Pago por Uso - AI Model Orchestration and Workflows Platform
Los costos de la IA pueden salirse rápidamente de control sin una 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 rastrean los costos a un nivel granular, asignan presupuestos a equipos o proyectos y automatizan los controles de gastos. Las características clave incluyen alertas en tiempo real, atribución de costos detallada e integraciones con flujos de trabajo como Jira o Slack. Elija la plataforma adecuada según sus prioridades, ya sea seguimiento a nivel de token, optimización de infraestructura o gestión automatizada de costos.
Cada plataforma ofrece fortalezas únicas según sus necesidades, desde el seguimiento detallado de tokens hasta la optimización a nivel de infraestructura. Continúe leyendo para profundizar en sus características y capacidades.
Comparación de plataformas de gestión de tokens de IA: características y mejores casos de uso
Prompts.ai simplifica la compleja tarea de seguimiento de tokens con su sistema unificado de crédito TOKN, que funciona a la perfección en más de 35 modelos de IA. En lugar de hacer malabarismos con las métricas de uso para cada modelo, los equipos dependen de un único tipo de crédito que traduce toda la actividad a USD, lo que garantiza informes financieros claros y consistentes. La plataforma registra meticulosamente las interacciones entre modelos, proyectos, organizaciones y claves API, proporcionando un desglose detallado del consumo de recursos.
Su capa FinOps en tiempo real vincula el uso de tokens directamente con los resultados comerciales. Los paneles personalizables facilitan la identificación de los factores de costos, lo que permite a los equipos abordar las ineficiencias sin demora. Este seguimiento granular garantiza una asignación precisa de costos en todos los equipos y proyectos.
La función TOKN Pooling lleva la asignación de costos al siguiente nivel al permitir que los equipos de finanzas distribuyan un presupuesto central entre los departamentos y al mismo tiempo hacen cumplir los límites de gasto. Ya sea marketing, atención al cliente o desarrollo de productos, los recursos simbólicos compartidos se pueden asignar con precisión. Los límites estrictos garantizan que ningún equipo gaste de más y el sistema mantiene un seguimiento de auditoría completo de todas las interacciones de IA. Esto proporciona a los equipos de finanzas y seguridad los datos que necesitan para monitorear y revisar el uso de manera efectiva, garantizando una supervisión financiera estricta.
Con un modelo prepago, Prompts.ai detiene automáticamente el procesamiento de IA cuando se agotan los créditos TOKN, eliminando el riesgo de cargos sorpresa. Este enfoque de pago por uso garantiza que se cumplan los presupuestos sin necesidad de intervención manual. Desde el principio, los equipos tienen una comprensión clara de su exposición financiera máxima, lo que ofrece tranquilidad y claridad financiera.
Finout simplifica el seguimiento de costos al convertir unidades de facturación en tokens en varios servicios. Este enfoque unificado se aplica a AWS Bedrock, Azure OpenAI y GCP Vertex AI, lo que permite realizar comparaciones en paralelo independientemente del proveedor. Los costos se dividen en categorías como entrada, salida y tokens especializados (por ejemplo, tokens por lotes o en caché).
For providers that don’t support detailed tagging, Finout's LLM Proxy adds metadata (such as team, feature, and environment) to each API call. This metadata links usage data with cost data using project IDs, enabling precise attribution to specific features or products.
Este proceso garantiza un marco coherente y preciso para la asignación de costes.
Con las etiquetas virtuales (VTags), Finout utiliza IA para asignar costos a equipos, unidades de negocios o funciones, sin necesidad de cambios de código ni agentes. Incluso se pueden contabilizar los recursos no etiquetados, lo que resuelve un desafío importante para los equipos financieros. La fórmula de costos FairShare garantiza que los descuentos se distribuyan de manera justa según el uso real de los recursos.
Los usuarios empresariales han informado que lograron hasta un 98 % de precisión en la asignación de costos, aumentando su cobertura del 80 % al 96 % e identificando los desperdicios un 90 % más rápido. La integración MegaBill consolida los gastos de IA de múltiples nubes en una vista unificada, ofreciendo una asignación de costos del 100 % e información clara sobre la economía unitaria.
