Pay As You Go7 天免费试用；无需信用卡
美国的人工智能模型编排正在通过统一工具、自动化操作和优化成本来重塑企业工作流程。像这样的平台 Prompts.ai 整合过来 35 个顶级 AI 模型，实现无缝切换，最多可减少开支 98%，并通过强大的治理来解决 “人工智能混乱”。主要功能包括：
企业的平均支出为 每月 85,521 美元 在2025年的人工智能方面，美国平台将重点放在具有成本效益的扩展、合规性和运营效率上。 Prompts.ai 通过提供集中式工作流程、可供审计的监管和透明的定价而脱颖而出 每位用户每月 99 美元。这种方法可确保企业能够安全高效地扩展 AI。
AI 编排平台功能和成本节约统计数据
美国的人工智能编排平台围绕三项基本功能构建：多模型路由和工作流程集成、强大的治理和安全措施以及通过 FinOps 进行成本管理。这些功能旨在应对企业在扩展 AI 运营时面临的实际挑战。
这些平台通过提供统一的接口，简化了在多个 AI 模型上工作的复杂性。这使开发人员无需修改代码即可在模型之间无缝切换。例如，一些服务可以实现流畅的多模态交互，从而提高集成过程的效率。
一个突出的功能是自主代理协调，它可以跨工具和数据源同步 AI 代理。例如，在数百万份人力资源请求中，IBM 实现了 94% 的即时解决方案，使员工能够专注于战略优先事项。这种自动化水平由平台提供支持，这些平台可以管理多个代理的状态，通过多层缓存减少延迟，并使用有向无环图 (DAG) 创建可重复的工作流程。
先进的执行技术进一步增强了性能。例如，边缘原生执行使用分布式计算来提供低于 50 毫秒的冷启动和低于 10 毫秒的延迟，从而使实时应用程序成为现实。
模型上下文协议（MCP）的采用也至关重要。MCP 为 AI 代理提供了标准化框架，用于与数据库和内容存储库等企业系统进行交互。正如所指出的 雪花:
“MCP 服务器已成为代理应用程序的基础，为调用工具和检索数据提供了一致而安全的机制”。
通过消除脆弱的点对点连接器，这种方法简化了人工智能集成并确保了长期可靠性。
虽然集成可以增强工作流程，但治理可确保这些系统可靠、安全地运行。美国平台通过自动合规框架、零信任访问控制和人工智能驱动的异常检测来加强治理。例如，一家美国机构将其合规率从50％提高到92％以上，同时通过自动化其网络生命周期将人工成本降低了40％。
基于角色的访问控制 (RBAC) 是这些平台的基石，其自适应策略可根据用户行为、位置和设备环境动态调整权限。这个 总务管理局 (GSA) 利用这些功能来监控第 508 条和安全法规的遵守情况，扫描了数百万份联邦文档，预测违规行为的准确率为 90%。
对于处理敏感数据的行业，这些平台可确保对个人身份信息 (PII) 进行安全屏蔽和分段。这个 马里兰州医疗保健委员会 例如，(MHCC) 对其安全基础设施进行了现代化改造，以管理 50 多家医院的临床数据和 PII，保护了超过 300 万个患者日的信息。如 SAP NS2 员工亮点：
“人工智能计划必须与适用的政策和控制措施保持一致。想想数据分割、访问管理、传输/静态加密、模型治理和严格的审计跟踪。零信任原则、身份和角色管理以及最低权限访问是安全人工智能的支柱”。
持续审计工具也起着关键作用，可为HIPAA、GDPR和CCPA等法规生成合规就绪报告。这些措施至关重要，尤其是将近70％的组织报告缺乏基本的安全意识。
2025年，平均每月人工智能支出达到85,521美元，比上年增长36％，其中94％的IT领导者表示在管理这些成本方面存在困难。GPU 短缺、基于代币的计费以及优化和未优化部署之间的巨大成本差异等挑战都助长了这个问题。
为了解决这个问题，平台使用模型调整大小，允许企业根据任务的复杂性在 GPT-4 等高推理模型和更小、更实惠的模型（例如 Mistral 7B）之间切换。通过基础设施即代码 (IaC) 进行自动标记可提供详细的可见性，使 “摊牌” 模型能够让团队对其使用情况负责。
计算优化也起着重要作用。其中包括利用竞价型实例获得高达 90% 的折扣，根据任务要求动态切换模型，以及使用无服务器推理来最大限度地降低成本。
