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如果没有适当的监督，人工智能成本可能会迅速失控。本文比较了五个平台- Prompts.ai、Finout、CAST AI、Holori和Zesty——它们有助于管理人工智能代币的使用和支出。这些工具可以精细地跟踪成本，为团队或项目分配预算，并自动控制支出。主要功能包括实时警报、详细的成本归因以及与 Jira 或 Slack 等工作流程的集成。无论是代币级跟踪、基础设施优化还是自动成本管理，都要根据您的优先事项选择合适的平台。
从详细的代币跟踪到基础设施级优化，每个平台都根据您的需求提供独特的优势。请继续阅读以更深入地了解其特性和功能。
AI 代币管理平台比较：功能和最佳用例
Prompts.ai 通过其统一的功能简化了代币跟踪的复杂任务 代币积分系统，它可以在 35 多个 AI 模型上无缝运行。团队不必兼顾每个模型的使用指标，而是依靠一种将所有活动转换为美元的单一信用类型，从而确保清晰一致的财务报告。该平台精心记录模型、项目、组织和 API 密钥之间的交互，提供资源消耗的详细明细。
它的实时 FinOps 层将代币的使用直接与业务结果联系起来。可自定义的仪表板可以轻松发现成本驱动因素，使团队能够毫不拖延地解决效率低下的问题。这种精细跟踪可确保所有团队和项目之间的准确成本分配。
这个 代币池 该功能使财务团队能够在各部门之间分配中央预算，同时强制执行支出限制，从而将成本分配提升到一个新的水平。无论是营销、客户支持还是产品开发，都可以精确分配共享代币资源。硬上限可确保没有单个团队的超支，并且系统会对所有人工智能互动进行完整的审计跟踪。这为财务和安全团队提供了有效监控和审查使用情况所需的数据，从而确保了严格的财务监督。
在预付费模式下，当 TOKN 积分耗尽时，Prompts.ai 会自动暂停 AI 处理，从而消除意外收费的风险。这种按使用量付费的方法可确保预算得到遵守，无需人工干预。从一开始，团队就清楚地了解自己的最大财务风险，从而使他们高枕无忧，财务状况清晰。
Finout 通过将计费单位转换为各种服务的代币来简化成本跟踪。这种统一的方法适用于AWS Bedrock、Azure OpenAI和GCP Vertex AI，无论提供商是谁，都可以进行并排比较。成本分为输入、输出和特殊代币（例如批量或缓存代币）等类别。
对于不支持详细标记的提供商，Finout 的 LLM 代理会在每个 API 调用中添加元数据（例如团队、功能和环境）。该元数据使用项目 ID 将使用数据与成本数据联系起来，从而实现对特定功能或产品的精确归因。
该过程确保了一致和准确的成本分配框架。
和 虚拟标签 (vTags)，Finout 使用 AI 为团队、业务部门或功能分配成本，无需更改代码或代理。即使是未加标签的资源也可以考虑在内，从而解决了财务团队面临的重大挑战。这个 FairShare 成本公式 确保根据实际资源使用情况公平分配折扣。
企业用户报告说，成本分配的准确率高达98％，将覆盖范围从80％提高到96％，同时识别浪费的速度提高了90％。这个 MegaBill 集成 将多云人工智能支出整合到一个统一视图中，提供 100% 的成本分配和对单位经济的清晰见解。
“Finout卓越的成本分配精度是一项宝贵的资产，为我们提供了前所未有的云支出洞察力。”-Vijay Kurra，云计算FinOps与分析负责人
Finout不仅限于分配，还将成本问责制整合到Jira、ServiceNow、Slack和微软Teams等日常工具中。它是 没有代码，没有代理 集成使用单个 API 密钥连接到您的整个技术堆栈，将跨多云环境、Kubernetes 和 AI 服务的支出管理简化为一个统一的视图。这种集成可确保成本警报、上下文和操作项目无缝融入现有工作流程。
