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代币跟踪对于有效管理 AI 工作流程、确保成本控制和优化性能至关重要。本文回顾了四种旨在监控各种 AI 模型和 API 中代币使用情况的工具。每种工具都提供针对不同组织需求量身定制的独特功能：
要快速比较它们的优势和局限性，请参见下表：
选择与您的基础架构、成本管理目标和 AI 使用优先级相一致的工具。
Prompts.ai 是一个 AI 编排平台，可将代币跟踪直接集成到其核心设计中。与其他将使用情况监控视为事后考虑的平台不同，Prompts.ai 整合了 35 种领先的大型语言模型的实时 FinOps 控件，包括 GPT-5， 克劳德， 美洲驼，以及 双子座。这种设置为 AI 工作流程提供了清晰且切实可行的见解。
Prompts.ai 提供对人工智能工作流程中使用的每种代币的详细实时跟踪。您可以按项目、部门或特定用例监控代币使用情况，确保全面了解您的 AI 运营。Prompts.ai 之所以脱颖而出，是因为它的集中式跟踪系统。所有代币使用数据都整合到一个易于浏览的仪表板中，即使使用多个模型也能简化监督。
该平台还支持比较代币分析。此功能允许用户评估相同任务的不同模型的代币效率和输出质量，从而深入了解性能和成本效益。
Prompts.ai 通过以下方式与您现有的企业系统无缝连接 API 优先架构。开发团队可以使用以下方法将代币跟踪纳入其工作流程 REST API 和 网络挂钩，从而可以轻松地将使用数据传输到商业智能或成本管理工具。为了确保安全性和合规性，该平台 与企业身份验证系统集成，支持 单点登录 (SSO) 和 基于角色的访问控制。这些集成为有效的成本管理提供了坚实的基础。
Prompts.ai 包含一个内置的 FinOps 层，可将原始代币使用数据转化为可操作的成本见解。该平台提供实时成本跟踪以及预测性支出警报，以帮助您控制预算。使用它的 即用即付 TOKN 积分系统，成本与实际使用量保持一致，允许组织将费用分配给特定的项目或部门。成本管理的这种透明度可以将人工智能软件费用减少多达 98%。
Prompts.ai 专为与您的组织一起成长而构建。无论您是添加新模型、用户还是整个团队，该平台都无需进行重大架构更改即可进行扩展。其企业级基础设施可确保代币跟踪在需求旺盛时期保持准确，同时全面的审计跟踪支持合规需求。这种可扩展性和强大的监控功能相结合，使 Prompts.ai 成为各种规模的组织的多功能解决方案，从小型创意团队到管理复杂的多模型 AI 工作流程的《财富 500 强》公司。
Moesif 是一个强大的 API 分析和监控平台，可详细跟踪 AI 应用程序的代币级别使用情况。它能够为大型语言模型捕获令牌级数据，例如 GPT-4 和 双子座，Moesif 为组织提供了分析和优化其所需的精细见解 AI API 消费 有效地。
Moesif 擅长跟踪每次 API 调用的输入和输出令牌，让组织可以清楚地了解其 AI 资源的使用情况。这种细节水平可以帮助团队 完善定价策略并管理基础设施成本 有效地。
该平台使用户能够配置时间序列图表，通过利用诸如以下字段来监控提示时间、完成情况和代币总使用量 response.body.generated_text.usage.promt_tokens， 完成令牌，以及 总代币。Moesif 将总和聚合应用于这些字段，提供代币消费趋势的全面视图。
对于缺少的 API 总代币 字段中，Moesif 允许用户通过组合提示和完成令牌来定义自定义指标。这些功能可确保与各种系统的无缝集成，使代币跟踪变得简单而有效。
Moesif 的代币跟踪数据可与各种代币无缝集成 API 网关供应商，包括 Kong 和 亚马逊 API 网关，以及众多 API 框架的服务器中间件。这种兼容性确保组织无论其现有基础设施如何，都可以实现代币跟踪。
该平台支持跨不同托管环境的 API，包括 本地， 云，以及 无服务器平台 像 AWS Lambda， Heroku，以及 Cloudflare。它的灵活性使其成为具有不同部署策略的组织的绝佳选择。
通过易于使用的软件开发工具包（例如节点、Python、Java）和对AWS Lambda、Heroku和Cloudflare Workers等环境的中间件支持，可以简化集成。对于 AWS 环境，Moesif 通过使用 AWS Lambda 中间件进行连接 MOESIF_APPLICATION_ID 用于将分析数据直接发送到平台的环境变量。
此外，Moesif 还集成了 Krakend API 网关，启用 API 活动数据的异步传输。这些数据可用于实时执行治理和货币化规则，确保使用政策与组织目标保持一致。
