Calls をクエリしてエクスポートする

Weave UI では、データを複数の形式でエクスポートできます。また、行をプログラムでエクスポートするために使用できる Python と cURL のコードも表示されます。 Calls をエクスポートするには、次の手順に従います。

wandb.ai にアクセスし、プロジェクトを選択します。
Weave プロジェクトのサイドバーで、Traces をクリックします。
エクスポートしたい複数の Calls の行にチェックを入れて選択します。
Traces 表のツールバーで、エクスポート / ダウンロードボタンをクリックします。
Export モーダルで、Selected rows または All rows を選択し、Export をクリックします。

エクスポートするために Calls を選択した状態の Traces ページ（Export モーダル）。

プログラムから calls を取得する

Python
TypeScript
HTTP API

Python API を使用して calls を取得するには、client.get_calls メソッドを使用します。

import weave

# クライアントを初期化する
client = weave.init("your-project-name")

# calls を取得する
calls = client.get_calls(filter=...)

TypeScript API を使用して calls を取得するには、client.getCalls メソッドを使用します。

import * as weave from 'weave'

// クライアントを初期化する
const client = await weave.init('intro-example')

// calls を取得する
const calls = await client.getCalls(filter=...)

最も強力なクエリレイヤーは Service API にあります。Service API を使用して calls を取得するには、/calls/stream_query エンドポイントにリクエストを送信します。

curl -L 'https://trace.wandb.ai/calls/stream_query' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-H 'Accept: application/json' \
-d '{
"project_id": "string",
"filter": {
    "op_names": [
        "string"
    ],
    "input_refs": [
        "string"
    ],
    "output_refs": [
        "string"
    ],
    "parent_ids": [
        "string"
    ],
    "trace_ids": [
        "string"
    ],
    "call_ids": [
        "string"
    ],
    "trace_roots_only": true,
    "wb_user_ids": [
        "string"
    ],
    "wb_run_ids": [
        "string"
    ]
},
"limit": 100,
"offset": 0,
"sort_by": [
    {
    "field": "string",
    "direction": "asc"
    }
],
"query": {
    "$expr": {}
},
"include_costs": true,
"include_feedback": true,
"columns": [
    "string"
],
"expand_columns": [
    "string"
]
}'

call のプロパティとフィールドの詳細については、Call スキーマリファレンスを参照してください。

callメトリクスをエクスポート

Weave Service API の POST /calls/stats エンドポイントを使用すると、Call データ自体を取得せずに、Calls に関するメトリクスを取得できます。これにより、レイテンシやコストなど、Calls に関する情報をすばやく効率的に取得し、合計、平均、最小、最大、件数で集計できます。たとえば、次のようなメトリクスを取得できます。

トークン使用量の合計
平均レイテンシ
使用トークン数の最大値
総コスト
入力トークン数の最小値

このエンドポイントには複数のフィルターオプションがあり、指定した期間内に実行された Calls や、次のようなその他のプロパティで対象を絞り込めます。

Op 名
Trace ID
Thread ID
User ID

次の例は、web_app という名前の Op から生成された Calls を 2 日間にわたって取得する方法を示しています。

import requests
import json
import os

url = "https://trace.wandb.ai/calls/stats"

payload = {
    "project_id": "<your-team-name/your-project-name>",
    "start": "2026-03-01T00:00:00Z",
# バケットのサイズを秒単位で指定します。
    "granularity": 86400,
    "filter": {
        "trace_roots_only": True,
        "op_names": ["web_app"]
    },
# メトリクスとその集計関数を指定します
    "usage_metrics": [
        {"metric": "total_tokens", "aggregations": ["sum"]},
        {"metric": "total_cost", "aggregations": ["sum"]}
    ],
    "call_metrics": [
        {"metric": "call_count", "aggregations": ["sum"]},
        {"metric": "error_count", "aggregations": ["sum"]},
        {"metric": "latency_ms", "aggregations": ["avg", "min", "max"], "percentiles": [50, 95, 99]}
    ]
}

