Paiement à l'Usage - AI Model Orchestration and Workflows Platform
Le suivi des jetons est essentiel pour gérer efficacement les flux de travail de l'IA, garantir le contrôle des coûts et optimiser les performances. Cet article passe en revue quatre outils conçus pour surveiller l'utilisation des jetons dans divers modèles d'IA et API. Chaque outil offre des fonctionnalités uniques adaptées aux différents besoins organisationnels :
Pour une comparaison rapide de leurs forces et de leurs limites, consultez le tableau ci-dessous :
Choisissez l'outil qui correspond à votre infrastructure, à vos objectifs de gestion des coûts et à vos priorités d'utilisation de l'IA.
Prompts.ai est une plateforme d'orchestration d'IA qui intègre le suivi des jetons directement dans sa conception de base. Contrairement à d'autres plates-formes qui traitent la surveillance de l'utilisation après coup, Prompts.ai intègre des contrôles FinOps en temps réel sur 35 grands modèles de langages de premier plan, notamment GPT-5, Claude, LLaMA et Gemini. Cette configuration fournit des informations claires et exploitables sur les flux de travail de l'IA.
Prompts.ai offre un suivi détaillé et en temps réel de chaque jeton utilisé dans vos flux de travail d'IA. Vous pouvez surveiller la consommation de jetons par projet, service ou cas d'utilisation spécifique, garantissant ainsi une vue complète de vos opérations d'IA. Ce qui distingue Prompts.ai, c'est son système de suivi centralisé. Toutes les données d'utilisation des jetons sont regroupées dans un tableau de bord unique et facile à naviguer, simplifiant ainsi la surveillance même lors de l'utilisation de plusieurs modèles.
La plateforme permet également une analyse comparative des jetons. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs d'évaluer l'efficacité des jetons et la qualité de sortie sur différents modèles pour des tâches identiques, offrant ainsi des informations sur les performances et la rentabilité.
Prompts.ai se connecte de manière transparente à vos systèmes d'entreprise existants via une architecture axée sur l'API. Les équipes de développement peuvent intégrer le suivi des jetons dans leurs flux de travail à l'aide d'API REST et de webhooks, ce qui simplifie le transfert des données d'utilisation vers des outils de business intelligence ou de gestion des coûts. Pour garantir la sécurité et la conformité, la plateforme s'intègre aux systèmes d'authentification d'entreprise, prenant en charge l'authentification unique (SSO) et les contrôles d'accès basés sur les rôles. Ces intégrations fournissent une base solide pour une gestion efficace des coûts.
Prompts.ai comprend une couche FinOps intégrée qui transforme les données brutes d'utilisation des jetons en informations exploitables sur les coûts. La plateforme offre un suivi des coûts en temps réel ainsi que des alertes de dépenses prédictives pour vous aider à respecter votre budget. Grâce à son système de crédits TOKN par répartition, les coûts sont alignés sur l'utilisation réelle, permettant aux organisations d'attribuer des dépenses à des projets ou des départements spécifiques. Ce niveau de transparence dans la gestion des coûts peut réduire les dépenses en logiciels d'IA jusqu'à 98 %.
Prompts.ai est conçu pour évoluer aux côtés de votre organisation. Que vous ajoutiez de nouveaux modèles, des utilisateurs ou des équipes entières, la plateforme évolue sans nécessiter de modifications architecturales majeures. Son infrastructure de niveau entreprise garantit que le suivi des jetons reste précis pendant les périodes de forte demande, tandis que des pistes d'audit complètes répondent aux besoins de conformité. Cette combinaison d'évolutivité et de surveillance robuste fait de Prompts.ai une solution polyvalente pour les organisations de toutes tailles - des petites équipes créatives aux entreprises Fortune 500 gérant des flux de travail d'IA complexes et multimodèles.
