Vercel 針對其 AI 基礎建設推出「AI Gateway 生產環境指標」(AI Gateway production index)。此功能旨在幫助開發者在生產環境中,更精準地監控、索引與分析 LLM 的調用數據(如延遲、成本與錯誤率)。透過此指標,團隊能有效評估不同 AI 網關與模型的實際表現,進而優化 Serverless 環境下的 AI 應用效能。
Vercel 宣布在其命令列工具(Vercel CLI)中新增可觀測性指標查詢功能。開發者無需打開 Vercel 網頁控制台,即可直接在終端機中快速檢索專案的效能數據、伺服器端函式(Serverless Functions)執行狀況及錯誤率等關鍵指標。這項更新大幅提升了開發者的除錯效率與工作流流暢度,讓系統監控與終端機操作更緊密結合。
Vercel 於 Changelog 宣布其 AI Gateway 服務已全面支援 OpenAI 的 GPT 5.5 模型。開發者現在可以透過 Vercel 的統一 API 介面輕鬆調用 GPT 5.5,並享有邊緣快取、速率限制、自動重試以及即時監控等功能。這項更新將大幅降低開發者在構建基於 GPT 5.5 應用時的基礎設施管理成本與延遲。
本文介紹 AI 新創公司 Zo Computer 如何利用 Vercel 平台與 AI SDK 解決 LLM 不穩定與延遲問題。他們透過部署 Edge Functions 實現低延遲串流、建立多模型備援(Fallback)與自動重試機制,並結合完善的遙測(Telemetry)監控,最終將系統可靠性顯著提升 20 倍,為 AI 應用開發者提供極佳的架構實踐範例。
Vercel 宣布推出「異常警報配置(Anomaly alert configuration)」功能。開發者現在可以針對專案的流量、伺服器錯誤率、延遲或帳單等指標設定自訂警報閾值。當系統偵測到異常活動(如遭遇 DDoS 攻擊或無伺服器函式無限循環)時,會立即發送通知,協助團隊快速應對並避免非預期的帳單超支。
Vercel 宣布在其觀測性工具(Vercel Observability)中,新增對工作流(Workflow)數據的查詢與視覺化支援。開發者現在可以直接在控制台中追蹤多步驟工作流的執行狀態、步驟耗時與錯誤。這項更新大幅簡化了基於 Vercel Workflows 構建的非同步任務與 AI Agent 應用的除錯與效能優化流程。
Vercel 官方宣布取消「Observability Plus」的基礎費用(Base fee)。過去開發者啟用此進階可觀測性功能需支付固定底費,調整後將免除此項收費。這項改變大幅降低了團隊在 Vercel 上進行應用程式效能監控、日誌分析與追蹤的成本門檻,讓中小型專案也能輕鬆導入進階觀測工具。
Vercel 宣布推出全新設計的 Runtime Logs(執行期日誌)搜尋與篩選功能。此更新優化了日誌查詢的介面與互動體驗,讓開發者能更快速地過濾特定路徑、狀態碼或關鍵字,大幅縮短在 Serverless 或 Edge 環境下的除錯與排障時間。
Vercel 宣布優化執行階段日誌(Runtime Logs)的串流匯出功能。此更新顯著降低了將日誌傳輸至第三方監控平台(如 Datadog、Axiom 等)的延遲,並提升了高負載環境下的傳輸穩定性。這對於需要即時監控 Serverless 函式、Edge 函式以及 LLM 串流回應的開發者來說,能大幅提升排錯與觀測效率。
Vercel 宣布其 AI Gateway 現已支援即時模型效能指標(Live model performance metrics)。開發者現在可以直接透過 Gateway 追蹤各個 AI 模型的延遲、Token 消耗、錯誤率及成本等關鍵數據。這項更新大幅提升了生產環境中 AI 應用的可觀測性,便於進行效能調優與故障排除。
Vercel 宣布其 Observability 工具新增匯出功能,開發者可將查詢結果一鍵下載為 CSV 或 JSON 格式。此更新提升了數據處理彈性,便於將監控數據導入 Excel、BI 工具或自訂腳本中進行深度分析、共享或存檔。
Vercel 宣布為其 Log Drains 功能引入「進階抽樣規則」(Advanced Sampling Rules)。開發者現在可以更細緻地控制哪些日誌需要被導出到第三方監控平台(如 Datadog 或 Axiom)。透過自訂過濾與抽樣邏輯,不僅能減少不必要的日誌雜訊,還能顯著降低因日誌量過大產生的第三方服務費用,達到成本優化的效果。
Vercel 宣布其「Agent investigations(Agent 調查)」功能現已正式包含在 Observability Plus 方案中。此功能旨在幫助開發者深入分析、追蹤與除錯其部署在 Vercel 上的 AI Agent 與 LLM 應用行為。透過此整合,開發團隊無需額外付費即可在現有的 Observability Plus 訂閱中享有更全面的 AI 觀測能力。
Vercel 於 Changelog 宣布,其可觀測性(Observability)工具現在正式支援重定向(Redirects)與重寫(Rewrites)的數據監控。開發者現在可以直接在 Vercel 控制台中追蹤、分析並除錯這些路由行為,進一步提升網站效能監控與問題排查的效率。這對於頻繁使用複雜路由配置的 Next.js 與 Vercel 用戶是一大便利。
Vercel 宣布為其 Vercel Agent 引入全新的「AI 診斷(AI investigations)」功能。當應用程式出現部署失敗、運行時錯誤或效能異常時,該 Agent 能自動深入分析系統日誌與程式碼庫,快速找出問題根源。這項更新大幅縮短了開發者的除錯時間,並能直接生成具體的修復建議,提升運維效率。