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"La excepcional granularidad de Finout en la asignación de costos ha sido un activo invaluable, ya que nos brinda una visión sin precedentes de nuestro gasto en la nube". - Vijay Kurra, líder en operaciones financieras y operaciones en la nube Análisis
Finout va más allá de la asignación al integrar la responsabilidad de costos en herramientas cotidianas como Jira, ServiceNow, Slack y Microsoft Teams. Su integración sin código ni agentes se conecta a toda su pila tecnológica mediante una única clave API, lo que agiliza la gestión de gastos en entornos de múltiples nubes, Kubernetes y servicios de IA en una vista coherente. Esta integración garantiza que las alertas de costos, el contexto y los elementos de acción se ajusten 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, como un bucle de token descontrolado 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 en la gestión de costos al centrarse en la infraestructura subyacente que impulsa las cargas de trabajo de IA. En lugar de monitorear 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 identificar los gastos de GPU en equipos o proyectos de investigación específicos. Al actualizar los datos de costos cada 60 segundos, obtendrá información casi en tiempo real sobre su gasto en computación. También identifica ineficiencias calculando la diferencia entre los recursos aprovisionados y solicitados, exponiendo el dinero desperdiciado en CPU y capacidad de memoria inactivas. Este método complementa el seguimiento a nivel de token al abordar los recursos informáticos raíz detrás de esos costos.
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"El monitoreo de CAST AI presenta todos los gastos en un solo lugar y permite desglosarlos por conceptos de K8 como clúster, carga de trabajo y espacios de nombres". - REPARTO DE IA
CAST AI doesn’t stop at cost tracking - it also automates infrastructure optimization. By using 95th percentile CPU and 99th percentile RAM metrics, the platform automatically rightsizes containers. It also manages Spot Instances with automated fallback to on-demand nodes, eliminating the need for manual intervention. Workload Autoscaling further simplifies capacity planning by dynamically adjusting resources.
La función de empaquetado de contenedores consolida las cargas de trabajo en menos nodos mientras desmantela los vacíos, lo que garantiza que los recursos se utilicen de manera eficiente. La detección de anomalías en los costos agrega otra capa de control, enviando alertas sobre picos inesperados de gasto, como ciclos de capacitación desbocados, antes de que se salgan de control.
In 2024, Akamai reported 40-70% savings on cloud costs and improved engineering productivity after adopting CAST AI’s automation.
"I had an aha moment – an iPhone moment – with Cast. Literally two minutes into the integration, we saw the cost analytics, and I had an insight into something I had never had before." - Dekel Shavit, Sr. Director of Engineering, Akamai
"I had an aha moment – an iPhone moment – with Cast. Literally two minutes into the integration, we saw the cost analytics, and I had an insight into something I had never had before." - Dekel Shavit, Sr. Director of Engineering, Akamai
CAST AI se integra perfectamente con los principales proveedores de la nube como AWS (EKS), Google Cloud (GKE), Azure (AKS) e incluso configuraciones locales. Utiliza un agente de solo lectura o un Cloud Connect sin agente para introducir métricas de costos en herramientas de monitoreo como Grafana.
Yotpo achieved a 40% reduction in cloud costs by leveraging CAST AI’s automated Spot Instance management.
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"Con Cast AI, no hicimos nada... se ahorraron muchos recursos humanos y tiempo. Fue una muy buena experiencia. Y nuevamente, desde una perspectiva de costos, estuvo altamente optimizada". - Achi Solomon, director de DevOps, Yotpo
The platform’s cost monitoring is available free of charge for unlimited clusters, regardless of their size. It doesn’t require billing data access, instead using public cloud pricing to estimate expenses.
Holori proporciona un desglose detallado de los gastos de IA mediante el seguimiento de los costos a nivel de token individual. Supervisa tokens de entrada, tokens de salida, tipos de modelos, niveles de modelos y recuentos de solicitudes entre 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 millón de tokens de entrada, pero $75,00 por tokens de salida, una diferencia de 5 veces. De manera similar, Google Gemini Pro muestra una brecha de 8 veces entre los tokens de entrada y salida ($1,25 frente a $10,00 por millón de tokens).
Holori consolida los costos de computación de la API de IA y la GPU en un único panel, brindándole una vista integral de sus gastos relacionados con la IA.
Holori simplifica la asignación de costos con su función "Etiquetado virtual", que aborda un problema común: la falta de etiquetado nativo en la mayoría de las API de IA. Este sistema aplica reglas de etiquetado consistentes entre proveedores sin requerir modificaciones de DevOps. Puede asignar fácilmente costos a proyectos, equipos o departamentos específicos mediante un organigrama del tipo arrastrar y soltar. Para los recursos compartidos, los costos se pueden dividir por porcentaje para una distribución precisa.
