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Les coûts de l'IA peuvent rapidement devenir incontrôlables sans supervision appropriée. Cet article compare cinq plateformes : Prompts.ai, Finout, CAST AI, Holori et Zesty, qui aident à gérer l'utilisation et les dépenses des jetons AI. Ces outils permettent de suivre les coûts à un niveau granulaire, d'allouer des budgets aux équipes ou aux projets et d'automatiser le contrôle des dépenses. Les principales fonctionnalités incluent des alertes en temps réel, une attribution détaillée des coûts et des intégrations avec des flux de travail tels que Jira ou Slack. Choisissez la bonne plateforme en fonction de vos priorités, qu'il s'agisse du suivi au niveau des jetons, de l'optimisation de l'infrastructure ou de la gestion automatisée des coûts.
Chaque plateforme possède des atouts uniques en fonction de vos besoins, qu'il s'agisse d'un suivi détaillé des jetons ou d'une optimisation au niveau de l'infrastructure. Lisez la suite pour en savoir plus sur leurs caractéristiques et leurs capacités.
Comparaison des plateformes de gestion de jetons AI : fonctionnalités et meilleurs cas d'utilisation
Prompts.ai simplifie la tâche complexe du suivi des jetons grâce à son système unifié Système de crédit TOKN, qui fonctionne parfaitement sur plus de 35 modèles d'IA. Au lieu de jongler avec les indicateurs d'utilisation de chaque modèle, les équipes s'appuient sur un type de crédit unique qui traduit toutes les activités en dollars américains, garantissant ainsi des rapports financiers clairs et cohérents. La plateforme enregistre méticuleusement les interactions entre les modèles, les projets, les organisations et les clés d'API, fournissant une ventilation détaillée de la consommation de ressources.
Sa couche FinOps en temps réel relie l'utilisation des jetons directement aux résultats commerciaux. Des tableaux de bord personnalisables permettent de repérer facilement les facteurs de coûts, ce qui permet aux équipes de remédier aux problèmes d'efficacité sans délai. Ce suivi granulaire garantit une répartition précise des coûts entre toutes les équipes et tous les projets.
Le Mise en commun des TOKN Cette fonctionnalité fait passer la répartition des coûts à un niveau supérieur en permettant aux équipes financières de répartir un budget central entre les départements tout en imposant des limites de dépenses. Qu'il s'agisse de marketing, de support client ou de développement de produits, les ressources de jetons partagées peuvent être allouées avec précision. Les majuscules garantissent qu'aucune équipe ne dépense trop, et le système conserve une piste d'audit complète de toutes les interactions avec l'IA. Cela fournit aux équipes des finances et de la sécurité les données dont elles ont besoin pour surveiller et examiner efficacement l'utilisation, garantissant ainsi une surveillance financière stricte.
Avec un modèle prépayé, Prompts.ai arrête automatiquement le traitement de l'IA lorsque les crédits TOKN sont épuisés, éliminant ainsi le risque de frais imprévus. Cette approche de paiement à l'utilisation garantit le respect des budgets sans nécessiter d'intervention manuelle. Dès le départ, les équipes ont une vision claire de leur exposition financière maximale, offrant ainsi tranquillité d'esprit et clarté financière.
Finout simplifie le suivi des coûts en convertissant les unités de facturation en jetons pour différents services. Cette approche unifiée s'applique à AWS Bedrock, Azure OpenAI et GCP Vertex AI, permettant des comparaisons côte à côte quel que soit le fournisseur. Les coûts sont répartis en catégories telles que les jetons d'entrée, les jetons de sortie et les jetons spécialisés (par exemple, les jetons par lots ou en cache).
Pour les fournisseurs qui ne prennent pas en charge le balisage détaillé, le proxy LLM de Finout ajoute des métadonnées (telles que l'équipe, la fonctionnalité et l'environnement) à chaque appel d'API. Ces métadonnées relient les données d'utilisation aux données de coûts à l'aide d'identifiants de projet, ce qui permet une attribution précise à des fonctionnalités ou à des produits spécifiques.
Ce processus garantit un cadre cohérent et précis pour la répartition des coûts.
Avec Tags virtuels (VTags), Finout utilise l'IA pour répartir les coûts entre les équipes, les unités commerciales ou les fonctionnalités. Aucune modification de code ni aucun agent n'est requis. Même les ressources non étiquetées peuvent être prises en compte, ce qui permet de résoudre un défi majeur pour les équipes financières. Le Formule de coûts FairShare veille à ce que les remises soient réparties équitablement en fonction de l'utilisation réelle des ressources.
