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El seguimiento de los tokens es esencial para gestionar los flujos de trabajo de la IA de forma eficaz, garantizar el control de los costes y optimizar el rendimiento. En este artículo se analizan cuatro herramientas diseñadas para supervisar el uso de los tokens en varios modelos de IA y API. Cada herramienta ofrece funciones únicas adaptadas a las diferentes necesidades de la organización:
Para una comparación rápida de sus puntos fuertes y limitaciones, consulte la siguiente tabla:
Elija la herramienta que se adapte a su infraestructura, los objetivos de administración de costos y las prioridades de uso de la IA.
Prompts.ai es una plataforma de orquestación de inteligencia artificial que integra el seguimiento de tokens directamente en su diseño principal. A diferencia de otras plataformas que consideran la supervisión del uso como una idea de último momento, Prompts.ai incorpora controles FinOps en tiempo real en los 35 principales modelos lingüísticos de gran tamaño, entre los que se incluyen GPT-5, Claudio, Llama, y Géminis. Esta configuración proporciona información clara y práctica sobre los flujos de trabajo de la IA.
Prompts.ai ofrece un seguimiento detallado y en tiempo real de cada token utilizado en sus flujos de trabajo de IA. Puede supervisar el consumo de tokens por proyecto, departamento o caso de uso específico, lo que garantiza una visión integral de sus operaciones de IA. Lo que hace que Prompts.ai destaque es su sistema de seguimiento centralizado. Todos los datos de uso de los tokens se consolidan en un único panel de control fácil de navegar, lo que simplifica la supervisión incluso cuando se utilizan varios modelos.
La plataforma también permite el análisis comparativo de los tokens. Esta función permite a los usuarios evaluar la eficiencia de los tokens y la calidad de los resultados en diferentes modelos para tareas idénticas, y ofrece información sobre el rendimiento y la rentabilidad.
Prompts.ai se conecta sin problemas con sus sistemas empresariales existentes a través de un Arquitectura que prioriza las API. Los equipos de desarrollo pueden incorporar el seguimiento de tokens en sus flujos de trabajo utilizando API REST y webhooks, lo que facilita la transferencia de datos de uso a herramientas de inteligencia empresarial o administración de costos. Para garantizar la seguridad y el cumplimiento, la plataforma se integra con los sistemas de autenticación empresarial, apoyando inicio de sesión único (SSO) y controles de acceso basados en funciones. Estas integraciones proporcionan una base sólida para una gestión eficaz de los costos.
Prompts.ai incluye una capa FinOps integrada que convierte los datos sin procesar sobre el uso de los tokens en información sobre los costos procesables. La plataforma ofrece un seguimiento de los costos en tiempo real junto con alertas predictivas de gastos para ayudarlo a mantenerse dentro del presupuesto. Usando su sistema de créditos TOKN de pago por uso, los costos se alinean con el uso real, lo que permite a las organizaciones asignar los gastos a proyectos o departamentos específicos. Este nivel de transparencia en la gestión de costes puede reducir los gastos de software de IA hasta en 98%.
Prompts.ai está diseñado para crecer junto con su organización. Ya sea que añada nuevos modelos, usuarios o equipos completos, la plataforma se amplía sin necesidad de realizar cambios arquitectónicos importantes. Su infraestructura de nivel empresarial garantiza que el seguimiento de los tokens siga siendo preciso durante los períodos de alta demanda, mientras que los exhaustivos registros de auditoría respaldan las necesidades de cumplimiento. Esta combinación de escalabilidad y supervisión sólida convierte a Prompts.ai en una solución versátil para organizaciones de todos los tamaños, desde pequeños equipos creativos hasta empresas de la lista Fortune 500 que gestionan flujos de trabajo de IA complejos y multimodelo.
Moesif sirve como una potente plataforma de análisis y monitoreo de API, que ofrece un seguimiento detallado del uso a nivel de token para las aplicaciones de IA. Gracias a su capacidad de capturar datos a nivel de token para modelos lingüísticos de gran tamaño, como GPT-4 y Géminis, Moesif proporciona a las organizaciones la información detallada necesaria para analizar y optimizar sus Consumo de API de IA eficazmente.