推理优化技术进一步降低了开支。例如，在人工智能提示中添加 “简洁” 可以将代币使用量降低15％至25％。缓存经常请求的响应可减少冗余的 API 调用，而模型量化——将 FP32 模型转换为 INT8 ——在不影响准确性的前提下将存储需求减少到原始大小的 25%。
金融护栏是另一个关键特征。其中包括通过实时异常警报来设置预算阈值。许多组织也在转向固定成本的专用基础设施以稳定预算，特别是考虑到基于代币的计费的不可预测性。如 openMetal 简洁地说：
“取消人工智能计划的最快方法是让团队在启动GPU之前证明其每小时的合理性”。
FinOps 确保成本效率和运营灵活性之间的平衡，使企业能够在不花很多钱的情况下扩展 AI。
美国的人工智能编排平台可以分为三个主要类别，每种类别都针对不同的组织需求和技术需求量身定制。这些类别反映了对管理成本、确保治理和实现可扩展集成的关注。无论是业务流程自动化、无缝云集成还是运营效率，这些平台都突显了塑造美国人工智能协调格局的各种方法。让我们分解每个类别。
这些平台通过提供专为非技术用户设计的预建工作流程，迎合人力资源、财务和销售团队的需求。例如，IBM watsonx Orchestrate提供免费试用和自动策略执行，使人力资源部门能够即时处理大量请求，从而腾出时间进行战略计划。同样，邓白氏通过人工智能驱动的风险评估，将采购时间缩短了多达20％。
集中管理和内置保护措施是这些平台的关键特征。如 Domo 说得恰当：
“人工智能的成功不再是拥有最多的模型，而是要有效地编排模型。”
一个显著的优势是 “不推倒重来” 的方法，它与现有的SaaS工具（如Salesforce和SAP）无缝集成，无需对基础设施进行全面改革。从这里开始，我们将转向与现有云生态系统紧密交织的云原生编排层。
AWS、微软Azure和谷歌云等美国主要云提供商提供的编排服务已深深嵌入其生态系统中。 AWS 分步函数例如，通过与其他 AWS 服务紧密集成，实现无服务器编排和快速工作流程执行。 亚马逊 SageMaker 管道 可以处理成千上万的并发机器学习工作流程，如下所示 火箭抵押使用多个开源 LLM 进行评估。
微软的Foundry代理服务通过将模型、工具和框架统一到单个运行时中，进一步推进了集成。它确保内容安全，管理对话并与身份系统集成，例如 微软 Entra。和 Azure Cosmos 数据库，该平台即使在区域中断期间也能确保状态保护和对话记录。一家企业报告说，在采用微软Foundry堆栈后，节省了4.2倍的成本。开发人员还可以受益于本地执行模式等功能，这些功能允许在产生云成本之前在个人设备上进行工作流程测试。基于角色的访问控制 (RBAC)、网络隔离和详细的执行历史记录等治理功能可确保机器学习作业保持可审计和安全。最后，让我们来看看专注于提高技术团队运营效率的 AIOps 平台。
AIOps 平台专为监督人工智能系统生命周期的数据科学家和机器学习工程师量身定制。建立在开源框架之上，例如 阿帕奇气流 和 射线，这些平台在分布式训练、扩展和监控方面表现出色，所有这些都无需许可费。例如， 任何规模 高效地跨集群分配工作负载，优化性能，同时最大限度地降低空闲基础设施的成本。
尽管这些平台提供了无与伦比的灵活性，但它们需要更高水平的技术专业知识。组织必须管理自己的基础架构并进行维护，这增加了复杂性。AIOps 平台旨在优先考虑性能和资源效率，支持持续训练和大量推理工作负载。
部署选项差异很大：企业平台通常提供 SaaS 和混合配置，云原生层提供无服务器和完全托管的环境，AIOps 平台支持开源、托管和混合设置。这种多样性允许组织选择符合其技术能力、合规性需求和预算考虑因素的解决方案。
Prompts.ai 通过解决分散的人工智能订阅问题，在美国市场取得了长足的进步。通过将超过35种领先的大型语言模型整合到一个安全的平台中，它简化了操作并消除了工具的过度扩展。该解决方案集成了符合首席财务官和首席信息安全官高标准的企业级控制措施，确保了信任和可靠性。
Prompts.ai 通过统一界面提供对超过 35 种顶级模型的无缝访问，允许用户进行实时的并排比较。事实证明，这种方法可以将生产率提高多达10倍。正如首席执行官兼创始人史蒂芬·西蒙斯所强调的那样：
