按需付费 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
令牌跟踪对于有效管理人工智能工作流程、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人工智能模型和 API 中代币使用情况的工具。每个工具都提供适合不同组织需求的独特功能：
要快速比较它们的优点和局限性，请参阅下表：
选择与您的基础设施、成本管理目标和 AI 使用优先级相符的工具。
Prompts.ai 是一个人工智能编排平台，将令牌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想法的平台不同，Prompts.ai 整合了跨 35 种领先大型语言模型的实时 FinOps 控制，包括 GPT-5、Claude、LLaMA 和 Gemini。此设置为 AI 工作流程提供了清晰且可操作的见解。
Prompts.ai 可以对 AI 工作流程中使用的每个令牌进行详细的实时跟踪。您可以按项目、部门或特定用例监控代币消耗，确保全面了解 AI 操作。 Prompts.ai 的脱颖而出之处在于其集中式跟踪系统。所有代币使用数据都整合到一个易于导航的仪表板中，即使在使用多个模型时也能简化监督。
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，从而提供对性能和成本效益的见解。
Prompts.ai 通过 API 优先的架构与您现有的企业系统无缝连接。开发团队可以使用 REST API 和 Webhooks 将令牌跟踪纳入其工作流程，从而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洞察。该平台提供实时成本跟踪和预测支出警报，帮助您保持预算。使用即用即付的 TOKN 积分系统，成本与实际使用情况保持一致，允许组织将费用分配给特定项目或部门。这种成本管理透明度可将 AI 软件费用降低高达 98%。
Prompts.ai 旨在与您的组织一起成长。无论您是添加新模型、用户还是整个团队，平台都可以进行扩展，而无需进行重大的架构更改。其企业级基础设施确保代币跟踪在高需求时期保持准确，同时全面的审计跟踪支持合规性需求。可扩展性和强大监控的结合使 Prompts.ai 成为各种规模组织的多功能解决方案 - 从小型创意团队到管理复杂、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，为 AI 应用程序提供代币级别使用情况的详细跟踪。 Moesif 能够捕获 GPT-4 和 Gemini 等大型语言模型的代币级数据，为组织提供有效分析和优化其 AI API 使用所需的精细洞察。
Moesif 擅长跟踪每个 API 调用的输入和输出令牌，使组织能够清楚地了解其 AI 资源的利用情况。这种详细程度有助于团队完善定价策略并有效管理基础设施成本。
该平台使用户能够配置时间序列图表，通过利用诸如response.body. generated_text.usage.prompt_tokens、completion_tokens 和total_tokens 等字段来监控提示、完成和总令牌使用情况。 Moesif 将求和聚合应用于这些字段，提供一段时间内代币消费趋势的全面视图。
对于缺少total_tokens字段的API，Moesif允许用户通过组合提示和完成令牌来定义自定义指标。这些功能确保与各种系统的无缝集成，使令牌跟踪简单有效。
Moesif 的令牌跟踪数据与各种 API 网关供应商无缝集成，包括 Kong 和 Amazon API Gateway，以及用于众多 API 框架的服务器中间件。这种兼容性确保组织可以实施令牌跟踪，无论其现有基础设施如何。
该平台支持跨不同托管环境的 API，包括本地、云和无服务器平台（例如 AWS Lambda、Heroku 和 Cloudflare Workers）。它的灵活性使其成为具有不同部署策略的组织的有力选择。
通过易于使用的 SDK（例如 Node、Python、Java）以及对 AWS Lambda、Heroku 和 Cloudflare Workers 等环境的中间件支持，简化了集成。对于 AWS 环境，Moesif 通过 AWS Lambda 中间件进行连接，该中间件使用 MOESIF_APPLICATION_ID 环境变量将分析数据直接发送到平台。
此外，Moesif 与 KrakenD API Gateway 集成，支持 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，确保使用策略与组织目标保持一致。
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.
通过分析 API 调用级别的令牌消耗，组织可以确定哪些功能、用户或应用程序正在增加成本。这种洞察力使团队能够对其人工智能策略做出明智的调整，确保资源得到有效分配。
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.
