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Los costos de la IA pueden salirse de control rápidamente sin la supervisión adecuada. Este artículo compara cinco plataformas: Prompts.ai, Finout, CAST AI, Holori y Zesty, que ayudan a gestionar el uso y los gastos de los tokens de IA. Estas herramientas controlan los costos de forma granular, asignan presupuestos a equipos o proyectos y automatizan los controles de gastos. Las funciones clave incluyen alertas en tiempo real, atribución detallada de costos e integraciones con flujos de trabajo como Jira o Slack. Elige la plataforma adecuada en función de tus prioridades, ya sea el seguimiento a nivel de fichas, la optimización de la infraestructura o la gestión automatizada de los costes.
Cada plataforma ofrece puntos fuertes únicos en función de sus necesidades, desde el seguimiento detallado de los tokens hasta la optimización a nivel de infraestructura. Siga leyendo para conocer más a fondo sus funciones y capacidades.
Comparación de plataformas de administración de tokens de IA: características y mejores casos de uso
Prompts.ai simplifica la compleja tarea del seguimiento de los tokens con su sistema unificado Sistema de crédito TOKN, que funciona a la perfección en más de 35 modelos de IA. En lugar de hacer malabares con las métricas de uso de cada modelo, los equipos confían en un único tipo de crédito que traduce toda la actividad en USD, lo que garantiza unos informes financieros claros y coherentes. La plataforma registra meticulosamente las interacciones entre modelos, proyectos, organizaciones y claves de API, y proporciona un desglose detallado del consumo de recursos.
Su capa FinOps en tiempo real vincula el uso de los tokens directamente con los resultados empresariales. Los paneles personalizables facilitan la detección de los factores que impulsan los costos, lo que permite a los equipos abordar las ineficiencias sin demora. Este seguimiento granular garantiza una asignación precisa de los costos entre todos los equipos y proyectos.
El Agrupación de TOKN La función lleva la asignación de costos al siguiente nivel al permitir a los equipos financieros distribuir un presupuesto central entre los departamentos y, al mismo tiempo, hacer cumplir los límites de gasto. Ya sea que se trate de marketing, atención al cliente o desarrollo de productos, los recursos simbólicos compartidos se pueden asignar con precisión. Los límites máximos garantizan que ningún equipo gaste de más, y el sistema mantiene un registro de auditoría completo de todas las interacciones de la IA. Esto proporciona a los equipos de finanzas y seguridad los datos que necesitan para supervisar y revisar el uso de manera eficaz, lo que garantiza una supervisión financiera estricta.
Con un modelo de prepago, Prompts.ai detiene automáticamente el procesamiento de la IA cuando se agotan los créditos de TOKN, lo que elimina el riesgo de cargos inesperados. Este enfoque de pago por uso garantiza el cumplimiento de los presupuestos sin necesidad de intervención manual. Desde el principio, los equipos tienen una idea clara de su exposición financiera máxima, lo que les brinda tranquilidad y claridad financiera.
Finout simplifica el seguimiento de costos al convertir las unidades de facturación en tokens en varios servicios. Este enfoque unificado se aplica a AWS Bedrock, Azure OpenAI y GCP Vertex AI, y permite realizar comparaciones paralelas independientemente del proveedor. Los costos se desglosan en categorías, como los de entrada, los de salida y los tokens especializados (por ejemplo, los tokens por lotes o en caché).
Para los proveedores que no admiten el etiquetado detallado, el proxy LLM de Finout agrega metadatos (como el equipo, la función y el entorno) a cada llamada a la API. Estos metadatos vinculan los datos de uso con los datos de costos mediante los identificadores de los proyectos, lo que permite una atribución precisa a funciones o productos específicos.
Este proceso garantiza un marco coherente y preciso para la asignación de costos.
Con Etiquetas virtuales (vTags), Finout utiliza la inteligencia artificial para asignar los costos a los equipos, las unidades de negocio o las funciones, sin necesidad de cambios de código ni agentes. Incluso los recursos no etiquetados se pueden contabilizar, lo que resuelve un gran desafío para los equipos financieros. El Fórmula de costos de FairShare garantiza que los descuentos se distribuyan de manera justa en función del uso real de los recursos.
