记录到SQLite

llm 默认将所有提示和响应记录到 SQLite 数据库中。

你可以使用llm logs path命令找到该数据库的位置：

llm logs path

在我的Mac上输出：

/Users/simon/Library/Application Support/io.datasette.llm/logs.db

这将在其他操作系统中有所不同。

为了避免记录单个提示，可以向命令传递 --no-log 或 -n：

llm 'Ten names for cheesecakes' -n

默认关闭日志记录：

llm logs off

如果您已关闭日志记录，您仍然可以通过添加 --log 来记录单个提示和响应：

llm 'Five ambitious names for a pet pterodactyl' --log

要再次默认开启日志记录：

llm logs on

要查看日志数据库的状态，请运行以下命令：

llm logs status

示例输出：

Logging is ON for all prompts
Found log database at /Users/simon/Library/Application Support/io.datasette.llm/logs.db
Number of conversations logged: 33
Number of responses logged:     48
Database file size:             19.96MB

查看日志

您可以使用llm logs命令查看日志：

llm logs

这将输出最近记录的三项内容，以Markdown格式显示，包括提示和响应，并使用Markdown进行格式化。

要仅获取最近的提示响应作为纯文本，请添加 -r/--response：

llm logs -r

使用 -x/--extract 从选定的日志条目中提取并返回第一个围栏代码块：

llm logs --extract

或者 --xl/--extract-last 用于最后一个围栏代码块：

llm logs --extract-last

添加 --json 以获取 JSON 格式的日志消息：

llm logs --json

添加 -n 10 以查看最近的十个项目：

llm logs -n 10

或者 -n 0 查看所有曾经记录的内容：

llm logs -n 0

你可以使用-t/--truncate选项来截断提示和响应的显示。这可以帮助使JSON输出更易读：

llm logs -n 1 -t --json

示例输出：

[
  {
    "id": "01jm8ec74wxsdatyn5pq1fp0s5",
    "model": "anthropic/claude-3-haiku-20240307",
    "prompt": "hi",
    "system": null,
    "prompt_json": null,
    "response": "Hello! How can I assist you today?",
    "conversation_id": "01jm8ec74taftdgj2t4zra9z0j",
    "duration_ms": 560,
    "datetime_utc": "2025-02-16T22:34:30.374882+00:00",
    "input_tokens": 8,
    "output_tokens": 12,
    "token_details": null,
    "conversation_name": "hi",
    "conversation_model": "anthropic/claude-3-haiku-20240307",
    "attachments": []
  }
]

-s/–short 模式

使用 -s/--short 查看缩短的 YAML 日志，其中包含截断的提示且没有响应：

llm logs -n 2 --short

示例输出：

- model: deepseek-reasoner
  datetime: '2025-02-02T06:39:53'
  conversation: 01jk2pk05xq3d0vgk0202zrsg1
  prompt:  H01 There are five huts. H02 The Scotsman lives in the purple hut. H03 The Welshman owns the parrot. H04 Kombucha is...
- model: o3-mini
  datetime: '2025-02-02T19:03:05'
  conversation: 01jk40qkxetedzpf1zd8k9bgww
  system: Formatting re-enabled. Write a detailed README with extensive usage examples.
  prompt: <documents> <document index="1"> <source>./Cargo.toml</source> <document_content> [package] name = "py-limbo" version...

包含 -u/--usage 以包含令牌使用信息：

llm logs -n 1 --short --usage

示例输出：

- model: o3-mini
  datetime: '2025-02-16T23:00:56'
  conversation: 01jm8fxxnef92n1663c6ays8xt
  system: Produce Python code that demonstrates every possible usage of yaml.dump
    with all of the arguments it can take, especi...
  prompt: <documents> <document index="1"> <source>./setup.py</source> <document_content>
    NAME = 'PyYAML' VERSION = '7.0.0.dev0...
  usage:
    input: 74793
    output: 3550
    details:
      completion_tokens_details:
        reasoning_tokens: 2240

对话日志

要查看您与模型最近的对话的日志，请使用-c：

llm logs -c

要根据对话ID查看特定对话的日志，请使用 --cid ID 或 --conversation ID：

llm logs --cid 01h82n0q9crqtnzmf13gkyxawg

搜索日志

您可以在prompt或response列中搜索日志中的搜索词。

llm logs -q 'cheesecake'

最相关的术语将显示在输出的底部。

按模型过滤

你可以使用-m/--model来过滤特定模型（或模型别名）的日志：

llm logs -m chatgpt

使用Datasette浏览日志

你也可以使用Datasette来浏览你的日志，如下所示：

datasette "$(llm logs path)"

SQL 模式

以下是logs.db数据库使用的SQL模式：

CREATE TABLE [conversations] (
  [id] TEXT PRIMARY KEY,
  [name] TEXT,
  [model] TEXT
);
CREATE TABLE [responses] (
  [id] TEXT PRIMARY KEY,
  [model] TEXT,
  [prompt] TEXT,
  [system] TEXT,
  [prompt_json] TEXT,
  [options_json] TEXT,
  [response] TEXT,
  [response_json] TEXT,
  [conversation_id] TEXT REFERENCES [conversations]([id]),
  [duration_ms] INTEGER,
  [datetime_utc] TEXT,
  [input_tokens] INTEGER,
  [output_tokens] INTEGER,
  [token_details] TEXT
);
CREATE VIRTUAL TABLE [responses_fts] USING FTS5 (
  [prompt],
  [response],
  content=[responses]
);
CREATE TABLE [attachments] (
  [id] TEXT PRIMARY KEY,
  [type] TEXT,
  [path] TEXT,
  [url] TEXT,
  [content] BLOB
);
CREATE TABLE [prompt_attachments] (
  [response_id] TEXT REFERENCES [responses]([id]),
  [attachment_id] TEXT REFERENCES [attachments]([id]),
  [order] INTEGER,
  PRIMARY KEY ([response_id],
  [attachment_id])
);

responses_fts 配置了针对 responses 表中的 prompt 和 response 列的 SQLite 全文搜索。