orq.* são atributos de span do OpenTelemetry emitidos pelo Toqan Router em cada span de trace. Eles aparecem no painel Traces, nos payloads de webhooks de LLM e nas exportações de traces. Os atributos principais aparecem em todos os spans; os atributos das seções Recursos invocados, Evaluators e Roteamento aparecem somente quando o recurso correspondente estava ativo.
Referência rápida
Tipo de span
Classifica o tipo de trabalho que um span representa. Useorq.span_type para filtrar spans por tipo de operação na visualização Traces ou nos payloads de webhooks de LLM.
Valores comuns:
Modelo
Campos padrão relacionados:
gen_ai.request.model: modelo solicitado por quem fez a chamadagen_ai.response.model: modelo que de fato foi executado; use-o para obter o nome legível do modelo, pois ele reflete o modelo real após qualquer roteamento ou fallback
Custo e faturamento
Estes atributos aparecem no painel Economics, na lista de traces e nos payloads de webhooks de LLM.As contagens de tokens ficam em
gen_ai.usage.*, e não em orq.*. Consulte Uso de tokens abaixo.Uso de tokens
As contagens de tokens seguem a convençãogen_ai.usage.* do OpenTelemetry. Os detalhamentos só estão presentes quando o provedor os informa.
As contagens em cache e gravadas no cache são subconjuntos de
gen_ai.usage.input_tokens. O custo delas é informado separadamente em orq.billing.cache_read_cost e orq.billing.cache_write_cost. Consulte Prompt caching para ver como elas aparecem em cada API.
Escopo do tenant
Define o escopo de um trace em relação à organização, ao workspace e à superfície de produto.
Filtre traces por projeto ou atribua custos a uma Identity.
Recursos invocados
Vincula um trace aos recursos do Toqan Router que atenderam à solicitação.
Use-os para responder: qual deployment, prompt, base de conhecimento, programação ou workflow gerou este trace? Para identificar qual execução de agente gerou este trace, use
orq.agent_execution_id.
Agrupamento por conversa e sessão
orq.thread_id agrupa turnos individuais em uma conversa. orq.session_id agrupa solicitações entre conversas para um acompanhamento de sessão mais amplo; quando uma solicitação contém ambos, orq.thread_id determina o agrupamento. Passe orq.thread_id para agrupar turnos relacionados na visualização Threads.
O campo padrão do OTel
gen_ai.conversation.id também é aceito. Quando ambos estão presentes, orq.thread_id tem precedência como identificador principal de thread na interface e nas exportações de traces.Metadados personalizados e atribuição
Contexto arbitrário de chave-valor anexado ao span, como
customer_tier ou feature_flag. Pode ser filtrado na visualização Traces e nas Trace Automations.
Os atributos filtráveis seguem limites de ingestão: valores de string com mais de 512 bytes não são mantidos como atributos filtráveis, e chaves de atributo com mais de 512 bytes são descartadas. São mantidas até 200 chaves de atributo por span; aumente o limite para no máximo 1000 com o atributo
orq.attribute_keys_limit. A seleção é determinística: as chaves com prefixo gen_ai. ou orq. são mantidas primeiro e, depois, as chaves restantes em ordem alfabética. O payload completo do span, incluindo valores que ultrapassam esses limites, continua disponível nos detalhes do span.Regras de guardrail e regras de roteamento
Estes atributos refletem a aplicação de regras estáticas: qual regra de roteamento ou guardrail correspondeu a esta solicitação. Para a seleção dinâmica de modelos (fallback, Smart Router, load balancer), consulte Roteamento, fallback e seleção de modelos.
Use-os para depurar por que uma solicitação foi bloqueada ou roteada por uma regra.
Evaluators
Em spans de Evaluator e Guardrail:
Os resultados de pontuação, aprovação e reprovação também aparecem nos atributos padrão
gen_ai.evaluation.*.
gen_ai.evaluation.explanation contém o raciocínio em texto livre. Explicações com mais de 512 bytes aparecem encurtadas com reticências em visualizações de lista e tooltips; o texto completo permanece nos detalhes do span. Filtros por substring não são oferecidos para este atributo.
Roteamento, fallback e seleção de modelos
Estes atributos refletem a seleção dinâmica de modelos em tempo de execução: qual modelo foi de fato escolhido e por que ele diferiu do solicitado. Para a aplicação de regras estáticas, consulte Regras de guardrail e regras de roteamento.
Use-os para explicar diferenças de custo e picos de latência quando o roteamento alterou o modelo.
Origem do framework
Use-o para distinguir os traces emitidos diretamente pelo Toqan Router daqueles gerados por um framework externo.
MCP
Em spans de ferramentas MCP (span.tool com gen_ai.tool.type = "mcp"):
Chamadas de ferramentas
Em spansspan.tool:
Em spans gerenciados pela plataforma,
gen_ai.tool.call.arguments e gen_ai.tool.call.result são capturados por padrão, com a ocultação de segredos e as regras de mascaramento de Data Compliance aplicadas antes do armazenamento. Clientes instrumentados externamente não são abrangidos: o mascaramento só é executado em spans que contêm o atributo orq.masking_options, definido pelos componentes da plataforma, portanto os valores exportados por OTLP são armazenados como foram recebidos. Mascare os dados sensíveis antes da exportação.Exemplo de webhook
Um payload típico de webhook de LLM inclui estes atributos no blocodata.attributes: