# Streaming LLM Yanıtları için Observability

İlk token süresi ve kısmi çıktı kalite algısını değiştirir. Trace'leriniz HTTP sınırında bitiyorsa, isteğin en uzun kısmında körsünüz.

Published: 2026-10-18

## Streaming farklı bir hata yüzeyidir

Batch çıkarım gecikmeyi tek tamamlanma olayının arkasına gizler. Streaming kısmi hatayı açığa çıkarır: yavaş ilk token, takılan chunk'lar, kesik JSON veya politika ihlalinden önce gelen kendinden emin giriş.

Akışı birinci sınıf iş yükü sayın. Client render'dan gateway, router, model sağlayıcı ve tool yan etkilerine kadar ölçün.

Model hatası gibi görünen olaylar çoğu zaman gateway'de backpressure ile başlar; chunk zamanlaması olmadan model değiştirmek kapasiteyi düzeltmez.

## Yalnızca soketi değil, akışı span'leyin

Kullanıcı turu başına bir trace modelleyin; retrieval, routing, ilk token, tool çağrıları ve finalize için child span'ler ekleyin.

Stack izin verdiğinde trace context'i SSE veya WebSocket frame'leri boyunca taşıyın; değilse stabil turn id ile chunk sınırında yapılandırılmış olaylar loglayın.

Span'lere model id, prompt sürümü ve retrieval corpus revizyonu ekleyin; sessiz config değişiminden sonra regresyon tek filtrede görünsün.

- Sağlayıcı TTFT ile gateway ek yükünü ayrı metrikleyin
- Client disconnect oranını ve faturalamanın sürüp sürmediğini izleyin
- Eval için tam transkript örnekleyin, varsayılan kardinalite için değil
- Sert timeout'lardan önce artan stall aralıklarına alarm kurun

## Kalite sinyalleri aynı zaman çizgisinde olmalı

Akış ilerlerken hafif kontroller ekleyin: atıf kapsamı, red kalıpları, tool-call şekli veya retrieval isabet oranı.

Modelleri A/B yönlendirirken streaming kohortlarını batch baz çizgileriyle karşılaştırın; TTFT regresyonu algılanan hızı bozar.

Eval örneklerini production trace'leriyle aynı zaman çizgisi metadata'sıyla saklayın; kalite ve gecikme soruşturmaları tek hikâyede birleşsin.

## Akışları ürün SLO'su gibi işletin

TTFT p95, takılmadan tamamlanma oranı ve başarılı tool finalize üzerine SLO tanımlayın.

Streaming observability, kullanıcının gerçekten gördüğü deneyimi ölçmeden anında hissettirme hakkını kazanamazsınız.

Disconnect ve stall metriklerini error budget kadar haftalık product ops'ta inceleyin; algılanan hız copilot'larda retention'dır.