關注我，量装區別隻在於觸發頻率不同，监控眼這樣既能覆蓋關鍵時段
，使用上

05 | 每周一的額外校準

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

每周一早上 8 點 01 分額外執行一次。

小結

整套定時任務的监控眼核心思路是：高峰時段加密采樣，

03 | 工作日：午間與傍晚定點記錄

0 12,使用上18 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh

中午 12 點和傍晚 18 點各執行一次。

02 | 工作日 ：白天加密采樣

工作日的量装白天是 LLM 使用的高峰期，關鍵節點單獨記錄。监控眼每 4 小時0 0,使用上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 ，通過 crontab的量装靈活配置，4 點和 8 點四個時間點，监控眼周期性采集使用數據。使用上沒必要保持 15 分鍾一次的量装頻率
。期待著能趕在重置時刻第一時間就恢複滿血狀態 ，而不是 0 8，又不會給係統帶來太大負擔。有了這些數據，每 15 分鍾執行一次腳本。午休前後有沒有明顯回落。1-5限定為工作日。覆蓋 20 點、筆者為 LLM 使用量加了一層可觀測性，*/15表示“每 15 分鍾”，

這樣密集的采樣，周末整體調用量偏低，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、這兩個時間點比較特殊：12 點是午休邊界，

於是 ，注意這裏用的是 1 8
，腳本負責采集當前時間點的 LLM 調用數據。筆者用極小的係統開銷，排查異常，保證全天 24 小時都有數據落點，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”。更談不上為後續擴容做規劃。保證可以及時捕捉到重置額度的關鍵信息
。所以這裏專門加了這條一分鍾的offset，14:00–17:45 ，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 ，這樣做的目的是筆者這裏的LLM是每周8點重置額度，所以采樣頻率最高 。9-11,14-17用逗號並列了兩個小時段，

周末的情況類似 ：

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

0,6表示周六和周日
，調用量通常很低
，不會出現觀測盲區。容量規劃 ，低穀時段低頻兜底，低頻采樣足夠反映趨勢，看起來也是非常焦慮啊。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，在 9 點到 11 點 45 分 、下麵把這份配置拆開講講 。做法很簡單——用 Linux 自帶的 crontab定時任務
，每 15 分鍾*/15 9-11,14-17 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh# 工作日 ：12:00、

*/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，

01 | 定時任務的整體設計

先看完整的 crontab配置 ：

$ crontab -l# 工作日：09:00–11:45	、0 點、
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
，刻意錯開整點。就談不上優化成本、可測試發現原本整8點采樣的結果還是未重置的狀態

，不然有時候不小心提早就用超了，18 點是下班前後
。後續無論是做成本分析、可前端如果因為沒及時采樣到而一直顯示0%
，都有了可靠的依據
。08:00，單獨記錄這兩個時刻的數據，還是排查異常調用
，同時避免無意義的重複執行
。00:00	
、分時段的清晰觀測。*/4表示每 4 小時一次
。14 點到 17 點 45 分這兩個時間段內
，
在把大模型接入日常工作流之後
，換來了對 LLM 使用量全天候、	
	

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