按需付费 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
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 - 帮助管理 AI 代币的使用和费用。这些工具可以精细地跟踪成本，将预算分配给团队或项目，并自动化支出控制。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。根据您的优先级选择正确的平台，无论是代币级跟踪、基础设施优化还是自动化成本管理。
每个平台根据您的需求提供独特的优势，从详细的代币跟踪到基础设施级优化。请继续阅读以更深入地了解它们的特性和功能。
AI 代币管理平台比较：功能和最佳用例
Prompts.ai 凭借其统一的 TOKN Credit 系统简化了代币跟踪的复杂任务，该系统可在超过 35 个 AI 模型中无缝运行。团队无需考虑每个模型的使用指标，而是依靠单一信用类型将所有活动转换为美元，从而确保财务报告清晰一致。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分类。
其实时 FinOps 层将代币使用直接与业务成果联系起来。可定制的仪表板可以轻松发现成本驱动因素，使团队能够立即解决效率低下的问题。这种精细的跟踪确保了所有团队和项目的准确成本分配。
TOKN 池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，共享代币资源都可以精准分配。硬上限确保没有任何一个团队超支，并且系统维护所有人工智能交互的完整审计跟踪。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，确保严格的财务监督。
通过预付费模式，Prompts.ai 在 TOKN 积分耗尽时自动停止 AI 处理，从而消除了意外收费的风险。这种即用即付的方法保证了预算得到遵守，而无需人工干预。从一开始，团队就清楚地了解他们的最大财务风险，从而提供安心和财务清晰。
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。这种统一方法适用于 AWS Bedrock、Azure OpenAI 和 GCP Vertex AI，无论提供商如何，都可以进行并排比较。成本分为输入、输出和专用令牌（例如批量或缓存令牌）等类别。
For providers that don’t support detailed tagging, Finout's LLM Proxy adds metadata (such as team, feature, and environment) to each API call. This metadata links usage data with cost data using project IDs, enabling precise attribution to specific features or products.
此流程可确保一致且准确的成本分配框架。
借助虚拟标签 (VTags)，Finout 使用 AI 将成本分配给团队、业务部门或功能 - 无需更改代码或代理。即使是未标记的资源也可以被计算在内，这解决了财务团队面临的重大挑战。 FairShare 成本公式确保根据实际资源使用情况公平分配折扣。
企业用户报告成本分配准确率高达 98%，覆盖范围从 80% 提高到 96%，同时识别浪费的速度提高了 90%。 MegaBill 集成将多云 AI 费用整合到一个统一视图中，提供 100% 的成本分配和对单位经济效益的清晰洞察。
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“Finout 在成本分配方面的卓越粒度是一项宝贵的资产，它为我们提供了对云支出前所未有的洞察力。” - Vijay Kurra，云 FinOps 主管分析
Finout 超越了分配，将成本责任集成到 Jira、ServiceNow、Slack 和 Microsoft Teams 等日常工具中。其无代码、无代理集成使用单个 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地融入现有工作流程。
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比手动方法快 3 倍。团队可以设置异常检测阈值，以在问题升级为金融灾难之前发现问题，例如可能在一夜之间耗尽每月预算的失控代币循环。
CAST AI 通过针对驱动 AI 工作负载的底层基础设施，采取集中的方法来管理成本。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级别的支出。
该平台按集群、工作负载、命名空间和自定义分配组来组织成本，使您能够将 GPU 费用精确到特定的研究团队或项目。通过每 60 秒刷新一次成本数据，您可以近乎实时地了解计算支出。它还通过计算配置的资源和请求的资源之间的差异来识别效率低下的情况，从而暴露闲置 CPU 和内存容量上浪费的资金。该方法通过解决这些成本背后的根计算资源来补充令牌级跟踪。
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“CAST AI 的监控将所有费用呈现在一个地方，并能够按照集群、工作负载和命名空间等 K8s 概念对其进行细分。” - 演员人工智能
CAST AI doesn’t stop at cost tracking - it also automates infrastructure optimization. By using 95th percentile CPU and 99th percentile RAM metrics, the platform automatically rightsizes containers. It also manages Spot Instances with automated fallback to on-demand nodes, eliminating the need for manual intervention. Workload Autoscaling further simplifies capacity planning by dynamically adjusting resources.
装箱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，在意外支出高峰（例如失控的训练循环）失控之前发送警报。
In 2024, Akamai reported 40-70% savings on cloud costs and improved engineering productivity after adopting CAST AI’s automation.
