Pay As You Go7 天免费试用；无需信用卡
管理人工智能成本不再是可选的——它是必不可少的。 代币跟踪和使用情况分析是控制支出、优化工作流程和提高使用人工智能模型效率的关键。无论您是个人开发者还是管理多个团队的企业，了解如何跟踪和管理代币都可以为您节省资金并提高绩效。
以下是提供代币和使用情况跟踪的三个平台的简要概述：
从集中成本管理到灵活的模型选择，每个平台都有自己的优势，具体取决于您的需求。下面，我们将详细探讨它们的功能、跟踪工具和成本优化选项。
Prompts.ai 将代币跟踪和 AI 编排整合到一个简化的平台中，通过单个安全界面将用户连接到超过 35 种领先的语言模型。该平台没有管理多个仪表板和计费系统，而是将所有内容整合到一个地方。该系统的核心是专有的TOKN Credits，这是一种标准化的信用系统，可简化所有模型中人工智能使用情况的跟踪和管理。这种统一的方法有助于提高效率并控制成本。
这个 代币积分系统 可用作人工智能使用的通用货币，使预算和跟踪消费变得简单。此功能消除了管理各种模型成本的复杂性。
Prompts.ai 还提供 代币池，这允许团队在所有付费计划中共享积分，起价仅为每月29美元，免费计划可用的池化有限。共享信用池使经理可以轻松监控项目中的资源使用情况。
此外，该平台还提供 详细的审计记录 适用于所有 AI 互动。这些跟踪可以帮助用户识别使用趋势，了解成本变化，并将费用直接与工作流程联系起来，从而清晰地了解资源的利用情况。
Prompts.ai 不仅限于跟踪 使用情况分析，旨在揭示消费趋势和效率低下。这些见解使数据驱动的模型选择决策和即时优化成为可能。分析功能适用于商业和团队计划，包括酷睿（每位成员每月99美元）、专业版（每位成员每月119美元）和精英版（每位成员每月129美元）。
分析仪表板突出显示了最常用的模型，跟踪项目间的代币消费，并确定了组织内部的支出模式。个人计划，例如创作者（29美元/月）和家庭计划（99美元/月），包括用于基本跟踪的基本分析。即使是免费即用即付等级的用户也可以获得基本见解，以保持对成本的可见性。
Prompts.ai 简化了对超过 35 个模型的访问，使用户能够将人工智能成本降低多达 98%，同时无需冗余订阅。该平台的并行模型比较工具可帮助用户根据性能和成本为特定任务选择性能最佳的模型，将模型选择转变为数据驱动的过程，最大限度地减少猜测并最大限度地提高资源效率。
基于积分的系统允许 灵活支出，用可扩展的按需选项取代固定的每月订阅。用户可以根据需要购买积分，在繁忙时段扩大规模，在较慢的时段缩小规模。集中式治理工具使管理员能够设置支出限额、监控实时使用情况和防止预算超支，从而进一步增强成本管理。
对于企业用户，Prompts.ai 提供强大的安全性和合规性功能。处理敏感或受监管数据的组织受益于 企业级治理 内置于平台中。所有 AI 交互的完整审计跟踪可确保合规性并促进内部安全审查，让在高风险环境中运营的组织高枕无忧。
OpenAI 的 API 平台可直接访问高级模型，例如 GPT-4， GPT-3.5，以及 DALL-E，使其成为开发人员和企业的多功能工具。
OpenAI 仪表板提供了清晰的实时代币使用情况明细，将消费分为 即时令牌 （输入）和 完成令牌 （输出）。这种区别至关重要，因为完成代币的成本通常更高。通过提供这两个类别的可见性，开发人员可以完善提示以有效管理成本。
每个 API 响应都在 JSON 负载中包含代币使用情况的详细信息，而使用历史记录功能则跟踪一段时间内的趋势。这种详细程度可以帮助用户分析和优化他们的 API 交互。
该仪表板通过每日和每月摘要提供对代币消费的详细见解。用户可以按日期范围、型号或 API 密钥筛选数据，并导出 CSV 报告以全面了解其使用模式。这些工具使消费趋势易于理解，从而增强了成本管理。
管理员还可以在组织和 API 密钥级别监控使用情况，从而跟踪各个项目或部门的活动。此功能简化了成本分配，并确保了更好的监督。
为了防止意外支出，该平台提供费率限制、支出上限和自动通知。开发人员还可以战略性地选择模型，将更简单的任务分配给更便宜的选项。
为了进一步控制成本， tiktoken 图书馆 允许开发人员在进行 API 调用之前估算代币数量。这样可以更轻松地测试和完善提示，在不影响结果的情况下实现更短、更有效的输入。再加上 OpenAI 强大的安全措施，这些工具使该平台成为企业用户的有效选择。
OpenAI 通过以下方式确保高度的安全性 SOC 2 类型 II 合规 适用于企业客户。数据在传输和静态时均经过加密，从而在整个 API 交互过程中保护敏感信息。
该平台还通过详细的审计日志和可最大限度地减少数据保留的选项来支持严格的合规需求，使其成为具有严格数据治理要求的组织的可靠解决方案。
Hugging Face Inference Endpoints 提供了一种托管解决方案，用于大规模部署数千个开源机器学习模型。开发人员可以从针对文本生成和图像处理等任务量身定制的各种模型中进行选择，这使得该平台适用于各种应用程序。
但是，与包含内置令牌跟踪的平台不同，Hugging Face Inference Endpoints依赖更广泛的指标，例如计算使用率和请求数。这意味着需要详细的代币级见解的开发人员将需要建立自己的跟踪系统。
