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对于企业扩大运营而言，管理人工智能代币成本是一项日益严峻的挑战。基于代币的定价模型可能会导致意想不到的开支，尤其是在复杂的工作流程和多模态人工智能系统中。为了解决这个问题，现在有几种工具可以提供实时代币跟踪和支出见解，帮助团队优化成本并防止出现账单意外情况。以下是六种领先的解决方案：
这些工具可确保代币使用情况的可见性，从而实现更明智的决策和更严格的成本控制。无论您是管理几个工作流程还是每月管理数十亿代币，这些平台都能简化跟踪并减少开支。
Prompts.ai 优惠 实时代币可见性 直接在其快速的工程工作空间内，消除了意外收费的不确定性。通过在提示编辑器中嵌入实时代币计数器，用户可以确切地看到每个提示及其变量在执行前后消耗了多少令牌。这种即时反馈可帮助团队在工作时识别成本驱动因素。下面，探索 Prompts.ai 在跟踪代币、支持多个提供商以及与人工智能工作流程集成方面的突出功能。
Prompts.ai 捕获 输入令牌 和 输出令牌 直接来自提供商，并使用最新的费率卡计算总成本。当用户切换模型时，成本估算值会立即更新，从而更容易比较不同人工智能引擎的费用。该平台还提供详细的归因，细分用户、会话、路线或工作流程的代币使用情况。这种粒度级别使企业能够识别资源密集度最高的操作。
该平台整合了 35 种领先的语言模型，包括 GPT-5、Claude、lLaMa 和 双子座，进入单一接口。团队可以跟踪和管理提供商之间的支出，例如 OpenAI，天蓝色， 顶点人工智能，以及 AWS 基岩，全部来自一个仪表板。这种简化的方法消除了兼顾多个账户和计费系统的混乱，可以清晰地了解代币使用情况和每月支出。
Prompts.ai 可以毫不费力地与主要 LLM 平台集成，从而启用 自动数据流 进入集中式仪表板。这使成本跟踪成为一种主动工具，而不是被动的过程。通过在模型执行层捕获关键元数据，该平台可以实时洞悉模型、提示、用户和工作流程中代币的使用情况。这种集成确保了财务和工程团队使用一致、准确的数据，从而使预算讨论变得简单明了，并以实际数字为基础。
LangSmith 通过提供对所有 AI 组件（包括 LLM 调用、工具使用和检索步骤）的详细跟踪，满足了对实时成本洞察不断增长的需求。2025 年 12 月 1 日 LangChain 引入了此功能，支持主要提供商的自动成本计算，同时允许手动输入非标准运行。该平台监控代币使用情况并计算OpenAI等提供商的成本， 人类和 Gemini，支持图像和音频等多模态令牌以及缓存读取。
LangSmith 将代币和成本数据组织成三个关键视图： 追踪树 （详细的每轮运行明细）， 项目统计 （汇总总计），以及 仪表板 （使用趋势）。用法分为多个类别——输入（例如文本、图像、缓存读取）、输出（例如文本、图像、推理标记）和其他（例如工具调用、检索）——这样可以更轻松地识别昂贵的提示或低效的工具使用。这些分析提供了切实可行的见解，为更好的成本管理和优化铺平了道路。
为了应对意想不到的账单高峰，LangSmith 提供了管理数据保留和费用的工具。用户可以自动执行跟踪保留规则，例如仅保留所有流量的10％或保留错误跟踪以进行调试，这有助于降低存储成本。此外，组织可以在工作空间层面设置绝对支出限额，以避免意外收费。对于非线性定价或自定义工具， usage_metadata 字段允许手动输入成本，确保仪表板准确反映所有支出。
LangSmith支持对OpenAI、Anthropic、Gemini和其他兼容OpenAI的模型等提供商进行自动成本跟踪。对于不受支持的提供商， 型号价格地图 编辑器允许用户使用模型名称的正则表达式匹配来定义每个代币的自定义成本。这种灵活性可确保准确的报告，即使是企业议定的费率或自定义模型也是如此。
