架构：: ACCOUNT_USAGE

CORTEX_CODE_CLI_USAGE_HISTORY 视图¶

CORTEX_CODE_CLI_USAGE_HISTORY 视图可用于查询 Cortex Code CLI 的使用历史记录。

视图中的信息包括用户每次与 Cortex Code CLI 交互时消耗的 Credit 数量。视图中的每一行代表一个请求，并提供有关汇总词元和 Credit 的详细信息，以及按模型进行的精细细分。该视图还包括相关元数据，例如用户 ID 和请求 ID。

备注

此视图不包括来自 Snowsight 中 Cortex Code 的请求。来自 Snowsight 中 Cortex Code 的请求记录在 CORTEX_CODE_SNOWSIGHT_USAGE_HISTORY 视图中。

列¶


列名称	数据类型	描述
USER_ID	NUMBER	发起请求的用户的唯一标识符。
USER_TAGS	ARRAY	与用户关联的标签。数组中的每个对象都包含以下值对： `level`：选择使用时默认使用的角色和仓库。应用标签的级别（例如，“ACCOUNT”或“USER”）。 `tag_database`：选择使用时默认使用的角色和仓库。定义标签的数据库。 `tag_schema`：选择使用时默认使用的角色和仓库。定义标签的架构。 `tag_name`：选择使用时默认使用的角色和仓库。标签的名称。 `tag_value`：选择使用时默认使用的角色和仓库。标签的值。
REQUEST_ID	VARCHAR	请求的唯一标识符。
PARENT_REQUEST_ID	VARCHAR	父请求的标识符（如果适用）。
USAGE_TIME	TIMESTAMP_TZ	记录使用情况时的时间戳。
TOKEN_CREDITS	NUMBER	请求使用的词元 Credit 数量。
TOKENS	NUMBER	用于请求的词元总数。
TOKENS_GRANULAR	OBJECT	按模型细分的词元使用情况。每个键都是一个模型名称，每个值都是一个包含以下字段的对象： `input`：选择使用时默认使用的角色和仓库。输入词元的数量。 `cache_read_input`：选择使用时默认使用的角色和仓库。缓存读取输入词元的数量。 `cache_write_input`：选择使用时默认使用的角色和仓库。缓存写入输入词元的数量。 `output`：选择使用时默认使用的角色和仓库。输出词元的数量。
CREDITS_GRANULAR	OBJECT	按模型细分的 Credit 使用情况。每个键都是一个模型名称，每个值都是一个包含以下字段的对象： `input`：选择使用时默认使用的角色和仓库。输入词元的 Credit 值。 `cache_read_input`：选择使用时默认使用的角色和仓库。缓存读取输入词元的 Credit 值。 `cache_write_input`：选择使用时默认使用的角色和仓库。缓存写入输入词元的 Credit 值。 `output`：选择使用时默认使用的角色和仓库。输出词元的 Credit 值。

使用说明¶

该视图提供过去 365 天（1 年）内，账户的最新 Credit 使用量。
Credit 费率使用情况基于 Snowflake 服务使用表中列出的已处理词元数量。

示例¶

检索 Cortex Code CLI 使用历史记录：

SELECT *
  FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.CORTEX_CODE_CLI_USAGE_HISTORY;

检索过去 30 天内每个用户使用的总 Credit：

SELECT USER_ID,
       SUM(TOKEN_CREDITS) AS TOTAL_CREDITS
  FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.CORTEX_CODE_CLI_USAGE_HISTORY
  WHERE USAGE_TIME >= DATEADD('day', -30, CURRENT_TIMESTAMP())
  GROUP BY USER_ID
  ORDER BY TOTAL_CREDITS DESC;