这种区别凸显了不同的平台如何以独特的方式进行代币管理和成本效率。
不同的平台以自己独特的方式处理代币跟踪和使用管理，每个平台都反映了特定的设计优先级。了解这些平台的优势和不足之处可以帮助您根据自己的需求选择合适的平台。下面，我们将分解每个平台如何影响效率、成本控制和安全性。
Prompts.ai 简化了管理多个订阅和仪表板的混乱局面。它可通过单一界面访问超过35种领先型号，因此无需处理单独的系统。其集成的FinOps层可全面了解支出，有助于发现效率低下并优化成本。即用即付的TOKN积分系统可确保您仅按使用量付费，从而避免了经常性订阅费，这可能会使您的预算紧张。但是，如果您的组织已经致力于单一模式生态系统，那么这种多模式方法可能会让人觉得过分了。
这个 OpenAI API 通过其使用情况仪表板提供直接的代币跟踪，从而可以轻松监控GPT模型的使用情况。该平台提供了即时令牌与完成代币的详细分类，这有助于成本预测。此外，速率限制和使用上限增加了一层控制层。也就是说，OpenAI 的生态系统仅限于自己的模型，这可能会限制灵活性。
拥抱人脸推理终端 因其灵活性而引人注目，提供数千种开源模型供部署。开发人员可以选择针对特定任务量身定制的专业模型。基于计算的定价还可以为某些工作负载提供更可预测的成本。但是，该平台缺乏原生代币级别的跟踪，需要为需要详细分析的人提供自定义解决方案。与具有内置跟踪功能的平台相比，这可能会使成本优化更具挑战性。
这些比较凸显了平台之间的核心权衡。每一个都反映了一个不同的理念：Prompts.ai 强调跨多个提供商的集中化和成本控制，OpenAI 优先考虑其模型生态系统中的出色跟踪，而 Hugging Face 则专注于模型多样性和开发人员灵活性。
你的决定最终取决于你的优先事项。如果以统一的可见性管理团队之间的人工智能成本是关键，那么一个集成 FinOps 工具（如 Prompts.ai）的平台是一个不错的选择。如果您承诺使用单一提供商并且需要直接跟踪，那么 OpenAI 的工具是可靠的。对于那些需要访问专业开源模型并能够构建自定义跟踪解决方案的人来说，Hugging Face提供了无与伦比的灵活性。安全和监管功能也各不相同，以企业为中心的平台提供内置的合规工具，而其他平台可能需要额外的设置才能满足监管标准。
在代币跟踪方面，每个平台都有自己的优势，因此正确的选择取决于您的特定需求和优先事项。
适用于跨部门兼顾众多 AI 模型的企业，Prompts.ai 提供了一个简化的解决方案。其统一的仪表板简化了35多个模型的成本管理，而集成的FinOps层则提供了团队的实时支出见解和成本归因。即用即付的TOKN信用系统消除了定期订阅的麻烦，内置的治理功能可确保具有严格监督要求的组织合规性。
适用于完全沉浸在 OpenAI 生态系统中的团队，原生 API 仪表板提供简单的代币管理。诸如详细代币数量之类的功能支持准确的成本预测，费率限制可提供即时支出控制。虽然 OpenAI 在透明度方面表现出色，但其平台仅限于自己的模型。
适用于寻求模型多样性和定制的开发人员，拥抱人脸推理端点脱颖而出。它可以访问成千上万的开源模型，提供了无与伦比的多样性。尽管用户需要设置自己的代币跟踪系统，但其基于计算的定价可以简化某些工作负载的预算。Hugging Face 优先考虑灵活性，但缺少其他平台上的内置跟踪工具。
预算方面的考虑也起着关键作用。具有统一计费和按代币付费系统的平台可以立即节省开支，但具有高级治理功能的企业级解决方案可能会提高每个代币的成本，以满足合规需求。
有效的代币跟踪对于了解您的人工智能投资在哪里蓬勃发展以及可能出现不足之处至关重要。您选择的平台应使此过程直观而高效，不会给您的工作流程增加不必要的复杂性。
评估组织的目标和要求，选择最能平衡控制、效率和成本效益的平台。
这个 代币积分 Prompts.ai 中的系统通过简单的方式简化了 AI 成本管理 即用即付模式，消除了经常性费用的麻烦。这种方法使用户可以完全控制自己的预算，只在需要的时候购买所需的东西。
实时跟踪代币的使用和支出确保您可以毫不费力地监控消费并评估您的投资回报率。这种透明度使企业能够微调成本并就其人工智能工作流程做出更明智的决策。
OpenAI 的 API 为用户配备了强大的工具 监控代币使用情况 并有效地管理开支。通过访问详细的使用情况分析，开发人员和企业可以实时跟踪使用情况，从而确保更高的透明度和更明智的资源分配。
该 API 还提供专为以下目的而设计的功能 成本管理，包括对代币效率和使用趋势的见解。这些工具使用户能够做出明智的决策，完善工作流程，控制开支，同时最大限度地发挥 AI 模型的潜力。
开发人员经常选择 Hugging Face Inference Endpoints，因为它们具有简便性、可扩展性，并且可以轻松与一系列 AI 模型集成。这些端点简化了部署流程，允许将高级 AI 功能嵌入到应用程序中，而无需复杂的基础架构。
尽管该平台不包括内置的代币跟踪，但开发人员可以通过使用第三方工具或创建自定义解决方案来监控使用情况来解决这个问题。对于许多人来说，访问预训练模型的便利性以及该平台的适应性质弥补了原生代币管理的不足。
