Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
يمكن أن تخرج تكاليف الذكاء الاصطناعي بسرعة عن نطاق السيطرة دون رقابة مناسبة. تقارن هذه المقالة خمس منصات - Prompts.aiو Finout و CAST AI و Holori و Zesty - التي تساعد في إدارة استخدام الرموز المميزة للذكاء الاصطناعي ونفقاتها. تقوم هذه الأدوات بتتبع التكاليف على مستوى دقيق، وتخصيص الميزانيات للفرق أو المشاريع، وأتمتة ضوابط الإنفاق. تشمل الميزات الرئيسية التنبيهات في الوقت الفعلي وإسناد التكلفة التفصيلي والتكامل مع عمليات سير العمل مثل Jira أو Slack. اختر النظام الأساسي المناسب بناءً على أولوياتك، سواء كان ذلك التتبع على مستوى الرمز المميز أو تحسين البنية التحتية أو إدارة التكاليف الآلية.
توفر كل منصة نقاط قوة فريدة وفقًا لاحتياجاتك، بدءًا من التتبع التفصيلي للرموز وحتى التحسين على مستوى البنية التحتية. تابع القراءة للتعمق في ميزاتها وقدراتها.
مقارنة منصات إدارة الرموز بالذكاء الاصطناعي: الميزات وأفضل حالات الاستخدام
يبسط Prompts.ai المهمة المعقدة لتتبع الرمز المميز من خلال نظامه الموحد نظام ائتمان TOKN، والتي تعمل بسلاسة عبر أكثر من 35 طرازًا بالذكاء الاصطناعي. بدلاً من التوفيق بين مقاييس الاستخدام لكل نموذج، تعتمد الفرق على نوع ائتمان واحد يترجم جميع الأنشطة إلى الدولار الأمريكي، مما يضمن إعداد تقارير مالية واضحة ومتسقة. تقوم المنصة بتسجيل التفاعلات بدقة عبر النماذج والمشاريع والمؤسسات ومفاتيح API، مما يوفر تحليلًا تفصيليًا لاستهلاك الموارد.
تربط طبقة FinOps في الوقت الفعلي استخدام الرمز المميز مباشرةً بنتائج الأعمال. تعمل لوحات المعلومات القابلة للتخصيص على تسهيل تحديد دوافع التكلفة، مما يسمح للفرق بمعالجة أوجه القصور دون تأخير. يضمن هذا التتبع الدقيق توزيعًا دقيقًا للتكلفة عبر جميع الفرق والمشاريع.
ال تجميع الرموز تأخذ الميزة تخصيص التكلفة إلى المستوى التالي من خلال تمكين فرق التمويل من توزيع الميزانية المركزية بين الإدارات مع فرض حدود الإنفاق. سواء كان الأمر يتعلق بالتسويق أو دعم العملاء أو تطوير المنتجات، يمكن تخصيص موارد الرموز المشتركة بدقة. تضمن القبعات الصلبة عدم زيادة الإنفاق لفريق واحد، ويحافظ النظام على مسار تدقيق كامل لجميع تفاعلات الذكاء الاصطناعي. وهذا يوفر للفرق المالية والأمنية البيانات التي تحتاجها لمراقبة الاستخدام ومراجعته بفعالية، مما يضمن رقابة مالية صارمة.
باستخدام نموذج الدفع المسبق، يقوم Prompts.ai تلقائيًا بإيقاف معالجة الذكاء الاصطناعي عند استنفاد أرصدة TOKN، مما يلغي مخاطر الرسوم المفاجئة. يضمن نهج الدفع أولاً بأول الالتزام بالميزانيات دون الحاجة إلى تدخل يدوي. منذ البداية، تتمتع الفرق بفهم واضح لأقصى قدر من المخاطر المالية، مما يوفر راحة البال والوضوح المالي.
