AI-Kosten zuordnen – ganz ohne
Jeden AI-Token zurückverfolgen – bis zum Kunden, Feature und Agenten dahinter
AI-Ausgaben sind eine Blackbox. LLM Gateways zeigen Token-Summen, sagen aber nicht, wer sie verbraucht hat. Attribute™ verfolgt jeden Token, jede Inferenz und jeden Trainingslauf zurück zum Team, Produkt und Kunden, der ihn ausgelöst hat. Echte AI-TCO – über alle Provider hinweg.
jeder Token, sauber zugeordnet.
AI Consumption Insights
- Nutzungsbasierte AI-Kostenzuordnung nach Kunde aufgeschlüsselt.
- Vollständige TCO: Tokens, Compute, GPUs und Datenbanken.
hinter das Gateway blicken
Gateways dürfen Ihre Kosten nicht verschleiern
Die meisten Teams routen AI über Gateways. Das Problem: Jedes Billing-Tool sieht das Gateway als Verbraucher.
Der eBPF-Sensor von Attribute™ erfasst den Traffic in das Gateway hinein und aus ihm heraus und führt jeden Inferenz-Call zurück auf den Workload, das Produkt und den Kunden, der ihn ausgelöst hat.
Ganz ohne Instrumentierung. Funktioniert mit managed und self-hosted Gateways – über OpenAI, Azure OpenAI, Bedrock und Anthropic hinweg.
Wie moderne Unternehmen mit Attribute™ gesünder werden
Meet Island – die Enterprise-AI-Plattform
Echte Cost-per-Customer-Transparenz – ganz ohne Tagging
Menschen und Agenten sauber trennen
Human vs. Non-Human AI-Kosten
Attribute™ trennt menschlichen und nicht-menschlichen Traffic zur Laufzeit. So sehen Sie genau, was AI-Agenten, Bots und Integrationen kosten – im Vergleich zu echten Nutzern.
- Skalieren Sie so, wie Menschen und AI-Agenten tatsächlich konsumieren.
- Erkennen Sie die Agenten, die Ihre Infrastrukturkosten treiben.
- Preisstufen auf Basis tatsächlicher Nutzungsmuster.
- Außer Kontrolle geratene Agenten stoppen, bevor sie Ihre Margen fressen.
Marge beginnt mit Attribution
AI-Nutzung pro Kunde nachverfolgen
- AI-Token-Verbrauch im Kundenkontext sichtbar.
- AI-Kostentransparenz pro Feature über Ihre gesamte Produktarchitektur.
- Margeneffekte pro AI-Fähigkeit gemessen – nicht nur pro Modell.
- Frühzeitiges Erkennen ausufernden Verbrauchs, bevor er auf die P&L schlägt.
Bereit, AI zu skalieren – ohne Marge zu verlieren?
Kennen Sie Ihre echten AI-Cost-to-Serve, bevor Sie bepreisen, verkaufen oder skalieren.
das bekommen Sie
Attribute™ sieht, was Ihre Tools übersehen
LLM Gateways, geteilte GPU-Cluster und AI-Agenten haben keine Tags. Und werden nie welche haben. Stattdessen lesen wir den Netzwerk-Traffic zur Laufzeit direkt aus – und erkennen, welches Modell aufgerufen wurde, von welchem Workload, ausgelöst durch welchen Kunden oder Agenten.
Token-in, Token-out
Input-, Output- und gecachte Tokens pro Request aufgeschlüsselt.
AI-Kosten pro Feature zuordnen
Sehen Sie, welche Produkt-Features die LLM-Ausgaben treiben.
Kosten pro Agent
Messen Sie, was jeder AI-Agent im Betrieb kostet.
AI-Anomalien. In Echtzeit.
Unerwartete Token-Spitzen abfangen, bevor sie die Margen treffen.
AI-Nutzung pro Kunde – Human vs. Non-Human
Menschliche Ausgaben von Agenten trennen und wissen, was jeder Kunde tatsächlich im Service kostet.
Signale → Aktionen
Keys pausieren oder Modelle wechseln, sobald die Nutzung Ihre Policies überschreitet.
gehören zur Plattform. Nicht zur Rechnung.
Was sind Forward Deployed Engineers?
AI-Ausgaben bewegen sich schnell und verstecken sich gut. Sie sehen die Rechnung. Aber nicht, welches Modell, Team oder Feature sie ausgelöst hat. Forward Deployed Engineers schließen genau diese Lücke.
Sie passen Attribute™ an Ihre Umgebung an und verzahnen die Attribution mit Ihren Workflows.
Sie kennen Ihre Architektur, Ihre Restriktionen und Ihre Ziele. Und machen aus rohen Nutzungsdaten Entscheidungen, mit denen Sie sofort etwas anfangen können.