Les utilisateurs professionnels ont indiqué avoir atteint une précision de 98 % dans la répartition des coûts, augmentant ainsi leur couverture de 80 % à 96 % tout en identifiant les déchets 90 % plus rapidement. Le Intégration de MegaBill regroupe les dépenses liées à l'IA multicloud dans une vue unifiée, offrant une répartition des coûts à 100 % et des informations claires sur l'économie des unités.
« La granularité exceptionnelle de Finout en matière de répartition des coûts s'est révélée un atout inestimable, car elle nous a fourni un aperçu sans précédent de nos dépenses liées au cloud. » - Vijay Kurra, Lead Cloud FinOps & Analysis
Finout va au-delà de l'allocation en intégrant la responsabilité des coûts dans des outils courants tels que Jira, ServiceNow, Slack et Microsoft Teams. C'est sans code, sans agent L'intégration se connecte à l'ensemble de votre infrastructure technologique à l'aide d'une seule clé API, rationalisant ainsi la gestion des dépenses dans les environnements multicloud, Kubernetes et les services d'IA dans une vue cohérente. Cette intégration garantit que les alertes de coûts, le contexte et les mesures à prendre s'intègrent parfaitement aux flux de travail existants.
La plateforme fournit des rapports 10 fois plus rapidement et suit l'utilisation 3 fois plus rapidement que les méthodes manuelles. Les équipes peuvent définir des seuils de détection des anomalies pour détecter les problèmes, tels qu'une boucle de jetons galopante qui pourrait épuiser un budget mensuel du jour au lendemain, avant qu'ils ne dégénèrent en catastrophes financières.
CAST AI adopte une approche ciblée de la gestion des coûts en ciblant l'infrastructure sous-jacente qui gère les charges de travail de l'IA. Au lieu de surveiller les jetons tiers, il optimise les dépenses au niveau de l'infrastructure en surveillant les GPU et les clusters Kubernetes.
La plateforme organise les coûts par clusters, charges de travail, espaces de noms et groupes d'allocation personnalisés, vous permettant d'identifier les dépenses liées au GPU pour des équipes de recherche ou des projets spécifiques. Avec des données de coûts actualisées chaque 60 secondes, vous obtenez des informations en temps quasi réel sur vos dépenses informatiques. Il identifie également les inefficacités en calculant la différence entre les ressources provisionnées et les ressources demandées, révélant ainsi le gaspillage d'argent en termes de capacité de processeur et de mémoire inactifs. Cette méthode complète le suivi au niveau des jetons en prenant en compte les ressources informatiques principales à l'origine de ces coûts.
« La surveillance de CAST AI présente toutes les dépenses en un seul endroit et permet de les ventiler selon des concepts K8s tels que le cluster, la charge de travail et les espaces de noms. » - CAST AI
CAST AI ne se limite pas au suivi des coûts : elle automatise également l'optimisation de l'infrastructure. En utilisant des métriques de processeur au 95e centile et de RAM au 99e centile, la plateforme ajuste automatiquement la taille des conteneurs. Il gère également les instances Spot avec un repli automatique vers les nœuds à la demande, éliminant ainsi la nécessité d'une intervention manuelle. Autoscaling de la charge de travail simplifie davantage la planification des capacités en ajustant les ressources de manière dynamique.
Le emballage de bacs Cette fonctionnalité consolide les charges de travail sur un nombre réduit de nœuds tout en mettant hors service les nœuds vides, garantissant ainsi une utilisation efficace des ressources. La détection des anomalies de coûts ajoute un niveau de contrôle supplémentaire, en envoyant des alertes en cas de pics de dépenses imprévus, tels que des boucles d'entraînement incontrôlables, avant qu'elles ne deviennent incontrôlables.
En 2024, Akamai a rapporté 40 à 70 % d'économies sur les coûts liés au cloud et une amélioration de la productivité de l'ingénierie grâce à l'adoption de l'automatisation de CAST AI.
« J'ai eu un moment extraordinaire, un moment avec mon iPhone, avec Cast. Deux minutes après le début de l'intégration, nous avons vu l'analyse des coûts et j'ai eu un aperçu de quelque chose que je n'avais jamais connu auparavant. » - Dekel Shavit, directeur principal de l'ingénierie, Akamai
CAST AI s'intègre parfaitement aux principaux fournisseurs de cloud tels qu'AWS (EKS), Google Cloud (GKE), Azure (AKS) et même aux configurations sur site. Il utilise soit un agent en lecture seule, soit un Cloud Connect sans agent pour intégrer des indicateurs de coûts à des outils de surveillance tels que Grafana.