Moesif se destaca en el seguimiento de los tokens de entrada y salida para cada llamada a la API, lo que brinda a las organizaciones una visión clara de cómo se utilizan sus recursos de IA. Este nivel de detalle ayuda a los equipos refinar las estrategias de precios y administrar los costos de infraestructura eficientemente.
La plataforma permite a los usuarios configurar gráficos de series temporales para monitorear el uso rápido, completo y total de los tokens al aprovechar campos como response.body.generated_text.usage.prompt_tokens, tokens de finalización, y total de tokens. Moesif aplica la agregación de sumas a estos campos, ofreciendo una visión integral de las tendencias de consumo de tokens a lo largo del tiempo.
Para las API que carecen de total de tokens campo, Moesif permite a los usuarios definir métricas personalizadas mediante la combinación de tokens de pronta y finalización. Estas funciones garantizan una integración perfecta con varios sistemas, lo que hace que el seguimiento de los tokens sea sencillo y efectivo.
Los datos de seguimiento de los tokens de Moesif se integran perfectamente con una amplia gama de Proveedores de pasarelas de API, incluidos Kong y Puerta de enlace de API de Amazon, así como middleware de servidor para numerosos marcos de API. Esta compatibilidad garantiza que las organizaciones puedan implementar el seguimiento de los tokens independientemente de su infraestructura existente.
La plataforma admite API en diversos entornos de alojamiento, incluidos local, nube, y plataformas sin servidor como AWS Lambda, Héroku, y Trabajadores de Cloudflare. Su flexibilidad lo convierte en una opción sólida para las organizaciones con estrategias de implementación variadas.
La integración se simplifica mediante SDK fáciles de usar (por ejemplo, Node, Python, Java) y soporte de middleware para entornos como AWS Lambda, Heroku y Cloudflare Workers. Para los entornos de AWS, Moesif se conecta mediante un middleware de AWS Lambda que utiliza el MOESIF_ID_DE_APLICACIÓN variable de entorno para enviar datos de análisis directamente a la plataforma.
Además, Moesif se integra con Puerta de enlace API KraKend, lo que permite la transmisión asincrónica de los datos de actividad de la API. Estos datos se pueden usar para hacer cumplir las reglas de gobernanza y monetización en tiempo real, garantizando que las políticas de uso se alineen con los objetivos de la organización.
Las capacidades de integración y análisis de Moesif desempeñan un papel clave en la gestión de costos al proporcionar claridad sobre los patrones de uso. La plataforma ofrece una API de recopilación para el registro de eventos de gran volumen y una API de administración para consultar los datos de uso. Estas herramientas permiten a los equipos integrar gráficos de uso en las aplicaciones orientadas al cliente, lo que permite informes transparentes de facturación y uso.
Al analizar el consumo de tokens a nivel de llamada a la API, las organizaciones pueden identificar qué funciones, usuarios o aplicaciones están aumentando los costos. Esta información permite a los equipos realizar ajustes informados en sus estrategias de IA, garantizando que los recursos se asignen de forma eficaz.
Diseñada para gestionar un tráfico de API de gran volumen, la arquitectura de Moesif garantiza que el seguimiento de los tokens no afecte al rendimiento de las aplicaciones. Es recopilación de datos asincrónica minimiza la latencia, por lo que es ideal para entornos de producción con necesidades de rendimiento exigentes.
Con el monitoreo en tiempo real y el análisis histórico, Moesif permite a las organizaciones escalar sus operaciones de inteligencia artificial y, al mismo tiempo, mantener una visibilidad total del uso de los tokens. Esta escalabilidad apoya tanto la infraestructura técnica como el crecimiento empresarial, y se adapta a equipos de todos los tamaños, desde pequeños grupos de desarrollo hasta despliegues de inteligencia artificial a nivel empresarial.
Amazon Bedrock, en combinación con CloudWatch, ofrece una supervisión integrada y detallada a nivel de token para las cargas de trabajo de IA en AWS. Esta integración hace un seguimiento del uso en todos los modelos y aplicaciones fundamentales, y ofrece información valiosa para las necesidades operativas y de cumplimiento.
