ZUR SOFORTIGEN VERÖFFENTLICHUNG
Attribute™ misst den tatsächlichen Verbrauch in Echtzeit auf Kernel-Ebene und ordnet jeden Token, jede Model-Anfrage und jeden GPU-Zyklus dem verursachenden Kunden, Feature und Agent zu
SANTA CLARA, Kalifornien, 7. Juli 2026 – DoiT, das Unternehmen hinter Cloud Intelligence™, stellt heute Attribute™ vor – eine Technologie, die KI-Ausgaben über Tokens, Model-Anfragen und GPU-Nutzung hinweg ganz ohne Instrumentierung zuordnet. Attribute™ ist ab sofort allgemein verfügbar und kommt ohne SDK, ohne Tagging-Richtlinien und ohne Code-Änderungen aus. Ein schlanker eBPF-Sensor ist in rund 15 Minuten installiert und liefert noch am selben Tag Token-Ökonomie pro Kunde, pro Feature und pro Agent.
Der Druck dahinter ist messbar. Die internen Kundendaten von DoiT deuten darauf hin, dass sich die monatlichen KI-Ausgaben in den nächsten 12 Monaten verdreifachen. In einer aktuellen Umfrage unter 500 Führungskräften großer Unternehmen gaben jedoch nur 15 Prozent an, den KI-ROI ohne größere Hürden berechnen zu können. Die durchschnittliche Kostenüberschreitung lag extrem nah an der Schmerzgrenze. Die Ausgaben steigen, der Nachweis der Erträge wird schwieriger – und entscheidend: Niemand sieht, wohin das Geld tatsächlich fließt.
Bislang hieß KI-Ausgaben zuzuordnen: instrumentieren. Engineering-Teams verpackten jeden Model-Aufruf in ein SDK, schleusten Metadaten durch jede Anfrage oder erzwangen Tagging-Standards, an denen geteilte GPUs und Single-Account-Model-APIs schon aufgrund ihrer Bauart scheiterten. Ein API-Key oder ein Tag kann eine GPU, auf der viele Modelle parallel laufen, nicht aufteilen, und ein SDK sieht nur die Aufrufe, an deren Umhüllung jemand gedacht hat. Die Arbeit bleibt bei den Engineers hängen, die Abdeckung ist immer lückenhaft und die Zahlen entfernen sich von der Realität.
Attribute™ geht den umgekehrten Weg: Es misst, was tatsächlich läuft. Der Sensor beobachtet den realen Verbrauch im Kernel des Betriebssystems und ordnet jede Einheit GPU, CPU, API-Aufruf, Arbeitsspeicher, Netzwerk und I/O dem verantwortlichen Prozess, Container, Pod und Request zu. Zusätzlich erkennt er jeden ausgehenden Aufruf an eine verwaltete Model-API und verknüpft ihn mit den Kostendaten des Anbieters. So landen Token-Ausgaben für Anthropic, OpenAI, Google Gemini und AWS Bedrock beim workload, Mandanten und Agent, der sie ausgelöst hat – und nicht in einem gemeinsamen Account, den niemand aufschlüsseln kann. Cached-, Reasoning-, Input- und Output-Tokens werden automatisch getrennt ausgewiesen. Das Ergebnis: eine Token-Ökonomie, die einer Prüfung standhält – Kosten pro Token, pro Anfrage, pro Session, pro Kunde und pro Agent, ohne Engineering-Aufwand für Aufbau oder Pflege.
Dieselbe Messung reicht über KI hinaus. Kubernetes-Cluster, mandantenfähige Datenbanken, Storage-Buckets und Netzwerke werden auf die gleiche Weise zugeordnet, sodass die Kosten jeder geteilten Ressource beim verursachenden workload landen. Teams sehen die Kosten pro Kunde, die Bruttomarge pro Account und die Unit Economics jedes KI-Features – automatisch und laufend erzeugt.
"Fünfzehn Jahre lang hat die Branche Kostenzuordnung als Instrumentierungsproblem behandelt: taggen, umhüllen, labeln – und hoffen, dass die Abdeckung reicht. Tokens sind die atomaren Einheiten der KI, und man kann sich nicht zur Wahrheit taggen – weder innerhalb einer geteilten GPU noch in einem einzelnen Bedrock-Account. Attribute misst, was tatsächlich lief und was tatsächlich aufgerufen wurde – auf Kernel-Ebene, ohne jede Instrumentierung. In fünfzehn Minuten installiert."
— Izhak Zimmermann, General Manager of Attribute
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Über DoiT
DoiT hält Ihre Cloud-Infrastruktur dauerhaft in Bestform. Die Cloud Intelligence™-Plattform verbindet KI-gestützte FinOps-Automatisierung mit Forward Deployed Engineers, die Seite an Seite mit den Teams unserer Kunden arbeiten und echte Einsparungen liefern – nicht nur Empfehlungen. Über AWS, Google Cloud und Azure hinweg verwaltet DoiT mehr als 20 Milliarden US-Dollar an Cloud-Ausgaben für 4.500 Kunden in 27 Ländern, bei einer durchschnittlichen Kundenzufriedenheit von 99,7 %. Die Plattform deckt KI-Tokenomics, Kubernetes, Commitment-Management, Optimierung von Datenplattformen und FinOps-Automatisierung ab. Mehr erfahren Sie auf doit.com.
Medienkontakt Isaac Hubley
QUELLE: DoiT