"I had an aha moment – an iPhone moment – with Cast. Literally two minutes into the integration, we saw the cost analytics, and I had an insight into something I had never had before." - Dekel Shavit, Sr. Director of Engineering, Akamai
"I had an aha moment – an iPhone moment – with Cast. Literally two minutes into the integration, we saw the cost analytics, and I had an insight into something I had never had before." - Dekel Shavit, Sr. Director of Engineering, Akamai
CAST AI 与 AWS (EKS)、Google Cloud (GKE)、Azure (AKS) 等主要云提供商甚至本地设置无缝集成。它使用只读代理或无代理 Cloud Connect 将成本指标输入 Grafana 等监控工具。
Yotpo achieved a 40% reduction in cloud costs by leveraging CAST AI’s automated Spot Instance management.
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“使用 Cast AI，我们什么也没做……这里节省了大量的人力资源和时间。这是一次非常好的体验。而且，从成本角度来看，它得到了高度优化。” - Achi Solomon，Yotpo 开发运营总监
The platform’s cost monitoring is available free of charge for unlimited clusters, regardless of their size. It doesn’t require billing data access, instead using public cloud pricing to estimate expenses.
Holori 通过跟踪单个代币级别的成本来提供人工智能费用的详细明细。它监控 OpenAI、Anthropic 和 Google 等提供商的输入令牌、输出令牌、模型类型、模型层和请求计数。这种精度至关重要，因为定价可能差异很大。例如，Anthropic Claude Opus 4.1 对每百万个输入代币收费 15.00 美元，但对输出代币收取 75.00 美元 - 相差 5 倍。同样，Google Gemini Pro 的输入和输出代币之间存在 8 倍的差距（每百万代币 1.25 美元 vs 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 AI 相关的费用。
Holori 通过其“虚拟标签”功能简化了成本分配，解决了一个常见问题：大多数 AI API 中缺乏本机标签。该系统在提供商之间应用一致的标记规则，无需进行 DevOps 修改。您可以使用拖放组织结构图轻松将成本分配给特定项目、团队或部门。对于共享资源，可以按百分比划分成本以进行准确分配。
到 2025 年，云成本分配被确定为 FinOps 从业者的第二要务，Holori 的工具满足了对精确退款和展示模型日益增长的需求。
Holori 使用项目名称、成本中心或环境自动进行成本标记，确保一致性并节省时间。其基于机器学习的异常检测功能可以实时识别异常的支出模式，从而防止意外的成本飙升。预算限制和成本阈值警报通过 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 AWS、GCP 或 OCI 的现有标签转换为 Holori 的虚拟标签，确保混合设置的一致性。此外，Holori 还强调了效率低下的问题，例如不必要地使用高级模型。例如，高级模型的成本可能为每百万代币 15-75 美元，而经济模型的成本为每百万代币 0.25-4 美元，这意味着潜在的节省 50-100 倍。
Holori 无缝集成到现有的 FinOps 工作流程中，降低了人工智能和云基础设施成本。它直观地映射基础设施费用和资源关系，使您更容易了解成本结构。实时阈值监控可帮助您在 AI 成本突然升级之前发现它们，而特定于模型的归因则可以识别将更简单的任务从 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 工作负载的效率而脱颖而出。其人工智能驱动的算法可以分析历史和实时使用模式，自动进行资源调整 - 无需手动输入。承诺经理处理动态的微型储蓄计划组合，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 Pod Rightsizing，可在容器级别微调 CPU 和内存分配，以满足工作负载需求。此外，PV Autoscaling 可确保实时调整持久卷容量。对于利用 Spot 实例处理 AI 工作负载的组织来说，Zesty 的 Spot Protection 功能可在发生中断之前最多 40 秒将 Pod 迁移到新节点。
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“通过简单的集成和零工作量，我们能够将计算成本降低 53%。” - Roi Amitay，DevOps 主管
Zesty 超越了优化，可以轻松集成到现有的云环境中，从而降低成本。它通过监视 Kubernetes 环境的只读代理直接连接到 AWS 和 Azure 帐户。入职过程很快，只需几分钟，用户通常会在链接成本和使用报告后的 10 天内注意到可衡量的节省。重要的是，Zesty 可以管理托管 AI 模型的云基础设施，无需访问敏感磁盘数据或需要更改应用程序代码。
Blake Mitchell, VP of Engineering, implemented Zesty's Kubernetes optimization tools and achieved a 50% reduction in their cluster’s node count. The platform is SOC 2 compliant and uses success-based pricing, charging 25% of the savings generated - you only pay when it delivers cost reductions. For the Commitment Manager, a minimum monthly on-demand EC2 spend of $7,000 is required.
