这个品类的数据长什么样
模型分配品类的日志数据来源于平台内的模型调度请求、下游模型返回结果及权限校验记录。更新节奏为实时生成，每条调度请求完成后即刻生成对应日志条目。文档结构为结构化JSON格式，核心字段包含model_allocation_id（全局唯一调度标识）、request_id（绑定对话上下文的请求ID）、assigned_model（实际分配的模型名称）、input_tokens、output_tokens（调用token统计值）、status_code（调度状态码），其中token数以整数为单位，状态码采用标准HTTP状态码或自定义调度异常码。
这些特征在「对话日志与审计」这一环带来什么约束
由于日志实时生成且绑定request_id与assigned_model字段，审计环节需实现单请求溯源，无法通过批量离线扫描替代实时校验。需针对status_code字段做异常标记，对403（权限不足）、500（调度失败）等异常码触发告警。同时，因字段与对话上下文绑定，审计日志需与对应应用、会话ID关联，避免出现日志与对话割裂的情况。此外，token统计字段需与对话日志的token消耗做交叉校验，确保调度成本与实际消耗一致。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
audit_log_retention_days | 30–90 天 | 符合金融行业合规审计的日志留存周期要求 |
model_allocation_audit_trigger | on_every_call | 确保覆盖所有模型调度请求，无遗漏纳入审计范围 |
403_error_alert_threshold | ≥1 次/小时 | 及时感知权限校验失败的异常调度请求 |
log_field_mapping | {"request_id": "req_id", "assigned_model": "model", "input_tokens": "tokens"} | 统一跨系统审计的字段命名规则，便于关联对话上下文 |
audit_detail_level | full | 记录完整的调度耗时、token消耗与权限校验信息，满足合规审计的详细要求 |
本页给出的参数取值均为常规建议，用于确定配置的起点。实际取值受材料形态、数据量与业务规则影响，具体问题需具体分析，建议在自有样本上实测后再定。
容易做错的三处
- 现象：容器日志中出现
common:code_error.error_message.403报错，且对应请求未被纳入审计日志。原因：未配置model_allocation_audit_trigger为on_every_call，导致权限校验失败的调度请求未被完整记录。 - 现象：工作流全局变量的对话历史中，未显示指定模型分配组件的输出字段。原因：未在
log_field_mapping中配置assigned_model_output字段，导致组件输出未同步至审计日志。 - 现象：调试预览生成的对话历史无法按指定应用维度清理。原因：未开启
audit_log_bind_app_id配置，导致审计日志与应用ID未绑定，无法按应用维度检索清理。
怎么确认配好了
- 发起一次标准模型调度请求，进入审计日志面板，确认生成包含
model_allocation_id、assigned_model的完整日志条目。 - 触发一次权限不足的模型调用，确认在设定的
403_error_alert_threshold阈值内收到异常告警通知。 - 查看审计日志的字段映射，确认日志中的字段名与
log_field_mapping配置的映射规则一致。 - 尝试按应用ID检索审计日志，确认可过滤出对应应用的所有模型调度日志。
问题素材取自公开社区提问（2026-09-11 去重 4,834 条）。文中的配置项名称与取值区间需以所用版本的实际界面与文档为准；本页核验日 2026-09-14，当时的最新发布版本为 FastGPT v4.17.0。