该平台提供报告的速度比手动方法快 10 倍，跟踪使用情况的速度快 3 倍。团队可以设置异常检测阈值，以便在问题升级为金融灾难之前发现问题，例如代币失控可能会在一夜之间耗尽每月预算。
CAST AI 通过瞄准驱动 AI 工作负载的底层基础架构，采取有针对性的方法来管理成本。它不是监控第三方代币，而是通过密切关注 GPU 和 Kubernetes 集群来优化基础设施层面的支出。
该平台通过以下方式组织成本 集群、工作负载、命名空间和自定义分配组，使您可以精确定位特定研究团队或项目的 GPU 开支。每次都会刷新成本数据 60 秒，您可以近乎实时地了解您的计算支出。它还通过计算预置资源和请求资源之间的差异来识别效率低下的情况，从而暴露浪费在闲置的 CPU 和内存容量上的资金。这种方法通过解决这些成本背后的根计算资源来补充代币级跟踪。
“CAST AI的监控将所有费用集中在一个地方，可以按集群、工作负载和命名空间等K8s概念对其进行细分。”-CAST AI
CAST AI 不止于成本跟踪，它还可以自动优化基础架构。通过使用第 95 百分位的 CPU 和第 99 百分位的 RAM 指标，该平台会自动调整容器的大小。它还通过自动回退到按需节点来管理竞价型实例，从而无需手动干预。 工作负载自动扩展 通过动态调整资源进一步简化容量规划。
这个 垃圾箱包装 功能将工作负载整合到更少的节点上，同时停用空节点，确保资源得到有效利用。成本异常检测增加了另一层控制力，在支出意外激增（例如训练循环失控）失控之前发出警报。
据Akamai报道，2024年 云成本节省 40-70% 并在采用 CAST AI 的自动化后提高了工程生产力。
“我在Cast上度过了哈哈时刻——一个iPhone时刻。实际上，在整合两分钟后，我们看到了成本分析，我对前所未有的东西有了深刻的了解。”-Akamai 高级工程总监 Dekel Shavit
CAST AI可与AWS（EKS）、谷歌云（GKE）、Azure（AKS）甚至本地设置等主要云提供商无缝集成。它使用只读代理或无代理的 Cloud Connect 将成本指标提供给 Grafana 等监控工具。
Yotpo 实现了 云成本降低了40％ 通过利用 CAST AI 的自动竞价型实例管理。
“有了 Cast AI，我们什么也没做... 这里节省了大量的人力资源和时间。那是一次非常不错的经历。再一次，从成本的角度来看，它进行了高度优化。” ——Yotpo 开发运营总监阿奇·所罗门
该平台的成本监控可用 无限集群免费，不管它们的大小。它不需要访问账单数据，而是使用公有云定价来估算费用。
Holori通过跟踪成本提供了人工智能支出的详细明细 个人代币等级。它监控 OpenAI、Anthropic 和 Google 等提供商的输入令牌、输出令牌、模型类型、模型层级和请求数。这种精度至关重要，因为定价可能会有很大差异。例如，Anthropic Claude Opus 4.1每百万个输入代币收取15.00美元，但输出代币收取75.00美元-a 5 倍差异。同样，谷歌 Gemini Pro 展示了 8 倍差距 在输入和输出代币之间（1.25美元对比每百万个代币10.00美元）。
Holori 将 AI API 和 GPU 计算成本整合到一个仪表板中，让您全面了解与人工智能相关的支出。
Holori 通过其简化成本分配 “虚拟标记” 功能，解决了一个常见问题：大多数 AI API 中缺少原生标记。该系统在提供商之间应用一致的标记规则，无需修改 DevOps。您可以使用拖放式组织结构图轻松地将成本分配给特定的项目、团队或部门。对于共享资源，成本可以按百分比进行分配，以实现准确分配。