يعمل Finout على تبسيط تتبع التكاليف عن طريق تحويل وحدات الفواتير إلى رموز عبر الخدمات المختلفة. ينطبق هذا النهج الموحد على AWS Bedrock و Azure OpenAI و GCP Vertex AI، مما يسمح بإجراء مقارنات جنبًا إلى جنب بغض النظر عن المزود. يتم تقسيم التكاليف إلى فئات مثل المدخلات والمخرجات والرموز المتخصصة (على سبيل المثال، الرموز الدفعية أو المخزنة مؤقتًا).
بالنسبة لمقدمي الخدمات الذين لا يدعمون وضع العلامات التفصيلية، يضيف وكيل LLM الخاص بـ Finout بيانات التعريف (مثل الفريق والميزة والبيئة) إلى كل مكالمة API. تربط هذه البيانات الوصفية بيانات الاستخدام ببيانات التكلفة باستخدام معرفات المشروع، مما يتيح الإسناد الدقيق لميزات أو منتجات محددة.
تضمن هذه العملية إطارًا متسقًا ودقيقًا لتخصيص التكلفة.
مع العلامات الافتراضية (vTags)، يستخدم Finout الذكاء الاصطناعي لتخصيص التكاليف للفرق أو وحدات الأعمال أو الميزات - لا يلزم إجراء تغييرات في التعليمات البرمجية أو وكلاء. حتى الموارد غير المميزة يمكن احتسابها، مما يحل تحديًا كبيرًا لفرق التمويل. ال صيغة تكلفة FairShare يضمن توزيع الخصومات بشكل عادل بناءً على الاستخدام الفعلي للموارد.
أبلغ مستخدمو المؤسسات عن تحقيق دقة تصل إلى 98٪ في تخصيص التكاليف، مما عزز تغطيتهم من 80٪ إلى 96٪ مع تحديد النفايات بشكل أسرع بنسبة 90٪. ال تكامل ميجابيل يدمج نفقات الذكاء الاصطناعي متعدد السحابات في عرض واحد موحد، مما يوفر تخصيص التكلفة بنسبة 100٪ ورؤى واضحة لاقتصاديات الوحدة.
«كانت التفاصيل الاستثنائية لـ Finout في تخصيص التكاليف أحد الأصول التي لا تقدر بثمن، حيث زودتنا برؤية غير مسبوقة حول إنفاقنا السحابي». - فيجاي كورا، رئيس قسم FinOps & Analysis في Cloud
يتجاوز Finout التخصيص من خلال دمج المساءلة عن التكلفة في الأدوات اليومية مثل Jira و ServiceNow و Slack و Microsoft Teams. إنها بدون كود، بدون وكيل يتصل التكامل بمجموعة التكنولوجيا بأكملها باستخدام مفتاح API واحد، مما يبسط إدارة الإنفاق عبر البيئات متعددة السحابات، وخدمات Kubernetes، وخدمات الذكاء الاصطناعي في عرض واحد متماسك. يضمن هذا التكامل أن تنبيهات التكلفة والسياق وعناصر الإجراءات تتناسب بسلاسة مع عمليات سير العمل الحالية.
تقدم المنصة التقارير بشكل أسرع 10 مرات وتتبع الاستخدام بشكل أسرع 3 مرات من الطرق اليدوية. يمكن للفرق تعيين حدود للكشف عن الحالات الشاذة لاكتشاف المشكلات - مثل حلقة الرموز الهاربة التي يمكن أن تستنزف الميزانية الشهرية بين عشية وضحاها - قبل أن تتصاعد إلى كوارث مالية.
تتخذ CAST AI نهجًا مركزًا لإدارة التكاليف من خلال استهداف البنية التحتية الأساسية التي تدفع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي. بدلاً من مراقبة الرموز المميزة للجهات الخارجية، فإنه يعمل على تحسين النفقات على مستوى البنية التحتية من خلال الاحتفاظ بعلامات تبويب على وحدات معالجة الرسومات ومجموعات Kubernetes.
