Когда наша команда впервые внедрила внутреннего помощника на базе GPT, его использование быстро выросло.
Когда моя команда впервые внедрила внутреннего помощника на базе GPT, его использование быстро набрало обороты. Инженеры использовали его для тестовых сценариев, агенты поддержки — для составления резюме, а менеджеры по продуктам — для разработки спецификаций. Через несколько недель отдел финансов обратил внимание на счёт. То, что начиналось со счёта на несколько сотен долларов в рамках пилотного проекта, выросло до десятков тысяч. Никто не мог сказать, какие команды или функции привели к такому скачку.
Такой опыт не редкость. Компании, экспериментирующие с LLM и управляемыми ИИ-сервисами, быстро понимают, что эти расходы ведут себя не так, как SaaS или традиционное облако. Расходы на ИИ зависят от использования и нестабильны. Каждый вызов API, каждый токен и каждый час работы GPU складываются. Без прозрачности счета растут быстрее, чем внедрение.
Со временем я увидел четыре практических подхода к контролю расходов на ИИ. Каждый из них лучше всего работает в разных условиях.
1. Единые платформы для учёта расходов на ИИ и облачные сервисы
Эти платформы предоставляют единый обзор как традиционной облачной инфраструктуры, так и использования ИИ — идеально подходят для компаний, уже практикующих FinOps и стремящихся включить LLM в свои рабочие процессы.
Finout лидирует в этой категории. Он получает данные о выставлении счетов напрямую из OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock и Google Vertex AI, а также консолидирует расходы по EC2, Kubernetes, Snowflake и другим сервисам. Платформа сопоставляет использование токенов с командами, функциями и даже шаблонами подсказок, что упрощает распределение расходов и применение политик.
Другие, такие как Vantage и Apptio Cloudability, также предлагают унифицированные панели управления, но часто с меньшей детализацией расходов, специфичных для LLM.
Это хорошо работает, когда:
- В вашей организации уже есть процесс FinOps (бюджеты, оповещения, обнаружение аномалий).
- Вы хотите отслеживать расходы на разговор или модель в облаке и через API LLM.
- Вам нужно объяснить расходы на ИИ на том же языке, что и расходы на инфраструктуру.
Недостатки:
- Ощущение перегруженности для небольших организаций или на ранних этапах экспериментов.
- Требуется настройка интеграции с несколькими источниками выставления счетов.
Если в вашей организации уже есть управление расходами в облаке, то использование полнофункциональной платформы FinOps, такой как Finout, позволит вам управлять расходами на ИИ как расширением, а не новой системой.
2. Расширение инструментов учёта затрат в облачной среде
Облачные платформы, такие как Ternary, nOps и VMware Aria Cost, уже отслеживают расходы на управляемые ИИ-сервисы, такие как Bedrock или Vertex AI, — поскольку они отображаются непосредственно в данных о выставлении счетов вашего облачного провайдера.
Этот подход прагматичен: вы используете существующие рабочие процессы проверки затрат внутри AWS или GCP, не добавляя новый инструмент.
Это хорошо работает, когда:
- Вы полностью ориентированы на одного облачного провайдера.
- Большая часть использования ИИ проходит через Bedrock или Vertex AI.
Недостатки:
- Нет видимости сторонних LLM API (например, OpenAI.com).
- Труднее атрибутировать расходы на детальном уровне (например, по подсказке или команде).
Это хорошая отправная точка для команд, которые всё ещё централизуют ИИ вокруг одного облачного поставщика.
3. Нацеливание на эффективность использования GPU и Kubernetes
Если ваш стек ИИ включает в себя задачи по обучению или выводу данных на GPU, то расточительство в инфраструктуре становится основным фактором, влияющим на расходы. Такие инструменты, как CAST AI и Kubecost, оптимизируют использование GPU внутри кластеров Kubernetes — масштабируют узлы, устраняют простаивающие поды и автоматизируют выделение ресурсов.
Это хорошо работает, когда:
- Ваши рабочие нагрузки контейнеризированы и требуют интенсивных вычислений на GPU.
- Вы больше заботитесь об эффективности инфраструктуры, чем об использовании токенов.
Недостатки:
- Не отслеживает расходы на основе API (OpenAI, Claude и т. д.).
- Фокус сделан на инфраструктуре, а не на управлении или атрибуции.
Если ваш основной центр затрат — это GPU, эти инструменты могут обеспечить быструю отдачу и могут работать вместе с более широкими платформами FinOps, такими как Finout.
4. Слои управления, специфичные для ИИ
В эту категорию входят такие инструменты, как WrangleAI и плагины OpenCost, которые действуют как API-осведомлённые ограждения. Они позволяют вам назначать бюджеты для приложений или команд, отслеживать API-ключи и устанавливать ограничения по поставщикам, таким как OpenAI и Claude.
Думайте о них как о контрольной плоскости для расходов на основе токенов — полезно для предотвращения использования неизвестных ключей, бесконтрольных подсказок или плохо спланированных экспериментов.
Это хорошо работает, когда:
- Несколько команд экспериментируют с LLM через API.
- Вам нужны чёткие бюджетные границы в кратчайшие сроки.
Недостатки:
- Ограничено использованием API; не отслеживает облачную инфраструктуру или расходы на GPU.
- Часто требуется использовать более широкую платформу FinOps.
Быстро развивающиеся команды часто используют эти инструменты вместе с Finout или аналогичными платформами для комплексного управления.
Заключительные мысли
На ранних этапах LLM кажутся дешёвыми, но в масштабе каждый токен и каждый час работы GPU складываются. Управление затратами на ИИ — это не только финансовая задача; это также задача для инженеров и продуктов.
Вот как я это вижу:
- Нужна полнофункциональная видимость и политика? Finout — самая комплексная ИИ-ориентированная платформа FinOps, доступная сегодня.
- В основном вы используете AWS/GCP? Расширьте свои собственные инструменты учёта затрат, такие как Ternary или nOps.
- У вас есть рабочие нагрузки, связанные с GPU? Оптимизируйте инфраструктуру с помощью CAST AI или Kubecost.
- Беспокоитесь о несанкционированном использовании API? Слои управления, такие как WrangleAI, обеспечивают быстрое сдерживание.
Какой бы путь вы ни выбрали, начните с видимости. Невозможно управлять тем, что вы не можете измерить, а с расходами на ИИ разрыв между использованием и выставлением счетов может быстро стать дорогостоящим.
Об авторе: Асаф Ливэну — соучредитель и главный коммерческий директор Finout.