Moesif sert de puissante plate-forme d'analyse et de surveillance des API, offrant un suivi détaillé de l'utilisation au niveau des jetons pour les applications d'IA. Grâce à sa capacité à capturer des données au niveau des jetons pour de grands modèles de langage tels que GPT-4 et Gemini, Moesif fournit aux organisations les informations granulaires nécessaires pour analyser et optimiser efficacement leur consommation d'API d'IA.
Moesif excelle dans le suivi des jetons d'entrée et de sortie pour chaque appel d'API, donnant aux organisations une vision claire de la façon dont leurs ressources d'IA sont utilisées. Ce niveau de détail aide les équipes à affiner leurs stratégies de tarification et à gérer efficacement les coûts d'infrastructure.
La plate-forme permet aux utilisateurs de configurer des graphiques de séries chronologiques pour surveiller l'utilisation des invites, de l'achèvement et de l'utilisation totale des jetons en exploitant des champs tels que Response.body.generated_text.usage.prompt_tokens, Completion_tokens et total_tokens. Moesif applique l'agrégation des sommes à ces champs, offrant une vue complète des tendances de consommation de jetons au fil du temps.
Pour les API dépourvues de champ total_tokens, Moesif permet aux utilisateurs de définir des métriques personnalisées en combinant des jetons d'invite et d'achèvement. Ces fonctionnalités garantissent une intégration transparente avec divers systèmes, rendant le suivi des jetons simple et efficace.
Les données de suivi des jetons de Moesif s'intègrent parfaitement à un large éventail de fournisseurs de passerelles API, notamment Kong et Amazon API Gateway, ainsi qu'aux middlewares de serveur pour de nombreux frameworks API. Cette compatibilité garantit que les organisations peuvent mettre en œuvre le suivi des jetons quelle que soit leur infrastructure existante.
La plateforme prend en charge les API dans divers environnements d'hébergement, y compris les plateformes sur site, cloud et sans serveur comme AWS Lambda, Heroku et Cloudflare Workers. Sa flexibilité en fait un choix judicieux pour les organisations ayant des stratégies de déploiement variées.
L'intégration est simplifiée grâce à des SDK faciles à utiliser (par exemple, Node, Python, Java) et à la prise en charge de middleware pour des environnements tels qu'AWS Lambda, Heroku et Cloudflare Workers. Pour les environnements AWS, Moesif se connecte via un middleware AWS Lambda qui utilise la variable d'environnement MOESIF_APPLICATION_ID pour envoyer des données d'analyse directement à la plateforme.
De plus, Moesif s'intègre à KrakenD API Gateway, permettant la transmission asynchrone des données d'activité API. Ces données peuvent être utilisées pour appliquer les règles de gouvernance et de monétisation en temps réel, garantissant ainsi que les politiques d'utilisation s'alignent sur les objectifs de l'organisation.
Moesif’s integrations and analytics capabilities play a key role in cost management by providing clarity on usage patterns. The platform offers a Collector API for high-volume event logging and a Management API for querying usage data. These tools enable teams to embed usage charts into customer-facing applications, supporting transparent billing and usage reporting.
En analysant la consommation de jetons au niveau des appels API, les organisations peuvent identifier les fonctionnalités, les utilisateurs ou les applications qui génèrent des coûts. Ces informations permettent aux équipes d'apporter des ajustements éclairés à leurs stratégies d'IA, garantissant ainsi une allocation efficace des ressources.
Built to handle high-volume API traffic, Moesif’s architecture ensures that token tracking doesn’t impact application performance. Its asynchronous data collection minimizes latency, making it well-suited for production environments with demanding performance needs.
Grâce à une surveillance en temps réel et à des analyses historiques, Moesif permet aux organisations de faire évoluer leurs opérations d'IA tout en conservant une visibilité complète sur l'utilisation des jetons. Cette évolutivité prend en charge à la fois l’infrastructure technique et la croissance de l’entreprise, s’adressant aux équipes de toutes tailles – des petits groupes de développement aux déploiements d’IA au niveau de l’entreprise.