Los usuarios empresariales han informado de que han logrado una precisión de hasta el 98% en la asignación de costos, lo que aumenta su cobertura del 80 al 96% y, al mismo tiempo, identifica los residuos un 90% más rápido. El Integración con MegaBill consolida los gastos de IA multinube en una visión unificada, lo que ofrece una asignación de costos del 100% y una visión clara de la economía de las unidades.
«La excepcional granularidad de Finout en la asignación de costos ha sido un activo inestimable, ya que nos ha proporcionado una visión sin precedentes de nuestro gasto en la nube». - Vijay Kurra, director de FinOps & Analysis en la nube
Finout va más allá de la asignación al integrar la responsabilidad de costos en herramientas cotidianas como Jira, ServiceNow, Slack y Microsoft Teams. Es sin código, sin agente la integración se conecta a todo su conjunto tecnológico mediante una única clave de API, lo que agiliza la gestión del gasto en entornos de múltiples nubes, Kubernetes y servicios de IA en una sola vista coherente. Esta integración garantiza que las alertas de costes, el contexto y los elementos de acción se adapten perfectamente a los flujos de trabajo existentes.
La plataforma entrega informes 10 veces más rápido y rastrea el uso 3 veces más rápido que los métodos manuales. Los equipos pueden establecer umbrales de detección de anomalías para detectar problemas (por ejemplo, un círculo vicioso que podría agotar un presupuesto mensual de la noche a la mañana) antes de que se conviertan en desastres financieros.
CAST AI adopta un enfoque centrado para gestionar los costes centrándose en la infraestructura subyacente que impulsa las cargas de trabajo de la IA. En lugar de supervisar los tokens de terceros, optimiza los gastos a nivel de infraestructura al controlar las GPU y los clústeres de Kubernetes.
La plataforma organiza los costos por clústeres, cargas de trabajo, espacios de nombres y grupos de asignación personalizados, lo que le permite asignar los gastos de GPU a equipos de investigación o proyectos específicos. Con datos de costos que se actualizan cada 60 segundos, obtiene información casi en tiempo real sobre sus gastos de computación. También identifica las ineficiencias calculando la diferencia entre los recursos aprovisionados y los solicitados, lo que pone de manifiesto el despilfarro de dinero en CPU y capacidad de memoria inactivas. Este método complementa el seguimiento a nivel de token al abordar los recursos informáticos principales que están detrás de esos costos.
«La supervisión de CAST AI presenta todos los gastos en un solo lugar y permite desglosarlos según los conceptos de K8, como clúster, carga de trabajo y espacios de nombres». - CAST AI
CAST AI no se detiene en el seguimiento de los costos, sino que también automatiza la optimización de la infraestructura. Al utilizar métricas de CPU del percentil 95 y RAM del percentil 99, la plataforma ajusta automáticamente el tamaño correcto de los contenedores. También administra las instancias puntuales con un respaldo automatizado a los nodos bajo demanda, lo que elimina la necesidad de intervención manual. Escalado automático de cargas de trabajo simplifica aún más la planificación de la capacidad mediante el ajuste dinámico de los recursos.
El embalaje de contenedores La función consolida las cargas de trabajo en menos nodos y, al mismo tiempo, desactiva los vacíos, lo que garantiza que los recursos se utilicen de manera eficiente. La detección de anomalías en los costes añade otro nivel de control, ya que envía alertas en caso de picos de gastos inesperados, como ciclos de formación incontrolados, antes de que se salgan de control.
En 2024, Akamai informó Ahorro del 40 al 70% en los costos de la nube y una mayor productividad de ingeniería tras adoptar la automatización de CAST AI.
«Tuve un momento ajá, un momento con el iPhone, con Cast. A los dos minutos de iniciar la integración, vimos el análisis de costes y comprendí algo que nunca había visto antes». - Dekel Shavit, director sénior de ingeniería de Akamai
CAST AI se integra perfectamente con los principales proveedores de nube, como AWS (EKS), Google Cloud (GKE), Azure (AKS) e incluso con configuraciones locales. Utiliza un agente de solo lectura o un Cloud Connect sin agente para incluir las métricas de costos en herramientas de monitoreo como Grafana.
Yotpo logró un Reducción del 40% en los costos de la nube al aprovechar la gestión automatizada de instancias puntuales de CAST AI.