Yotpo a obtenu un Réduction de 40 % des coûts liés au cloud en tirant parti de la gestion automatisée des instances Spot de CAST AI.
« Avec Cast AI, nous n'avons rien fait... nous avons économisé beaucoup de temps et de ressources humaines. C'était une très bonne expérience. Et encore une fois, du point de vue des coûts, il a été hautement optimisé. » - Achi Solomon, directeur du DevOps, Yotpo
Le suivi des coûts de la plateforme est disponible gratuit pour un nombre illimité de clusters, quelle que soit leur taille. Il ne nécessite pas l'accès aux données de facturation, mais utilise plutôt la tarification du cloud public pour estimer les dépenses.
Holori fournit une ventilation détaillée des dépenses liées à l'IA en suivant les coûts au niveau de jeton individuel. Il surveille les jetons d'entrée, les jetons de sortie, les types de modèles, les niveaux de modèle et le nombre de demandes auprès de fournisseurs tels qu'OpenAI, Anthropic et Google. Cette précision est cruciale car les prix peuvent varier de manière significative. Par exemple, Anthropic Claude Opus 4.1 facture 15,00$ par million de jetons d'entrée mais 75,00$ pour les jetons de sortie - un Différence multipliée par 5. De même, Google Gemini Pro présente une Écart multiplié par 8 entre les jetons d'entrée et de sortie (1,25$ contre 10,00$ par million de jetons).
Holori regroupe les coûts de calcul des API d'IA et des GPU dans un tableau de bord unique, vous offrant ainsi une vue complète de vos dépenses liées à l'IA.
Holori simplifie la répartition des coûts grâce à son « Marquage virtuel » fonctionnalité, résolvant un problème courant : l'absence de balisage natif dans la plupart des API d'IA. Ce système applique des règles de balisage cohérentes entre les fournisseurs sans nécessiter de modifications DevOps. Vous pouvez facilement attribuer des coûts à des projets, à des équipes ou à des départements spécifiques à l'aide d'un organigramme par glisser-déposer. Pour les ressources partagées, les coûts peuvent être divisés en pourcentage pour une distribution précise.
Avec Répartition des coûts liés au cloud identifiés comme la deuxième priorité absolue pour les praticiens du FinOps d'ici 2025, les outils de Holori répondent à la demande croissante de modèles de rétrofacturation et de rétrofacturation précis.
Holori automatise l'étiquetage des coûts à l'aide des noms de projets, des centres de coûts ou des environnements, garantissant ainsi la cohérence et permettant de gagner du temps. C'est Détection d'anomalies alimentée par le ML identifie les habitudes de dépenses inhabituelles en temps réel, évitant ainsi les pics de coûts imprévus. Des alertes concernant les limites budgétaires et les seuils de coûts sont envoyées via Slack ou par e-mail, pour vous tenir informé.
La plateforme Convertisseur de balises de fournisseur transforme les balises existantes d'AWS, GCP ou OCI en balises virtuelles de Holori, garantissant ainsi l'uniformité entre les configurations hybrides. En outre, Holori met en évidence des inefficacités telles que l'utilisation inutile de modèles haut de gamme. Par exemple, les modèles haut de gamme peuvent coûter 15 à 75$ par million de jetons, alors que les modèles économiques vont de 0,25$ à 4$ par million de jetons, représentant un potentiel 50 à 100 fois plus d'économies.
Holori s'intègre parfaitement aux flux de travail FinOps existants, comblant ainsi les coûts d'infrastructure de l'IA et du cloud. Il cartographie visuellement les dépenses d'infrastructure et les relations entre les ressources, ce qui facilite la compréhension de votre structure de coûts. La surveillance des seuils en temps réel vous aide à détecter les augmentations soudaines des coûts de l'IA avant qu'elles n'augmentent, tandis que l'attribution spécifique au modèle identifie les opportunités de transférer des tâches plus simples de modèles coûteux tels que GPT-4 vers des options plus abordables.
Zesty se distingue en automatisant les ajustements des ressources du cloud afin d'améliorer l'efficacité des charges de travail liées à l'IA. Ses algorithmes pilotés par l'IA analysent les modèles d'utilisation historiques et en temps réel, ajustant automatiquement les ressources, sans aucune saisie manuelle. Le Responsable des engagements gère un portefeuille dynamique de micro-plans d'épargne qui s'adaptent à l'évolution des habitudes d'utilisation, éliminant ainsi les risques liés aux contrats à long terme.