Amazon Bedrock, associé à CloudWatch, offre une surveillance intégrée et détaillée au niveau des jetons pour les charges de travail d'IA sur AWS. Cette intégration suit l'utilisation des modèles et applications fondamentaux, offrant des informations précieuses sur les besoins opérationnels et de conformité.
CloudWatch rassemble automatiquement des métriques clés telles que InputTokenCount et OutputTokenCount. Lorsque la journalisation des appels de modèle est activée, elle capture des métadonnées supplémentaires, telles que input.inputTokenCount et output.outputTokenCount, créant ainsi une piste d'audit complète à des fins de surveillance et de conformité. Cette journalisation détaillée garantit que les organisations peuvent garder un œil attentif sur l'utilisation des jetons.
Avec CloudWatch Logs Insights, les utilisateurs peuvent interroger les journaux d'appel pour analyser l'utilisation des jetons par identité.arn, ce qui leur permet d'identifier des utilisateurs ou des applications spécifiques qui génèrent la consommation de jetons. Ce niveau de détail aide les organisations à identifier les parties de leur système qui contribuent le plus aux coûts liés aux jetons.
Pour les équipes utilisant des architectures Retrieval Augmented Generation (RAG), CloudWatch surveille l'utilisation des jetons à la fois dans les modèles d'intégration et dans les principaux modèles de langage qui répondent aux requêtes des utilisateurs. Ces métriques s'intègrent parfaitement aux autres services AWS, offrant une vue complète des performances des applications.
CloudWatch s'intègre sans effort aux services AWS, offrant des capacités de surveillance améliorées. Par exemple, CloudWatch AppSignals suit automatiquement les applications d'IA génératives construites sur Bedrock, capturant des métriques telles que prompt_token_count et Generation_token_count dans des traces corrélées.
Étant donné que chaque modèle de fondation sur Bedrock utilise sa propre méthode de tokenisation, le même texte peut entraîner un nombre de jetons différent selon le modèle. Cela rend un suivi précis essentiel pour optimiser les coûts lors de la sélection entre les modèles.
CloudWatch fournit également des tableaux de bord prédéfinis pour Amazon Bedrock, donnant aux équipes un accès instantané aux indicateurs clés tels que les modèles d'utilisation des jetons. De plus, les utilisateurs peuvent créer des tableaux de bord personnalisés combinant des métriques et des données de journal pour mieux comprendre leurs applications.
CloudWatch va au-delà de la surveillance en proposant des outils permettant de gérer efficacement les coûts. Son modèle de tarification à l'utilisation est basé sur le nombre de jetons d'entrée et de sortie traités, ce qui rend un suivi précis crucial pour respecter le budget. Les équipes peuvent configurer des alertes pour InputTokenCount et OutputTokenCount, recevant des notifications lorsque l'utilisation dépasse les limites prédéfinies.
Grâce à CloudWatch Logs Insights, les équipes peuvent analyser les coûts grâce à la reconnaissance de modèles basée sur l'apprentissage automatique, qui identifie les tendances d'utilisation et regroupe visuellement les journaux associés. Cette fonctionnalité permet aux organisations de détecter les facteurs de coûts et d'optimiser l'allocation des ressources.
Avec CloudWatch AppSignals, les équipes peuvent comparer différents modèles de base, en évaluant leurs performances, l'efficacité des jetons et l'expérience utilisateur globale. Cela permet de sélectionner les options les plus rentables tout en conservant des performances élevées.
CloudWatch est conçu pour répondre aux demandes des charges de travail d'IA à grande échelle. Construit sur l'infrastructure AWS, il prend en charge l'utilisation de grands volumes de jetons sans compromettre les performances des applications. À mesure que la consommation de jetons augmente, le système évolue automatiquement pour répondre à la demande accrue.
Pour garantir la sécurité des données à grande échelle, CloudWatch inclut des fonctionnalités de protection des données de Machine Learning qui détectent et masquent les informations sensibles, telles que les adresses IP, lors de la surveillance des jetons. Cette protection de la confidentialité est particulièrement précieuse pour les organisations ayant des exigences strictes en matière de gouvernance des données.