LangSmith 通过环境变量轻松集成到 AI 工作流程中， @traceable 用于 Python 和 TypeScript 的装饰器，或原生 LangChain 框架调用。开发人员还可以使用以下方法跟踪非 LLM 成本，例如搜索 API 和矢量检索 总成本 运行元数据中的字段。这种统一的跟踪方法可以清晰地查看提示、输出、工具和检索方面的支出，这对于管理复杂的人工智能应用程序至关重要。
Langfuse通过将人工智能互动归类为以下任一类型，为跟踪代币的使用和成本提供了一个强大的系统 代 要么 嵌入 有迹可循。该平台通过两种方法收集数据：基于模型名称的自动推断或显式摄取，其中代币数量和成本通过 SDK 或 API 提供。无论您使用的是标准模型还是自定义设置，这种双重方法都可确保精确跟踪，从而为其详细分析奠定基础。
Langfuse 通过可自定义的仪表板和 Metrics API 提供实时分析，允许用户按用户 ID、会话、位置、功能和提示版本等各种维度筛选数据。除了基本的输入/输出跟踪外，该平台还识别了专门的使用类型，包括 缓存的令牌， 音频令牌， 图像令牌，以及 推理代币。为了获得最准确的跟踪（尤其是对于 OpenAI 的 o1 系列等模型生成的推理代币），用户可以直接从 LLM 响应中提取代币数量。
Langfuse计算了OpenAI、Anthropic和谷歌等提供商所支持模型的成本。它使用以下方法处理复杂的定价结构 定价等级，它根据代币数量阈值等条件调整费率。例如，当输入超过20万个代币时，更高的费率适用于Claude Sonnet 3.5。用户还可以通过用户界面或 API 定义自定义模型和定价结构，从而可以跟踪默认库中未包含的自托管或微调模型。通过使用标记痕迹 用户 ID，团队可以查明哪些用户或功能正在推动成本，从而更容易实施基于使用量的计费或配额。
Langfuse 支持 OpenAI、Anthropic 和谷歌等主要提供商。它映射了 OpenAI 风格的使用指标（例如， 提示令牌 和 完成令牌）到其内部字段，成本在摄取时使用模型的当前价格计算。对于自托管模型，用户可以导航到项目设置 > 模型来添加自定义代币化和定价，确保准确跟踪。这些功能使各种模型的成本跟踪变得无缝。
Langfuse 集成了 50 多个库和框架，包括 OpenAI SDK、LangChain、 llaMaindex，以及 LitellM。它支持 会话 用于跟踪多回合对话和自动化工作流程，提供时间表视图以逐步调试延迟和成本问题。指标也可以导出到外部平台，例如 PostHog 和 混音面板 通过 Daily Metrics API，使企业能够将汇总成本数据纳入计费系统或强制执行编程费率限制。
Arize 采用实时跟踪的概念，并对其进行扩展以满足企业需求。使用Arize AX，使用OpenInference标准精心跟踪代币的使用情况，涵盖代币的及时性、完成量和总代币数量。该平台还将令牌分为特殊类型，例如音频、图像、推理和缓存令牌（输入、读取、写入）。成本是按每百万个代币计算的，用户可以为特定型号和提供商设置自定义费率。但是，请务必注意，在追踪摄取之前必须配置定价，因为成本跟踪不能追溯应用。这种强大的设置为高级分析和优化工具奠定了基础。
Arize 通过其实时监控功能强调透明度，该功能可识别问题并触发自动警报。该平台采用后备逻辑来确保准确的成本跟踪，使用元数据字段的层次结构——首先是 llm.model_name，那么 llm.invocation_parameters.model，最后 元数据模型 -处理 LLM 调用中的不一致问题。对于大规模运营，Arize AX Enterprise 旨在每天处理数十亿个事件，不会出现延迟问题，为详细的性能分析提供每小时回顾窗口。自定义仪表板和预建模板允许用户可视化统计分布和性能热图，从而更快、更高效地进行故障排除。