CloudWatch recopila automáticamente métricas clave como Recuento de fichas de entrada y Recuento de fichas de salida. Cuando el registro de invocaciones del modelo está habilitado, captura metadatos adicionales, como Entrada. Recuento de fichas de entrada y Salida. Recuento de fichas de salida, creando una pista de auditoría completa con fines de supervisión y cumplimiento. Este registro detallado garantiza que las organizaciones puedan vigilar de cerca el uso de los tokens.
Con Información sobre los registros de CloudWatch, los usuarios pueden consultar los registros de invocación para analizar el uso de los tokens mediante identidad.arn, lo que les permite identificar usuarios o aplicaciones específicos que impulsan el consumo de tokens. Este nivel de detalle ayuda a las organizaciones a identificar qué partes de su sistema contribuyen más a los costos relacionados con los tokens.
Para equipos que utilizan Generación aumentada de recuperación (RAG) En arquitecturas, CloudWatch monitorea el uso de los tokens tanto en los modelos de incrustación como en los principales modelos de lenguaje que responden a las consultas de los usuarios. Estas métricas se integran perfectamente con otros servicios de AWS y proporcionan una visión completa del rendimiento de las aplicaciones.
CloudWatch se integra fácilmente en todos los servicios de AWS y ofrece capacidades de supervisión mejoradas. Por ejemplo, Señales de la aplicación CloudWatch rastrea automáticamente las aplicaciones de IA generativa creadas en Bedrock, capturando métricas como prompt_token_count y conteo de tokens de generación dentro de trazas correlacionadas.
Dado que cada modelo básico de Bedrock usa su propio método de tokenización, el mismo texto puede generar diferentes recuentos de tokens según el modelo. Esto hace que el seguimiento preciso sea esencial para optimizar los costos a la hora de seleccionar entre modelos.
CloudWatch también proporciona paneles prediseñados para Amazon Bedrock, lo que brinda a los equipos acceso instantáneo a métricas clave, como los patrones de uso de los tokens. Además, los usuarios pueden crear paneles personalizados que combinen métricas y datos de registro para comprender mejor sus aplicaciones.
CloudWatch va más allá de la supervisión, ya que ofrece herramientas para gestionar los costes de forma eficaz. Su modelo de precios de pago por uso se basa en la cantidad de tokens de entrada y salida procesados, por lo que un seguimiento preciso es crucial para mantenerse dentro del presupuesto. Los equipos pueden configurar alertas para Recuento de fichas de entrada y Recuento de fichas de salida, recibiendo notificaciones cuando el uso supere los límites predefinidos.
Uso Información sobre los registros de CloudWatch, los equipos pueden analizar los costos mediante el reconocimiento de patrones respaldado por el aprendizaje automático, que identifica las tendencias de uso y agrupa visualmente los registros relacionados. Esta función permite a las organizaciones detectar los factores que impulsan los costos y optimizar la asignación de recursos.
Con Señales de la aplicación CloudWatch, los equipos pueden comparar diferentes modelos básicos y evaluar su rendimiento, la eficiencia de los tokens y la experiencia general del usuario. Esto ayuda a seleccionar las opciones más rentables y, al mismo tiempo, a mantener un alto rendimiento.
CloudWatch está diseñado para gestionar las demandas de las cargas de trabajo de IA a gran escala. Basado en la infraestructura de AWS, admite el uso de grandes volúmenes de tokens sin comprometer el rendimiento de las aplicaciones. A medida que aumenta el consumo de tokens, el sistema se escala automáticamente para satisfacer la creciente demanda.
Para garantizar la seguridad de los datos a escala, CloudWatch incluye Protección de datos de aprendizaje automático funciones que detectan y ocultan información confidencial, como las direcciones IP, durante la supervisión de los tokens. Esta protección de la privacidad es particularmente valiosa para las organizaciones con requisitos estrictos de gestión de datos.
