
AUDR by Chargebee
一项开放标准和 SDK,用于跨执行框架、路由器和计费系统记录智能体运行用量和成本归属。
一项开放标准和 SDK,用于跨执行框架、路由器和计费系统记录智能体运行用量和成本归属。
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Chargebee 的 AUDR 非常适合正在评估开源、开发者工具和 GitHub 工具的买家。该条目围绕一个具体工作流进行定位:追踪智能体运行成本的开放标准。它主要定位于开源、开发者工具和 GitHub。平台信号包括 Web 和 iOS。买家在采用之前,仍应在官方产品网站上确认当前定价、集成、支持质量、数据处理和工作流限制。
- AUDR by Chargebee 是什么?
- 一项开放标准和 SDK,用于跨执行框架、路由器和计费系统记录智能体运行用量和成本归属。
- 适合谁使用?
- 运营 AI agent 运行时的平台工程师,需要将 token 计数与客户 ID 连接成单一记录;比在数据仓库中拼接日志更好,因为 AUDR 在发出时定义了合并规则。
产品信息
这个产品能做什么
AUDR(Agent Usage Detail Record,智能体使用详情记录)是一项开放标准,用于记录是谁发起了智能体运行,以及该次运行所触及的每个系统产生了多少成本。受电信行业通话详单(Call Detail Record)的启发,AUDR 定义了一套通用的 JSON 模式,任何执行框架、路由器或计费系统都可以输出和接收。三条核心规则使其得以运作:由执行框架生成的共享运行 ID、清晰的字段归属,以及严格的合并规则——冲突会被拒绝,更正会作为新记录处理。
来源 openaudr.dev
兼容生态
支持平台
- 网页
- iOS系统
解决的问题
AUDR by Chargebee 解决了什么问题?
对于在生产环境中运行 AI 智能体的工程和平台团队来说,一次运行会触及多个系统——应用知道客户是谁,路由器知道 token 和成本,工具知道它们执行了什么——但没有一种共享方式将这些信息连接成一条端到端记录。使用数据最终与其赋予意义的业务上下文脱节,因此你无法回答是谁运行了什么、成本是多少。AUDR 增加了共享运行 ID、清晰的字段权限和严格的合并规则,使每一层都能继续上报它已经上报的内容,同时记录能够汇总到一起。例如,一位平台工程师想要就智能体用量向客户计费,路由器中有 token 计数,应用中有客户 ID,但没有一条记录将它们关联起来。
公司与创作者
谁打造了 AUDR by Chargebee?
- 公司
- Chargebee (openaudr.dev)
- 产品
- 一项开放标准和 SDK,用于跨执行框架、路由器和计费系统记录智能体运行用量和成本归属。
- 总部
- San Francisco
- 成立时间
- 2011
- 团队规模
- 501-1000
- 上线时间
- 2026年10月
- 联合创始人
- Krish Subramanian - Co-founder, CEO
- Rajaraman Santhanam - Co-founder, COO
- Thiyagarajan T - Co-founder, CTO
- Sarvam Thaala - Co-founder
上述部分信息基于公开资料整理,可能已发生变化。
创作者尚未发布我们可以核实的公开声明。
实机演示
AUDR by Chargebee 是否提供演示?
提供 — 下方查看演示视频。
AI 辅助研究 · 数据更新于 昨天 · 评分方法
完整报告访问
决策前解锁已验证情报
AUDR 是一个开放的 JSON schema 和 SDK,用于通过共享的 run ID、字段权威和严格的合并规则,跨 harness、路由器和计费系统连接 agent 运行记录。它被需要将 token 成本和客户上下文归因到单个 AI agent 运行的工程和平台团队使用。
适合谁使用
买家适配度来自已审核画像和用例证据。搜索量噪音会单独标记。
最适合的工作流
- 将智能体 token 用量归属到正确的客户
- 将智能体使用记录写入本地文件
- 将使用记录发送到 Chargebee 以进行基于用量的计费
- 将使用记录发送到 Lago 以进行基于用量的计费
- 从 LiteLLM 调用中捕获记录
- 将来自路由器的 token 计数与来自应用程序的客户 ID 连接成一条运行记录,用于基于用量的计费。
定价实况
供应商说明
未找到公开定价页面;AUDR 被描述为带有 SDK 的开放标准。
实际成本
提供的信号中未检测到价格;开源定位表明没有直接许可成本,但实施和维护工作是真正的成本。
隐藏成本
3 条隐藏成本提醒 - 解锁查看
定价实况
已验证 2026年10月 / 仅有供应商定价证据
起始价格
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数据来源
流量与搜索证明
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Google Trends 实时关注度
AUDR by Chargebee 的实时 Google Trends 数据:兴趣随时间变化、地区分布、相关话题与查询。
在 0-100 的相对兴趣区间内追踪 12 个月的 Google 搜索兴趣。
包含地区需求,方便读者了解搜索兴趣最集中的地区。
包含相关话题与相关查询,揭示相邻需求与搜索意图。
常见问题
只显示已关联的问答条目。空 FAQ 数据不会展示。
来源与方法论
只有能追溯到已关联来源记录或明确功能来源的证据才会在此展示。无来源的数据不上页面。
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