Arize 包括 即时游乐场 开发人员可以在其中并排测试和比较不同的提示。该工具提供对性能和成本的实时见解，从而实现更明智的部署决策。它还以人工智能副驾驶Alyx为特色，建议及时进行编辑以提高效率并减少代币消耗。缓存令牌跟踪是另一项突出功能，其字段包括 缓存输入， cache_read，以及 cache_write 使团队能够在模型级别监控和优化缓存的财务收益。此外，用户可以定义每百万个代币的自定义费率，确保成本跟踪与企业折扣或私人部署保持一致。
Arize 通过区分不同提供商提供的相同模型来确保精确的成本管理。例如，它区分了 OpenAI 上的 GPT-4 和 OpenAI 上的 GPT-4 天蓝OpenAI，考虑到区域定价或合同特定费率的变化。该平台支持主要的人工智能提供商，例如 OpenAI、Anthropic、Bedrock 和 天蓝OpenAI，直接从跟踪中提取提供商和模型的详细信息。这种多提供商支持特别有利于依赖多个 AI 服务或自定义部署的组织。
Arize 与流行的人工智能框架无缝集成，为 LangChain、LlamaIndex、dSpy、Mastra 和 Vercel AI SDK 提供自动检测。它使用 OpenTelemetry 和 OpenInference 工具，接受来自不同环境和编程语言（如 Python、TypeScript 和 Java）的跟踪。该平台还包括一个集中式的 “提示中心”，用户可以在其中管理和版本提示，通过软件开发工具包在环境之间进行同步。对于开发工作流程，Arize 支持 CI/CD 门控，允许团队衡量性能改进，阻止性能不佳的模型或提示进入生产。
Maxim AI 将跟踪和优化提升到一个新的水平，提供用于监控和降低成本的高级工具。通过详细的日志分析和实时数据可视化，该平台可以清晰地了解代币的使用情况、支出和延迟。交互式日志图表，无论是条形图还是折线图，都能突出显示使用趋势和异常情况。您可以更深入地研究这些图表，检查与成本峰值相关的特定日志条目，而无需切换仪表板。
Maxim AI 支持分布式跟踪，使团队能够分析多个应用程序的生产数据。与代币数据相关的自定义指标允许跟踪应用程序特定的值，例如用户满意度或业务 KPI。该平台的高级筛选和 “保存的视图” 功能使团队可以快速访问与使用情况和成本相关的特定搜索模式，从而节省时间。多个聚合选项（平均值、p50、p90、p95、p99）提供了成本分布的精细视图，为优化提供了切实可行的见解。
这个 Bifrost 网关 是一项突出的功能，使用语义缓存和向量嵌入来在下方提供缓存的响应 50 毫秒，与往常相比 1.5—5 秒。这种方法将 API 支出减少了 20— 40% 在可预测的查询上。即使在高流量水平下（每秒 5,000 个请求），网关也只会增加 11µs 减少开销，确保性能保持平稳。智能路由将简单的任务定向到更实惠的模型，为复杂任务预留高级模型。此外， 虚拟密钥 引入分层预算控制，允许在客户、团队或应用程序级别进行限制。此功能通过限制对特定模型或提供商的访问来帮助防止未经授权使用昂贵的资源。
Maxim AI 与 over 无缝集成 12 个提供商，包括 OpenAI、Anthropic、AWS Bedrock、谷歌 Vertex、Azure Cohere， 寒冷西北风，以及 Groq。它的嵌入式替代架构只需要更改一次代码即可切换到 Bifrost 网关。自动回退机制通过在预先配置的后备链中重试替代提供商的失败请求，从而增强可靠性，确保不间断的服务并避免代价高昂的停机时间。
Maxim AI 与 Langchain 等流行的人工智能框架配合得很好 LangGrap， Crew AI，以及 Agno。它还支持 OpenTelemetry (OTLP) 端点，可以轻松整合现有应用程序的日志和跟踪。该平台集成了操作工具，例如 Slack 和 PagerDuty 用于实时警报，并支持用于自动评估的 CI/CD 管道。开发人员可以使用 游乐场++ 环境用于在部署之前比较不同提示和模型组合的成本和延迟。此外，将生产数据整理成微调数据集的能力有助于随着时间的推移优化模型性能。