Gracias a su capacidad para procesar y analizar volúmenes masivos de datos simbólicos en tiempo real, CloudWatch es ideal para las empresas que gestionan miles de invocaciones de modelos de IA a diario. Proporciona información útil para optimizar tanto el rendimiento como la rentabilidad, incluso en despliegues a gran escala.
Basándose en las herramientas de monitoreo de tokens anteriores, Kong introduce la limitación de velocidad de API para administrar directamente el uso. Kong Gateway, una plataforma de administración de API, ofrece un sistema de complementos versátil que permite limitar la velocidad a medida para los flujos de trabajo impulsados por la IA.
Las capacidades de limitación de velocidad de Kong supervisan el recuento de llamadas a la API para proporcionar una imagen precisa del consumo de tokens. Su marco modular se conecta a la perfección con las herramientas de monitoreo comunes, lo que permite emitir alertas cuando el uso supera los umbrales establecidos. Esta configuración proporciona información en tiempo real, lo que ayuda a administrar los costos y respalda las medidas proactivas a través de sistemas de alerta integrados.
Kong está diseñado para gestionar entornos de alta demanda y ofrece soluciones escalables que se adaptan a cargas de trabajo variables. Sus políticas configurables permiten a los usuarios establecer límites de uso específicos, lo que garantiza un control preciso del consumo de tokens dentro de los flujos de trabajo de la IA y, al mismo tiempo, mantiene los costos bajo control.
Esta sección ofrece un análisis más detallado de los principales beneficios y desafíos de cada herramienta, lo que le ayuda a alinear sus funciones con sus requisitos técnicos y operativos específicos.
Prompts.ai ofrece un enfoque simplificado para la orquestación de la IA. Su característica más destacada es un sistema de crédito TOKN de pago por uso, que vincula los costos directamente con el uso real, eliminando las tarifas de suscripción recurrentes. Con acceso a más de 35 de los principales modelos lingüísticos, también ofrece un ahorro de costes impresionante, lo que lo convierte en una opción sólida para las organizaciones que desean optimizar los gastos en inteligencia artificial.
Moesif destaca por su capacidad para ofrecer análisis detallados de API, que ofrecen información granular sobre el consumo de tokens y opciones de alerta flexibles. Sin embargo, su enfoque principal en la supervisión de las API puede requerir herramientas adicionales para las organizaciones que buscan gestionar flujos de trabajo de IA más amplios de manera eficaz.
Amazon Bedrock con CloudWatch aprovecha la solidez de la infraestructura de AWS, proporcionando una supervisión de nivel empresarial y una integración perfecta para los equipos que ya están integrados en el ecosistema de AWS. Esta combinación respalda las necesidades de escalabilidad y conformidad. Sin embargo, presenta desafíos, como la posible dependencia de un proveedor y la complejidad de administrar varios servicios de AWS, lo que puede resultar abrumador para los equipos que no tienen una amplia experiencia en la nube.
Limitación de tarifas de Kong se especializa en la limitación flexible de la velocidad de las pasarelas API. Su sistema modular de complementos permite una gestión personalizada de los tokens, lo que lo hace muy eficaz en entornos de alta demanda. Si bien aplica los límites de uso de forma proactiva, la plataforma a menudo requiere una administración de infraestructura adicional, y su enfoque en la limitación de la velocidad significa que las organizaciones pueden necesitar herramientas adicionales para un análisis de tokens más completo.
La siguiente tabla resume las principales fortalezas y limitaciones de cada herramienta:
La selección de la herramienta adecuada depende de la infraestructura, la experiencia y las prioridades de supervisión de su organización. Si la rentabilidad y la flexibilidad del modelo encabezan su lista, Prompts.ai es un fuerte contendiente. Para aquellos que priorizan la información detallada de la API, Moesif se ajusta perfectamente. Los equipos que ya están arraigados en el ecosistema de AWS podrían encontrar Amazon Bedrock con CloudWatch más conveniente, mientras que aquellos que necesiten un control estricto sobre el uso de la API lo apreciarán De Kong capacidades especializadas.