“有了 Prompts.ai 的 LoRA 和工作流程，他现在可以在一天之内完成渲染和提案。”
该平台消除了由硬件限制造成的延迟，并将实验过程转化为可重复使用的工作流程。这些工作流程可以立即部署到营销、人力资源和财务等部门。设置时间短（通常不到 10 分钟），并且可以与诸如此类的工具集成 Slack， Gmail的，以及 Trello，Prompts.ai 使采用新工作流程变得简单。这些工作流程功能由强大的治理框架支持，下文将进一步探讨该框架。
Prompts.ai 通过完整的审计跟踪和基于角色的访问控制 (RBAC) 确保精确跟踪 AI 使用情况。此功能使法律和合规团队可以自信地监控互动。该平台符合既定的最佳实践，包括SOC 2 第二类、HIPAA 和 GDPR 标准，并于 2025 年 6 月 19 日开始其 SOC 2 类型 2 审计流程。Prompts.ai 还提供公共信任中心，通过持续监控提供实时安全更新 万塔。
对于企业而言，该平台包括合规监控和治理模块，为组织提供集中监督，以防止杂乱的实施可能导致 “人工智能混乱”。这种对治理的关注与多代理协调仪表板将成为智能企业基石的预测一致。结合其强大的安全功能，Prompts.ai 的成本管理策略进一步提高了其对企业用户的价值。
Prompts.ai 采用 Finops 优先的方法，利用即用即付的代币积分和实时分析来提供可扩展且高效的人工智能解决方案。通过在团队之间汇集积分和存储空间，该平台可帮助组织降低与管理多个许可证相关的成本，从而将人工智能成本降低多达98％。详细的分析使FinOps团队能够密切监控代币的使用情况，优化工作流程并减少开支。
该平台的并排模型比较还使工程师能够在扩大部署规模之前评估成本效率。一家企业报告说，在采用 Prompts.ai 的编排堆栈后，节省了 4.2 倍的成本。商务套餐的定价是透明的，从每位会员每月99美元到129美元不等。首席执行官兼首席运营官弗兰克·布西米给该平台打了4.8分（满分5分），称赞其能够简化内容创作，腾出资源用于战略优先事项。
找到合适的人工智能编排平台意味着在技术能力和业务优先事项之间取得平衡。对于美国企业而言，整合灵活性是关键。平台应提供强大的 API 和连接器，以将 AI 模型与现有数据库和传统系统无缝连接起来。对混合云和多云设置的支持也至关重要，这使工作负载能够在本地基础设施和公共云服务之间顺利转移。
安全和治理是不可谈判的。平台必须包括基于角色的访问控制 (RBAC)、强大的加密协议和合规性认证等功能，例如适用于医疗保健的 HIPAA 或满足更广泛企业需求的 SOC 2 Type II。这些工具确保集中监督，帮助组织符合道德的人工智能标准并遵守数据隐私法规。在基于规则的编排和人工智能原生系统之间进行选择取决于手头的任务。基于规则的系统非常适合处理法律文件等结构化任务，可提供可预测和可审计的结果。另一方面，人工智能原生方法在客户支持聊天机器人等动态场景中大放异彩。
成本管理是另一个关键因素。带有集成 FinOps 工具的平台提供实时仪表板，以监控代币使用情况、资源分配和计算支出。针对非关键任务的承诺使用折扣 (CUD) 或 Spot VM 等节省成本的选项可以显著优化开支。Beena Ammanath，执行董事 德勤全球人工智能研究所，强调了早期规划的重要性：
“应尽早考虑协调和治理，使主动整合和监督对于取得可扩展的成功至关重要”。
这些考虑因素构成了有效且可扩展的部署策略的基础。
对于需要严格规则和完整审计跟踪的流程，从确定性工作流程开始。AWS Step Functions 等工具非常适合在试点阶段提供可预测和可追溯的结果。这些工作流程稳定后，逐步整合 AI 原生编排以执行更复杂、更灵活的任务。
尽早建立治理框架，然后再扩展到最初的团队之外。研究表明，使用 AI 编排的组织启动的应用程序平均比不使用 AI 编排的组织多 2.5 倍。使用开源框架标准化工作流程，例如 LangChain 或者行业标准 API 可以简化代理协调。事件驱动的架构可以通过基于实时数据上传或交易触发人工智能操作来进一步增强响应能力，从而确保与现有 IT 系统的无缝集成。