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，适合各种规模的团队 - 从小型开发团队到企业级人工智能部署。
Amazon Bedrock 与 CloudWatch 相结合，为 AWS 上的 AI 工作负载提供内置、详细的令牌级监控。这种集成跟踪基础模型和应用程序的使用情况，为运营和合规性需求提供有价值的见解。
CloudWatch 自动收集关键指标，例如 InputTokenCount 和 OutputTokenCount。启用模型调用日志记录后，它会捕获其他元数据，例如 input.inputTokenCount 和 output.outputTokenCount，从而创建完整的审计跟踪以用于监控和合规性目的。这种详细的日志记录确保组织可以密切关注令牌的使用情况。
借助 CloudWatch Logs Insights，用户可以查询调用日志，以通过 Identity.arn 分析令牌使用情况，从而使他们能够查明推动令牌消耗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) 架构的团队，CloudWatch 会监控嵌入模型和响应用户查询的主要语言模型中的令牌使用情况。这些指标与其他 AWS 服务无缝集成，提供应用程序性能的完整视图。
CloudWatch 轻松集成各种 AWS 服务，提供增强的监控功能。例如，CloudWatch AppSignals 自动跟踪基于 Bedrock 构建的生成式 AI 应用程序，捕获相关跟踪中的提示令牌计数和生成令牌计数等指标。
由于 Bedrock 上的每个基础模型都使用自己的标记化方法，因此根据模型的不同，相同的文本可能会导致不同的标记计数。这使得在选择模型时精确跟踪对于优化成本至关重要。
CloudWatch 还为 Amazon Bedrock 提供预构建的仪表板，使团队能够即时访问令牌使用模式等关键指标。此外，用户可以创建结合指标和日志数据的自定义仪表板，以更深入地了解其应用程序。
CloudWatch 不仅提供监控功能，还提供有效管理成本的工具。其按需付费定价模型基于处理的输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 InputTokenCount 和 OutputTokenCount 设置警报，在使用量超过预定义限制时接收通知。
使用 CloudWatch Logs Insights，团队可以通过机器学习支持的模式识别来分析成本，从而直观地识别使用趋势并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。
借助 CloudWatch AppSignals，团队可以比较不同的基础模型，评估其性能、令牌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。它基于 AWS 基础设施构建，支持大量令牌使用，而不会影响应用程序性能。随着代币消耗的增长，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 包含机器学习数据保护功能，可在令牌监控期间检测和屏蔽敏感信息，例如 IP 地址。这种隐私保护对于具有严格数据治理要求的组织尤其有价值。
CloudWatch 能够实时处理和分析大量令牌数据，非常适合每天管理数千个 AI 模型调用的企业。即使在大规模部署中，它也能提供可操作的见解来优化性能和成本效率。
Kong 以早期的代币监控工具为基础，引入了 API 速率限制来直接管理使用情况。 Kong Gateway 是一个 API 管理平台，提供多功能插件系统，允许为人工智能驱动的工作流程定制速率限制。
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 旨在处理高需求环境，提供适应不同工作负载的可扩展解决方案。其可配置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耗，同时控制成本。
本节详细介绍了每个工具的主要优点和挑战，帮助您使它们的功能符合您的特定技术和操作要求。
Prompts.ai 提供了一种简化的 AI 编排方法。其突出特点是即用即付的 TOKN 信用系统，该系统将成本与实际使用直接挂钩，从而消除了经常性订阅费用。通过访问超过 35 种领先的语言模型，它还可以节省大量成本，使其成为旨在优化 AI 支出的组织的明智选择。
Moesif 的亮点在于其提供详细 API 分析的能力，提供对代币消耗的精细洞察和灵活的警报选项。然而，它的主要重点是 API 监控，对于希望有效管理更广泛的人工智能工作流程的组织来说，可能需要额外的工具。
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.
Kong的限速专门针对灵活的API网关限速。其模块化插件系统允许定制令牌管理，使其在高需求环境中非常有效。虽然它主动实施使用限制，但该平台通常需要额外的基础设施管理，并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令牌分析。
下表总结了每个工具的核心优势和局限性：
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.
选择正确的令牌跟踪器取决于您组织的独特要求、现有系统和未来的人工智能目标。我们探索的每种工具都具有针对不同操作需求而定制的自身优势。
Prompts.ai 作为一个统一平台脱颖而出，提供令牌跟踪以及跨超过 35 种语言模型的更广泛的 AI 编排。其即用即付模式确保成本与实际使用情况直接一致，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，提供对代币消费的清晰可见性。它对精细洞察的关注使其对于旨在优化 API 使用的组织来说非常宝贵。
对于与 AWS 深度集成的团队，Amazon Bedrock 通过 CloudWatch 提供无缝监控。对于那些已经在利用 AWS 服务并希望顺利集成到其云基础设施中的用户来说，此企业级解决方案是理想的选择。
同时，高流量环境可以受益于 Kong 的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，确保令牌的使用随着需求的扩展而保持在控制之下。
最终，最佳选择取决于您的基础设施、所需的分析级别以及您的编排需求。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。
随着人工智能采用的不断增长，拥有可扩展且透明的代币分析对于做出明智的、具有成本意识的决策至关重要。
Prompts.ai 推出了即用即付信用系统，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需为实际使用的资源付费，从而消除浪费的支出，并为管理 AI 工作流程提供经济高效的解决方案。
该平台还提供对代币使用和费用的实时洞察，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、性能和相关成本相关的以用户为中心的见解。虽然它擅长跟踪详细的 API 级数据，但在跨分布式 AI 工作流程管理广泛的令牌监控时，它可能难以有效扩展。
Amazon Bedrock 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，轻松管理大量代币级数据。 CloudWatch 提供实时指标、可定制的仪表板以及对系统性能的全面洞察，使其成为大规模 AI 运营的有力选择。
Kong 的 API 速率限制在高需求的人工智能环境中被证明是无价的，其中管理令牌的使用是首要任务。在流量高峰期或处理大量人工智能请求时，此功能变得尤为重要。
通过限制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。基于令牌的速率限制和分层访问模型等功能简化了工作流程管理，同时确保系统的可靠性和稳定性。
