と API ごとに現在のアカウントのリクエスト回数と実際の控除額を集計します。月次レポート、トレンドグラフ、コスト分析の作成に適しています。1 件ずつエラーを確認する必要がある場合は呼び出し記録一覧を使用し、完全なオフライン明細が必要な場合は呼び出し量エクスポートを使用してください。

準備作業

  1. AceDataCloud プラットフォームにログインします。
  2. Account Token コンソールでアカウントトークンを作成し、直ちに保存します。
  3. 範囲を絞り込む必要がある場合は、サービス申請一覧、API 認証情報一覧またはAPI 一覧から対応する ID を取得します。
完全なトークンの説明はアカウントトークンの管理を参照してください。本インターフェースでは Account Token を使用し、業務用 Credential は使用しません。

インターフェース概要

クエリパラメータ

start_time / end_time は旧クライアントとの互換エイリアスとして引き続き使用できますが、新規連携では created_at_from / created_at_to を統一して使用してください。日付形式の created_at_to にはその暦日が含まれ、翌日の午前 0 時を境界とします。

リクエスト例

北京時間で今月の日別/API 集計を照会し、モデル次元を追加します:
指定した Application の 1 週間の使用量を照会します:
Python の例:

レスポンス例

レスポンスフィールド

クレジットの単位は、関連する Application の service.unit によって異なります。クエリに異なる単位のサービスが含まれる場合は、直接比較または合算しないよう、先に service_id または application_id ごとに分けて集計してください。 終了時刻が開始時刻以下の場合、インターフェースは完全な空構造を返します:items=[]、total=0、apis={}、requests=0、models=[]。

エラーとパフォーマンスに関する推奨事項

  • デフォルトでは include_models を有効にしないでください。レポートで実際にモデル別の内訳が必要な場合にのみ有効にしてください。
  • 広範囲の照会は、service_id または application_id ごとに分けることを優先してください。単位の混在を避けるだけでなく、クエリコストも削減できます。
  • 呼び出しがない日付は自動的にゼロ埋めされないため、グラフ作成前にクライアント側で日付軸を補完してください。

次のステップ