تنظم المنصة التكاليف حسب المجموعات وأعباء العمل ومساحات الأسماء ومجموعات التخصيص المخصصة، مما يسمح لك بتحديد نفقات وحدة معالجة الرسومات وصولاً إلى فرق بحث أو مشاريع محددة. مع تحديث بيانات التكلفة لكل 60 ثانية، يمكنك الحصول على رؤى في الوقت الفعلي تقريبًا حول إنفاقك على الحوسبة. كما أنه يحدد أوجه القصور من خلال حساب الفرق بين الموارد المتوفرة والمطلوبة، مما يعرض الأموال المهدرة على وحدة المعالجة المركزية الخاملة وسعة الذاكرة. تُكمل هذه الطريقة التتبع على مستوى الرمز المميز من خلال معالجة موارد الحوسبة الجذرية وراء هذه التكاليف.
«تعرض مراقبة CAST AI جميع النفقات في مكان واحد وتتيح تقسيمها حسب مفاهيم K8s مثل الكتلة وعبء العمل ومساحات الأسماء.» - CAST AI
لا تتوقف CAST AI عند تتبع التكاليف - بل تعمل أيضًا على تحسين البنية التحتية تلقائيًا. باستخدام مقاييس وحدة المعالجة المركزية (CPU) بنسبة 95 بالمائة وذاكرة الوصول العشوائي (RAM) بنسبة 99 بالمائة، تقوم المنصة تلقائيًا بتحديد حجم الحاويات بشكل صحيح. كما أنه يدير مثيلات Spot مع الرجوع التلقائي إلى العقد عند الطلب، مما يلغي الحاجة إلى التدخل اليدوي. القياس التلقائي لأحمال العمل يعمل على تبسيط تخطيط السعة عن طريق تعديل الموارد ديناميكيًا.
ال تعبئة الصناديق تعمل الميزة على دمج أحمال العمل على عدد أقل من العقد مع إيقاف تشغيل العقد الفارغة، مما يضمن استخدام الموارد بكفاءة. يضيف اكتشاف الأخطاء في التكاليف طبقة أخرى من التحكم، حيث يتم إرسال تنبيهات بشأن الزيادات غير المتوقعة في الإنفاق، مثل حلقات التدريب غير المباشرة، قبل أن تخرج عن نطاق السيطرة.
في عام 2024، ذكرت أكاماي توفير 40-70٪ في تكاليف السحابة وتحسين الإنتاجية الهندسية بعد اعتماد التشغيل الآلي لـ CAST AI.
«لقد حظيت بلحظة رائعة - لحظة على iPhone - مع Cast. بعد دقيقتين من الاندماج فعليًا، رأينا تحليلات التكلفة، وكانت لدي نظرة ثاقبة على شيء لم أمتلكه من قبل.» - ديكيل شافيت، المدير الأول للهندسة في Akamai
يتكامل CAST AI بسلاسة مع مزودي الخدمات السحابية الرئيسيين مثل AWS (EKS) و Google Cloud (GKE) و Azure (AKS) وحتى الإعدادات المحلية. يستخدم إما وكيلًا للقراءة فقط أو Cloud Connect بدون وكيل لتغذية مقاييس التكلفة في أدوات المراقبة مثل Grafana.
حصلت يوتوب على تخفيض بنسبة 40% في تكاليف السحابة من خلال الاستفادة من إدارة Spot Instance الآلية من CAST AI.
«مع Cast AI، لم نفعل أي شيء... كان هناك الكثير من الموارد البشرية والوقت الذي تم توفيره هنا. كانت تلك تجربة جيدة للغاية. ومرة أخرى، من منظور التكلفة، تم تحسينه بشكل كبير.» - أتشي سولومون، مدير DevOps، Yotpo
مراقبة تكلفة المنصة متاحة مجانًا للمجموعات غير المحدودة، بغض النظر عن حجمها. لا يتطلب الوصول إلى بيانات الفواتير، بدلاً من استخدام التسعير السحابي العام لتقدير النفقات.
