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04 | 工作日夜間與周末 
：低頻兜底

0 0,监控眼4,8,20 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh

工作日的夜間和清晨 ，在 9 點到 11 點 45 分、使用上

01 | 定時任務的整體設計

先看完整的 crontab配置 ：

$ crontab -l# 工作日
：09:00–11:45	
、容量規劃
，监控眼區別隻在於觸發頻率不同，使用上每 4 小時0 0,量装4,8,20 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh# 周末全天：每 4 小時0 */4 * * 0,6 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh# 每周一 08:01 額外執行一次1 8 * * 1 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh

所有任務都指向同一個腳本 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh ，刻意錯開整點。监控眼這兩個時間點比較特殊：12 點是使用上午休邊界
，下麵把這份配置拆開講講 。量装腳本負責采集當前時間點的监控眼 LLM 調用數據。

02 | 工作日：白天加密采樣

工作日的使用上白天是 LLM 使用的高峰期，調用量通常很低，量装周期性采集使用數據。监控眼單獨記錄這兩個時刻的使用上數據，0 點、量装後續無論是做成本分析 、

這樣密集的采樣
，關鍵節點單獨記錄
。*/15表示“每 15 分鍾”
，每 15 分鍾執行一次腳本  。而不是 0 8，有了這些數據
，18 點是下班前後。沒必要保持 15 分鍾一次的頻率。看起來也是非常焦慮啊
。不會出現觀測盲區 。不然有時候不小心提早就用超了，筆者很快遇到了一個新問題：模型到底被用了多少次？每天的高峰時段是什麽時候 ？周末是不是真的沒人調用
？如果對這些數據一無所知，14 點到 17 點 45 分這兩個時間段內，都有了可靠的依據 。低頻采樣足夠反映趨勢
，08:00，和AI一起成長~

排查異常 ，換來了對 LLM 使用量全天候、可前端如果因為沒及時采樣到而一直顯示0%，1-5限定為工作日 。可以清晰還原白天的工作節奏——比如上午 10 點是不是比下午 3 點調用更頻繁，筆者為 LLM 使用量加了一層可觀測性，

於是，注意這裏用的是 1 8，更談不上為後續擴容做規劃。

05 | 每周一的額外校準

1 8 * * 1 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh

每周一早上 8 點 01 分額外執行一次 。分時段的清晰觀測 。

周末的情況類似：

0 */4 * * 0,6 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh

0,6表示周六和周日，

小結

整套定時任務的核心思路是
 ：高峰時段加密采樣  ，通過 crontab的靈活配置，又不會給係統帶來太大負擔。這樣既能覆蓋關鍵時段
，就談不上優化成本  、低穀時段低頻兜底 ，保證可以及時捕捉到重置額度的關鍵信息 。

*/15 9-11,14-17 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh

這段配置的含義是：周一至周五，還是排查異常調用，期待著能趕在重置時刻第一時間就恢複滿血狀態，00:00、筆者用極小的係統開銷 ，可測試發現原本整8點采樣的結果還是未重置的狀態 ，有助於觀察“午休是否真的沒人用模型”以及“下班後是否還有零散調用”
。

03 | 工作日  ：午間與傍晚定點記錄

0 12,18 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh

中午 12 點和傍晚 18 點各執行一次。所以采樣頻率最高 。14:00–17:45，做法很簡單——用 Linux 自帶的 crontab定時任務，18:00 各執行一次0 12,18 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh# 工作日夜間 ：20:00
、*/4表示每 4 小時一次。同時避免無意義的重複執行
。

關注我，9-11,14-17用逗號並列了兩個小時段，保證全天 24 小時都有數據落點，午休前後有沒有明顯回落。這裏改為每 4 小時一次，覆蓋 20 點、所以這裏專門加了這條一分鍾的offset ，每 15 分鍾*/15 9-11,14-17 * * 1-5 /home/alfred/scripts/llm_usage.sh# 工作日  ：12:00、周末整體調用量偏低 ，

在把大模型接入日常工作流之後，這樣做的目的是筆者這裏的LLM是每周8點重置額度 ，4 點和 8 點四個時間點，04:00、