建立长期行为基线
不凭一次结果替渠道盖章。持续记录每个模型的可用性、响应质量与行为特征,形成可以比较的历史。
AI 上游渠道持续监控
一次正常,不代表持续可靠。LinkyMonitor 对比每次请求、响应与历史基线,让渠道变化及时可见。
过去 24 小时 · 288 次主动探测
从状态到判断
LinkyMonitor 把已知请求、真实响应和历史基线放在一起比较,发现缓存、重放、参数过滤、 模型替换或 Token 异常等值得调查的行为。
不凭一次结果替渠道盖章。持续记录每个模型的可用性、响应质量与行为特征,形成可以比较的历史。
当渠道声明的资源类型与近期响应特征不一致,或使用过程中发生切换,及时标出值得复核的变化。
最近一次恢复正常,不代表过去的问题没有发生。按渠道和模型保留异常频次、趋势与上下文。
Multi-model Monitoring
LinkyMonitor 面向 OpenAI、Claude、Gemini 等模型建立长期行为基线,集中呈现资源特征、 Token 用量与请求行为的变化。
结果展示的是行为线索和异常变化,不是对渠道身份、纯度或未来表现的认证。
CCMaxKiro 特征稳定高出 3.2×未见异常出现活动关闭仍然出现99.9%99.9%Probe Evidence
请求、响应、Usage、网络过程和历史基线被组织在同一条变化记录中。你看到的不只是一个异常标签, 还包括变化从什么时候开始、持续了多久,以及前后表现有什么不同。
一种产品,两种交付方式
SaaS 和私有化使用同一套判断能力。区别只在运行环境、数据与凭据归属。
LinkyMonitor Cloud
无需部署,开放试用后即可创建渠道和模型监控。适合快速验证与集中管理多个工作空间。
LinkyMonitor Self-hosted
首个 Release 发布后提供容器化部署。现在留下邮箱,SaaS 开放试用或私有化下载时第一时间通知你。
Decide with evidence