تقدم Holori تفصيلاً مفصلاً لنفقات الذكاء الاصطناعي من خلال تتبع التكاليف في مستوى الرمز الفردي. وهي تراقب رموز الإدخال ورموز الإخراج وأنواع النماذج ومستويات النماذج وعدد الطلبات عبر موفري الخدمات مثل OpenAI و Anthropic و Google. هذه الدقة أمر بالغ الأهمية حيث يمكن أن تختلف الأسعار بشكل كبير. على سبيل المثال، يتقاضى Anthropic Claude Opus 4.1 15.00 دولارًا لكل مليون رمز إدخال ولكن 75.00 دولارًا مقابل رموز الإخراج - أ فرق 5 مرات. وبالمثل، يعرض غوغل جيميني برو فجوة 8 مرات بين رموز الإدخال والإخراج (1.25 دولار مقابل 10.00 دولار لكل مليون رمز).
تقوم Holori بدمج API AI وتكاليف حساب GPU في لوحة معلومات واحدة، مما يمنحك رؤية شاملة للنفقات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.
تعمل Holori على تبسيط تخصيص التكاليف من خلال «وضع العلامات الافتراضية» ميزة تعالج مشكلة شائعة: عدم وجود علامات أصلية في معظم واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يطبق هذا النظام قواعد وضع علامات متسقة عبر الموفرين دون الحاجة إلى تعديلات DevOps. يمكنك بسهولة تعيين التكاليف لمشاريع أو فرق أو أقسام محددة باستخدام مخطط تنظيمي بالسحب والإسقاط. بالنسبة للموارد المشتركة، يمكن تقسيم التكاليف حسب النسبة المئوية للتوزيع الدقيق.
مع تخصيص تكلفة السحابة تم تحديد أدوات Holori باعتبارها ثاني أعلى أولوية لممارسي FinOps بحلول عام 2025، وهي تلبي الطلب المتزايد على نماذج رد المبالغ المدفوعة والاستعراض الدقيقة.
تقوم Holori بأتمتة وضع علامات التكلفة باستخدام أسماء المشاريع أو مراكز التكلفة أو البيئات، مما يضمن الاتساق وتوفير الوقت. إنها اكتشاف الأعطال الذي يعمل بتقنية ML يحدد أنماط الإنفاق غير العادية في الوقت الفعلي، مما يمنع الزيادات غير المتوقعة في التكاليف. يتم إرسال التنبيهات الخاصة بحدود الميزانية وحدود التكلفة عبر Slack أو البريد الإلكتروني، مما يبقيك على اطلاع.
المنصة محول علامات الموفر يحول العلامات الحالية من AWS أو GCP أو OCI إلى علامات Holori الافتراضية، مما يضمن التوحيد عبر الإعدادات المختلطة. بالإضافة إلى ذلك، تسلط Holori الضوء على أوجه القصور مثل استخدام النماذج المتميزة دون داع. على سبيل المثال، قد تكلف النماذج المتميزة من 15 إلى 75 دولارًا لكل مليون رمز، في حين تتراوح النماذج الاقتصادية بين 0.25 دولار - 4 دولارات لكل مليون رمز، تمثل إمكانات وفورات بمعدل 50 إلى 100 مرة.
تتكامل Holori بسلاسة مع عمليات سير عمل FinOps الحالية، مما يؤدي إلى سد تكاليف البنية التحتية للذكاء الاصطناعي والسحابة. فهو يرسم بشكل مرئي نفقات البنية التحتية وعلاقات الموارد، مما يسهل فهم هيكل التكلفة الخاص بك. تساعدك مراقبة الحدود في الوقت الفعلي على اكتشاف الزيادات المفاجئة في تكلفة الذكاء الاصطناعي قبل تصاعدها، بينما تحدد الإحالة الخاصة بالنموذج فرصًا لتحويل المهام الأبسط من النماذج عالية التكلفة مثل GPT-4 إلى خيارات أكثر تكلفة.
