Paiement à l'Usage - AI Model Orchestration and Workflows Platform
Les coûts de l’IA peuvent rapidement devenir incontrôlables sans une surveillance appropriée. Cet article compare cinq plates-formes – Prompts.ai, Finout, CAST AI, Holori et Zesty – qui aident à gérer l'utilisation et les dépenses des jetons IA. Ces outils suivent les coûts à un niveau granulaire, allouent des budgets aux équipes ou aux projets et automatisent le contrôle des dépenses. Les fonctionnalités clés incluent des alertes en temps réel, une attribution détaillée des coûts et des intégrations avec des flux de travail comme Jira ou Slack. Choisissez la bonne plateforme en fonction de vos priorités, qu'il s'agisse de suivi au niveau des jetons, d'optimisation de l'infrastructure ou de gestion automatisée des coûts.
Chaque plateforme offre des atouts uniques en fonction de vos besoins, du suivi détaillé des jetons à l'optimisation au niveau de l'infrastructure. Poursuivez votre lecture pour en savoir plus sur leurs fonctionnalités et capacités.
Comparaison des plateformes de gestion de jetons AI : fonctionnalités et meilleurs cas d'utilisation
Prompts.ai simplifie la tâche complexe de suivi des jetons grâce à son système de crédit TOKN unifié, qui fonctionne de manière transparente sur plus de 35 modèles d'IA. Au lieu de jongler avec les mesures d'utilisation pour chaque modèle, les équipes s'appuient sur un seul type de crédit qui traduit toutes les activités en USD, garantissant ainsi des rapports financiers clairs et cohérents. La plateforme enregistre méticuleusement les interactions entre les modèles, les projets, les organisations et les clés API, fournissant une ventilation détaillée de la consommation des ressources.
Sa couche FinOps en temps réel relie l'utilisation des jetons directement aux résultats commerciaux. Les tableaux de bord personnalisables facilitent l'identification des facteurs de coûts, permettant ainsi aux équipes de remédier sans délai aux inefficacités. Ce suivi granulaire garantit une répartition précise des coûts entre toutes les équipes et tous les projets.
La fonctionnalité TOKN Pooling 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 respectant les limites de dépenses. Qu'il s'agisse de marketing, de support client ou de développement de produits, les ressources de jetons partagés peuvent être allouées avec précision. Les plafonds stricts 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 financières et de 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 surprises. Cette approche de paiement à l'utilisation garantit le respect des budgets sans nécessiter d'intervention manuelle. Dès le départ, les équipes ont une compréhension 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 sur divers 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 entrées, les sorties et les jetons spécialisés (par exemple, les jetons par lots ou en cache).
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.
Ce processus garantit un cadre cohérent et précis pour la répartition des coûts.
Avec les balises virtuelles (VTags), Finout utilise l'IA pour allouer les coûts aux équipes, aux unités commerciales ou aux fonctionnalités - aucune modification de code ni aucun agent n'est requis. Même les ressources non étiquetées peuvent être prises en compte, résolvant ainsi un défi majeur pour les équipes financières. La formule de coût FairShare garantit que les remises sont réparties équitablement en fonction de l'utilisation réelle des ressources.
Les utilisateurs professionnels ont déclaré 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. L'intégration MegaBill consolide les dépenses d'IA multi-cloud en une seule vue unifiée, offrant une répartition des coûts à 100 % et des informations claires sur l'économie de l'unité.
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« La granularité exceptionnelle de Finout dans la répartition des coûts a été un atout inestimable, nous fournissant un aperçu sans précédent de nos dépenses cloud. - Vijay Kurra, responsable Cloud FinOps & Analyse
Finout va au-delà de l'allocation en intégrant la responsabilité des coûts dans des outils quotidiens tels que Jira, ServiceNow, Slack et Microsoft Teams. Son intégration sans code et sans agent se connecte à l'ensemble de votre pile 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 en une seule vue cohérente. Cette intégration garantit que les alertes de coûts, le contexte et les éléments d'action 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 incontrôlable qui pourrait drainer un budget mensuel du jour au lendemain, avant qu'ils ne dégénèrent en désastres financiers.
CAST AI adopte une approche ciblée de la gestion des coûts en ciblant l'infrastructure sous-jacente qui pilote les charges de travail d'IA. Au lieu de surveiller les jetons tiers, il optimise les dépenses au niveau de l'infrastructure en gardant un œil sur 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 GPU pour des équipes ou des projets de recherche spécifiques. Grâce à l'actualisation des données de coûts toutes les 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 demandées, exposant ainsi l'argent gaspillé sur la capacité de CPU et de mémoire inutilisée. Cette méthode complète le suivi au niveau des jetons en s'attaquant aux ressources de calcul racine à l'origine de ces coûts.
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"La surveillance de CAST AI présente toutes les dépenses en un seul endroit et permet de les répartir selon les concepts K8 tels que le cluster, la charge de travail et les espaces de noms." - CAST AI
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 fonction bin packaging consolide les charges de travail sur moins 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 autre niveau de contrôle, en envoyant des alertes en cas de pics de dépenses inattendus, tels que des boucles de formation incontrôlées, avant qu'elles ne deviennent incontrôlables.