La plateforme propose également Ajustement de la taille des pods, qui ajuste l'allocation du processeur et de la mémoire au niveau du conteneur pour l'aligner sur les demandes de charge de travail. En outre, Autoscaling PV garantit que la capacité de volume persistante est ajustée en temps réel. Pour les organisations qui utilisent des instances ponctuelles pour les charges de travail liées à l'IA, Zesty's Protection contre les taches Cette fonctionnalité permet de migrer les pods vers de nouveaux nœuds jusqu'à 40 secondes avant qu'une interruption ne se produise.
« Grâce à une intégration simple et sans effort, nous avons pu réduire nos coûts de calcul de 53 %. » - Roi Amitay, responsable de DevOps
Zesty va au-delà de l'optimisation en s'intégrant sans effort dans les environnements cloud existants afin de réduire les coûts. Il se connecte directement aux comptes AWS et Azure via un agent en lecture seule qui surveille les environnements Kubernetes. Le processus d'intégration est rapide, ne prend que quelques minutes, et les utilisateurs remarquent souvent des économies mesurables en 10 jours de relier leur rapport sur les coûts et l'utilisation. Il est important de noter que Zesty gère l'infrastructure cloud hébergeant des modèles d'IA sans accéder aux données sensibles des disques ni nécessiter de modifier le code de l'application.
Blake Mitchell, vice-président de l'ingénierie, a mis en œuvre les outils d'optimisation Kubernetes de Zesty et a réalisé un Réduction de 50 % du nombre de nœuds de leur cluster. La plate-forme est conforme à la norme SOC 2 et utilise une tarification et une facturation basées sur le succès 25 % des économies réalisées - vous ne payez que lorsqu'il permet de réduire les coûts. Pour le Commitment Manager, une dépense EC2 mensuelle minimale à la demande de 7 000$ est obligatoire.
Chaque plateforme présentée dans cette comparaison présente ses propres avantages et inconvénients en matière de suivi des jetons et de gestion des coûts. Pour choisir la bonne solution, vous devez déterminer si vos priorités sont axées sur la visibilité instantanée des coûts, l'intégration fluide des flux de travail ou la gestion automatisée des dépenses. Vous trouverez ci-dessous une ventilation des fonctionnalités et des limites remarquables de chaque plateforme.
Prompts.ai se distingue par ses outils FinOps en temps réel, directement intégrés à la plateforme. Son système de crédit TOKN à paiement à l'utilisation élimine les frais d'abonnement, offrant une visibilité précise des dépenses entre les modèles et les invites. En combinant la gouvernance, le suivi des coûts et la comparaison des performances dans une interface sécurisée, il aide les équipes à réduire les outils redondants.
Finout excelle dans la consolidation des données de coûts provenant de plusieurs fournisseurs de cloud, offrant une vue unifiée des dépenses liées à l'IA et à l'infrastructure. Cependant, pour les équipes qui se concentrent uniquement sur le suivi au niveau des jetons, sa portée plus large peut sembler inutile.
AIR COUTÉ est conçu pour gérer les coûts d'infrastructure dans les environnements Kubernetes, en mettant l'accent sur l'optimisation des ressources plutôt que sur les analyses spécifiques aux jetons.
Holori donne la priorité à la planification budgétaire grâce à des outils de prévision et d'alerte qui couvrent différents fournisseurs de cloud. Bien qu'il se distingue par sa gestion proactive des coûts, il ne dispose pas d'informations en temps réel au niveau des jetons.
Zesty tire parti de l'automatisation pour aligner les dépenses liées au cloud sur les résultats grâce à un modèle de tarification basé sur le succès. Sa force réside dans les ajustements automatisés des coûts du cloud, mais il ne fournit pas de suivi granulaire de l'utilisation individuelle des jetons d'IA.
Le tableau ci-dessous met en évidence les principaux attributs de chaque plateforme pour une comparaison plus claire :
Cette comparaison fournit une base claire pour prendre des décisions éclairées afin d'optimiser les dépenses liées à l'IA.
La gestion des coûts des jetons d'IA est un défi nuancé, qui nécessite des solutions adaptées aux différentes tailles et besoins des équipes. Les petites équipes bénéficient d'outils tels que Prompts.ai, qui propose un système de crédit TOKN simple à payer à l'utilisation et un suivi en temps réel sur plus de 35 modèles. Cette approche permet d'éviter la complexité de jongler avec plusieurs outils, ce qui la rend idéale pour les opérations allégées.