تميز Zesty نفسها عن طريق أتمتة تعديلات الموارد السحابية لتحسين كفاءة أعباء عمل الذكاء الاصطناعي. تقوم خوارزمياتها القائمة على الذكاء الاصطناعي بتحليل أنماط الاستخدام التاريخية وفي الوقت الفعلي، وإجراء تعديلات على الموارد تلقائيًا - دون الحاجة إلى إدخال يدوي. ال مدير الالتزام يتعامل مع مجموعة ديناميكية من خطط الادخار الصغيرة التي تتكيف مع أنماط الاستخدام المتغيرة، وتزيل المخاطر المرتبطة بالعقود طويلة الأجل.
تقدم المنصة أيضًا الحجم المناسب للجراب، والتي تعمل على ضبط تخصيص وحدة المعالجة المركزية والذاكرة على مستوى الحاوية للتوافق مع متطلبات عبء العمل. بالإضافة إلى ذلك، القياس التلقائي الكهروضوئي يضمن ضبط سعة الصوت الثابتة في الوقت الفعلي. بالنسبة للمؤسسات التي تستفيد من مثيلات Spot لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي، فإن Zesty's حماية البقع تقوم الميزة بترحيل البودات إلى العقد الجديدة حتى 40 ثانية قبل حدوث الانقطاع.
«بفضل التكامل البسيط وعدم بذل أي جهد، تمكنا من خفض تكاليف الحوسبة بنسبة 53٪.» - روي أميتاي، رئيس DevOps
تتجاوز Zesty التحسين، حيث تتكامل بسهولة في البيئات السحابية الحالية لتقديم تخفيضات في التكاليف. وهو يتصل مباشرة بحسابات AWS و Azure عبر وكيل للقراءة فقط يراقب بيئات Kubernetes. عملية الإعداد سريعة، وتستغرق دقائق فقط، وغالبًا ما يلاحظ المستخدمون وفورات قابلة للقياس في غضون 10 أيام لربط تقرير التكلفة والاستخدام الخاص بهم. الأهم من ذلك، تدير Zesty البنية التحتية السحابية التي تستضيف نماذج الذكاء الاصطناعي دون الوصول إلى بيانات القرص الحساسة أو طلب تغييرات رمز التطبيق.
قام بليك ميتشل، نائب رئيس الهندسة، بتطبيق أدوات تحسين Kubernetes من Zesty وحقق انخفاض بنسبة 50٪ في عدد العقد في المجموعة الخاصة بهم. المنصة متوافقة مع SOC 2 وتستخدم التسعير القائم على النجاح والشحن تم تحقيق 25% من المدخرات - أنت تدفع فقط عندما تقدم تخفيضات في التكاليف. بالنسبة لمدير الالتزام، يبلغ الحد الأدنى للإنفاق الشهري عند الطلب من EC2 7,000 دولار مطلوب.
تقدم كل منصة في هذه المقارنة مجموعتها الخاصة من المزايا والمقايضات عندما يتعلق الأمر بتتبع الرموز وإدارة التكاليف. يعتمد اختيار الخيار المناسب على ما إذا كانت أولوياتك تتجه نحو الرؤية الفورية للتكلفة أو التكامل السلس لسير العمل أو إدارة النفقات الآلية. فيما يلي تفصيل للميزات والقيود البارزة لكل منصة.
Prompts.ai تتميز بأدوات FinOps في الوقت الفعلي، والتي تم دمجها مباشرة في المنصة. يعمل نظام TOKN الائتماني للدفع أولاً بأول على إلغاء رسوم الاشتراك، مما يوفر رؤية دقيقة للإنفاق عبر النماذج والمطالبات. من خلال الجمع بين الحوكمة وتتبع التكاليف ومقارنات الأداء في واجهة واحدة آمنة، فإنها تساعد الفرق على تقليل الأدوات الزائدة عن الحاجة.
