系列：《LLM技术全景：从Token到部署》工程实践篇第6篇承接：第37篇《大模型服务化架构》｜ 预告：第39篇《本地部署实战（一）：Ollama/LM Studio快速入门》摘要核心问题：服务跑起来只是第一天的事。上线之后，成本为何突然翻倍？模型更新后效果为何悄悄回归？线上幻觉率怎么量化？——没有监控体系，这些问题的答案只有"用户投诉"。主要贡献：给出 LLMOps 的完整实践框架——可观测性三支柱（指标/日志/Trace）、在线评估闭环、成本与延迟监控、版本管理与回滚。阅读收获：理解 LLM 监控与传统 APM 的本质差异：输出非确定、质量难量化、成本与 Token 强绑定；掌握"日志采样 → 离线评估 → 回归检测 → 回滚"的在线评估闭环；拿到一套可落地的监控指标表与告警阈值参考。一、背景与动机第 37 篇我们把服务化四支柱（网关、缓存、队列、计量）搭好，系统已经"能跑、能省钱、能计费"。但生产环境的真正考验在第