Portkey每天通过一个连接1600多个LLM的单一API处理令人印象深刻的500亿个代币。在 Node.js 或 Python 中仅需三行代码，集成就变得快速而简单。
Portkey 的可观测性仪表板可即时洞察成本、代币使用情况、延迟和 40 多个指标的准确性。它允许您分配自定义键值对，例如 _用户， 球队，或 env，用于精确的成本跟踪和归因。
“Portkey 彻底改变了游戏规则。在你必须创建单独的仪表板来深入了解用户级别数据之前... 现在你可以只使用 Portkey 的仪表板了。”
- 云解决方案架构师 Tim Manik 互联网 2
对于需要编程访问权限的用户，Analytics API提供RESTful端点来检索实时成本和使用情况数据。这使得构建自定义账单仪表板或设置自动监控系统变得容易。数据保留取决于套餐：开发人员级别为 30 天，生产层为 365 天，企业用户无限制。这些工具旨在简化成本管理和改善财务监督。
Portkey 使用语义缓存来存储和重用类似查询的结果，将常见问题解答响应或确定性查询等重复任务的代币使用量减少了 30% — 90%。此外，智能路由确保在不牺牲质量的情况下将请求定向到具有成本效益的模型，从而平均每年节省25％。
预算控制允许用户对支出设置硬性限制，无论是美元还是代币。自动电子邮件提醒会通知您使用阈值，最低限额从1美元或100个代币开始，有助于避免意外成本。
“对于任何在GitHub工作流程中使用人工智能的人来说，Portkey都是不费吹灰之力的。通过缓存不需要重试的测试，它为我们节省了数千美元。”
- 基兰·普拉萨德，高级机器学习工程师， 阿里奥
这些功能加上多提供商支持，使得 Portkey 成为成本管理的强大工具。
Portkey 通过单一界面向 200 多个 AI 提供商授予访问权限，从而简化了多提供商管理。当主要模型出现故障时，自动备用机制可切换到替代提供商，从而确保可靠性。这消除了对自定义身份验证层的需求，从而节省了工程团队的时间和精力。
Portkey的开源AI Gateway已经赢得了超过10,000颗GitHub明星，其中有来自50多位开发者的贡献，凸显了其强大的社区支持。它符合 OpenTelemetry 标准，可确保与标准监控工具顺利集成。对于 OpenAI 的实时 API，Portkey 提供了专门的日志记录，可以捕获整个请求和响应流程，包括任何违反护栏的行为。此外，工作空间配置集中了凭据管理，允许团队控制对开发、暂存和生产环境中特定模型和集成的访问权限。
“将所有的 LLM 放在一个地方并记录详细的日志会带来很大的不同。这些日志使我们能够清晰地了解延迟，并帮助我们更快地识别问题。”
- 首席技术官 Oras Al-Kubaisi 无花果
AI 代币跟踪工具：功能和定价比较表
本节在先前关于代币可见性的讨论的基础上，比较了各种平台的功能和定价，帮助您有效地权衡您的选择。
Maxim AI 凭借通过Slack和PagerDuty提供的实时警报以及支持超过12家提供商的集成LLM网关Bifrost，脱颖而出。定价包括 10,000 个日志的免费套餐，其次是每 10,000 个日志 1 美元或每个席位每月 29 美元。
朗·史密斯 通过其提供与 LangChain 工作流程的无缝集成 @traceable 装饰者。但是，其仪表板可能难以浏览。企业套餐起价为7.5万美元，在免费套餐包含5,000次跟踪后，定价为每1,000条基本跟踪0.50美元，或每个席位每月39美元。
有泽 专注于企业级MLOP，以每月50美元的价格无限使用其开源工具和云存储。对于同时管理传统 ML 模型和 LLM 的团队来说，这是一个绝佳的选择。
Langfuse 提供轻量级的开源解决方案，非常适合小型团队。它包括每月50,000个免费单元，专业版套餐的价格为59美元。但是，它缺乏实时评估功能。这些不同的定价模式和功能允许量身定制的性能和成本策略。
持续监控仍然至关重要，因为大多数机器学习系统的性能会随着时间的推移而下降。用户反馈突显了这些平台在提高成本效率和生产力方面的价值。