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 s'intègre de manière transparente 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 alimenter les indicateurs de coûts dans des outils de surveillance tels que Grafana.
Yotpo achieved a 40% reduction in cloud costs by leveraging CAST AI’s automated Spot Instance management.
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"Avec Cast AI, nous n'avons rien fait... nous avons gagné beaucoup de ressources humaines et de temps. Ce fut une très bonne expérience. Et encore une fois, du point de vue des coûts, elle a été hautement optimisée." - Achi Solomon, directeur 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 fournit une ventilation détaillée des dépenses d'IA en suivant les coûts au niveau du jeton individuel. Il surveille les jetons d'entrée, les jetons de sortie, les types de modèles, les niveaux de modèles et le nombre de demandes auprès de fournisseurs comme OpenAI, Anthropic et Google. Cette précision est cruciale car les prix peuvent varier considérablement. Par exemple, Anthropic Claude Opus 4.1 facture 15,00 $ par million de jetons d'entrée mais 75,00 $ pour les jetons de sortie, soit une différence de 5 fois. De même, Google Gemini Pro présente un écart de 8 fois entre les jetons d'entrée et de sortie (1,25 $ contre 10,00 $ par million de jetons).
Holori consolide les coûts de calcul de l'API IA et du GPU dans un seul tableau de bord, vous offrant une vue complète de vos dépenses liées à l'IA.
Holori simplifie la répartition des coûts grâce à sa fonctionnalité « Virtual Tagging », résolvant un problème courant : le manque de marquage 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, des équipes ou des départements spécifiques à l'aide d'un organigramme par glisser-déposer. Pour les ressources partagées, les coûts peuvent être divisés par pourcentage pour une répartition précise.
La répartition des coûts dans le cloud étant identifiée comme la deuxième priorité des praticiens FinOps d'ici 2025, les outils de Holori répondent à la demande croissante de modèles précis de rétrofacturation et de rétrofacturation.
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 un gain de temps. Sa détection des anomalies basée sur le ML identifie les modèles de dépenses inhabituels en temps réel, évitant ainsi les hausses de coûts inattendues. Des alertes concernant les limites budgétaires et les seuils de coûts sont envoyées via Slack ou par e-mail, vous tenant informé.
Le Provider Tag Converter de la plateforme transforme les balises existantes d'AWS, GCP ou OCI en balises virtuelles Holori, garantissant ainsi l'uniformité dans les configurations hybrides. De plus, Holori met en évidence des inefficacités telles que l’utilisation inutile de modèles haut de gamme. Par exemple, les modèles premium peuvent coûter entre 15 et 75 dollars par million de jetons, tandis que les modèles économiques varient entre 0,25 et 4 dollars par million de jetons, ce qui représente une économie potentielle de 50 à 100 fois.
Holori s'intègre de manière transparente aux flux de travail FinOps existants, comblant ainsi les coûts de l'IA et de l'infrastructure 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 ne s'aggravent, tandis que l'attribution spécifique au modèle identifie les opportunités de déplacer des tâches plus simples de modèles coûteux comme GPT-4 vers des options plus abordables.
Zesty se distingue en automatisant les ajustements des ressources cloud pour améliorer l'efficacité des charges de travail d'IA. Ses algorithmes basés sur l'IA analysent les modèles d'utilisation historiques et en temps réel, effectuant automatiquement des ajustements de ressources - aucune saisie manuelle n'est requise. L'Engagement Manager gère un portefeuille dynamique de micro-plans d'épargne qui s'adaptent à l'évolution des modes d'utilisation, supprimant les risques liés aux contrats à long terme.
La plate-forme propose également Pod Rightsizing, qui ajuste l'allocation du processeur et de la mémoire au niveau du conteneur pour s'aligner sur les demandes de charge de travail. De plus, PV Autoscaling garantit que la capacité de volume persistante est ajustée en temps réel. Pour les organisations qui exploitent des instances ponctuelles pour les charges de travail d'IA, la fonctionnalité Spot Protection de Zesty migre les pods vers de nouveaux nœuds jusqu'à 40 secondes avant qu'une interruption ne se produise.
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« Grâce à une intégration simple et sans effort, nous avons pu réduire nos coûts de calcul de 53 %. » - Roi Amitay, responsable DevOps
Zesty va au-delà de l'optimisation, s'intégrant sans effort aux environnements cloud existants pour 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 constatent souvent des économies mesurables dans les 10 jours suivant la liaison de leur rapport de coût et d'utilisation. Il est important de noter que Zesty gère l'infrastructure cloud hébergeant les modèles d'IA sans accéder aux données de disque sensibles ni nécessiter de modifications du code d'application.
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 distingue par ses outils FinOps en temps réel, directement intégrés à la plateforme. Son système de crédit TOKN par répartition élimine les frais d'abonnement, offrant une visibilité précise des dépenses sur les modèles et les invites. En combinant la gouvernance, le suivi des coûts et les comparaisons de performances dans une seule interface sécurisée, il aide les équipes à réduire les outils redondants.