Sichtbarkeit
AI zugeordnet
Code-Änderungen
On-Demand ansehen
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Einen Kunden kann man nicht taggen. Tags erfassen Infrastruktur – aber Kunden bewegen sich quer durch sie hindurch: über Shared Services, AI-Calls, Datenbanken und Netzwerk. Diese Lücke führt dazu, dass die meisten Teams Preise und Margen auf Annahmen statt auf Daten stützen.
Diese Session zeigt, wie Sie echte Cost-to-Serve pro Account, pro Tier und pro Feature aufbauen – indem Sie den Runtime-Traffic direkt beobachten. Das Ergebnis: COGS, mit denen Finance und Go-to-Market gemeinsam arbeiten, Margen pro Kundensegment und ein klarer Blick darauf, welche Accounts still und heimlich die P&L belasten.
Upcoming
Enterprise-grade – standardmäßig
Read-only-Zugriff, auditierte Kontrollen und die Zertifizierungen, nach denen Procurement-Teams fragen.
SOC 2/3
GDPR
ISO 27001
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Kennen Sie Ihre echten AI-Cost-to-Serve, bevor Sie bepreisen, verkaufen oder skalieren.
Schnell wachsende Unternehmen laufen auf Attribute
Frequently asked
questions
Warum kann mir mein bestehendes FinOps-Tool keine AI-Kosten nach Kunde oder Feature zeigen?
Die meisten FinOps-Tools stützen sich auf Billing-Exports und Tags. AI-Infrastruktur, LLM Gateways, geteilte GPU-Cluster und Inferenz-Endpunkte bieten keine Angriffsfläche fürs Tagging. Auf der Billing-Ebene sieht jeder Call gleich aus. Ohne Runtime-Sicht auf den Traffic selbst lässt sich nicht trennen, welcher Kunde oder Workload welchen Request ausgelöst hat.
Wie ordnet Attribute™ AI-Kosten zu?
Attribute™ deployt einen leichtgewichtigen eBPF-Sensor, der Netzwerk-Traffic zur Laufzeit ausliest. Er erkennt, welcher Workload welchen Inferenz-Call abgesetzt hat und welcher Kunde oder welches Feature ihn ausgelöst hat – und mappt die Kosten entsprechend zurück. Funktioniert mit managed und self-hosted LLM Gateways – über OpenAI, Anthropic, Bedrock, Azure OpenAI und Google Vertex AI hinweg.
Was ist der Unterschied zwischen Human- und Non-Human-AI-Traffic – und warum ist das wichtig?
Human-Traffic kommt von echten Nutzern, die mit Ihrem Produkt interagieren. Non-Human-Traffic kommt von Automatisierungsplattformen, AI-Agenten, Bots und Integrationen, die im Hintergrund API-Calls absetzen. Ohne beides voneinander zu trennen, lassen sich AI-Tiers nicht sauber bepreisen, Nutzung nicht prognostizieren und eine außer Kontrolle geratene Automatisierung nicht abfangen, bevor sie Ihre Margen trifft. Attribute™ identifiziert beides zur Laufzeit – ganz ohne separate API-Keys.
Woran erkenne ich, welche AI-Features profitabel sind?
Profitabilität pro AI-Feature setzt voraus, die echten Betriebskosten zu kennen – Tokens, Compute, GPU-Stunden und die Datenbanken dahinter – gemappt auf den Umsatz oder Wert, der daraus entsteht. Attribute™ macht die vollständige AI-Workload-TCO pro Feature auf Basis des Runtime-Verbrauchs sichtbar. So bekommen Pricing- und Produktteams die Daten, um diese Entscheidungen mit echten Zahlen statt Schätzungen zu treffen.
Funktioniert Attribute™ mit LLM Gateways wie LiteLLM?
Ja. Der eBPF-Sensor von Attribute™ liest den Traffic in Ihr LLM Gateway hinein und aus ihm heraus und führt jeden Inferenz-Call zurück auf den Workload, das Produkt oder den Kunden, der ihn ausgelöst hat – unabhängig davon, ob das Gateway managed oder self-hosted ist. Damit ist der häufigste blinde Fleck bei AI-Kosten gelöst: Das Gateway zeigt die Gesamtausgaben, verschweigt aber, wer sie verursacht hat.
Wie lange dauert es, bis ich nach dem Deployment AI-Kostenzuordnungen sehe?
Die meisten Kunden sehen zugeordnete AI-Kostendaten noch am selben Tag. Das Deployment besteht aus einer 15-minütigen Sensor-Installation – die Attribution startet, sobald der Sensor Traffic beobachtet.
Nahtlos integriert in Ihren gesamten Tech-Stack
Funktioniert nativ mit Ihren Cloud-Providern, Datenplattformen, DevOps- und SecOps-Tools. Custom-Integrationen auf Anfrage verfügbar.
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