按需付费 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
如果不加以控制，代币的使用可能会悄悄增加人工智能成本。每百万代币的费用为 10 至 20 美元，大规模运营可以迅速扩展到每月数十亿个代币。跟踪代币消耗对于控制成本、优化工作流程和确保绩效问责至关重要。本文探讨了三个简化代币跟踪和成本管理的平台：
每个平台都提供独特的功能来监控代币使用情况、优化成本和提高人工智能性能。以下是快速比较，可帮助您选择正确的解决方案。
AI 代币跟踪平台比较：Prompts.ai、Laminar、Braintrust
Prompts.ai 是一个企业 AI 编排平台，将超过 35 种高级语言模型（包括 GPT-5、Claude、LLaMA 和 Gemini）无缝地整合到一个简化的界面中。它专为希望大规模管理人工智能支出的组织量身定制，将实时代币跟踪与强大的财务控制相结合，以帮助防止超支。
Prompts.ai 提供对每个人工智能交互的详细见解，捕获关键数据，例如所使用的模型、用户 ID、路由和时间。与依赖每月发票的传统系统不同，该平台可以立即查看代币消耗情况，帮助您查明高使用率工作流程并发现优化机会。
The platform simplifies cost control with features like prompt refinement and workflow adjustments. By reducing unnecessary token usage - such as trimming boilerplate text or shortening system messages - teams can significantly cut costs. Real-time usage data for each model and prompt allows users to identify expensive tasks and redirect simpler requests to more economical models. Additionally, the pay-as-you-go TOKN credit system ensures you’re only charged for what you use, eliminating the need for recurring subscription fees.
Prompts.ai 将 35 多个领先的法学硕士整合到一个平台中，消除了同时使用多种工具的低效率问题。团队可以轻松地在模型之间切换、并排比较其性能并在几分钟内部署工作流程 - 所有这些都无需管理单独的 API 密钥或计费系统的麻烦。内置的治理和审计跟踪确保合规性无缝集成到每个工作流程中。
The platform includes automated spending controls, offering quotas and budget alerts to keep costs in check. This proactive approach ensures teams stay within budget, addressing potential overages before they occur rather than reacting after the fact. Next, we’ll explore how Laminar extends these capabilities.
Laminar is an open-source observability platform designed to automatically track token usage across AI workflows. It’s built to handle massive scale, processing hundreds of millions of traces daily. Unlike systems that rely on manual logging, Laminar begins capturing input and output token counts as soon as it’s set up at your application’s entry point.
Laminar 通过跟踪每个 LLM 调用、函数执行和 API 请求来细致地记录您的执行流程。每个跟踪都分为多个跨度，详细说明输入/输出令牌计数、延迟和所使用的模型。这些跨度被分组为会话，从而可以监控多轮对话或复杂的工作流程。借助其内置的 SQL 查询编辑器，您可以创建自定义仪表板以发现支出趋势和性能瓶颈。这种级别的跟踪为确定优化成本和提高性能的领域奠定了基础。
Laminar 根据代币数量和每个 API 调用所使用的特定模型实时计算成本。它还包括一个 Playground 环境，您可以在部署之前测试模型和提示。通过使用Python中的@observe()装饰器或JavaScript中的observe()包装器，您可以跟踪自定义函数并识别大量令牌嵌套的LLM调用。这个详细的可视化突出显示了消耗最多令牌的组件。此外，Laminar 与各种 LLM 提供商和框架无缝集成，使其成为成本和绩效管理的多功能工具。
Laminar 支持 OpenAI、Anthropic、Gemini、Mistral 和 Groq 等主要 LLM 提供商的自动检测。它还集成了 LangChain、LlamaIndex、Vercel AI SDK 和 LiteLLM 等框架。对于基于浏览器的 AI 代理，它可以将 Browser Use、Stagehand、Playwright 和 Puppeteer 等工具的窗口录制与执行跟踪同步。 Laminar 基于 OpenTelemetry 标准构建，还提供用于自定义外部报告的 SQL API。
Laminar 提供跨度和执行步骤的实时可见性，使您可以立即调试长时间运行的代理。它捕获发生的应用程序级异常，记录错误以及相关令牌使用数据。其位于 laminar.sh 的托管云服务在慷慨的免费套餐上提供无限跨度摄取，而该平台完全免费自行托管。
Braintrust 是一个 SaaS 平台，旨在帮助团队跟踪代币使用情况，同时提高人工智能性能。它会自动收集每个 LLM 调用的详细令牌指标 - 这包括提示令牌、缓存令牌、完成令牌和推理令牌。其核心是 Brainstore，这是一个专门为处理大型 LLM 跟踪而构建的数据库，每次操作可能跨越数十 KB。
Braintrust meticulously logs execution details such as total duration, LLM-specific timing, and time to first token (TTFT). It also tracks LLM and tool calls, alongside error types. The platform’s Monitor page consolidates token counts and costs into pre-built charts, while custom BTQL dashboards allow users to organize data by model or project. One standout feature is the ability to turn production traces into evaluation cases with a single click, enabling structured regression testing. These capabilities lay the groundwork for effective cost management.