Pour les grandes entreprises, l'accent est désormais mis sur la mise en place d'une supervision complète. Des plateformes telles que Finout excellent dans la consolidation des dépenses entre les API LLM tierces et l'infrastructure cloud, en fournissant la visibilité unifiée dont les grandes entreprises ont besoin. Les équipes DevOps, quant à elles, devraient envisager des outils qui permettent la gouvernance au niveau de la passerelle, afin de réduire efficacement les coûts excessifs avant qu'ils n'augmentent en production.
L'attribution granulaire est une autre pièce essentielle du casse-tête de la gestion des coûts. En analysant les flux de travail les plus gourmands en ressources, les équipes peuvent prendre des décisions plus intelligentes, en orientant les tâches les plus simples vers des modèles économiques et en réservant des options plus coûteuses pour des scénarios complexes. Par exemple, l'utilisation de Braintrust par Notion a permis de décupler la vitesse de développement, passant de 3 à 30 problèmes résolus par jour. Cet exemple montre comment des stratégies réfléchies peuvent rationaliser à la fois le contrôle des coûts et l'allocation des ressources.
L'intégration du suivi des coûts dans les flux de développement améliore encore l'efficacité. Les plateformes qui combinent la surveillance des jetons avec des fonctionnalités telles que la gestion rapide des versions et les portes d'évaluation permettent aux équipes d'identifier les régressions de coûts à un stade précoce, avant le déploiement. Le choix des outils doit correspondre à votre architecture, qu'il s'agisse de la journalisation du SDK pour les environnements à faible latence ou de proxys de passerelle pour une meilleure mise en cache.
La réduction des coûts liés à l'IA dépend de trois facteurs clés : visibilité, attribution et automatisation. Chaque plateforme abordée aborde un aspect unique de ce défi. Le choix de la bonne dépend donc de vos objectifs spécifiques, qu'il s'agisse de minimiser les outils redondants, d'affiner l'infrastructure ou de gérer les budgets de plusieurs fournisseurs de cloud.
Les plateformes d'IA facilitent la gestion de l'utilisation des jetons et le contrôle des coûts en proposant aperçus approfondis sur la façon dont les jetons sont utilisés dans différents modèles, fonctionnalités et équipes. Ce suivi détaillé aide les entreprises à identifier les domaines dans lesquels les dépenses sont les plus élevées, à rationaliser les flux de travail et à allouer les ressources de manière plus efficace.
Bon nombre de ces plateformes incluent analyses en temps réel et ventilation des coûts, permettant aux organisations de suivre de près leurs habitudes de dépenses et de faire des choix éclairés. Des outils tels que les alertes de coûts, les limites d'utilisation et les contrôles de routage des modèles permettent de garantir le maintien des budgets tout en améliorant l'efficacité. Ces fonctionnalités offrent aux entreprises une plus grande transparence et un meilleur contrôle de leurs dépenses liées à l'IA, ce qui permet une allocation plus intelligente des ressources et une amélioration des performances financières.
Lorsque vous choisissez une plateforme de gestion des coûts basée sur l'IA, concentrez-vous sur les outils qui fournissent suivi détaillé du niveau des jetons, suivi des dépenses en temps réel, et alertes personnalisables. Ces fonctionnalités sont essentielles pour maîtriser les coûts, en particulier lorsqu'il s'agit de modèles d'IA qui facturent en fonction de jetons, d'appels d'API ou de l'utilisation du GPU, domaines dans lesquels les dépenses peuvent rapidement devenir incontrôlables.
Il est également important de sélectionner une plateforme avec contrôles budgétaires, attribution granulaire des coûts, et analyse prédictive. Ces fonctionnalités vous aident à anticiper les dépenses futures, à éviter les dépassements de budget et à allouer les ressources de manière plus efficace, garantissant ainsi que vos flux de travail d'IA restent efficaces et gérables.
L'automatisation des plateformes d'IA joue un rôle crucial dans la gestion des coûts en fournissant suivi en temps réel et aperçus approfondis dans l'utilisation de jetons, qui contribue souvent de manière significative aux dépenses liées à l'IA. Des plateformes telles que Prompts.ai permettent aux entreprises de suivre de près la consommation de jetons, d'identifier les inefficacités et de procéder aux ajustements nécessaires avant que les coûts n'augmentent.
Grâce à l'automatisation, les entreprises peuvent adopter des pratiques de gestion des coûts plus intelligentes, telles que la définition de limites d'utilisation, la réception d'alertes en cas d'activité inhabituelle et la réallocation dynamique des ressources en fonction de la demande actuelle. En réduisant le besoin d'interventions manuelles et en offrant une visibilité détaillée, l'automatisation permet de garantir que les opérations d'IA restent efficaces et économiques, réduisant ainsi le risque de surprises financières inattendues.