“自使用仪表板以来，我们已经将人工智能成本削减了26％，同时实际上增加了使用量。对人工智能计费成本的普遍看法正在改变我们的游戏规则。”-AI Startup首席技术官Sarah Chen
此外， Mindtickle 报告称，在采用Maxim AI的评估平台后，生产力提高了76％。通过利用指标驱动的功能部署，这使他们的生产时间从21天缩短到仅5天。当缓存命中率超过该阈值时，为提示和响应实施缓存策略的团队也节省了30％以上的代币。
归根结底，最佳平台取决于您的运营需求。考虑一下 Maxim AI 通过实时警报进行全面的代理生命周期管理， 朗·史密斯 用于高级 LangChain 集成， 有泽 用于企业级 ML 监控，或 Langfuse 用于为小型队伍量身定制的轻量级追踪。每个选项都具有独特的优势，可与您的目标保持一致。
密切关注代币使用情况是维持高效的人工智能运营的关键。正确的监控方法取决于贵组织的当前阶段。对于那些在 第 0 阶段 （基本日志），跟踪提供商代币数量和计算成本的工具至关重要。各支队伍在 第 1 阶段 受益于将支出分配给特定用户和工作流程的平台，同时 第 2 阶段 组织需要将成本与业务成果直接联系起来的解决方案。
您的团队的技术重点也起着作用。以开发人员为主的团队可能会倾向于使用具有 SDK 集成和跟踪树的工具，以提供详细的见解。同时，以财务为导向的利益相关者可能更喜欢具有预算提醒和预测分析等功能的可视化仪表板。决定您是否需要 “一劳永逸” 的自动化来调整模型的规模，还是需要手动控制来定制定价，您的选择应与您的定价策略保持一致。
预算方面的考虑同样重要。免费套餐可用于初始测试，但生产环境通常需要具有更高限额和实时警报的付费套餐。根据取得的成果来评估成本，而不仅仅是计算 API 调用。
最后，在全面部署之前，测试至关重要。运行测试以确保成本优化不会影响质量。在评估阶段设置警报阈值，以尽早发现任何支出激增情况，避免对月度预算产生意外影响。
专为跟踪代币使用情况而设计的人工智能工具可让企业清晰、实时地了解其人工智能工作流程中代币的使用情况。这些工具将经常令人困惑的即用即付计费结构转化为直接、可操作的见解。团队可以轻松地按模型、项目或用户监控使用情况，而管理员可以设置支出限额并接收提醒，以避免意外开支，从而严格控制预算。
这些工具还通过识别高成本模型，调整提示时长以提高效率，以及在不牺牲性能的情况下将请求路由到更经济实惠的选项，从而提高成本管理的效率。通过对多个提供商提供集中跟踪，企业可以消除重复的许可证并协商更优惠的费率，这通常可以显著节省成本。这种简化的系统不仅可以提高效率，还可以确保人工智能预算保持可控性。
在选择代币跟踪解决方案时，请重点关注可为 AI 工作流程提供清晰度、成本管理和效率的工具。诸如此类的功能 实时监控和报告 可以轻松跟踪各种模型的代币使用情况并发现支出趋势。
通过以下方式寻找解决方案 预算管理工具，例如支出限额、使用上限和提醒，可帮助您避免意外开支。高级 成本分析 可以查明可以提高效率的领域，确保在不牺牲性能的情况下实现最佳代币使用。一个 集中式信贷系统 通过合并来自多个平台的支出来简化预算，同时 可定制的警报和预测 让您了解支出模式和潜在的激增。这些功能是有效管理代币成本同时维持高人工智能性能的关键。
代币追踪工具优惠 实时见解 深入了解语言模型的使用方式及其成本，使团队能够有效管理预算和简化工作流程。通过密切关注提示和完成的代币消费，这些工具可以更轻松地举报昂贵的请求、设置支出限额和防止意外成本。这样，项目就可以在不影响性能的情况下保持在预算范围内。
除了跟踪支出外，这些工具还有助于发现需要改进的领域，例如过于复杂的提示或对昂贵模型的依赖。团队可以使用这些数据来完善其流程——无论是简化提示、将任务转移到更经济的模型还是实施标准化实践。结果？ 更快的处理时间，减少延迟，以及 更低的成本，同时确保人工智能系统继续提供高质量的结果。这些工具将支出数据转化为持续优化的实用策略。