实时性能和成本监控至关重要。这种可见性使FinOps团队能够有效地调整数据流、优化模型和控制预算。对于关键或创造性任务，人工监督对于确保 AI 输出与业务目标保持一致仍然至关重要。最后，选择支持开放标准（如 ONNX）的模块化架构的平台。这样可以随着技术的发展轻松更新或更换模型，从而避免供应商的束缚。
美国企业对人工智能的采用持续增长和发展。Prompts.ai 等平台通过整合超过 35 个模型、简化工作流程以及提供实时 FinOps 仪表板来控制计算开支发挥着关键作用。
对创新的推动推动了美国在人工智能领域的领导地位。事实证明，协调的人工智能部署可以将应用程序的推出速度提高97％，令人印象深刻。但是，88％的高管计划增加人工智能预算以应对日益增长的复杂性，对模块化、供应商中立平台的需求比以往任何时候都更加重要。这些平台允许企业交换模型，在混合云环境中扩展工作负载，并随着技术的进步保持灵活性。正如 Domo 恰当指出的那样：
“人工智能的成功不再是拥有最多的模型，而是要有效地编排它们”。
这种转变凸显了企业范围内合规性、安全性和运营效率的重要性。
对于金融和医疗保健等监管严格的行业，治理和合规性是不可谈判的。集中式治理功能（例如基于角色的访问控制、自动策略执行和详细的审计跟踪）将协调平台转变为强大的控制中心。这不仅可以确保遵守合规标准，还可以增强客户和监管机构之间的信任。
成本优化是可持续增长和不受控制的支出之间的另一个关键区别因素。动态分配资源、减少手动集成任务以及让团队腾出时间专注于创新而不是维护的平台，可以为采购、人力资源和运营等部门带来可衡量的收益。
该领域的成功取决于早期的计划和周到的执行。从确定性工作流程开始，在扩展之前建立强大的治理框架，并优先考虑开放的互操作性标准，可以帮助美国企业保持竞争力，同时有效管理成本和应对复杂性。
AI 模型编排可简化和自动化整个 AI 工作流程，帮助企业显著降低成本。通过删除手动任务（例如触发模型训练或管理数据管道），它可以减少工时并消除运营效率低下的问题。这些平台还通过动态分配计算、内存和存储来确保更明智的资源使用，防止在多余的硬件上超支。
将多个模型、API 和数据源整合到一个统一的工作流程中可增强系统监督。这种提高的可见性有助于及早发现和解决问题，减少停机时间并避免昂贵的重新运行。此外，简化的人工智能运营使公司能够根据需要进行扩展，而无需承担维护未充分利用的基础设施的负担。结果？在财务、供应链管理和客户服务等关键领域实现切实节约。
为了确保可靠性并满足合规标准，需要集成 AI 编排平台 有效的治理框架 和 强大的安全协议。治理包括制定明确的政策，概述管理人工智能工作流程的角色、职责和决策权限。组织应保留模型版本的详细日志，采用透明的模型选择标准，并定期验证人工智能系统以符合道德准则和监管要求。持续监测模型性能和潜在偏见是增强信任和问责制的关键。
在安全方面，平台应采用 身份和访问管理 (IAM) 使用基于角色的权限来控制访问权限。数据在存储和传输过程中都应加密，并且必须保护 API 端点以防止未经授权的访问。实时监控和异常检测系统可以帮助识别异常活动，而有据可查的事件响应计划可确保问题的迅速解决。差异隐私保护敏感信息以及定期进行漏洞评估等技术进一步增强了安全性。这些措施共同为扩展人工智能工作流程，同时保护数据和保持公众信心提供了坚实的框架。
企业可以通过配对来控制 AI 开支 FinOps 框架 使用先进的 AI 编排平台。FinOps 工具通过分析云计算使用情况、存储成本和 API 通话费用等细节来细分支出。这使组织能够精确地跟踪 AI 工作负载的支出。通过标记特定的模型和管道，团队可以为单个项目分配成本，设置预算提醒，并通过实时仪表板关注支出。
当与 AI 编排平台结合使用时，这些见解可以触发自动调整。例如，系统可以通过减少计算资源、暂停未使用的进程或转移到更具成本效益的节点来进行优化。这种设置创建了一个无缝的流程，财务团队可以在其中制定预算，FinOps工具提供清晰的成本跟踪，协调平台处理资源优化。结果？人工智能项目保持在预算范围内，同时交付尽可能好的结果。
