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到2026年，管理人工智能成本已成为企业的重中之重。由于像 GPT-4 Turbo 和 Claude 3 Opus 这样的模型每百万个代币的价格高达 75 美元，支出很快就会失控——达到 每月 45,000 美元 适用于中型应用和 每年 6—1200 万美元 适用于大型企业。为了解决这个问题，像这样的平台 Prompts.ai、平台 B 和平台 C 提供了通过统一编排、自动化和基础架构优化来削减成本的解决方案。关键要点包括：
这些平台简化了工作流程，减少了开支，确保合规性，帮助企业在预算范围内保持绩效。
选择正确的平台取决于组织的需求，无论是降低成本、改善工作流程还是有效管理合规性。
2026 年人工智能成本节省平台比较：Prompts.ai 与平台 B 与平台 C
Prompts.ai 将超过 35 种最先进的大型语言模型（例如 GPT-5、Claude、LLaMa 和 Gemini）整合到一个统一的编排平台中。通过消除对多个供应商合同和订阅的需求，它使组织能够将人工智能软件成本削减多达98％。该平台使用TOKN积分在即用即付系统上运行，确保用户仅按使用量付费，无需支付任何经常性月费。
Prompts.ai 通过自动资源优化节省了 30-50%，可根据组织的确切需求调整计算、存储和网络资源。经过验证的实施表明，通过将这些优化应用于 AI 训练和推理工作负载，每年可节省 350 万美元。该平台的FinOps层提供详细的成本跟踪，使团队能够查明异常情况并在细粒度上微调支出——无论是通过代币、推理还是API调用。
实时成本控制通过为团队和项目设置支出上限来帮助避免预算超支。在高峰和非高峰时段自动扩展 GPU 可将延迟减少多达 75%，同时降低云 AI 服务费用。对于基于 Kubernetes 的管道，Prompts.ai 自动执行竞价型实例使用和工作负载调度，在不影响模型性能的情况下高效地将工作负载打包到经济实惠的实例上。其无缝集成功能还确保了与现有基础架构的兼容性。
Prompts.ai 可轻松连接到 AWS、Azure、谷歌云、Kubernetes、AWS Lambda、亚马逊 EC2、Snowflake 和 Datadog 等平台，从而在当前设置中实现流畅的工作流程。它支持大型语言模型的实时数据流并自动配置，使开发人员可以更轻松地集成 Datadog 等监控工具或在流量激增期间扩展推理端点。这些集成不仅可以改善资源分配，还可以最大限度地减少运营开销。通过启用并排模型比较，团队可以根据自己的需求选择最具成本效益的选项，而统一的提示工作流程则消除了兼顾多个工具的麻烦。
除了节省成本和进行集成外，Prompts.ai 还包括治理工具，可确保精确的成本跟踪和遵守监管标准。用于成本分配的虚拟标记和基于机器学习的异常检测等功能无需更改现有基础架构即可运行。该平台支持展示模型，并在多云环境中遵守GDPR等法规，确保可审计的成本治理。每次 AI 交互都会记录在案，从而使企业能够全面了解模型的使用情况、团队活动和数据管理。
Prompts.ai 专为轻松处理不断增长的 AI 工作负载而构建，支持可轻松扩展的多云设置。组织可以在短短几分钟内加入新的模型、用户和团队，而不会中断当前的工作流程。其架构专为企业级部署而设计，能够管理超过100,000次生产变更，同时保持稳定的性能。这使其成为公司从小型试点项目过渡到跨多个部门的全面人工智能运营的理想解决方案。
平台 B 旨在通过自动化接管重复任务，从而降低 AI 成本。它不是只专注于基础设施调整，而是使用代理人工智能来处理研究、数据输入和CRM更新等耗时活动。这使团队可以专注于更具影响力的工作，同时降低运营成本。
通过自动化手动流程，平台 B 显著降低了开支。它的代理人工智能自主运行，对实时购买信号做出反应，而不是依赖严格的操作手册。这使它能够识别合格的线索并有效地撰写量身定制的消息。使用该系统的公司报告称，人工智能部署成本下降了90％ [3]。