API_KEY = os.getenv("WANDB_API_KEY")

response = requests.post(url, json=payload, auth=("api", API_KEY))

print(json.dumps(response.json(), indent=2))

const url = "https://trace.wandb.ai/calls/stats";

const payload = {
  project_id: "<your-team-name/your-project-name>",
  start: "2026-03-01T00:00:00Z",
// バケットのサイズを秒単位で指定します。
  granularity: 86400,
  filter: {
    trace_roots_only: true,
    op_names: ["web_app"],
  },
// メトリクスとその集計関数を指定します
  usage_metrics: [
    { metric: "total_tokens", aggregations: ["sum"] },
    { metric: "total_cost", aggregations: ["sum"] },
  ],
  call_metrics: [
    { metric: "call_count", aggregations: ["sum"] },
    { metric: "error_count", aggregations: ["sum"] },
    { metric: "latency_ms", aggregations: ["avg", "min", "max"], percentiles: [50, 95, 99] },
  ],
};

const API_KEY = process.env.WANDB_API_KEY!;

const response = await fetch(url, {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    Authorization: "Basic " + btoa(`api:${API_KEY}`),
  },
  body: JSON.stringify(payload),
});

const data = await response.json();
console.log(JSON.stringify(data, null, 2));

このリクエストでは、メトリクスをどのように集計するかも指定します。メトリクスは sum、count、avg、min、max、count で集計できます。このエンドポイントは JSON オブジェクトを返します。次のレスポンス例は 2 日分のメトリクスを示しています。各日 (bucket) は、usage_buckets 配列と call_buckets 配列内でそれぞれ独立したオブジェクトに分かれています。各配列では、異なる方法でメトリクスがグループ化されます。

usage_buckets: 使用されたモデルごとに、その日の Call メトリクスをグループ化します。
call_buckets: 使用されたモデルに関係なく、その日の Call メトリクスをグループ化します。

bucket サイズを変更するには、リクエスト内の granularity フィールド (秒単位) を設定します。

{
  "start": "2026-03-03T00:00:00Z",
  "end": "2026-03-04T21:34:39.746539Z",
  "granularity": 86400,
  "timezone": "UTC",
  "usage_buckets": [
    {
      "timestamp": "2026-03-03T00:00:00",
      "model": "gpt-4o-2024-08-06",
      "sum_total_tokens": 498.0,
      "sum_input_tokens": 219.0,
      "sum_output_tokens": 279.0,
      "count": 5,
      "sum_total_cost": 0.0033374999156876584
    },
    {
      "timestamp": "2026-03-03T00:00:00",
      "model": "gpt-5-2025-08-07",
      "sum_total_tokens": 0.0,
      "sum_input_tokens": 0.0,
      "sum_output_tokens": 0.0,
      "count": 0,
      "sum_total_cost": 0.0
    },
    {
      "timestamp": "2026-03-04T00:00:00",
      "model": "gpt-4o-2024-08-06",
      "sum_total_tokens": 58.0,
      "sum_input_tokens": 27.0,
      "sum_output_tokens": 31.0,
      "count": 1,
      "sum_total_cost": 0.0003774999904635479
    },
    {
      "timestamp": "2026-03-04T00:00:00",
      "model": "gpt-5-2025-08-07",
      "sum_total_tokens": 427.0,
      "sum_input_tokens": 26.0,
      "sum_output_tokens": 401.0,
      "count": 1,
      "sum_total_cost": 0.00404249989787786
    }
  ],
  "call_buckets": [
    {
      "timestamp": "2026-03-03T00:00:00",
      "sum_call_count": 6,
      "sum_error_count": 1,
      "avg_latency_ms": 1505.6666666666667,
      "min_latency_ms": 525,
      "max_latency_ms": 2524,
      "p50_latency_ms": 1534.0,
      "p95_latency_ms": 2328.5,
      "p99_latency_ms": 2484.9000000000005,
      "count": 6
    },
    {
      "timestamp": "2026-03-04T00:00:00",
      "sum_call_count": 2,
      "sum_error_count": 0,
      "avg_latency_ms": 3645.0,
      "min_latency_ms": 1739,
      "max_latency_ms": 5551,
      "p50_latency_ms": 3645.0,
      "p95_latency_ms": 5360.4,
      "p99_latency_ms": 5512.88,
      "count": 2
    }
  ]
}

メトリクスをクエリできる期間は最大31日間です。詳細と利用可能なオプションについては、Service APIリファレンスを参照してください。

スタートガイド

ガイド

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