Moesif 的集成和分析功能通过提供清晰的使用模式，在成本管理中发挥着关键作用。该平台提供用于大量事件记录的收集器 API 和用于查询使用情况数据的管理 API。这些工具使团队能够将使用情况图表嵌入到面向客户的应用程序中，从而支持 透明的账单和使用情况报告。
通过分析API调用级别的代币消费，组织可以确定哪些功能、用户或应用程序正在推动成本。这种见解使团队能够对他们的人工智能策略做出明智的调整，确保资源的有效分配。
Moesif 的架构专为处理大量 API 流量而设计，可确保令牌跟踪不会影响应用程序性能。它是 异步数据收集 最大限度地减少延迟，使其非常适合具有苛刻性能需求的生产环境。
通过实时监控和历史分析，Moesif 使组织能够扩展其人工智能运营，同时保持对代币使用情况的全面可见性。这种可扩展性支持技术基础设施和业务增长，可满足各种规模的团队——从小型开发小组到企业级 AI 部署。
Amazon Bedrock 与 CloudWatch 相结合，为 AWS 上的人工智能工作负载提供内置的、详细的代币级监控。这种集成可以跟踪基础模型和应用程序的使用情况，为运营和合规需求提供宝贵的见解。
CloudWatch 会自动收集关键指标，例如 输入代币数量 和 输出令牌数。启用模型调用日志记录时，它会捕获其他元数据，例如 input.inputTokenCount 和 output.outputTokenCount，为监控和合规目的创建完整的审计跟踪。这种详细的日志记录确保组织可以密切关注代币的使用情况。
和 CloudWatch 日志见解，用户可以通过以下方式查询调用日志来分析令牌使用情况 identity.arn，使他们能够查明推动代币消费的特定用户或应用程序。这种详细程度可以帮助组织确定其系统的哪些部分对代币相关成本的贡献最大。
对于使用 检索增强生成 (RAG) 架构，CloudWatch 监控嵌入模型和响应用户查询的主要语言模型中的代币使用情况。这些指标可与其他 AWS 服务无缝集成，提供应用程序性能的完整视图。
CloudWatch 可轻松整合 AWS 服务，提供增强的监控功能。例如， CloudWatch 应用程序信号 自动跟踪基于 Bedrock 构建的生成 AI 应用程序，捕获诸如此类的指标 prompt_token_count 和 世代代币数量 在相关的迹线内。
由于Bedrock上的每个基础模型都使用自己的代币化方法，因此根据模型的不同，相同的文本可能会导致不同的代币数量。这使得在模型之间进行选择时，精确跟踪对于优化成本至关重要。
CloudWatch 还为 Amazon Bedrock 提供预建的仪表板，让团队可以即时访问代币使用模式等关键指标。此外，用户可以创建自定义仪表板，将指标和日志数据结合在一起，以更深入地了解其应用程序。
CloudWatch 不仅仅是监控，还提供有效管理成本的工具。其即用即付定价模型基于处理的投入和输出代币的数量，因此准确的跟踪对于保持在预算范围内至关重要。团队可以为以下内容设置警报 输入代币数量 和 输出令牌数，当使用量超过预定义限制时接收通知。
使用 CloudWatch 日志见解，团队可以通过机器学习支持的模式识别来分析成本，这种模式识别可识别使用趋势并直观地对相关日志进行分组。此功能使组织能够检测成本驱动因素并优化资源分配。
和 CloudWatch 应用程序信号，团队可以比较不同的基础模型，评估其性能、代币效率和整体用户体验。这有助于选择最具成本效益的选项，同时保持高性能。
CloudWatch 旨在处理大规模 AI 工作负载的需求。它建立在 AWS 基础设施之上，支持大量使用代币，而不会影响应用程序性能。随着代币消费量的增长，系统会自动扩展以满足不断增长的需求。
为了确保大规模数据安全，CloudWatch 包括 机器学习数据保护 在令牌监控期间检测和屏蔽敏感信息（例如 IP 地址）的功能。这种隐私保护措施对于具有严格数据治理要求的组织尤其有价值。
由于能够实时处理和分析大量代币数据，CloudWatch 非常适合每天管理数千次 AI 模型调用的企业。它提供切实可行的见解，以优化性能和成本效益，即使在大规模部署中也是如此。
在早期的代币监控工具的基础上，Kong引入了API速率限制以直接管理使用量。API管理平台Kong Gateway提供了一个多功能的插件系统，允许为人工智能驱动的工作流程量身定制速率限制。
Kong 的速率限制功能可监控 API 调用次数，以提供代币消费的准确情况。其模块化框架可与常用监控工具无缝连接，可在使用量超过设定阈值时发出警报。这种设置可提供实时见解，有助于成本管理，并通过集成的警报系统支持主动措施。