平台 B 充当集中控制中心，用于管理各种基础设施中的 AI 工作负载，包括 SaaS 平台、云 VPC、本地系统，甚至气隙环境。它兼容 GPU、CPU 和 TPU，不需要专门的配置。该平台通过直观的用户界面、SDK 和 CLI 与现有 AI 工具无缝集成，从而更轻松地构建和配置模型。这种方法允许组织增强其当前设置，而无需进行大量的基础架构更改。
该平台通过自动收集证据并在云环境中实时执行策略来确保合规性。它使用 OPA、HashiCorp Sentinel 和 AWS Config 等策略即代码工具，将治理嵌入到 CI/CD 和 IaC 管道中。自动偏移检测将实时基础设施与声明的状态进行比较，标记和解决非托管资源或安全问题。每个模型工件都与其 Git 提交和 Terraform 计划 ID 相关联，从而创建了详细的审计跟踪。由于集成和治理障碍，69% 的人工智能项目未能实现部署 [3]，这些功能有助于避免未经授权的行为并维持监管标准。
平台 B 为管理多云 AI 设置提供了统一的控制平面。它通过标准化 IAM 角色和标签来简化扩展，同时使用对账循环为不断增长的工作负载优化资源。鉴于 94% 的组织将流程协调视为人工智能成功的关键 [3]，这种简化的系统支持从小型试点扩展到大规模企业部署，而不会增加不必要的复杂性。其集中式方法可确保在业务扩展时为节省成本的措施做好准备。
平台 C 侧重于通过优化基础架构层来削减成本。它雇佣了 GPU 分割和批处理 充分利用 GPU 资源。通过将多个工作负载组合在一起，它可以提高吞吐量，确保企业只为其积极使用的资源付费，而不是维护未使用的容量。
该平台通过以下方式减少开支 竞价型实例和自动扩展。自动缩放可最大限度地减少空闲期间的计算资源，这对于人工智能需求波动的企业来说是理想的选择。它不依赖昂贵的每代币定价，而是提供了 可预测的每分钟定价模型，随着使用量的扩大，成本更易于管理。此外，通过将 GPU 推理与电信接入点共置，它消除了对多个第三方供应商的需求，从而简化了集成并降低了相关成本。这些功能与灵活的部署策略相一致，可适应各种业务需求。
平台 C 使用 计算优先架构 它支持跨 GPU、CPU 和 TPU 进行部署。其统一控制平面允许在 SaaS 平台、云 VPC、本地设置甚至气隙环境中无缝编排 AI 工作负载，所有这些都不受供应商限制。这种方法使组织能够利用其现有基础架构，同时访问预建模型和工作流程库。该平台无需复杂配置，从而简化了操作。
该平台包括用于处理 PII 处理、通话录音同意和数据驻留要求等任务的内置控件。其统一的堆栈架构通过维护监管标准来简化合规性，而不会增加额外的复杂性。通过将治理职能整合到单一平台中，企业可以有效地满足合规需求并控制成本。
在选择平台时，必须权衡利弊，以充分利用您的人工智能投资。在先前的成本节约策略的基础上，本节探讨了平台不同的关键领域。
成本降低：通过将更简单的查询转移到更实惠的模型，例如DeepSeek或Gemini Flash，智能模型路由可以将成本降低40-60％。此外，对重复任务使用提示缓存可以节省75-90％。例如，在2025年底，一个团队通过将查询路由到具有成本效益的模型，将每月支出减少了75％，从12,400美元降至2,100美元。
集成能力：提供大量连接器的平台——有些支持70多个矢量数据库和100多个数据采集源——高度适应现有系统。但是，与直接模型调用相比，这些抽象层可能会引入15-25％的延迟，这可能是实时应用程序关注的问题。
“如果没有'人工智能思想调试器'，编排平台的效率就会大大降低。”
治理与合规：对于监管严格的行业，包括审计跟踪、可解释性工具和数据驻留控制在内的平台至关重要。决策通常归结为在灵活性与控制之间取得平衡。自托管解决方案可增强隐私，但需要更多的技术专业知识，而SaaS平台则以数据主权的潜在代价提供便利。这些治理考虑因素会对实际使用中的可扩展性产生重大影响。