和 云成本分配 到2025年，Holori的工具被确定为FinOps从业者的第二大优先事项，可满足对精确的退款和摊款模型不断增长的需求。
Holori 使用项目名称、成本中心或环境自动标记成本，确保一致性并节省时间。它是 基于 ML 的异常检测 实时识别异常支出模式，防止意外的成本飙升。预算限额和成本阈值提醒通过 Slack 或电子邮件发送，让您随时了解情况。
该平台的 提供商标签转换器 将现有标签从 AWS、GCP 或 OCI 转换为 Holori 的虚拟标签，从而确保混合设置的统一性。此外，Holori还强调了效率低下的问题，例如不必要地使用高级车型。例如，高级型号可能要花钱 每百万个代币 15-75 美元，而经济模型的范围是 每百万个代币 0.25-4 美元，代表着一种潜力 节省 50-100 倍。
Holori 无缝集成到现有的 FinOps 工作流程中，弥合了人工智能和云基础设施的成本。它可视化地绘制了基础设施费用和资源关系，从而更容易理解您的成本结构。实时阈值监控可帮助你在突然增加的人工智能成本上涨之前将其捕获，而特定模型的归因则可以发现将更简单的任务从 GPT-4 等高成本模型转移到更实惠的选项的机会。
Zesty 通过自动调整云资源来提高 AI 工作负载的效率，从而脱颖而出。其人工智能驱动的算法分析历史和实时使用模式，自动调整资源——无需手动输入。这个 承诺经理 处理动态的小额储蓄计划组合，这些计划可以适应不断变化的使用模式，消除与长期合同相关的风险。
该平台还提供 调整容器大小，它微调容器级别的 CPU 和内存分配，以适应工作负载需求。此外， 光伏自动扩展 确保实时调整持续的音量容量。对于利用竞价型实例处理 AI 工作负载的组织，Zesty's 局部防护 功能可在中断发生前 40 秒内将 Pod 迁移到新节点。
“通过简单的集成和零努力，我们得以将计算成本降低53％。”-Roi Amitay，开发运营主管
Zesty 不仅限于优化，还能毫不费力地集成到现有的云环境中，从而降低成本。它通过监控 Kubernetes 环境的只读代理直接连接到 AWS 和 Azure 账户。入职过程很快，仅需几分钟，而且用户经常会注意到其中可以节省大量资金 10 天 链接他们的 “成本和使用情况报告”。重要的是，Zesty 无需访问敏感磁盘数据或更改应用程序代码即可管理托管 AI 模型的云基础架构。
工程副总裁布莱克·米切尔实施了 Zesty 的 Kubernetes 优化工具，并实现了 他们集群的节点数减少了 50%。该平台符合 SOC 2 标准，使用基于成功的定价和收费 所产生的储蓄的25％ -您只有在降低成本时才付款。对于承诺管理器，EC2 的每月最低按需支出为 7,000 美元 是必填的。
在代币跟踪和成本管理方面，这种比较中的每个平台都有自己的一系列优势和折衷方案。选择正确的方案取决于您的优先事项是倾向于即时成本可见性、无缝的工作流程集成还是自动费用管理。以下是每个平台的突出功能和限制的细分。
Prompts.ai 其实时FinOps工具脱颖而出，这些工具直接内置于平台中。其即用即付的TOKN积分系统消除了订阅费，为各型号和提示提供了精确的支出可见性。通过将治理、成本跟踪和性能比较整合到一个安全界面中，它可以帮助团队减少冗余工具的使用。
Finout 擅长整合来自多个云提供商的成本数据，为人工智能和基础设施支出提供统一视图。但是，对于只专注于代币级别跟踪的团队来说，其更广泛的范围可能会显得没有必要。
CAST AI 专为管理 Kubernetes 环境中的基础设施成本而量身定制，侧重于资源优化，而不是特定代币的分析。
