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signoz 2小时前 · 2026-09-16 17:31:18 · 1 阅读

OpenAI Codex 使用 OpenTelemetry 实现可观测性与监控

OpenAI Codex 是一款基于 AI 的编程助手,旨在通过自然语言交互协助开发者编写、理解和调试代码。它能将自然语言转化为代码,并支持多种编程语言。

本指南将带你使用 OpenTelemetry 为 OpenAI Codex 配置可观测性与监控,并将追踪和日志数据导出到 SigNoz。通过这一集成,你可以查看并跟踪 Codex AI 编程助手使用过程中的各项指标。

先决条件

  • 拥有一个激活了数据摄入密钥的 SigNoz Cloud 账户,或一个< a href="https://signoz.io/docs/install/self-host/">自托管的 SigNoz 实例
  • ChatGPT Plus、Pro、Business、Edu 或 Enterprise 订阅,或者 OpenAI API 密钥(可从 OpenAI 平台 获取)
  • 网络访问权限,以便将遥测数据发送至 SigNoz 并向 OpenAI 发起 API 调用

监控 Codex

第一步:设置 Codex

有关在你的环境中快速上手 Codex 的更多信息,请参阅 Codex 快速入门指南

IDE 扩展 命令行界面

为你的 IDE 安装 Codex 扩展:

安装完成后,Codex 扩展将出现在侧边栏中,与其他扩展并列。它可能位于折叠区域中,你可以根据自己的喜好将 Codex 面板移至编辑器右侧。

使用 ChatGPT 账户或 API 密钥登录即可开始使用。

Codex 默认以 Agent 模式启动,该模式允许它读取文件、运行命令并在你的项目目录中写入更改。

由于 Codex 可能会修改你的代码库,建议在每个任务前后创建 Git 检查点,以便在需要时轻松回退更改。

Codex 命令行界面支持 macOS、Windows 和 Linux。

使用你偏好的包管理器进行安装:

npm Homebrew

使用 npm 安装:

Copy
npm install -g @openai/codex

也可以用 Homebrew 安装:

Copy
brew install codex

在终端里运行 codex 即可开始使用,系统会提示你用 ChatGPT 账号或 API key 登录。

认证完成后,就可以让 Codex 在当前目录下执行任务了。

Codex 可以修改你的代码库,因此建议在每次任务前后创建 Git 检查点,方便需要时回滚更改。

第 2 步:启用 OpenTelemetry (OTel) 导出以追踪 Codex 运行

关于 Codex 遥测配置的更多信息,请参考 Codex 可观测性指南

Codex 的配置文件位于 ~/.codex/config.toml

~/.codex/config.toml 末尾追加以下内容:

~/.codex/config.toml
[otel]
log_user_prompt = true
exporter = { otlp-grpc = {
  endpoint = "https://ingest.<region>.signoz.cloud:443",
  headers = { "signoz-ingestion-key" = "<your-ingestion-key>" }
}}
Info

使用自托管 SigNoz?大部分步骤是一样的。只需按 Cloud → Self-Hosted 文档更新 endpoint,并移除 ingestion key 的 header 即可。

在 SigNoz 中查看 Traces 和日志

现在你的 Codex 使用情况会自动向 SigNoz 发送 traces 和日志。

你可以在 SigNoz Cloud 的 traces 标签页下查看 traces:

Codex Trace View
Codex Trace View

在 SigNoz 中点击某个 trace,可以看到它的详细信息,包括所有关联的 span,以及各自的事件和属性。

Codex 详细 Trace 视图
Codex 详细 Trace 视图

你应该能在 SigNoz Cloud 的日志页签下查看日志:

Codex 日志视图
Codex 日志视图

在 SigNoz 中点击任意一条日志,可以看到该日志的详细信息,包括各项属性:

Codex 详细日志视图
Codex 详细日志视图

故障排查

如果未看到遥测数据,请按以下步骤排查:

  1. 检查网络连接 — 确认应用能够访问 SigNoz Cloud 端点
  2. 验证采集密钥 — 确认 SigNoz 采集密钥(ingestion key)输入正确
  3. 等待数据同步 — OpenTelemetry 会先批量处理数据再发送,API 调用后请等待 10 至 30 秒
  4. 尝试控制台导出器 — 在本地启用 console exporter,以确认应用正在生成遥测数据,然后再检查是否成功发送至 SigNoz

后续步骤

你也可以查看我们为 Codex 定制的仪表盘。该仪表盘提供了针对性的可视化图表,用于监控应用中的 Codex 使用量。内置了针对 LLM 使用场景的预设图表,并附带快速上手的导入说明。

Codex 仪表盘
Codex 仪表盘模板

配置 OpenTelemetry Collector(可选)

什么是 OpenTelemetry Collector?

可以把 OTel Collector 看作应用和 SigNoz 之间的中介。应用不再直接把数据发给 SigNoz,而是先统一发给 Collector,再由它转发出去。

为什么要用它?

  • 清洗数据 — 过滤掉无关紧要的噪声追踪,或在数据离开服务器前移除敏感信息。
  • 降低应用负担 — 将批量处理、重试和压缩交给 Collector 执行,而不是在你的应用代码中实现。
  • 自动补充上下文 — Collector 可以自动为数据打标签,标明数据来自哪个 Kubernetes pod 或云区域。
  • 提升灵活性 — 若以后需要向多个后端发送数据,通过 Collector 轻松实现,无需修改应用代码。

请参阅 从直接导出切换到 Collector,获取将现有配置转换为此架构的分步指南。

更多详情参见 为什么使用 OpenTelemetry Collector? 以及 Collector 配置指南

相关集成

使用相同的 OpenTelemetry 管道,为其他正在运行的 AI 代理和助手添加监控:

  • 基于 OpenTelemetry 的 E2B sandbox 监控 - 追踪 agent 运行代码的 sandbox,从创建到销毁的全过程
  • 浏览所有 LLM 可观测性集成,为你的其余技术栈添加监控。

    原始来源: signoz

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