Внедрение внутреннего ассистента на базе GPT в компании привело к быстрому распространению инструмента. Разработчики применяли его для создания тестовых сценариев, специалисты поддержки — для подготовки обзоров, а менеджеры продуктов — для формулировки технических заданий. Спустя несколько недель финансовый отдел отметил резкий рост расходов. То, что начиналось с нескольких сотен долларов на пробный период, превратилось в десятки тысяч. При этом никто не мог точно указать, какие подразделения или функции вызвали такой скачок.
Подобные ситуации встречаются часто. Организации, тестирующие большие языковые модели и управляемые сервисы ИИ, вскоре понимают, что эти расходы не похожи на типичные подписки SaaS или традиционные облачные услуги. Затраты на ИИ зависят от объема использования и подвержены колебаниям. Каждая вызов API, каждый токен и каждый час работы GPU накапливаются. Без прозрачности счета растут быстрее, чем само внедрение.
Со временем выделяются четыре эффективных стратегии для управления расходами на ИИ. Каждая из них оптимальна для определенных условий.
1. Интегрированные платформы для затрат на ИИ и облако
Такие платформы обеспечивают единый обзор как для стандартной облачной инфраструктуры, так и для использования ИИ — это подходит компаниям, которые уже применяют практики FinOps и желают интегрировать большие языковые модели в свои процессы.
Finout занимает лидирующие позиции в этой области. Она напрямую собирает данные о счетах из OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock и Google Vertex AI, одновременно объединяя расходы по EC2, Kubernetes, Snowflake и другим сервисам. Платформа связывает использование токенов с командами, функциями и даже шаблонами запросов — это упрощает распределение затрат и внедрение правил.
Другие решения, такие как Vantage и Apptio Cloudability, также предоставляют объединенные панели управления, но обычно с меньшей детализацией для расходов, специфичных для больших языковых моделей.
Это эффективно, если:
- В организации уже действует процесс FinOps (бюджеты, оповещения, выявление аномалий).
- Необходимо отслеживать стоимость за разговор или модель через облачные и API ИИ сервисы.
- Требуется объяснять расходы на ИИ в тех же терминах, что и на инфраструктуру.
Минусы:
- Может показаться избыточным для небольших компаний или начальных экспериментов.
- Нужна настройка интеграций с несколькими источниками счетов.
Если в компании уже налажено управление облачными затратами, запуск комплексной платформы FinOps вроде Finout позволит интегрировать контроль расходов на ИИ как естественное продолжение, а не как отдельную систему.
2. Расширение инструментов управления затратами в облаке
Нативные облачные платформы, такие как Ternary, nOps и VMware Aria Cost, уже отслеживают расходы от управляемых сервисов ИИ вроде Bedrock или Vertex AI — поскольку эти данные отображаются прямо в счетах облачного провайдера.
Этот метод практичен: он использует существующие рабочие процессы анализа затрат внутри AWS или GCP, не вводя новые инструменты.
Это эффективно, если:
- Компания полностью ориентирована на одного облачного провайдера.
- Большинство задач ИИ выполняется через Bedrock или Vertex AI.
Минусы:
- Отсутствует видимость для API сторонних больших языковых моделей (например, OpenAI.com).
- Сложнее распределять затраты на детальном уровне (по запросам или командам).
Это надежная отправная точка для команд, которые еще централизуют ИИ вокруг одного облачного вендора.
3. Оптимизация эффективности GPU и Kubernetes
Если стек ИИ включает задачи обучения или вывода на GPU, то неэффективность инфраструктуры становится ключевым фактором расходов. Инструменты вроде CAST AI и Kubecost оптимизируют использование GPU в кластерах Kubernetes — масштабируя узлы, удаляя неактивные поды и автоматизируя выделение ресурсов.
Это эффективно, если:
- Нагрузки контейнеризированы и интенсивно используют GPU.
- Приоритет — эффективность инфраструктуры, а не потребление токенов.
Минусы:
- Не отслеживает расходы на API (OpenAI, Claude и т.д.).
- Фокус на инфраструктуре, а не на управлении или распределении затрат.
Если основная статья расходов — GPU, эти инструменты принесут быстрые результаты — и их можно комбинировать с более широкими платформами FinOps, такими как Finout.
4. Слои управления, специфичные для ИИ
Эта категория охватывает инструменты вроде WrangleAI и плагинов OpenCost, которые служат защитными механизмами, осведомленными об API. Они позволяют устанавливать бюджеты для приложений или команд, мониторить ключи API и вводить ограничения по провайдерам вроде OpenAI и Claude.
Эти решения выступают как панель управления для расходов на токены — полезны для предотвращения неизвестных ключей, неконтролируемых запросов или плохо ограниченных тестов.
Это эффективно, если:
- Несколько команд экспериментируют с большими языковыми моделями через API.
- Нужны четкие границы бюджета в кратчайшие сроки.
Минусы:
- Ограничено использованием API; не отслеживает облачную инфраструктуру или затраты на GPU.
- Часто требует комбинации с более широкой платформой FinOps.
Динамичные команды обычно сочетают эти инструменты с Finout или аналогичными для комплексного управления.
Заключительные замечания
Большие языковые модели кажутся недорогими на начальных этапах — но при масштабировании каждый токен и каждый час GPU накапливаются. Управление затратами на ИИ выходит за рамки финансов; это также вопрос инженерии и продуктов.
Вот как это можно оценить:
- Для полной видимости и политик? Finout — наиболее всесторонняя платформа FinOps, ориентированная на ИИ, доступная на рынке.
- В основном на AWS/GCP? Расширьте нативные инструменты затрат вроде Ternary или nOps.
- Нагрузки, привязанные к GPU? Оптимизируйте инфраструктуру с CAST AI или Kubecost.
- Беспокойство о неконтролируемом использовании API? Слои управления вроде WrangleAI обеспечивают быстрое ограничение.
Какой бы путь ни был выбран, начните с обеспечения прозрачности. Невозможно управлять тем, что не измеряется — а с расходами на ИИ разрыв между использованием и счетами может быстро стать дорогим.