按需付费 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
管理人工智能代币成本对于企业扩展业务来说是一个日益严峻的挑战。基于代币的定价模型可能会导致意外费用，尤其是在复杂的工作流程和多模式人工智能系统中。为了解决这个问题，现在有多种工具提供实时代币跟踪和支出洞察，帮助团队优化成本并防止计费意外。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个代币，这些平台都可以简化跟踪并减少费用。
Prompts.ai 直接在其提示工程工作区中提供实时令牌可见性，消除了意外费用的不确定性。通过提示编辑器中嵌入的实时令牌计数器，用户可以准确地看到每个提示及其变量在执行之前和之后消耗了多少令牌。这种即时反馈可以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 AI 工作流程集成方面的出色功能。
Prompts.ai 直接从提供商处捕获 input_tokens 和 output_tokens 并使用最新的价目表计算总成本。当用户切换模型时，成本估算会立即更新，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，按用户、会话、路线或工作流程细分令牌使用情况。这种粒度级别使企业能够识别资源最密集的操作。
该平台将 35 种领先的语言模型（包括 GPT-5、Claude、LLaMA 和 Gemini）整合到一个界面中。团队可以通过一个仪表板跟踪和管理 OpenAI、Azure、Vertex AI 和 AWS Bedrock 等提供商的支出。这种简化的方法消除了处理多个帐户和计费系统的混乱，提供了令牌使用情况和每月费用的清晰视图。
Prompts.ai 可以轻松地与主要的法学硕士平台集成，使数据自动流入集中式仪表板。这将成本跟踪变成了主动的工具，而不是被动的过程。通过捕获模型执行层的关键元数据，该平台可以实时洞察跨模型、提示、用户和工作流程的令牌使用情况。这种集成确保财务和工程团队使用一致、准确的数据，使预算讨论变得简单并以实际数字为基础。
LangSmith addresses the growing need for real-time cost insights by offering detailed tracking across all AI components, including LLM calls, tool usage, and retrieval steps. On 2025年12月1日, LangChain introduced this feature, enabling automatic cost calculations for major providers while allowing manual entries for non-standard runs. The platform monitors token usage and calculates costs for providers like OpenAI, Anthropic, and Gemini, supporting multimodal tokens such as images and audio, as well as cache reads.
LangSmith 将代币和成本数据组织成三个关键视图：跟踪树（详细的每次运行细分）、项目统计数据（汇总总数）和仪表板（使用趋势）。使用分为几类 - 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） - 更容易识别昂贵的提示或低效的工具使用。这些分析提供了可行的见解，为更好的成本管理和优化铺平了道路。
为了应对意外的账单高峰，LangSmith 提供了用于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% 或保留错误的跟踪以进行调试，这有助于降低存储成本。此外，组织可以在工作空间级别设置绝对支出限制，以避免意外收费。对于非线性定价或自定义工具，usage_metadata 字段允许手动成本输入，确保仪表板准确反映所有费用。
LangSmith 支持 OpenAI、Anthropic、Gemini 和其他 OpenAI 兼容模型等提供商的自动成本跟踪。对于不受支持的提供商，模型价格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自定义每个代币的成本。这种灵活性确保了准确的报告，即使对于企业协商的费率或自定义模型也是如此。
LangSmith 通过环境变量、Python 和 TypeScript 的 @traceable 装饰器或本机 LangChain 框架调用轻松集成到 AI 工作流程中。开发人员还可以使用运行元数据中的total_cost字段来跟踪非LLM成本，例如搜索API和向量检索。这种统一的跟踪方法提供了跨提示、输出、工具和检索的支出的清晰视图，这对于管理复杂的人工智能应用程序至关重要。
Langfuse 提供了一个强大的系统，通过将 AI 交互分类为生成或嵌入轨迹来跟踪代币使用和成本。该平台通过两种方法收集数据：基于模型名称的自动推理或显式摄取，其中令牌计数和成本通过 SDK 或 API 提供。无论您使用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 通过可定制的仪表板和 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过滤数据。除了基本的输入/输出跟踪之外，该平台还识别专门的使用类型，包括cached_tokens、audio_tokens、image_tokens和reasoning_tokens。为了进行最准确的跟踪 - 特别是对于 OpenAI o1 系列等模型生成的推理令牌 - 用户可以直接从 LLM 响应中获取令牌计数。
Langfuse 计算 OpenAI、Anthropic 和 Google 等提供商支持的模型的成本。它使用定价层处理复杂的定价结构，定价层根据代币计数阈值等条件调整费率。例如，当输入超过 200,000 个令牌时，Claude Sonnet 3.5 将适用更高的费率。用户还可以通过 UI 或 API 定义自定义模型和定价结构，从而能够跟踪默认库中未包含的自托管或微调模型。通过使用 userId 标记跟踪，团队可以查明哪些用户或功能正在增加成本，从而更轻松地实施基于使用情况的计费或配额。
Langfuse 支持 OpenAI、Anthropic 和 Google 等主要提供商。它将 OpenAI 风格的使用指标（例如，prompt_tokens 和completion_tokens）映射到其内部字段，并在摄取时使用模型的当前价格计算成本。对于自托管模型，用户可以导航至“项目设置”>“添加自定义标记化和定价的模型，确保准确跟踪。这些功能使成本跟踪能够在各种模型中无缝进行。
Langfuse 集成了 50 多个库和框架，包括 OpenAI SDK、LangChain、LlamaIndex 和 LiteLLM。它支持会话来跟踪多轮对话和自动化工作流程，提供时间线视图来逐步调试延迟和成本问题。指标还可以通过 Daily Metrics API 导出到 PostHog 和 Mixpanel 等外部平台，使企业能够将汇总的成本数据纳入计费系统或强制执行编程速率限制。
