1. 使用统计API
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  1. 使用统计API

统计、消耗API

接口信息#

接口路径: http://test-api-dashboard-nxmzpbhj.dataify-dev.com//api/open/serp_use_stat`
请求方法: POST
认证方式: API Key 认证(通过 Header 传递)
接口说明: 获取 SERP(搜索引擎结果页)服务的使用统计数据,支持按小时或按天分组统计

认证方式#

在请求 Header 中添加 API Key:
Authorization: Bearer {your_api_key}

请求参数#

Body 参数(JSON 格式)#

参数名类型必填说明示例
start_timeint64否开始时间戳(秒)1712563200
end_timeint64否结束时间戳(秒)1712649599
enginesarray[int]否搜索引擎ID列表,用于筛选特定引擎的数据[1, 2, 3]
group_bystring是分组方式,可选值:hour(按小时)或 day(按天)"day"

请求示例#

{
  "start_time": 1712563200,
  "end_time": 1712649599,
  "engines": [1, 2, 3],
  "group_by": "day"
}

响应数据#

响应格式#

{
  "code": 200,
  "data": [
    {
      "time_key": "2024-04-08",
      "success_count": 1250,
      "fail_count": 50,
      "total_count": 1300,
      "success_rate": 96.15,
      "avg_response_time": 1250.5,
      "total_amount": 650.25
    },
    {
      "time_key": "2024-04-09",
      "success_count": 1180,
      "fail_count": 20,
      "total_count": 1200,
      "success_rate": 98.33,
      "avg_response_time": 1180.3,
      "total_amount": 600.0
    }
  ],
  "message": "查询成功",
  "timestamp": 1712649600
}

响应字段说明#

字段名类型说明
codeint响应状态码,200 表示成功
dataarray统计数据数组
messagestring响应消息
timestampint64响应时间戳

data 数组元素字段说明#

字段名类型说明
time_keystring时间键,格式根据 group_by 参数决定
- hour: "2024-04-08 14:00:00"
- day: "2024-04-08"
success_countint64成功请求次数(HTTP 状态码 200)
fail_countint64失败请求次数(非 200 状态码或无结果)
total_countint64总请求次数
success_ratefloat64成功率(百分比,保留 2 位小数)
avg_response_timefloat64平均响应时间(毫秒,保留 2 位小数)
total_amountfloat64消耗积分总额(保留 4 位小数)

错误响应#

401 未授权#

{
  "code": 401,
  "data": null,
  "message": "用户验证失败",
  "timestamp": 1712649600
}

400 参数错误#

{
  "code": 400,
  "data": null,
  "message": "参数验证失败:group_by 必须是 hour 或 day",
  "timestamp": 1712649600
}

500 服务器错误#

{
  "code": 500,
  "data": null,
  "message": "数据查询失败",
  "timestamp": 1712649600
}

使用示例#

cURL 示例#

Python 示例#

JavaScript 示例#

注意事项#

1.
时间范围: 如果不传 start_time 和 end_time,将返回所有历史数据
2.
引擎筛选: engines 参数为空时,返回所有搜索引擎的统计数据;传入引擎ID数组可筛选特定引擎
3.
分组方式:
hour: 按小时分组,适合查看短期详细趋势
day: 按天分组,适合查看长期趋势
4.
数据来源: 统计数据来自 ClickHouse 数据库,包含任务执行结果和响应时间
5.
成功率计算: 成功率 = (成功次数 / 总次数) × 100
6.
响应时间: 仅统计成功请求的平均响应时间

业务场景#

使用量监控: 查看每日/每小时的 SERP API 使用情况
成本分析: 统计积分消耗,进行成本控制
性能监控: 监控平均响应时间,发现性能问题
质量分析: 通过成功率判断服务质量
引擎对比: 对比不同搜索引擎的使用效果
修改于 2026-04-15 01:50:30
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