Grâce à sa capacité à traiter et à analyser d'énormes volumes de données de jetons en temps réel, CloudWatch est bien adapté aux entreprises qui gèrent quotidiennement des milliers d'appels de modèles d'IA. Il fournit des informations exploitables pour optimiser à la fois les performances et la rentabilité, même dans les déploiements à grande échelle.
S'appuyant sur des outils de surveillance de jetons antérieurs, Kong introduit une limitation du débit de l'API pour gérer directement l'utilisation. Kong Gateway, une plateforme de gestion d'API, propose un système de plugins polyvalent qui permet une limitation de débit sur mesure pour les flux de travail basés sur l'IA.
Kong’s rate limiting capabilities monitor API call counts to provide an accurate picture of token consumption. Its modular framework seamlessly connects with common monitoring tools, enabling alerts when usage exceeds set thresholds. This setup delivers real-time insights, aiding in cost management and supporting proactive measures through integrated alert systems.
Kong est conçu pour gérer les environnements à forte demande, offrant des solutions évolutives qui s'adaptent à différentes charges de travail. Ses politiques configurables permettent aux utilisateurs de définir des limites d'utilisation spécifiques, garantissant un contrôle précis de la consommation de jetons dans les flux de travail d'IA tout en maîtrisant les coûts.
Cette section examine de plus près les principaux avantages et défis de chaque outil, vous aidant à aligner leurs fonctionnalités sur vos exigences techniques et opérationnelles spécifiques.
Prompts.ai propose une approche rationalisée de l'orchestration de l'IA. Sa caractéristique remarquable est un système de crédit TOKN par répartition, qui relie directement les coûts à l'utilisation réelle, éliminant ainsi les frais d'abonnement récurrents. Avec un accès à plus de 35 modèles linguistiques de pointe, il permet également de réaliser des économies impressionnantes, ce qui en fait un choix judicieux pour les organisations souhaitant optimiser leurs dépenses en matière d'IA.
Moesif brille par sa capacité à fournir des analyses d'API détaillées, offrant des informations granulaires sur la consommation de jetons et des options d'alerte flexibles. Cependant, l’accent principal mis sur la surveillance des API peut nécessiter des outils supplémentaires pour les organisations cherchant à gérer efficacement des flux de travail d’IA plus larges.
Amazon Bedrock with CloudWatch leverages the strength of AWS’s infrastructure, providing enterprise-grade monitoring and seamless integration for teams already embedded in the AWS ecosystem. This combination supports scalability and compliance needs. However, it comes with challenges, including potential vendor lock-in and the complexity of managing multiple AWS services, which can be daunting for teams without extensive cloud expertise.
La limitation de débit de Kong est spécialisée dans la limitation flexible du débit des passerelles API. Son système de plugins modulaire permet une gestion personnalisée des jetons, ce qui le rend très efficace dans les environnements à forte demande. Même si elle applique les limites d'utilisation de manière proactive, la plateforme nécessite souvent une gestion supplémentaire de l'infrastructure, et l'accent mis sur la limitation du débit signifie que les organisations peuvent avoir besoin d'outils supplémentaires pour une analyse plus complète des jetons.
Le tableau ci-dessous résume les principales forces et limites de chaque outil :
Selecting the right tool depends on your organization's infrastructure, expertise, and monitoring priorities. If cost efficiency and model flexibility are at the top of your list, Prompts.ai is a strong contender. For those prioritizing detailed API insights, Moesif is a great fit. Teams already entrenched in the AWS ecosystem might find Amazon Bedrock with CloudWatch most convenient, while those needing strict control over API usage will appreciate Kong’s specialized capabilities.
La sélection du bon tracker de jetons dépend des exigences uniques de votre organisation, des systèmes existants et des futurs objectifs de l'IA. Chaque outil que nous avons exploré apporte son propre ensemble de points forts adaptés aux différents besoins opérationnels.