«Con Cast AI, no hicimos nada... aquí se ahorraron muchos recursos humanos y tiempo. Fue una experiencia muy buena. Y una vez más, desde el punto de vista de los costos, estaba altamente optimizada». - Achi Solomon, director de DevOps de Yotpo
El monitoreo de costos de la plataforma está disponible gratis para clústeres ilimitados, independientemente de su tamaño. No requiere acceso a los datos de facturación, sino que utiliza los precios de la nube pública para estimar los gastos.
Holori proporciona un desglose detallado de los gastos de IA mediante el seguimiento de los costos en nivel de token individual. Supervisa los tokens de entrada, los tokens de salida, los tipos de modelos, los niveles de modelos y el recuento de solicitudes en proveedores como OpenAI, Anthropic y Google. Esta precisión es crucial, ya que los precios pueden variar significativamente. Por ejemplo, Anthropic Claude Opus 4.1 cobra 15,00$ por cada millón de fichas de entrada, pero 75,00$ por las fichas de salida, un 5 veces la diferencia. Del mismo modo, Google Gemini Pro exhibe un Brecha de 8 veces entre los tokens de entrada y salida (1,25 dólares frente a 10,00 dólares por millón de tokens).
Holori consolida los costos de procesamiento de API y GPU de IA en un único panel, lo que le brinda una visión integral de sus gastos relacionados con la IA.
Holori simplifica la asignación de costos con su «Etiquetado virtual» función, que aborda un problema común: la falta de etiquetado nativo en la mayoría de las API de IA. Este sistema aplica reglas de etiquetado uniformes en todos los proveedores sin requerir modificaciones de DevOps. Puede asignar costos fácilmente a proyectos, equipos o departamentos específicos mediante un organigrama de arrastrar y soltar. En el caso de los recursos compartidos, los costos se pueden dividir por porcentajes para una distribución precisa.
Con Asignación de costos en la nube Las herramientas de Holori, identificadas como la segunda prioridad más importante para los profesionales de FinOps de aquí a 2025, satisfacen la creciente demanda de modelos precisos de devolución y devolución.
Holori automatiza el etiquetado de costos utilizando nombres de proyectos, centros de costos o entornos, lo que garantiza la coherencia y ahorra tiempo. Es Detección de anomalías con tecnología ML identifica patrones de gasto inusuales en tiempo real, lo que evita picos de costos inesperados. Las alertas sobre los límites presupuestarios y los umbrales de costes se envían a través de Slack o por correo electrónico para mantenerte informado.
La plataforma Convertidor de etiquetas de proveedor transforma las etiquetas existentes de AWS, GCP u OCI en etiquetas virtuales de Holori, lo que garantiza la uniformidad en todas las configuraciones híbridas. Además, Holori destaca las ineficiencias, como el uso innecesario de modelos premium. Por ejemplo, los modelos premium pueden costar Entre 15 y 75 dólares por millón de fichas, mientras que los modelos económicos van desde USD 0,25 a USD 4 por millón de fichas, que representa un potencial Ahorros entre 50 y 100 veces.
Holori se integra perfectamente en los flujos de trabajo de FinOps existentes, reduciendo los costos de infraestructura de nube e inteligencia artificial. Mapea visualmente los gastos de infraestructura y las relaciones entre los recursos, lo que facilita la comprensión de su estructura de costos. La monitorización de los umbrales en tiempo real te ayuda a detectar los aumentos repentinos de los costes de la IA antes de que se agraven, mientras que la atribución específica al modelo identifica oportunidades para cambiar las tareas más sencillas de modelos de alto coste, como el GPT-4, a opciones más asequibles.
Zesty se distingue por la automatización de los ajustes de los recursos en la nube para mejorar la eficiencia de las cargas de trabajo de IA. Sus algoritmos basados en la inteligencia artificial analizan los patrones de uso históricos y en tiempo real, y realizan los ajustes de los recursos de forma automática, sin necesidad de realizar ninguna entrada manual. El Gestor de compromisos gestiona una cartera dinámica de microplanes de ahorro que se adaptan a los patrones de uso cambiantes, eliminando los riesgos vinculados a los contratos a largo plazo.