فيناوت تتفوق في دمج بيانات التكلفة من العديد من مزودي السحابة، مما يوفر رؤية موحدة لكل من نفقات الذكاء الاصطناعي والبنية التحتية. ومع ذلك، بالنسبة للفرق التي تركز فقط على التتبع على مستوى الرمز المميز، فقد يبدو نطاقها الأوسع غير ضروري.
الهواء المصبوب تم تصميمه لإدارة تكاليف البنية التحتية في بيئات Kubernetes، مع التركيز على تحسين الموارد بدلاً من التحليلات الخاصة بالرمز.
هولوري يعطي الأولوية لتخطيط الميزانية باستخدام أدوات التنبؤ والتنبيه التي تغطي مختلف موفري السحابة. في حين أنها تتألق في إدارة التكاليف الاستباقية، إلا أنها تفتقر إلى رؤى على مستوى الرمز المميز في الوقت الفعلي.
زيستي تستفيد من الأتمتة لمواءمة نفقات السحابة مع النتائج من خلال نموذج التسعير القائم على النجاح. تكمن قوتها في التعديلات الآلية لتكاليف السحابة، ولكنها لا توفر التتبع الدقيق لاستخدام رمز الذكاء الاصطناعي الفردي.
يوضح الجدول أدناه السمات الأساسية لكل منصة لمقارنة أوضح:
توفر هذه المقارنة أساسًا واضحًا لاتخاذ قرارات مستنيرة لتحسين النفقات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي.
تعد إدارة تكاليف رموز الذكاء الاصطناعي تحديًا دقيقًا، حيث تتطلب حلولًا مصممة خصيصًا لأحجام واحتياجات الفرق المختلفة. تستفيد الفرق الصغيرة من أدوات مثل Prompts.ai، والذي يوفر نظام TOKN الائتماني المباشر للدفع أولاً بأول والتتبع في الوقت الفعلي عبر أكثر من 35 طرازًا. يساعد هذا النهج على تجنب تعقيد التوفيق بين الأدوات المتعددة، مما يجعله مثاليًا للعمليات الرشيقة.
بالنسبة للمؤسسات الكبيرة، يتحول التركيز إلى تحقيق رقابة شاملة. منصات مثل فيناوت تفوق في توحيد الإنفاق عبر واجهات برمجة تطبيقات LLM التابعة لجهات خارجية والبنية التحتية السحابية، مما يوفر الرؤية الموحدة التي تحتاجها المؤسسات الأكبر. من ناحية أخرى، يجب على فرق DevOps النظر في الأدوات التي تتيح الحوكمة على مستوى البوابة، والحد بشكل فعال من التكاليف المفرطة قبل أن تتصاعد في الإنتاج.
الإسناد الدقيق هو جزء مهم آخر من لغز إدارة التكاليف. من خلال تحليل عمليات سير العمل الأكثر كثافة في استخدام الموارد، يمكن للفرق اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً - توجيه المهام الأبسط إلى نماذج ملائمة للميزانية وحجز خيارات عالية التكلفة للسيناريوهات المعقدة. على سبيل المثال، أدى استخدام Notion لـ Braintrust إلى زيادة سرعة التطوير بعشرة أضعاف، بدءًا من إصلاح 3 مشكلات يوميًا إلى 30 مشكلة. يوضح هذا المثال كيف يمكن للاستراتيجيات المدروسة تبسيط كل من التحكم في التكلفة وتخصيص الموارد.
يؤدي دمج تتبع التكلفة في عمليات سير عمل التطوير إلى زيادة تعزيز الكفاءة. تسمح المنصات التي تجمع بين مراقبة الرموز والميزات مثل الإصدار الفوري وبوابات التقييم للفرق بتحديد انحدارات التكلفة مبكرًا، قبل النشر. يجب أن يتوافق اختيار الأدوات مع البنية الخاصة بك، سواء كان ذلك يعني تسجيل SDK للبيئات ذات زمن الوصول المنخفض أو بروكسيات البوابة للتخزين المؤقت المحسن.
