03 | 工作日
：午間與傍晚定點記錄

0 12,监控眼18 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh

中午 12 點和傍晚 18 點各執行一次 。分時段的使用上清晰觀測 。做法很簡單——用 Linux 自帶的量装 crontab定時任務
，*/4表示每 4 小時一次  。监控眼又不會給係統帶來太大負擔。使用上單獨記錄這兩個時刻的量装數據 ，更談不上為後續擴容做規劃 。监控眼

在把大模型接入日常工作流之後 ，使用上筆者為 LLM 使用量加了一層可觀測性，量装容量規劃 ，监控眼04:00 、使用上關鍵節點單獨記錄
。量装每 4 小時0 0,监控眼4,8,20 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh# 周末全天 ：每 4 小時0 */4 * * 0,6 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh# 每周一 08:01 額外執行一次1 8 * * 1 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh

所有任務都指向同一個腳本 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh ，注意這裏用的使用上是 1 8，

周末的量装情況類似 ：

0 */4 * * 0,6 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh

0,6表示周六和周日，換來了對 LLM 使用量全天候 、14:00–17:45，有助於觀察“午休是否真的沒人用模型”以及“下班後是否還有零散調用”。周末整體調用量偏低，1-5限定為工作日。每 15 分鍾執行一次腳本 。

02 | 工作日：白天加密采樣

工作日的白天是 LLM 使用的高峰期，看起來也是非常焦慮啊。覆蓋 20 點、不然有時候不小心提早就用超了，下麵把這份配置拆開講講。同時避免無意義的重複執行。都有了可靠的依據。所以采樣頻率最高。

關注我，可前端如果因為沒及時采樣到而一直顯示0%，調用量通常很低，14 點到 17 點 45 分這兩個時間段內，9-11,14-17用逗號並列了兩個小時段
，午休前後有沒有明顯回落。保證全天 24 小時都有數據落點
，筆者用極小的係統開銷
，筆者很快遇到了一個新問題
：模型到底被用了多少次？每天的高峰時段是什麽時候 ？周末是不是真的沒人調用
？如果對這些數據一無所知 ，

*/15 9-11,14-17 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh

這段配置的含義是：周一至周五，就談不上優化成本、0 點、後續無論是做成本分析、期待著能趕在重置時刻第一時間就恢複滿血狀態，

小結

整套定時任務的核心思路是 ：高峰時段加密采樣，每 15 分鍾*/15 9-11,14-17 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh# 工作日：12:00、還是排查異常調用
，這兩個時間點比較特殊
：12 點是午休邊界，這樣做的目的是筆者這裏的LLM是每周8點重置額度 ，可測試發現原本整8點采樣的結果還是未重置的狀態 ，在 9 點到 11 點 45 分 、通過 crontab的靈活配置，08:00，00:00、區別隻在於觸發頻率不同，有了這些數據，*/15表示“每 15 分鍾” ，低穀時段低頻兜底 ，排查異常，4 點和 8 點四個時間點，腳本負責采集當前時間點的 LLM 調用數據。可以清晰還原白天的工作節奏——比如上午 10 點是不是比下午 3 點調用更頻繁，

04 | 工作日夜間與周末：低頻兜底

0 0,4,8,20 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh

工作日的夜間和清晨，這裏改為每 4 小時一次，18:00 各執行一次0 12,18 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh# 工作日夜間
：20:00、低頻采樣足夠反映趨勢，刻意錯開整點 。而不是 0 8，所以這裏專門加了這條一分鍾的offset，周期性采集使用數據。18 點是下班前後。不會出現觀測盲區。

於是
，和AI一起成長~

1 8 * * 1 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh

$ crontab -l# 工作日	
：09:00–11:45、