KI-Kosten überwachen
KI-Ausgaben nach Modell, direkt aus Ihren Cloud-Rechnungen
Wenn Ihr Team Amazon Bedrock, Azure OpenAI oder Vertex AI aufruft, landen die KI-Ausgaben auf der Rechnung von AWS, Azure oder Google Cloud. Costfluent liest diese Rechnungen und versieht jede KI-Zeile, deren Modell es erkennt, mit Modell, Hersteller und Token-Typ. So stehen die KI-Ausgaben neben den übrigen Cloud-Kosten.
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Die KI-Zeile auf der Rechnung
KI-Ausgaben verstecken sich in der Cloud-Rechnung
Ein Dienst, kein Modell
Die Rechnung bucht KI-Ausgaben unter einem Dienst und einer SKU. Für welches Modell das Geld ausgegeben wurde und ob es für Eingabe- oder Ausgabe-Token anfiel, steht nur in SKU-Namen, die niemand im Team geschrieben hat.
Jede Cloud schreibt es anders
Bedrock, Azure OpenAI und Vertex AI benennen Modelle, Hersteller und Token-Typen auf ihre eigene Art. Dasselbe Modell lässt sich so über zwei Clouds hinweg nicht vergleichen.
Token in eigenen Einheiten
Die Rechnungen zählen Token in eigenen Einheiten, je Tausend, je Million oder als einfache Einheiten. Wer die Token eines Modells über mehrere Clouds addieren will, rechnet sie von Hand um.
Im Produkt
Von den KI-Zeilen der Rechnung zum Dashboard nach Modell
Drei Tags auf jeder KI-Zeile, die Costfluent erkennt
ai:model nennt das Modell so, wie sein Hersteller es nennt, gleich wer es verkauft hat; ai:model_provider nennt den Hersteller; ai:token_type nennt die abgerechneten Token, input, output, cache_read oder cache_write, wo die Zeile es angibt.
Gruppiert und gefiltert wie jeder Tag
Gruppieren Sie einen Kostenbericht nach Modell und dann nach Cloud-Anbieter, filtern Sie auf einen Hersteller oder stellen Sie Eingabe- und Ausgabe-Token gegenüber. Die Tags funktionieren überall, wo ein Bericht Tags liest.
Ein eigenes Dashboard für KI-Ausgaben
Sobald ein Arbeitsbereich zum ersten Mal KI-Ausgaben aus einer Verbindung liest, legt Costfluent ein Dashboard namens „AI spend“ an: die Ausgaben, die Ausgaben nach Modell und Cloud-Anbieter, die Token in einer Einheit nach Modell und Token-Typ und die KI-Dienste, die es liest. Ändern oder löschen Sie es wie jedes andere Dashboard.
Ein Budget auf dem KI-Bericht
Legen Sie für den gespeicherten Bericht „AI spend“ ein Budget an. Das Budget erfasst, was der Bericht erfasst, sodass beide für denselben Zeitraum dieselbe Zahl zeigen.
Über die Public API und MCP
Fragen Sie dieselben Tags über die Public API ab oder lassen Sie einen Assistenten über den MCP-Server fragen, mit der Gruppierung, die auch die Konsole nutzt.
- Rechnungszeile
Eine KI-Zeile auf der Rechnung von AWS, Azure oder Google Cloud: ein Dienst, eine SKU und ihre Kosten
- ai:model
Das Modell, das Costfluent in der Zeile erkennt, so benannt wie von seinem Hersteller
- ai:model_provider
Wer das Modell gebaut hat, gleich wer es verkauft hat
- ai:token_type
Die abgerechneten Token: input, output, cache_read oder cache_write, wo die Zeile es angibt
- Dashboard für KI-Ausgaben
Die Ausgaben nach Modell und Cloud-Anbieter und die Token nach Modell und Token-Typ
Quellen
Die KI-Zeilen der Cloud-Rechnungen, die Sie verbinden
- AWS rechnet Amazon Bedrock ab.
- Azure rechnet Azure OpenAI ab.
- Google Cloud rechnet Vertex AI und die Gemini API ab.
- Nur die Modelle, die Costfluent erkennt, tragen die Tags. Eine Zeile, die es nicht erkennt, behält ihre Kosten und trägt keinen Tag.
- Daten, die älter als 13 Monate sind, tragen keine KI-Tags.
- Die Zahlen stammen aus der Rechnung, nicht aus Anfrageprotokollen: was die Modelle gekostet haben, nicht welche Anfrage oder welcher Nutzer es verursacht hat.
Verwandte Seiten
- Kostenberichte
Berichte nach den KI-Tags gruppieren, filtern und speichern.
- Budgets
Ein Budget auf einem gespeicherten Bericht, mit seinen Ausgaben über den Zeitraum.
- Dashboards und das Dashboard für KI-Ausgaben
Schritt für Schritt im Produkt, im Dokumentationsportal.
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