La plataforma también ofrece Ajustar el tamaño de las cápsulas, que ajusta con precisión la asignación de CPU y memoria a nivel de contenedor para alinearla con las demandas de la carga de trabajo. Además, Escalado automático fotovoltaico garantiza que la capacidad de volumen persistente se ajuste en tiempo real. Para las organizaciones que aprovechan las instancias puntuales para las cargas de trabajo de IA, Zesty Protección antimanchas la función migra los pods a nuevos nodos hasta 40 segundos antes de que se produzca una interrupción.
«Con una integración sencilla y sin esfuerzo, pudimos reducir nuestros costos de procesamiento en un 53%». - Roi Amitay, director de DevOps
Zesty va más allá de la optimización y se integra sin esfuerzo en los entornos de nube existentes para reducir los costos. Se conecta directamente a las cuentas de AWS y Azure mediante un agente de solo lectura que monitorea los entornos de Kubernetes. El proceso de incorporación es rápido, solo lleva unos minutos, y los usuarios suelen notar ahorros cuantificables 10 días de vincular su informe de costos y uso. Es importante destacar que Zesty administra la infraestructura de nube que aloja los modelos de IA sin acceder a datos confidenciales del disco ni requerir cambios en el código de la aplicación.
Blake Mitchell, vicepresidente de ingeniería, implementó las herramientas de optimización de Kubernetes de Zesty y logró un Reducción del 50% en el recuento de nodos de su clúster. La plataforma cumple con el SOC 2 y utiliza precios y cobros basados en el éxito 25% de los ahorros generados - solo paga cuando ofrece reducciones de costos. Para el gestor de compromisos, un gasto mínimo mensual y bajo demanda en EC2 de 7.000 dólares es obligatorio.
Cada plataforma de esta comparación aporta su propio conjunto de ventajas y desventajas en lo que respecta al seguimiento de los tokens y la gestión de costes. La elección correcta depende de si sus prioridades se centran en la visibilidad instantánea de los costos, la integración perfecta del flujo de trabajo o la gestión automatizada de los gastos. A continuación se muestra un desglose de las características y limitaciones más destacadas de cada plataforma.
Prompts.ai destaca por sus herramientas FinOps en tiempo real, que están integradas directamente en la plataforma. Su sistema de crédito TOKN de pago por uso elimina las tarifas de suscripción y ofrece una visibilidad precisa del gasto en todos los modelos e indicaciones. Al combinar la gobernanza, el seguimiento de los costos y las comparaciones de rendimiento en una interfaz segura, ayuda a los equipos a reducir el uso de herramientas redundantes.
Finout se destaca en la consolidación de los datos de costos de varios proveedores de nube y ofrece una visión unificada de los gastos de inteligencia artificial e infraestructura. Sin embargo, para los equipos que se centran únicamente en el seguimiento a nivel de fichas, su alcance más amplio puede parecer innecesario.
AIRE FUNDIDO está diseñado para administrar los costos de infraestructura en entornos de Kubernetes y se centra en la optimización de los recursos en lugar de en el análisis específico de los tokens.
Holori prioriza la planificación presupuestaria con herramientas de previsión y alerta que abarcan varios proveedores de nube. Si bien destaca por su gestión proactiva de costes, carece de información en tiempo real a nivel de fichas.
Sabroso aprovecha la automatización para alinear los gastos de la nube con los resultados mediante un modelo de precios basado en el éxito. Su punto fuerte reside en los ajustes automatizados para tener en cuenta los costes de la nube, pero no proporciona un seguimiento detallado del uso individual de los tokens de IA.
La siguiente tabla destaca los atributos principales de cada plataforma para una comparación más clara:
Esta comparación proporciona una base clara para tomar decisiones informadas a fin de optimizar los gastos relacionados con la IA.
Administrar los costos de los tokens de IA es un desafío lleno de matices, que requiere soluciones personalizadas para diferentes tamaños y necesidades de equipos. Los equipos más pequeños se benefician de herramientas como Prompts.ai, que ofrece un sencillo sistema de crédito TOKN de pago por uso y un seguimiento en tiempo real de más de 35 modelos. Este enfoque ayuda a evitar la complejidad de tener que hacer malabares con varias herramientas, por lo que es ideal para operaciones eficientes.
Para las grandes empresas, el enfoque pasa a centrarse en lograr una supervisión integral. Plataformas como Finout sobresalen en la consolidación del gasto en API de LLM de terceros e infraestructura en la nube, proporcionando la visibilidad unificada que necesitan las organizaciones más grandes. Los equipos de DevOps, por otro lado, deberían considerar la posibilidad de contar con herramientas que permitan la gobernanza a nivel de puerta de entrada, reduciendo de manera efectiva los costos excesivos antes de que la producción aumente.