Holori 使用涵盖各种云提供商的预测和警报工具确定预算计划的优先顺序。尽管它在主动成本管理方面大放异彩，但它缺乏代币级别的实时见解。
Zesty 利用自动化通过基于成功的定价模型使云支出与结果保持一致。它的优势在于自动调整云成本，但它不能对个人人工智能代币的使用情况进行精细跟踪。
下表重点介绍了每个平台的核心属性，以便进行更清晰的比较：
这种比较为做出明智的决策以优化人工智能相关支出提供了明确的基础。
管理人工智能代币成本是一项细致入微的挑战，需要为不同的团队规模和需求量身定制解决方案。小型团队受益于诸如此类的工具 Prompts.ai，它提供了一个简单的即用即付TOKN信用系统，并对35多个模型进行了实时跟踪。这种方法有助于避免兼顾多个工具的复杂性，使其成为精益运营的理想之选。
对于大型企业而言，重点转移到实现全面监督上。诸如此类的平台 Finout 擅长整合第三方 LLM API 和云基础架构的支出，提供大型组织所需的统一可见性。另一方面，DevOps团队应考虑使用能够在网关层面进行治理的工具，在生产上升之前有效地遏制过高的成本。
精细归因是成本管理难题的另一个关键部分。通过分析哪些工作流程的资源密集度最高，团队可以做出更明智的决策——将更简单的任务分配给预算友好的模型，并为复杂的场景保留更高成本的选项。例如，Notion使用Braintrust使开发速度提高了十倍，从每天修复3个问题增加到30个。这个例子强调了深思熟虑的策略如何简化成本控制和资源分配。
将成本跟踪集成到开发工作流程中可进一步提高效率。将代币监控与即时版本控制和评估门等功能相结合的平台使团队能够在部署之前尽早发现成本回归。工具的选择应与您的架构保持一致，无论这意味着低延迟环境的SDK日志记录还是用于改善缓存的网关代理。
降低 AI 成本取决于三个关键因素： 可见性、归因和自动化。所讨论的每个平台都解决了这一挑战的独特方面，因此选择正确的平台取决于您的特定目标——无论是最大限度地减少冗余工具、微调基础架构，还是管理多个云提供商的预算。
AI 平台通过提供，可以更轻松地管理代币使用和控制成本 深度见解 探讨如何在各种模型、功能和团队中使用代币。这种详细的跟踪有助于企业查明支出较高的领域，简化工作流程并更有效地分配资源。
其中许多平台包括 实时分析和成本明细，使组织能够密切关注支出模式并做出明智的选择。成本提醒、使用上限和模型路由控制等工具有助于确保预算得到维持，同时提高效率。这些功能为企业提供了更高的透明度并控制了其人工智能支出，从而实现了更明智的资源分配和财务绩效的改善。
在选择 AI 成本管理平台时，请重点关注提供以下内容的工具 详细的代币级别跟踪， 实时费用监控，以及 可定制的警报。这些功能对于控制成本至关重要，尤其是在处理基于令牌、API调用或GPU使用量收费的人工智能模型时，在这些领域，支出可能会迅速失控。
选择具有以下功能的平台也很重要 预算控制， 精细的成本归因，以及 预测分析。这些功能可帮助您预测未来的开支，避免预算超支，并更有效地分配资源，从而确保您的 AI 工作流程保持高效和可管理。
人工智能平台中的自动化通过以下方式在成本管理中起着至关重要的作用 实时跟踪 和 深度见解 转化为代币的使用，这通常是人工智能相关费用的重要来源。像 Prompts.ai 这样的平台使组织能够密切关注代币消费，查明效率低下的问题，并在成本上升之前做出必要的调整。
通过自动化，企业可以采用更明智的成本管理方法，例如设置使用上限、接收异常活动警报以及根据当前需求动态重新分配资源。通过减少对人工干预的需求并提供详细的可见性，自动化有助于确保 AI 运营保持高效且预算合理，从而降低出现意外财务意外的可能性。
