Métadonnées

Metadonnées turns raw usage IA dans useful FinOps données.

Sans métadonnées, Kadryn peut toujours enregistrer les requêtes, mais ne peut pas répondre de façon fiable à qui possède la dépense, quelle feature produit l’a causée, quel environnement l’a générée ou quelle policy doit s’appliquer.

Minimum métadonnées

Envoyez au minimum :

Recommended métadonnées model

Gateway example

curl "$KADRYN_GATEWAY_BASE_URL/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $KADRYN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Kadryn-Project: billing-api" \
  -H "X-Kadryn-Team: platform" \
  -H "X-Kadryn-Feature: invoice-assistant" \
  -H "X-Kadryn-Environment: prod" \
  -H "X-Kadryn-Cost-Center: finance-ops" \
  -H "X-Kadryn-Workflow: invoice-run" \
  -d '{
    "model": "gpt-4.1-mini",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Summarize invoice status."
      }
    ]
  }'

Exemple d’ingestion directe

{
  "timestamp": "2026-07-06T12:00:00.000Z",
  "provider": "openai",
  "model": "gpt-4.1-mini",
  "inputTokens": 1200,
  "outputTokens": 300,
  "costCents": "4",
  "project": "billing-api",
  "team": "platform",
  "feature": "invoice-assistant",
  "environment": "prod",
  "costCenter": "finance-ops",
  "workflow": "invoice-run"
}

Naming rules

Utilisez stable, readable valeurs.

Bon :

billing-api
support-agent
prod
platform
invoice-run

Évitez :

misc
unknown
temp
random-uuid-per-request
user-entered-free-text

Metadonnées doit be stable enough pour dashboards, policies et allocation.

Environments

Valeurs d’environnement recommandées :

• prod;
• staging;
• dev;
• test;
• preview;
• local.

Keep production trafic separate depuis développement et synthetic trafic.

Customer et tenant métadonnées

Utilisez client ou tenant métadonnées lorsque vous avez besoin unit economics.

Exemples :

• coût per client;
• coût per tenant;
• coût per workflow;
• coût per agent;
• margin analysis;
• client-level coût anomalies.

N’envoyez pas de données client sensibles comme métadonnées. Utilisez des IDs internes stables ou des libellés sûrs.

Metadonnées et Guardrails

Policies et caps peut depend sur métadonnées.

Exemples :

• block production requests sans projet;
• cap spend pour un projet;
• exiger approval pour un model dans prod;
• allow test trafic seulement dans dev;
• route client-facing agents differently.

Poor métadonnées creates weak policies.

Metadonnées et allocation

Cost allocation uses métadonnées à connect spend to:

• équipes;
• projets;
• features;
• coût centers;
• budget owners;
• clients;
• workflows.

Si la dépense n’est pas allouée, vérifiez si les métadonnées sont manquantes, incohérentes ou non mappées aux règles d’allocation.

Dépannage

Costs sont unallocated

Vérifiez projet, team, coût center et budget owner métadonnées.

Policies faites pas apply

Vérifiez exact métadonnées valeurs. A policy pour prod va pas match production unless votre workspace normalizes it.

Feature reporting est noisy

Utilisez un stable feature taxonomy. Évitez generating un new feature valeur pour every request.

Pages liées

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