Finout excelle dans la consolidation des données de coûts de plusieurs fournisseurs de cloud, offrant une vue unifiée des dépenses d'IA et d'infrastructure. Cependant, pour les équipes axées uniquement sur le suivi au niveau des jetons, sa portée plus large peut sembler inutile.
CAST AI est conçu pour gérer les coûts d'infrastructure dans les environnements Kubernetes, en se concentrant sur l'optimisation des ressources plutôt que sur l'analyse spécifique aux jetons.
Holori donne la priorité à la planification budgétaire avec des outils de prévision et d'alerte qui couvrent différents fournisseurs de cloud. Même s’il brille par sa gestion proactive des coûts, il lui manque des informations en temps réel au niveau des jetons.
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.
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, nécessitant des solutions adaptées aux différentes tailles et besoins des équipes. Les petites équipes bénéficient d'outils tels que Prompts.ai, qui offre un système de crédit TOKN simple et par répartition 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 Lean.
Pour les grandes entreprises, l’accent est désormais mis sur la mise en place d’une surveillance globale. Les plates-formes telles que Finout excellent dans la consolidation des dépenses entre les API LLM tierces et l'infrastructure cloud, offrant ainsi la visibilité unifiée dont les grandes organisations ont besoin. Les équipes DevOps, quant à elles, devraient envisager des outils permettant une gouvernance au niveau de la passerelle, réduisant ainsi efficacement les coûts excessifs avant qu'ils n'explosent en production.
L'attribution granulaire est une autre pièce essentielle du puzzle de la gestion des coûts. En analysant quels flux de travail sont les plus gourmands en ressources, les équipes peuvent prendre des décisions plus judicieuses : en acheminant les tâches les plus simples vers des modèles plus économiques et en réservant les options plus coûteuses aux scénarios complexes. Par exemple, l'utilisation de Braintrust par Notion a permis de décupler la vitesse de développement, passant de 3 problèmes par jour à 30. 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 plates-formes 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 dès le début, avant le déploiement. Le choix des outils doit s'aligner sur votre architecture, qu'il s'agisse de la journalisation SDK pour les environnements à faible latence ou des proxys de passerelle pour une mise en cache améliorée.
La réduction des coûts de l'IA dépend de trois facteurs clés : la visibilité, l'attribution et l'automatisation. Chaque plate-forme abordée aborde un aspect unique de ce défi. La sélection 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 plates-formes d'IA facilitent la gestion de l'utilisation des jetons et le contrôle des coûts en offrant des informations détaillées sur la manière dont les jetons sont utilisés dans différents modèles, fonctionnalités et équipes. Ce suivi détaillé aide les entreprises à identifier les zones où les dépenses sont plus élevées, à rationaliser les flux de travail et à allouer les ressources plus efficacement.
Beaucoup de ces plateformes incluent des analyses en temps réel et une ventilation des coûts, permettant aux organisations de surveiller de près les habitudes de dépenses et de faire des choix éclairés. Des outils tels que les alertes de coûts, les plafonds 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 plus grand contrôle sur leurs dépenses en matière d'IA, conduisant à une allocation plus intelligente des ressources et à une amélioration des performances financières.
Lorsque vous choisissez une plateforme de gestion des coûts IA, concentrez-vous sur les outils qui fournissent un suivi détaillé au niveau des jetons, une surveillance des dépenses en temps réel et des alertes personnalisables. Ces fonctionnalités sont essentielles pour garder les coûts sous contrôle, en particulier lorsqu'il s'agit de modèles d'IA qui facturent en fonction des jetons, des appels d'API ou de l'utilisation du GPU - des domaines dans lesquels les dépenses peuvent rapidement devenir incontrôlables.
Il est également important de sélectionner une plateforme dotée de contrôles budgétaires, d'une attribution granulaire des coûts et d'analyses prédictives. Ces fonctionnalités vous aident à anticiper les dépenses futures, à éviter les dépassements de budget et à allouer les ressources plus efficacement, 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 un suivi en temps réel et des informations approfondies sur l'utilisation des jetons, qui contribue souvent de manière significative aux dépenses liées à l'IA. Des plates-formes telles que Prompts.ai permettent aux organisations de surveiller de près la consommation de jetons, d'identifier les inefficacités et de procéder aux ajustements nécessaires avant que les coûts n'explosent.
Grâce à l'automatisation, les entreprises peuvent adopter des pratiques de gestion des coûts plus intelligentes, telles que la définition de plafonds d'utilisation, la réception d'alertes en cas d'activité inhabituelle et la réaffectation dynamique des ressources en fonction de la demande actuelle. En réduisant le besoin d’intervention manuelle et en offrant une visibilité détaillée, l’automatisation contribue à garantir que les opérations d’IA restent efficaces et respectueuses du budget, réduisant ainsi le risque de surprises financières inattendues.