Arize takes the concept of real-time tracking and scales it to meet enterprise needs. With Arize AX, token usage is meticulously tracked using OpenInference standards, covering prompt, completion, and total token counts. The platform also categorizes tokens into specialized types like audio, image, reasoning, and cache tokens (input, read, write). Costs are calculated per million tokens, and users can set custom rates for specific models and providers. However, it’s important to note that pricing must be configured before trace ingestion, as cost tracking cannot be applied retroactively. This robust setup lays the groundwork for advanced analytics and optimization tools.
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，并使用元数据字段层次结构（从 llm.model_name 开始，然后是 llm.invocacy_parameters.model，最后是metadata.model）来处理 LLM 调用之间的不一致问题。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，并提供每小时的回顾窗口以进行详细的性能分析。自定义仪表板和预构建模板允许用户可视化统计分布和性能热图，从而更快、更高效地排除故障。
Arize 包括一个 Prompt Playground，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洞察，从而实现更明智的部署决策。它还具有人工智能副驾驶 Alyx，可以建议及时编辑以提高效率并减少代币消耗。缓存令牌跟踪是另一个出色的功能，它具有cache_input、cache_read 和cache_write 等字段，使团队能够在模型级别监控和优化缓存的经济效益。此外，用户可以定义每百万代币的自定义费率，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 OpenAI 上的 GPT-4 和 Azure OpenAI 上的 GPT-4，考虑到区域定价或特定于合同的费率的差异。该平台支持 OpenAI、Anthropic、Bedrock 和 Azure OpenAI 等主要 AI 提供商，直接从跟踪中提取提供商和模型详细信息。这种多提供商支持对于依赖多种人工智能服务或自定义部署的组织特别有益。
Arize 与流行的 AI 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的“提示中心”，用户可以在其中管理和版本提示，并通过 SDK 跨环境同步它们。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并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新的水平，提供先进的监控和降低成本工具。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使用情况、费用和延迟。交互式日志图表，无论是条形图还是折线图，都突出显示使用趋势和异常情况。您可以深入研究这些图表来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 supports distributed tracing, enabling teams to analyze production data across multiple applications. Custom metrics tied to token data allow tracking of application-specific values, such as user satisfaction or business KPIs. The platform’s advanced filtering and "Saved Views" features save time by letting teams quickly access specific search patterns linked to usage and costs. Multiple aggregation options (average, p50, p90, p95, p99) provide a granular view of cost distribution, offering actionable insights for optimization.
The Bifrost gateway is a standout feature, using semantic caching with vector embeddings to deliver cached responses in under 50ms, compared to the usual 1.5–5 seconds. This approach reduces API spending by 20–40% on predictable queries. Even at high traffic levels - 5,000 requests per second - the gateway adds only 11µs of overhead, ensuring performance remains smooth. Smart routing directs simple tasks to more affordable models, reserving premium models for complex tasks. Additionally, Virtual Keys introduce hierarchical budget controls, allowing restrictions at the customer, team, or application level. This feature helps prevent unauthorized use of expensive resources by limiting access to specific models or providers.