The platform includes a Playground environment where teams can experiment with prompts using actual production data. This setup makes it easy to compare models and fine-tune configurations, helping teams identify the most cost-efficient options before deployment . For Pro plan users, Braintrust integrates with the Orb usage portal, offering detailed cost monitoring throughout the billing cycle . The free tier supports up to 1,000,000 trace spans and 10,000 scores, while the Pro plan starts at $249/month, offering unlimited spans and 5GB of data. Companies like Notion have seen dramatic improvements, reporting a shift from resolving 3 issues per day to 30, resulting in a 10× boost in productivity.
Braintrust simplifies operations with an AI Proxy that provides a single OpenAI-compatible API for multiple models, including OpenAI, Anthropic, and Google. This proxy automatically traces and caches every call. The platform supports automatic tracing through TypeScript and Python wrapper functions, capturing all token metrics. Additionally, it integrates with over 8,000 apps and 450+ AI tools via Zapier, while also supporting more than 15 major AI providers like AWS Bedrock, Azure OpenAI, Google Vertex AI, Databricks, Groq, Cerebras, and Fireworks . Since August 2023, Zapier’s integration with Braintrust has enabled logging of user interactions and automated evaluations, resulting in a leap in AI product accuracy - from under 50% to over 90% - within just 2–3 months. These integrations provide real-time monitoring and significantly enhance production quality.
Braintrust 包括在线评分员，可以在发生幻觉或反应不佳等问题时检查实时流量。本机 GitHub Action 将评估结果直接发布到拉取请求，从而简化了开发工作流程。对于流用例，在模型选项中启用 include_usage 参数可以实时捕获令牌指标。
Prompts.ai、Laminar 和 Braintrust 各自带来了独特的优势，提供了独特的代币管理、集成和定价方法。以下是他们对主要功能的比较：
Prompts.ai 通过内置 FinOps 控件简化了代币跟踪，而 Laminar 专注于跟踪分析，Braintrust 擅长使用元数据进行详细的成本归因。 Prompts.ai 还通过整合模型比较而脱颖而出，使企业能够优化性能和成本，而无需同时使用多种工具。
集成灵活性因平台而异：
定价结构也有很大差异：
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智囊团队
“Braintrust 的成本监控在实时仪表板中准确显示您的支出去向，并识别昂贵的工作流程。您可以按任何元数据字段对成本进行分组，以了解应用程序的哪些部分消耗了最多的代币。”
上面讨论的平台强调了准确的代币跟踪对于管理人工智能操作的成本和性能的重要性。这些工具通过提供输入、输出和推理标记的详细可见性，用精确的、数据驱动的见解取代猜测。这种程度的透明度使团队能够准确地确定他们的支出去向——无论是与用户会话、工作流程还是特定的人工智能代理相关。如果没有这样的明确性，组织就会面临意外支出和资源利用效率低下的风险。
代币跟踪不仅仅是成本控制；它还增强了性能监控。通过实时关注延迟、吞吐量和成功率等指标，开发人员可以在瓶颈影响用户体验之前发现并解决它们。例如，在相同任务上比较 GPT-4 和 Claude 等模型可以根据实际性能数据做出明智的决策。
预算阈值和警报系统等自动化治理功能有助于防止成本超支。这些积极举措已取得明显成效。经过验证的用户报告称，由于统一的计费视图，人工智能费用减少了 26%，同时增加了总体使用量。 2025 年，一家 AI 初创公司的首席技术官 Sarah Chen 通过利用集中式仪表板来识别整个 AI 堆栈的成本节省机会，每月节省了 2,400 美元。
从直觉到可观察性的转变改变了人工智能资源的管理方式。采用及时纪律（删除不必要的样板上下文并设置严格的输出限制）等实践并与智能模型路由相结合的团队，当缓存命中率与这些基准保持一致时，已经实现了超过 30% 的令牌节省。
每成果成本分析进一步将代币使用与有形业务成果联系起来。正如 Statsig 团队恰当地指出的那样：
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“没有结果的成本是噪音；没有成本的结果是希望”。
借助有效的跟踪工具，组织可以自信地扩展其人工智能功能，同时保持对性能和费用的严格控制。
监控令牌使用情况使您能够发现低效的提示和不太理想的模型选择，从而使您能够微调您的工作流程。通过建立使用限制并更具战略性地选择模型，您可以显着降低成本，同时提高性能。一些用户甚至通过有效的代币管理实现了高达 98% 的成本节省。
选择代币跟踪平台时，请重点关注能够提供实时监控、成本控制和可操作见解的工具。具有详细分析功能的平台可以按项目或模型细分代币使用情况，帮助您查明效率低下的地方并简化工作流程。
选择包含可自定义限制和警报的解决方案，以确保预算步入正轨。使用上限、接近阈值时的自动通知以及达到限制后暂停活动的功能等功能可以防止意外费用。
有效的成本管理工具也很关键。寻找提供预算预测、代币分配和清晰的美元费用报告的选项，以帮助您计划和管理支出。审计日志和用户跟踪等安全措施增加了额外的控制层，确保合规性并保护数据完整性，同时增强人工智能性能。
实时令牌跟踪可即时洞察令牌使用情况，使您能够立即调整提示并优化模型交互。这种方法最大限度地减少了不必要的使用，缩短了响应时间，并确保稳定的输出质量。
通过实时密切关注代币消耗，您可以做出明智的决策来控制成本，同时在 AI 工作流程中保持一流的性能 - 所有这些都不会影响效率或结果。