يتوقف خفض تكاليف الذكاء الاصطناعي على ثلاثة عوامل رئيسية: الرؤية والإسناد والأتمتة. تتناول كل منصة تمت مناقشتها جانبًا فريدًا من هذا التحدي، لذا فإن اختيار النظام المناسب يعتمد على أهدافك المحددة - سواء كان ذلك تقليل الأدوات الزائدة عن الحاجة أو ضبط البنية التحتية أو إدارة الميزانيات عبر العديد من موفري السحابة.
تعمل منصات الذكاء الاصطناعي على تسهيل إدارة استخدام الرمز المميز والتحكم في التكاليف من خلال العرض رؤى متعمقة في كيفية استخدام الرموز المميزة عبر مختلف النماذج والميزات والفرق. يساعد هذا التتبع التفصيلي الشركات على تحديد المناطق ذات النفقات المرتفعة وتبسيط سير العمل وتخصيص الموارد بشكل أكثر فعالية.
تشمل العديد من هذه المنصات تحليلات في الوقت الفعلي وتفاصيل التكلفة، مما يسمح للمنظمات بمراقبة أنماط الإنفاق عن كثب واتخاذ خيارات مستنيرة. تساعد الأدوات مثل تنبيهات التكلفة وحدود الاستخدام وعناصر التحكم في توجيه النموذج على ضمان الحفاظ على الميزانيات مع تحسين الكفاءة. توفر هذه الميزات للشركات مزيدًا من الشفافية والتحكم في نفقات الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى تخصيص الموارد بشكل أكثر ذكاءً وتحسين الأداء المالي.
عند اختيار منصة إدارة تكلفة الذكاء الاصطناعي، ركز على الأدوات التي توفر تتبع مفصل على مستوى الرمز المميز، مراقبة النفقات في الوقت الفعلي، و تنبيهات قابلة للتخصيص. تعد هذه الميزات ضرورية للحفاظ على التكاليف تحت السيطرة، خاصة عند التعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعي التي يتم تحصيل الرسوم بناءً على الرموز أو مكالمات API أو استخدام وحدة معالجة الرسومات - وهي مجالات يمكن أن تخرج فيها النفقات بسرعة عن نطاق السيطرة.
من المهم أيضًا تحديد منصة باستخدام ضوابط الميزانية، إسناد التكلفة الدقيقة، و تحليلات تنبؤية. تساعدك هذه الإمكانات على توقع النفقات المستقبلية، وتجنب تجاوزات الميزانية، وتخصيص الموارد بشكل أكثر فعالية، مما يضمن بقاء عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي الخاصة بك فعالة وقابلة للإدارة.
تلعب الأتمتة في منصات الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في إدارة التكاليف من خلال توفير التتبع في الوقت الفعلي و رؤى متعمقة في استخدام الرمز المميز، والذي غالبًا ما يكون مساهمًا كبيرًا في النفقات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. تمكّن المنصات مثل Prompts.ai المؤسسات من مراقبة استهلاك الرموز عن كثب وتحديد أوجه القصور وإجراء التعديلات اللازمة قبل تصاعد التكاليف.
من خلال الأتمتة، يمكن للشركات اعتماد ممارسات أكثر ذكاءً لإدارة التكاليف، مثل تعيين حدود الاستخدام، وتلقي التنبيهات للنشاط غير المعتاد، وإعادة تخصيص الموارد ديناميكيًا بناءً على الطلب الحالي. من خلال تقليل الحاجة إلى التدخل اليدوي وتوفير رؤية تفصيلية، تساعد الأتمتة على ضمان بقاء عمليات الذكاء الاصطناعي فعالة وصديقة للميزانية، مما يقلل من احتمالية حدوث مفاجآت مالية غير متوقعة.