Maxim AI 与超过 12 个提供商无缝集成，包括 OpenAI、Anthropic、AWS Bedrock、Google Vertex、Azure、Cohere、Mistral 和 Groq。其直接替换架构只需更改一项代码即可切换到 Bifrost 网关。自动回退机制通过在预配置的回退链中向替代提供商重试失败的请求来增强可靠性，确保服务不间断并避免代价高昂的停机。
Maxim AI 与 Langchain、LangGraph、Crew AI 和 Agno 等流行的 AI 框架配合良好。它还支持 OpenTelemetry (OTLP) 端点，从而可以轻松整合现有应用程序的日志和跟踪。该平台与 Slack 和 PagerDuty 等操作工具集成以实现实时警报，并支持 CI/CD 管道以进行自动评估。开发人员可以在部署之前使用 Playground++ 环境来比较不同提示和模型组合的成本和延迟。此外，将生产数据整理为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 每天通过一个连接超过 1,600 个法学硕士的 API 处理令人印象深刻的 500 亿个代币。只需使用 Node.js 或 Python 中的三行代码，集成就变得快速而简单。
Portkey’s observability dashboard provides instant insights into costs, token usage, latency, and accuracy across more than 40 metrics. It allows you to assign custom key-value pairs, such as _user, team, or env, for precise cost tracking and attribution .
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Tim Manik，Internet2 云解决方案架构师
“Portkey 彻底改变了游戏规则。以前，您必须创建单独的仪表板才能深入了解用户级别的数据……现在您只需使用 Portkey 的仪表板即可。”
对于那些需要编程访问的人，分析 API 提供 RESTful 端点来检索实时成本和使用数据。这使得构建自定义计费仪表板或设置自动监控系统变得容易。数据保留取决于计划：开发人员层为 30 天，生产层为 365 天，企业用户则无限制。这些工具旨在简化成本管理并改善财务监督。
Portkey employs semantic caching to store and reuse results for similar queries, cutting token usage by 30%–90% for repetitive tasks like FAQ responses or deterministic queries . Additionally, intelligent routing ensures requests are directed to cost-efficient models without sacrificing quality, resulting in average annual savings of 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。自动电子邮件警报会通知您使用阈值，最低限额从 1 美元或 100 个代币起，有助于避免意外成本。
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Kiran Prasad，Ario 高级机器学习工程师
“对于在 GitHub 工作流程中使用 AI 的任何人来说，Portkey 都是轻而易举的事。它通过缓存不需要重新运行的测试为我们节省了数千美元。”
这些功能与多提供商支持相结合，使 Portkey 成为成本管理的强大工具。
Portkey 通过单一界面授予 200 多个人工智能提供商的访问权限，从而简化了多提供商管理。自动回退机制通过在主要模型失败时切换到替代提供商来确保可靠性。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’s open-source AI Gateway has earned over 10,000 GitHub stars, with contributions from more than 50 developers, highlighting its strong community backing . It is OpenTelemetry-compliant, ensuring smooth integration with standard monitoring tools. For OpenAI’s Realtime API, Portkey provides specialized logging that captures the entire request and response flow, including any guardrail violations. Additionally, workspace provisioning centralizes credential management, allowing teams to control access to specific models and integrations across development, staging, and production environments.
