Introducción

El reporte “8. NLP agrupado por tipo” del grupo de reportes “CDR” te permite consolidar el consumo de créditos de los componentes de IA/NLP utilizados en wolkvox Studio, agrupándolo por el tipo de componente (por ejemplo: enrutadores, clasificaciones, resúmenes, cache, copilot, QA, etc.). Es útil para auditar consumo, detectar qué piezas están demandando más créditos, comparar tendencias entre componentes y soportar decisiones de optimización de flujos (routing points) y control de costos.

Información del reporte

• TYPE_NLP: Indica el tipo de componente/funcionalidad de IA que generó consumo en los routing points de wolkvox Studio. Esta columna puede arrojar distintos valores según lo que tenga configurado la operación; en el ejemplo de la imagen se observan, entre otros: nlp-MrWizard-chat (componente MrWizard en chat), nlp-MrWizard-voice (MrWizard en voz), getvars (obtención/lectura de variables), model-router (enrutamiento/selección de ruta), nlp-wolkvox-inten (detección de intención), nlp-classifications (clasificaciones), nlp-text-summary (resumen de texto), nlp-voice-summary (resumen para voz), nlp-voc-autoqa (QA/VOC automático), nlp-Copilot-default (copilot por defecto), nlp-cache (capa de cache), conversations-chat-61074 / conversations-chat-61091 / conversations-chat-61083 (módulos/instancias de conversaciones para chat identificadas por sufijo), sus variantes conversations-chat-61074-cache / conversations-chat-61091-cache (cache asociado a esa instancia), conversations-voice-61267 (módulo/instancia de conversaciones para voz), chatbot (componente de bot), nlp-QAi (QA asistida por IA), webhook (ejecución/consumo asociado a integraciones por webhook).
• NLP_AMOUNT: Cantidad de eventos/ejecuciones registrados para ese TYPE_NLP dentro del rango consultado. Sirve para dimensionar volumen de uso del componente (no es costo; es volumen).
• CREDITS_SEND: Total de créditos consumidos en acciones de “envío/solicitud” asociadas a ese componente (por ejemplo, cuando el flujo “dispara” una evaluación, consulta o proceso).
• CREDITS_ANSWER: Total de créditos consumidos en la “respuesta/resultado” del componente (por ejemplo, el retorno del modelo/proceso una vez ejecutado).
• TOTAL_CREDITS: Suma total de créditos del componente en el periodo: CREDITS_SEND + CREDITS_ANSWER. Es la columna clave para priorizar optimización y detectar los tipos con mayor impacto en consumo.