架构：: ACCOUNT_USAGE

CORTEX_CODE_SNOWSIGHT_USAGE_HISTORY 视图¶

CORTEX_CODE_SNOWSIGHT_USAGE_HISTORY 视图可用于查询 Cortex Code in Snowsight 的使用历史记录。

视图中的信息包括用户每次在 Snowsight 中与 Cortex Code 交互时消耗的 Credit 数。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

此视图不包括源自 Cortex Code CLI 的请求。源自 Cortex Code CLI 的请求记录在 CORTEX_CODE_CLI_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 in Snowsight 使用历史记录：

SELECT *
  FROM SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.CORTEX_CODE_SNOWSIGHT_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_SNOWSIGHT_USAGE_HISTORY
  WHERE USAGE_TIME >= DATEADD('day', -30, CURRENT_TIMESTAMP())
  GROUP BY USER_ID
  ORDER BY TOTAL_CREDITS DESC;