Kong 专为处理高需求环境而设计，提供可适应不同工作负载的可扩展解决方案。其可配置的策略使用户能够设置特定的使用限制，确保精确控制人工智能工作流程中的代币消费，同时控制成本。
本节详细介绍了每种工具的主要优势和挑战，帮助您使其功能与特定的技术和操作要求保持一致。
Prompts.ai 提供了一种简化的 AI 编排方法。它的突出特点是即用即付的TOKN积分系统，该系统将成本与实际使用量直接挂钩，从而消除了经常性的订阅费。它可以访问超过35种领先的语言模型，还节省了大量成本，使其成为旨在优化人工智能开支的组织的绝佳选择。
Moesif 它能够提供详细的API分析，提供对代币消费的精细见解和灵活的警报选项。但是，其主要关注API监控可能需要为希望有效管理更广泛的人工智能工作流程的组织提供额外的工具。
带有 CloudWatch 的亚马逊基石 利用 AWS 基础设施的优势，为已经嵌入 AWS 生态系统的团队提供企业级监控和无缝集成。这种组合支持可扩展性和合规性需求。但是，它也带来了挑战，包括潜在的供应商锁定以及管理多个 AWS 服务的复杂性，对于没有丰富云专业知识的团队来说，这可能会令人望而生畏。
Kong 的速率限制 专门研究灵活的 API 网关速率限制。其模块化插件系统允许自定义令牌管理，使其在高需求环境中非常有效。虽然它会主动执行使用限制，但该平台通常需要额外的基础设施管理，而且其对速率限制的关注意味着组织可能需要补充工具来进行更全面的代币分析。
下表总结了每种工具的核心优势和局限性：
选择正确的工具取决于贵组织的基础架构、专业知识和监控优先级。如果成本效率和模型灵活性是您的首要任务， Prompts.ai 是一个有力的竞争者。对于那些优先考虑详细 API 见解的人， Moesif 非常合适。已经在 AWS 生态系统中扎根的团队可能会发现 带有 CloudWatch 的亚马逊基石 最方便，而那些需要严格控制 API 使用的人会很感激 Kong's 专业能力。
选择正确的代币跟踪器取决于贵组织的独特需求、现有系统和未来的人工智能目标。我们探索的每种工具都有自己的优势，可根据不同的运营需求量身定制。
Prompts.ai 作为一个统一平台脱颖而出，提供代币跟踪以及涵盖超过 35 种语言模型的更广泛的人工智能编排。其即用即付模式可确保成本与实际使用量直接一致，使其成为满足动态需求的灵活选择。
另一方面， Moesif 擅长提供详细的 API 分析，为代币消费提供清晰的可见性。它对精细洞察的关注使其对于旨在优化 API 使用的组织来说无价之宝。
对于与 AWS 深度集成的团队， 亚马逊基岩 通过 CloudWatch 提供无缝监控。这种企业级解决方案非常适合那些已经在利用 AWS 服务并希望平稳集成到其云基础设施中的用户。
同时，高流量环境可以从中受益 Kong's 模块化速率限制功能。其灵活的控制有助于有效管理 API 网关流量，确保随着需求的扩大，代币的使用保持在控制之下。
归根结底，最佳选择取决于您的基础架构、所需的分析级别和协调需求。虽然像 Prompts.ai 这样的平台非常适合开始人工智能之旅的组织，但更专业的工具可以更好地为具有既定工作流程的团队提供服务。
随着人工智能采用率的提高，进行可扩展和透明的代币分析对于做出明智、注重成本的决策至关重要。
Prompts.ai 引入了一个 即用即付信用系统 这使企业能够将人工智能成本削减多达 98%。这种设置可确保您只为实际使用的资源付费，从而消除了浪费性支出，并为管理人工智能工作流程提供了具有成本效益的解决方案。
该平台还提供 实时见解 进入代币的使用和支出，让您清楚地了解预算的去向。借助精确的跟踪工具和集中控制，组织可以更严格地控制与人工智能相关的支出，更有效地分配资源，并自信地做出明智的决策。
Moesif 提供深入的 API 分析，重点关注与 API 使用情况、性能和相关成本相关的以用户为中心的见解。尽管它擅长跟踪详细的API级数据，但在管理分布式人工智能工作流程中的大量代币监控时，它可能难以有效地扩展。
亚马逊基岩与CloudWatch配合使用，旨在无缝集成到AWS生态系统中。它提供专为生成式 AI 应用程序量身定制的可扩展且可靠的监控，可轻松管理大量代币级数据。CloudWatch 提供实时指标、可自定义的仪表板以及对系统性能的全面见解，使其成为大规模 AI 运营的绝佳选择。
事实证明，Kong的API速率限制在需求旺盛的人工智能环境中非常宝贵，因为管理代币使用是重中之重。在流量高峰期或处理大量人工智能驱动的请求时，此功能变得尤为重要。
通过限制在特定时间范围内处理的请求或令牌的数量，这些工具有助于防止系统压力，促进用户之间的公平资源分配，并增强整体资源管理。诸如此类的功能 基于令牌的速率限制 和 分层访问模型 简化工作流程管理，同时确保系统的可靠性和稳定性。