La selección del rastreador de tokens adecuado depende de los requisitos únicos de su organización, los sistemas existentes y los objetivos futuros de la IA. Cada herramienta que hemos explorado aporta su propio conjunto de puntos fuertes adaptados a las diferentes necesidades operativas.
Prompts.ai se destaca como una plataforma unificada, que ofrece un seguimiento de tokens junto con una orquestación de IA más amplia en más de 35 modelos lingüísticos. Su modelo de pago por uso garantiza que los costos se alineen directamente con el uso real, lo que lo convierte en una opción flexible para necesidades dinámicas.
Por otro lado, Moesif se destaca por ofrecer análisis detallados de API, lo que proporciona una visibilidad clara del consumo de tokens. Su enfoque en la información granular hace que sea de un valor incalculable para las organizaciones que buscan optimizar el uso de las API.
Para equipos profundamente integrados con AWS, lecho rocoso amazónico ofrece una supervisión perfecta a través de CloudWatch. Esta solución de nivel empresarial es ideal para quienes ya utilizan los servicios de AWS y buscan una integración fluida en su infraestructura de nube.
Mientras tanto, los entornos de alto tráfico pueden beneficiarse de De Kong capacidades modulares de limitación de velocidad. Sus controles flexibles ayudan a gestionar el tráfico de las pasarelas de API de forma eficaz, lo que garantiza que el uso de los tokens se mantenga bajo control a medida que aumenta la demanda.
En última instancia, la mejor elección depende de su infraestructura, del nivel de análisis requerido y de sus necesidades de orquestación. Si bien las plataformas como Prompts.ai son excelentes para las organizaciones que comienzan su camino hacia la IA, las herramientas más especializadas pueden resultar más útiles para los equipos con flujos de trabajo establecidos.
Disponer de un análisis de token escalable y transparente es fundamental para tomar decisiones informadas y rentables a medida que crece la adopción de la IA.
Prompts.ai presenta un sistema de crédito de pago por uso que permite a las empresas reducir los costos de IA tanto como 98%. Esta configuración garantiza que solo pague por los recursos que realmente utiliza, lo que elimina el despilfarro de gastos y proporciona una solución rentable para gestionar los flujos de trabajo de la IA.
La plataforma también ofrece información en tiempo real en el uso y los gastos de los tokens, lo que le brinda una visión clara de hacia dónde va su presupuesto. Con herramientas de seguimiento precisas y controles centralizados, las organizaciones pueden controlar mejor sus gastos relacionados con la IA, asignar los recursos de manera más eficaz y tomar decisiones informadas con confianza.
Moesif ofrece análisis de API exhaustivos, centrándose en la información centrada en el usuario relacionada con el uso, el rendimiento y los costos asociados de las API. Si bien es excelente para rastrear datos detallados a nivel de API, puede tener dificultades para escalar de manera eficiente cuando gestiona una supervisión exhaustiva de los tokens en los flujos de trabajo de IA distribuidos.
Amazon Bedrock, junto con CloudWatch, está diseñado para integrarse sin problemas en el ecosistema de AWS. Ofrece una supervisión escalable y fiable adaptada a las aplicaciones de IA generativa, y gestiona sin esfuerzo grandes volúmenes de datos a nivel de token. CloudWatch proporciona métricas en tiempo real, paneles personalizables e información exhaustiva sobre el rendimiento del sistema, lo que lo convierte en una opción sólida para las operaciones de IA a gran escala.
La limitación de velocidad de la API de Kong resulta inestimable en entornos de IA de alta demanda en los que la gestión del uso de los tokens es una prioridad. Esta capacidad se vuelve particularmente crítica durante los períodos de mayor tráfico o cuando se gestionan grandes volúmenes de solicitudes impulsadas por la IA.
Al limitar la cantidad de solicitudes o tokens procesados dentro de un período de tiempo específico, estas herramientas ayudan a evitar la tensión del sistema, promover una distribución equitativa de los recursos entre los usuarios y mejorar la administración general de los recursos. Características como límite de velocidad basado en fichas y modelos de acceso por niveles agilice la gestión del flujo de trabajo al tiempo que garantiza la fiabilidad y la estabilidad del sistema.