Con la asignación de costos en la nube identificada como la segunda prioridad más alta para los profesionales de FinOps para 2025, las herramientas de Holori satisfacen la creciente demanda de modelos precisos de contracargo y presentación.
Holori automatiza el etiquetado de costos utilizando nombres de proyectos, centros de costos o entornos, lo que garantiza coherencia y ahorra tiempo. Su detección de anomalías basada en ML identifica patrones de gasto inusuales en tiempo real, evitando picos de costos inesperados. Las alertas sobre límites de presupuesto y umbrales de costos se envían a través de Slack o correo electrónico, para mantenerte informado.
El Provider Tag Converter de la plataforma transforma las etiquetas existentes de AWS, GCP u OCI en etiquetas virtuales de Holori, lo que garantiza la uniformidad en las configuraciones híbridas. Además, Holori destaca ineficiencias como el uso innecesario de modelos premium. Por ejemplo, los modelos premium pueden costar entre 15 y 75 dólares por millón de tokens, mientras que los modelos económicos oscilan entre 0,25 y 4 dólares por millón de tokens, lo que representa un ahorro potencial de 50 a 100 veces.
Holori se integra perfectamente en los flujos de trabajo FinOps existentes, uniendo los costos de la infraestructura de la nube y la IA. Mapea visualmente los gastos de infraestructura y las relaciones de recursos, lo que facilita la comprensión de su estructura de costos. El monitoreo de umbrales en tiempo real lo ayuda a detectar aumentos repentinos de costos de IA antes de que aumenten, mientras que la atribución específica del modelo identifica oportunidades para trasladar tareas más simples de modelos de alto costo como GPT-4 a opciones más asequibles.
Zesty se distingue por automatizar los ajustes de recursos de la nube para mejorar la eficiencia de las cargas de trabajo de IA. Sus algoritmos impulsados por IA analizan patrones de uso históricos y en tiempo real, realizando ajustes de recursos automáticamente, sin necesidad de entrada manual. El Commitment Manager maneja una cartera dinámica de micro Planes de Ahorro que se adaptan a los cambios en los patrones de uso, eliminando los riesgos ligados a los contratos a largo plazo.
La plataforma también ofrece Pod Rightsizing, que ajusta la asignación de CPU y memoria a nivel de contenedor para alinearse con las demandas de la carga de trabajo. Además, PV Autoscaling garantiza que la capacidad de volumen persistente se ajuste en tiempo real. Para las organizaciones que aprovechan instancias puntuales para cargas de trabajo de IA, la función Spot Protection de Zesty migra pods a nuevos nodos hasta 40 segundos antes de que se produzca una interrupción.
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"Con una integración sencilla y sin esfuerzo, pudimos reducir nuestros costes informáticos en un 53 %". - Roi Amitay, jefe de DevOps
Zesty va más allá de la optimización, integrándose sin esfuerzo en entornos de nube existentes para ofrecer reducciones de costos. Se conecta directamente a cuentas de AWS y Azure a través de un agente de solo lectura que monitorea los entornos de Kubernetes. El proceso de incorporación es rápido, toma solo unos minutos y los usuarios a menudo notan ahorros mensurables dentro de los 10 días posteriores a vincular su Informe de uso y costos. Es importante destacar que Zesty gestiona la infraestructura en la nube que aloja modelos de IA sin acceder a datos confidenciales del disco ni requerir cambios en el código de la aplicación.
Blake Mitchell, VP of Engineering, implemented Zesty's Kubernetes optimization tools and achieved a 50% reduction in their cluster’s node count. The platform is SOC 2 compliant and uses success-based pricing, charging 25% of the savings generated - you only pay when it delivers cost reductions. For the Commitment Manager, a minimum monthly on-demand EC2 spend of $7,000 is required.
Every platform in this comparison brings its own set of advantages and trade-offs when it comes to token tracking and cost management. Choosing the right one depends on whether your priorities lean toward instant cost visibility, seamless workflow integration, or automated expense management. Below is a breakdown of each platform’s standout features and limitations.
Prompts.ai se 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 y avisos. Al combinar gobernanza, seguimiento de costos y comparaciones de desempeño en una interfaz segura, ayuda a los equipos a reducir el uso de herramientas redundantes.