Every platform in this comparison brings its own set of advantages and trade-offs when it comes to token tracking and cost management. Choosing the right one depends on whether your priorities lean toward instant cost visibility, seamless workflow integration, or automated expense management. Below is a breakdown of each platform’s standout features and limitations.
Prompts.ai 因其直接内置于平台中的实时 FinOps 工具而脱颖而出。其即用即付的 TOKN 信用系统消除了订阅费，提供了跨模型和提示的精确支出可见性。通过将治理、成本跟踪和性能比较结合在一个安全界面中，它可以帮助团队减少冗余工具。
Finout 擅长整合来自多个云提供商的成本数据，提供人工智能和基础设施费用的统一视图。然而，对于仅专注于代币级跟踪的团队来说，其更广泛的范围可能感觉没有必要。
CAST AI 专为管理 Kubernetes 环境中的基础设施成本而定制，专注于资源优化而不是特定于代币的分析。
Holori 通过跨不同云提供商的预测和警报工具优先考虑预算规划。虽然它在主动成本管理方面表现出色，但缺乏实时代币级别的洞察。
Zesty leverages automation to align cloud expenses with outcomes through a success-based pricing model. Its strength lies in automated adjustments for cloud costs, but it doesn’t provide the granular tracking of individual AI token usage.
下表列出了每个平台的核心属性，以便更清晰地进行比较：
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 AI 代币成本是一项微妙的挑战，需要针对不同团队规模和需求定制解决方案。较小的团队受益于 Prompts.ai 等工具，该工具提供简单的即用即付 TOKN 信用系统和跨 35 多种模型的实时跟踪。这种方法有助于避免同时使用多个工具的复杂性，使其成为精益运营的理想选择。
对于大企业来说，重点转向实现全面监管。 Finout 等平台擅长整合第三方 LLM API 和云基础设施的支出，提供大型组织所需的统一可见性。另一方面，DevOps 团队应该考虑使用能够在网关级别进行治理的工具，从而在生产中升级之前有效地抑制过高的成本。
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是资源最密集的，团队可以做出更明智的决策——将更简单的任务路由到预算友好的模型，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，从每天解决 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以进一步提高效率。将令牌监控与提示版本控制和评估门等功能相结合的平台允许团队在部署之前及早识别成本回归。工具的选择应与您的架构保持一致，无论是用于低延迟环境的 SDK 日志记录还是用于改进缓存的网关代理。
降低人工智能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具体目标 - 无论是最大限度地减少冗余工具、微调基础设施还是跨多个云提供商管理预算。
人工智能平台通过深入了解代币在各种模型、功能和团队中的使用方式，让管理代币使用和控制成本变得更加容易。这种详细的跟踪可以帮助企业查明费用较高的领域、简化工作流程并更有效地分配资源。
其中许多平台都包含实时分析和成本细分，使组织能够密切关注支出模式并做出明智的选择。成本警报、使用上限和模型路由控制等工具有助于确保维持预算，同时提高效率。这些功能为企业提供了更大的透明度和对其人工智能支出的控制，从而实现更智能的资源分配并改善财务绩效。
选择人工智能成本管理平台时，请重点关注提供详细代币级跟踪、实时费用监控和可自定义警报的工具。这些功能对于控制成本至关重要，尤其是在处理根据代币、API 调用或 GPU 使用情况收费的 AI 模型时，这些领域的费用可能会迅速失控。
选择具有预算控制、精细成本归因和预测分析功能的平台也很重要。这些功能可帮助您预测未来费用、避免预算超支并更有效地分配资源，确保您的 AI 工作流程保持高效且易于管理。
人工智能平台中的自动化通过提供实时跟踪和对代币使用的深入洞察，在管理成本方面发挥着至关重要的作用，而代币使用通常是人工智能相关费用的重要组成部分。 Prompts.ai 等平台使组织能够密切关注代币消耗、找出效率低下的地方，并在成本上升之前做出必要的调整。
通过自动化，企业可以采用更智能的成本管理实践，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。通过减少手动干预的需要并提供详细的可见性，自动化有助于确保人工智能操作保持高效且预算友好，从而减少意外财务意外的可能性。