Prompts.ai se distingue comme une plate-forme unifiée, offrant un suivi des jetons ainsi qu'une orchestration plus large de l'IA dans plus de 35 modèles linguistiques. Son modèle de paiement à l'utilisation garantit que les coûts correspondent directement à l'utilisation réelle, ce qui en fait un choix flexible pour les besoins dynamiques.
D'autre part, Moesif excelle dans la fourniture d'analyses d'API détaillées, offrant une visibilité claire sur la consommation des jetons. L'accent mis sur les informations granulaires le rend inestimable pour les organisations souhaitant optimiser l'utilisation des API.
Pour les équipes profondément intégrées à AWS, Amazon Bedrock offre une surveillance transparente via CloudWatch. Cette solution de niveau entreprise est idéale pour ceux qui exploitent déjà les services AWS et recherchent une intégration fluide dans leur infrastructure cloud.
Parallèlement, les environnements à fort trafic peuvent bénéficier des capacités modulaires de limitation de débit de Kong. Ses contrôles flexibles aident à gérer efficacement le trafic de la passerelle API, garantissant que l'utilisation des jetons reste sous contrôle à mesure que la demande évolue.
En fin de compte, le meilleur choix dépend de votre infrastructure, du niveau d’analyse requis et de vos besoins d’orchestration. Alors que les plates-formes telles que Prompts.ai sont idéales pour les organisations qui débutent leur parcours vers l'IA, des outils plus spécialisés peuvent mieux servir les équipes disposant de flux de travail établis.
La mise en place d’analyses de jetons évolutives et transparentes est essentielle pour prendre des décisions éclairées et respectueuses des coûts à mesure que votre adoption de l’IA se développe.
Prompts.ai introduit un système de crédit par répartition qui permet aux entreprises de réduire les coûts de l'IA jusqu'à 98 %. Cette configuration garantit que vous ne payez que pour les ressources que vous utilisez réellement, éliminant ainsi les dépenses inutiles et fournissant une solution rentable pour gérer les flux de travail d'IA.
La plate-forme offre également des informations en temps réel sur l'utilisation et les dépenses des jetons, vous donnant une vision claire de la destination de votre budget. Grâce à des outils de suivi précis et des contrôles centralisés, les organisations peuvent mieux contrôler leurs dépenses liées à l’IA, allouer les ressources plus efficacement et prendre des décisions éclairées en toute confiance.
Moesif fournit des analyses d'API approfondies, en se concentrant sur des informations centrées sur l'utilisateur liées à l'utilisation, aux performances et aux coûts associés des API. Bien qu'il excelle dans le suivi des données détaillées au niveau de l'API, il peut avoir du mal à évoluer efficacement lors de la gestion d'une surveillance approfondie des jetons dans les flux de travail d'IA distribués.
Amazon Bedrock, associé à CloudWatch, est conçu pour s'intégrer de manière transparente au sein de l'écosystème AWS. Il offre une surveillance évolutive et fiable adaptée aux applications d'IA générative, gérant sans effort de gros volumes de données au niveau des jetons. CloudWatch fournit des métriques en temps réel, des tableaux de bord personnalisables et des informations complètes sur les performances du système, ce qui en fait un choix judicieux pour les opérations d'IA à grande échelle.
La limitation du débit de l'API de Kong s'avère inestimable dans les environnements d'IA à forte demande où la gestion de l'utilisation des jetons est une priorité. Cette fonctionnalité devient particulièrement critique pendant les périodes de trafic de pointe ou lors du traitement d’un grand volume de requêtes alimentées par l’IA.
En limitant le nombre de requêtes ou de jetons traités dans un délai spécifique, ces outils contribuent à éviter la tension du système, favorisent une répartition équitable des ressources entre les utilisateurs et améliorent la gestion globale des ressources. Des fonctionnalités telles que la limitation du débit basée sur des jetons et les modèles d'accès à plusieurs niveaux rationalisent la gestion des flux de travail tout en garantissant la fiabilité et la stabilité du système.