Finout se destaca en la consolidación de datos de costos de múltiples proveedores de nube, ofreciendo una vista unificada de los gastos de infraestructura y de IA. Sin embargo, para los equipos centrados únicamente en el seguimiento a nivel de token, su alcance más amplio puede parecer innecesario.
CAST AI está diseñado para gestionar los costos de infraestructura en entornos de Kubernetes, centrándose en la optimización de recursos en lugar de análisis específicos de tokens.
Holori prioriza la planificación presupuestaria con herramientas de pronóstico y alertas que abarcan varios proveedores de nube. Si bien brilla en la gestión proactiva de costos, carece de información valiosa a nivel de token en tiempo real.
Zesty leverages automation to align cloud expenses with outcomes through a success-based pricing model. Its strength lies in automated adjustments for cloud costs, but it doesn’t provide the granular tracking of individual AI token usage.
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 que optimicen los gastos relacionados con la IA.
La gestión de los costos de los tokens de IA es un desafío matizado 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 seguimiento en tiempo real en más de 35 modelos. Este enfoque ayuda a evitar la complejidad de hacer malabarismos con múltiples herramientas, lo que lo hace ideal para operaciones eficientes.
Para las grandes empresas, la atención se centra en lograr una supervisión integral. Plataformas como Finout destacan por consolidar el gasto entre API 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 herramientas que permitan la gobernanza a nivel de puerta de enlace, frenando efectivamente los costos excesivos antes de que aumenten en producción.
La atribución granular es otra pieza fundamental del rompecabezas de la gestión de costes. Al analizar qué flujos de trabajo consumen más recursos, los equipos pueden tomar decisiones más inteligentes: dirigir tareas más simples a modelos económicos y reservar opciones de mayor costo para escenarios complejos. Por ejemplo, el uso de Braintrust por parte de Notion resultó 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 agilizar 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 el monitoreo de tokens con características como control rápido de versiones y puertas de evaluación permiten a los equipos identificar regresiones de costos de manera temprana, antes de la implementación. La elección de herramientas debe alinearse con su arquitectura, ya sea que se trate de registros de SDK para entornos de baja latencia o servidores proxy 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 adecuada depende de sus objetivos específicos, ya sea minimizar herramientas redundantes, ajustar la infraestructura o administrar presupuestos entre múltiples proveedores de nube.
Las plataformas de IA facilitan la gestión del uso de tokens y el control de los costos al ofrecer información detallada sobre cómo se utilizan los tokens en varios modelos, funciones y equipos. Este seguimiento detallado ayuda a las empresas a identificar áreas con mayores gastos, optimizar los flujos de trabajo y asignar recursos de manera más efectiva.
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 alertas de costos, límites de uso y controles de enrutamiento de modelos ayudan a garantizar que se mantengan los presupuestos y, al mismo tiempo, mejoran la eficiencia. Estas características brindan a las empresas mayor transparencia y control sobre sus gastos de IA, lo que lleva a una asignación de recursos más inteligente y un mejor desempeño financiero.
Al elegir una plataforma de gestión de costos de IA, concéntrese en herramientas que brinden un seguimiento detallado a nivel de token, monitoreo de gastos en tiempo real y alertas personalizables. Estas características son esenciales para mantener los costos bajo control, especialmente cuando se trata de modelos de IA que cobran en función de tokens, llamadas API o uso de GPU, áreas donde los gastos pueden salirse de control rápidamente.
También es importante seleccionar una plataforma con controles presupuestarios, atribución granular de costos y análisis predictivos. Estas capacidades lo ayudan a anticipar gastos futuros, evitar excesos presupuestarios y asignar recursos de manera más efectiva, 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 costos al proporcionar seguimiento en tiempo real e información detallada sobre el uso de tokens, lo que a menudo contribuye de manera importante a los gastos relacionados con la IA. Plataformas como Prompts.ai permiten a las organizaciones vigilar de cerca el consumo de tokens, identificar ineficiencias y realizar los ajustes necesarios antes de que aumenten los costos.
A través de la automatización, las empresas pueden adoptar prácticas de gestión de costos más inteligentes, como establecer límites de uso, recibir alertas de actividad inusual y reasignar recursos dinámicamente en función de la demanda actual. Al reducir la necesidad de intervención manual y ofrecer 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.