Vercel 宣布「Agent Investigations」正式進入公開測試(Public Beta)。這項新功能旨在利用 AI 代理(AI Agents)技術,自動化分析應用程式的錯誤日誌、效能瓶頸與部署歷史。開發者無需手動比對大量數據,AI 即可自動追蹤問題根源並提供修復建議,大幅縮短故障排除時間(MTTR)。
Vercel 宣布在 Vercel Marketplace 推出全新的「Trace Drains」功能。此功能允許開發者將 Vercel 部署之應用程式的追蹤數據(Traces),直接且即時地傳送至第三方 APM 與監控服務。透過與市集夥伴的整合,開發者能更輕鬆地監控 Serverless 函式的效能與進行分散式追蹤,大幅提升系統的可觀測性(Observability)。
Vercel 宣布「異常警報(Anomaly Alerts)」功能正式進入公開測試階段。此功能可自動監控專案的關鍵指標(如錯誤率、延遲或流量),並在偵測到不尋常的偏差時即時通知開發團隊。這有助於開發者在用戶受影響前快速發現並解決潛在問題,無需手動設定複雜的靜態閾值。
Vercel 宣布在其 Observability(觀測性)平台中新增機器人驗證數據的查看與查詢功能。開發者現在可以輕鬆分析網站流量中的機器人行為,區分良性爬蟲與潛在的惡意流量。這項更新有助於優化安全策略、調整 WAF 規則,並更精準地掌握真實用戶的訪問數據。
Vercel 於 Observability 觀測功能中新增了對外部 API 請求的查詢支援。開發者現在可以輕鬆追蹤、過濾並分析從 Vercel 部署的應用程式發往第三方服務(如 AI API、資料庫或外部 SaaS)的 HTTP 請求。這項更新有助於快速定位外部依賴造成的效能瓶頸與連線錯誤。
Vercel 宣布其異常警報(Anomaly Alerts)功能進行升級,正式納入「錯誤率飆升(Error Spikes)」偵測。當部署的專案或 Serverless Functions 出現異常的錯誤率激增時,系統將會主動觸發警報。這項更新能幫助開發者在影響範圍擴大前,更快速地發現並定位生產環境中的潛在問題。
Vercel 官方宣布將以全新的「Observability Plus」服務取代現有的舊版監控(legacy Monitoring)功能。這項更新旨在為開發者提供更強大、更整合的應用程式效能與運行狀況觀測能力。現有使用舊版監控的用戶需要留意遷移時程與新版功能的計費與設定調整。
Vercel 宣布推出「Vercel Drains」,這是一項全新的可觀測性(Observability)數據導出功能。開發者現在可以將 Vercel 應用程式的日誌、效能指標(Metrics)和分散式追蹤(Traces)數據,即時且完整地傳輸到任何第三方監控服務(如 Datadog、Axiom)或自訂端點,實現無縫的跨平台監控與分析。
Vercel 宣布擴展其數據匯出(Drains)功能,用戶現在不僅能匯出日誌,還能將 OpenTelemetry Trace、Web Analytics 互動事件以及 Speed Insights(如 Core Web Vitals)等關鍵數據,即時傳送至任何自訂目的地或第三方觀測工具(如 Datadog、Axiom 等)。這項更新讓開發團隊能更輕鬆地集中管理應用程式的效能與用戶行為數據,擺脫單一平台的限制。
Vercel 於 Changelog 宣布,其 Observability Plus 方案現在支援長達 30 天的運行時日誌(Runtime Log)保留。此更新讓開發者與企業團隊能夠更輕鬆地回溯歷史錯誤、分析長期趨勢並滿足合規性需求。過去受限於較短的日誌保存期限,現在升級至 Plus 方案即可享有更完整的可觀測性支援。
Vercel 宣布原生支援 SvelteKit 最新推出的 OpenTelemetry (OTel) spans。這項更新讓部署在 Vercel 上的 SvelteKit 應用,能夠自動將細粒度的效能追蹤數據傳送至 Vercel Monitoring 或第三方觀測平台。開發者無需繁瑣配置,即可深入分析伺服器端渲染(SSR)、API 路由等關鍵環節的效能瓶頸。
本文為 Vercel 的客戶案例研究,探討 AI 數據分析公司 Coxwave 如何利用 Vercel 平台加速其產品開發週期。Coxwave 專注於提供 LLM 應用的使用者行為分析,透過 Vercel 的前端雲端服務與無伺服器架構,他們得以擺脫繁雜的基礎設施維護,專注於優化 AI 分析核心功能,從而大幅縮短產品上市時間並提升團隊協作效率。
Vercel 在其 Observability Plus 服務中推出了改進的指標(metrics)搜尋功能。這項更新旨在讓開發者能更快速、精準地在監控面板中篩選與查詢應用程式的各項效能指標。透過更直覺的搜尋體驗,團隊可以更有效率地進行除錯與系統效能分析。
Vercel 宣布在其 Observability(可觀測性)服務中推出全新的「自訂視覺化(Custom Visualization)」功能。開發者現在可以根據自身專案需求,針對應用程式的效能指標、系統日誌與流量數據,自由自訂圖表的呈現方式。這項更新大幅提升了監控的靈活性,幫助開發團隊更直觀地追蹤關鍵指標,並在系統出現異常時快速進行排查與定位。
Vercel 推出「可分享的 Observability 圖表快照」功能,解決了以往團隊協作時共享監控數據的痛點。開發者現在可以一鍵為特定的效能或錯誤圖表生成快照連結,並能直接分享給團隊成員或外部利益關係人。此功能免去了繁瑣的權限設定,能大幅加速生產環境問題的排查與溝通效率。