Analytics

La sección de Analytics agrega lo que hacen todas tus automatizaciones: cuánto corren, qué tan seguido tienen éxito y cuánto cuestan. Es el lugar a mirar antes de que tus usuarios te avisen que algo se rompió.

Qué encuentras

• Ejecuciones — volumen de corridas en el tiempo, por flow, en todos los canales (editor, chat, WhatsApp, API, apps).
• Tasa de éxito — ejecuciones completadas vs fallidas; una tasa cayendo es tu señal de incidente más temprana.
• Consumo de créditos — a dónde va el dinero: qué flows y agentes queman más créditos, y la tendencia.
• Desglose por flow — ordena por costo o fallas para encontrar los outliers.

Léelo como operador

1. Mira primero la tasa de éxito. Los cambios de volumen son negocio; los cambios de fallas son incidentes.
2. Persigue los flows caros. Un ajuste de prompt o un modelo más pequeño en un flow caliente suele recortar gasto más que cualquier otra cosa. El nodo LLM permite cambiar modelo por nodo.
3. Correlaciona con cambios. Los picos de costo o fallas suelen coincidir con una edición del flow — el historial de Versions del editor te dice qué cambió y permite revertir.

De la métrica a la causa raíz

Analytics te dice qué flow se porta mal; el lienzo te dice por qué:

• Cada nodo muestra contadores de Runs / Success Rate en su card.
• La Console del nodo tiene las entradas, salidas y errores exactos de ejecuciones recientes — incluyendo el Function Calling Process de las llamadas a herramientas.
• El historial de procesos del editor (ícono de reloj) lista ejecuciones completas pasadas.

Quién puede verlo

En organizaciones, Analytics requiere el permiso view_analytics — así das visibilidad a finanzas y ops sin derechos de edición.