La atribución granular es otra pieza fundamental del rompecabezas de la administración de costos. Al analizar qué flujos de trabajo consumen más recursos, los equipos pueden tomar decisiones más inteligentes: canalizar las tareas más sencillas a modelos que se ajusten al presupuesto y reservar las opciones de mayor costo para escenarios complejos. Por ejemplo, el uso de Braintrust por parte de Notion se tradujo en un aumento de diez veces en la velocidad de desarrollo, pasando de solucionar 3 problemas por día a 30. Este ejemplo destaca cómo las estrategias bien pensadas pueden simplificar tanto el control de costos como la asignación de recursos.
La integración del seguimiento de costos en los flujos de trabajo de desarrollo mejora aún más la eficiencia. Las plataformas que combinan la supervisión de los tokens con funciones como el control rápido de versiones y las puertas de evaluación permiten a los equipos identificar las regresiones de costes de forma temprana, antes de la implementación. La elección de las herramientas debe adaptarse a su arquitectura, ya sea que se trate de registrar el SDK para entornos de baja latencia o utilizar proxies de puerta de enlace para mejorar el almacenamiento en caché.
La reducción de los costos de la IA depende de tres factores clave: visibilidad, atribución y automatización. Cada plataforma analizada aborda un aspecto único de este desafío, por lo que seleccionar la más adecuada depende de sus objetivos específicos, ya sea minimizar las herramientas redundantes, ajustar la infraestructura o administrar los presupuestos de varios proveedores de nube.
Las plataformas de IA facilitan la administración del uso de los tokens y el control de los costos al ofrecer información en profundidad sobre cómo se usan los tokens en varios modelos, funciones y equipos. Este seguimiento detallado ayuda a las empresas a identificar las áreas con mayores gastos, agilizar los flujos de trabajo y asignar los recursos de manera más eficaz.
Muchas de estas plataformas incluyen análisis en tiempo real y desgloses de costos, lo que permite a las organizaciones vigilar de cerca los patrones de gasto y tomar decisiones bien informadas. Herramientas como las alertas de costos, los límites de uso y los modelos de controles de enrutamiento ayudan a garantizar que se mantengan los presupuestos y, al mismo tiempo, a mejorar la eficiencia. Estas funciones proporcionan a las empresas una mayor transparencia y control sobre sus gastos de inteligencia artificial, lo que permite una asignación de recursos más inteligente y un mejor rendimiento financiero.
Al elegir una plataforma de gestión de costos de IA, concéntrese en las herramientas que proporcionan seguimiento detallado a nivel de token, monitoreo de gastos en tiempo real, y alertas personalizables. Estas funciones son esenciales para mantener los costes bajo control, especialmente cuando se trata de modelos de IA que cobran en función de los tokens, las llamadas a la API o el uso de la GPU, áreas en las que los gastos pueden salirse de control rápidamente.
También es importante seleccionar una plataforma con controles presupuestarios, atribución granular de costos, y análisis predictivo. Estas capacidades le ayudan a anticipar los gastos futuros, evitar sobrecostos presupuestarios y asignar los recursos de manera más eficaz, garantizando que sus flujos de trabajo de IA sigan siendo eficientes y manejables.
La automatización en las plataformas de IA desempeña un papel crucial en la gestión de los costos al proporcionar seguimiento en tiempo real y información en profundidad en el uso de tokens, que a menudo contribuye de manera significativa a los gastos relacionados con la IA. Las plataformas como Prompts.ai permiten a las organizaciones vigilar de cerca el consumo de tokens, identificar las ineficiencias y realizar los ajustes necesarios antes de que los costos aumenten.
A través de la automatización, las empresas pueden adoptar prácticas de administración de costos más inteligentes, como establecer límites de uso, recibir alertas para actividades inusuales y reasignar recursos de forma dinámica en función de la demanda actual. Al reducir la necesidad de intervenciones manuales y ofrecer una visibilidad detallada, la automatización ayuda a garantizar que las operaciones de IA sigan siendo eficientes y económicas, lo que reduce la probabilidad de sorpresas financieras inesperadas.