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Oras Al-Kubasi，Figg 首席技术官
“将所有法学硕士放在一处并提供详细的日志已经产生了巨大的影响。这些日志让我们能够清楚地了解延迟，并帮助我们更快地识别问题。”
AI 代币跟踪工具：功能和定价比较表
本节扩展了之前有关代币可见性的讨论，比较了各种平台的功能和定价，帮助您有效权衡您的选择。
Maxim AI 凭借通过 Slack 和 PagerDuty 发出的实时警报以及支持超过 12 个提供商的集成 LLM 网关 Bifrost 脱颖而出。定价包括 10,000 根原木的免费套餐，然后是每 10,000 根原木 1 美元或每个席位每月 29 美元。
LangSmith 通过其 @traceable 装饰器提供与 LangChain 工作流程的无缝集成。然而，它的仪表板可能很难导航。企业计划起价为 75,000 美元，在免费提供 5,000 条跟踪后，定价为每 1,000 条基本跟踪 0.50 美元，即每月每个席位 39 美元。
Arize 专注于企业 MLOps，每月支付 50 美元即可无限制地使用其开源工具和云存储。对于管理传统机器学习模型和法学硕士的团队来说，这是一个绝佳的选择。
Langfuse 提供了适合小型团队的轻量级开源解决方案。它包括每月 50,000 个免费单位，Pro 计划售价为 59 美元。但缺乏实时评估能力。这些不同的定价模型和功能允许定制性能和成本策略。
持续监控仍然至关重要，因为大多数机器学习系统都会随着时间的推移而出现性能下降。用户反馈凸显了这些平台在实现成本效率和生产力提高方面的价值。
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“自从使用 Dashboard 以来，我们已将 AI 成本降低了 26%，同时实际增加了使用量。对 AI 计费成本的普遍看法对我们来说正在改变游戏规则。” - Sarah Chen，人工智能初创公司首席技术官
此外，Mindtickle 报告称，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，将生产时间从 21 天缩短至 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还发现令牌节省了 30% 以上。
最终，最好的平台取决于您的运营需求。考虑使用 Maxim AI 进行全面的代理生命周期管理和实时警报，使用 LangSmith 进行高级 LangChain 集成，使用 Arize 进行企业级 ML 监控，或者使用 Langfuse 进行针对小型团队的轻量级跟踪。每个选项都具有独特的优势来满足您的目标。
密切关注代币使用情况是维持高效人工智能运营的关键。正确的监控方法取决于您组织的当前阶段。对于处于第 0 阶段（基本日志记录）的人来说，跟踪提供商令牌计数和计算成本的工具至关重要。第一阶段的团队受益于将支出分配给特定用户和工作流程的平台，而第二阶段的组织需要将成本直接与业务成果联系起来的解决方案。
您团队的技术重点也发挥了作用。开发人员较多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。与此同时，以财务为导向的利益相关者可能更喜欢具有预算警报和预测分析等功能的可视化仪表板。确定您是否需要“一劳永逸”的自动化来调整模型大小，还是需要手动控制来定制定价 - 您的选择应该与您的定价策略保持一致。
预算考虑同样重要。免费套餐对于初始测试很有用，但生产环境通常需要具有更高限制和实时警报的付费计划。根据实现的结果评估成本，而不是简单地统计 API 调用。
Finally, testing is critical before full deployment. Run tests to ensure cost optimizations don’t compromise quality. Set alert thresholds during the evaluation phase to catch any spending spikes early and avoid unexpected impacts on your monthly budget.
专为跟踪代币使用情况而设计的人工智能工具可以让企业清晰、实时地了解代币在其人工智能工作流程中的使用情况。这些工具将经常令人困惑的即用即付计费结构转变为简单、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，而管理员则能够设置支出限额并接收警报以避免意外支出，从而牢牢控制预算。
这些工具还通过识别高成本模型、调整提示长度以提高效率以及在不牺牲性能的情况下将请求路由到更预算友好的选项，使成本管理更加有效。通过跨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价格，通常可以显着节省成本。这种简化的系统不仅提高了效率，还确保人工智能预算保持可控。
选择令牌跟踪解决方案时，请重点关注为您的 AI 工作流程提供清晰度、成本管理和效率的工具。实时监控和报告等功能可以轻松跟踪各种模型的代币使用情况并发现支出趋势。
寻找具有预算管理工具（例如支出限制、使用上限和警报）的解决方案，以帮助您避免意外支出。先进的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的代币使用。集中式信用系统通过合并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并同时维持高人工智能性能的关键。
Token tracking tools offer real-time insights into how language models are being used and what they’re costing, giving teams the ability to manage budgets effectively and streamline their workflows. By keeping an eye on token consumption for both prompts and completions, these tools make it easier to flag expensive requests, set spending limits, and prevent unexpected costs. This way, projects stay on budget without compromising performance.
Beyond just tracking expenses, these tools help uncover areas for improvement, like overly complex prompts or reliance on costly models. Teams can use this data to refine their processes - whether that’s simplifying prompts, shifting tasks to more economical models, or implementing standardized practices. The result? Faster processing times, reduced latency, and lower costs, all while ensuring AI systems continue to deliver high-quality results. These tools transform spending data into practical strategies for ongoing optimization.