可扩展性：随着工作负载的增加，基于执行的定价模型对于复杂的人工智能工作流程通常更经济，而状态持久性和持久执行等功能（OpenAI for Codex 在生产中使用）使代理能够在不丢失背景的情况下管理长时间运行的任务。相反，较小的框架更适合边缘部署，即使它们缺少一些企业级功能。
归根结底，2026年的成功将取决于您在成本、集成、合规性和可扩展性方面的特定需求如何协调平台能力。
“2025年获胜的团队之所以获胜，并不是因为他们拥有更好的人工智能模型。他们之所以获胜，是因为他们在成本问题上冷酷无情。”
- Index.dev 高级客户经理 Daniela Rusanovschi
在 2026 年选择合适的平台以最大限度地节省成本并简化运营，在很大程度上取决于贵组织的规模和特定需求。所讨论的策略（从统一编排到智能模型路由）是旨在支持无缝人工智能工作流程的平台的关键。对于大型企业而言，提供集中治理、代币跟踪和供应商管理的协调层对于协调多个团队和保持合规性至关重要。另一方面，中小型企业通常会发现使用针对特定任务（例如发票处理或需求预测）量身定制的小型专业模型和工具，从而获得更大的价值，而不会像大规模整合那样复杂。
成本控制仍然是运营效率的推动力。正如分析师罗布·斯特雷查伊所说，“人工智能成本优化成为 #1 优先事项——投资回报率，而不是炒作，将决定哪些人工智能项目的存活下来。”这些优化策略为满足各种规模组织的自定义方法铺平了道路。
对于规模较小的团队，通过即时缓存和简单的模型路由可以立即节省开支。但是，高容量操作可以从语义缓存和智能路由等高级技术中获得更多收益，这些技术可确保高级模型专用于复杂任务。管理大规模人工智能计划的企业需要强大的治理工具，例如预算警报、审计跟踪和代币批准系统，以控制支出。值得注意的是，虽然技术仅占人工智能计划价值的20％，但重新设计工作流程可实现剩余的80％，因此运营调整同样重要。
在成本效率不可谈判的时代，采用人工智能主权（在私有基础设施上运行模型）为组织提供了一种在保护敏感数据的同时减少开支的方法。2026年蓬勃发展的平台将是那些与运营工作流程无缝集成的平台，可在保持性能和合规标准的同时节省实际成本。
Prompts.ai 通过以下方式帮助企业削减人工智能开支 智能提示路由 和 工作流程优化。通过将更简单的任务定向到更便宜的模型并将高级模型预留给要求更高或更关键的工作，这种方法有助于降低基于代币的费用。平均而言，企业报告的储蓄率约为6.5％。
该平台还包括实时成本跟踪、访问超过35种人工智能模型以及基于规则的路由等工具，以简化流程。用于管理多个提供商的统一 API 和重用先前输出的缓存策略等功能进一步有助于最大限度地减少资源消耗和成本。这些工具可确保 AI 工作流程在保持高性能的同时保持高效和具有成本效益。
Prompts.ai 凭借它大放异彩 以 AI 为中心的编排工具，旨在简化各种 AI 模型、数据集和应用程序的工作流程。它的突出特点包括 实时成本跟踪 并遵守严格的安全标准，例如 SOC 2 Type II 和 HIPAA。它支持超过35种人工智能模型，对于旨在增强人工智能驱动的运营同时控制成本和安全的企业来说，这是一个不错的选择。
相比之下，其他平台通常可以实现更广泛的自动化目标。有些人擅长 无代码自动化，提供广泛的应用程序集成，可满足管理不同工作流程的非技术团队的需求。其他人优先考虑 安全的 AI 工作流程管理，专注于减少工具蔓延、简化流程和提供深入的成本可见性。
Prompts.ai 特别适合需要以下内容的企业 高效、安全且注重预算的 AI 工作流程解决方案，而替代平台可能会更好地为那些具有一般自动化或利基合规要求的平台提供服务。
治理和合规在选择合适的人工智能成本节省平台方面起着至关重要的作用。它们确保您的 AI 工作流程符合法律、道德和组织标准，这是保护敏感数据、避免罚款和维护信任的关键。
坚实的治理框架使企业能够有效地监督和管理人工智能运营。它确保政策得到遵守，同时控制成本。这种方法降低了资源滥用的风险，并使人工智能计划与企业目标和监管要求保持一致。通过确定治理的优先顺序，组织可以降低风险，同时提高效率和节省成本。
