KI zuordnen – ganz ohne
Jeder KI-Token zurückverfolgt bis zu Kunde, Feature und Agent
KI-Ausgaben sind eine Blackbox. LLM-Gateways zeigen Token-Summen, verraten aber nicht, wer sie verbraucht hat. Attribute™ verfolgt jeden Token, jede Inferenz und jeden Trainingslauf zurück zum Team, Produkt und Kunden, das oder der ihn ausgelöst hat. Echte KI-TCO – über alle Provider hinweg.
jeder Token, zugeordnet.
Einblicke in den KI-Verbrauch
- Token-Verbrauch auf Anwendungsebene nachvollziehen.
- Nutzungsbasierte Zuordnung der KI-Kosten pro Kunde.
- Vollständige TCO: Tokens, Compute, GPUs und Datenbanken.
hinter das Gateway blicken
Gateways sollten Ihre Kosten nicht verschleiern
Die meisten Teams leiten KI-Traffic über Gateways. Das Problem: Für jedes Billing-Tool ist das Gateway der Verbraucher.
Der eBPF-Sensor von Attribute™ erfasst den Traffic in beide Richtungen des Gateways und verfolgt jeden Inference-Aufruf zurück zum Workload, Produkt und Kunden, der ihn ausgelöst hat.
Ganz ohne Instrumentierung. Funktioniert mit managed und selbst gehosteten Gateways – über OpenAI, Azure OpenAI, Bedrock und Anthropic hinweg.
So werden moderne Unternehmen mit Attribute™ gesünder
Das ist Island – die Enterprise-KI-Plattform
Echte Kostentransparenz pro Kunde – ganz ohne Tagging
Menschen von Agents trennen
KI-Kosten: Mensch vs. Maschine
Automatisierungsplattformen rufen Ihre Produkte rund um die Uhr per API auf – oft unter derselben Abrechnung wie Ihre menschlichen Nutzer.
Attribute™ trennt menschlichen Traffic zur Laufzeit von nicht-menschlichem Traffic. So sehen Sie genau, was KI-Agents, Bots und Integrationen im Vergleich zu echten Nutzern kosten.
- Skalieren Sie basierend darauf, wie Menschen und KI-Agents tatsächlich konsumieren.
- Identifizieren Sie die Agents, die Ihre Infrastrukturkosten treiben.
- Preisstufen anhand realer Nutzungsmuster gestalten.
- Außer Kontrolle geratene Agents stoppen, bevor sie Ihre Marge belasten.
Marge beginnt mit Attribution
KI-Nutzung pro Kunde nachverfolgen
KI-Kosten sind dynamisch und verbrauchsabhängig. Ohne Kontext lassen sich weder Preise gestalten noch Margen prognostizieren oder verantwortungsvoll skalieren. Attribute verknüpft KI-Ausgaben mit dem tatsächlichen Verbrauch – so basiert jede Preis- und Skalierungsentscheidung auf echten Nutzungsdaten.
- KI-Token-Verbrauch im Kundenkontext sichtbar gemacht.
- Kostentransparenz pro Feature über Ihre gesamte Produktarchitektur.
- Margenwirkung gemessen pro KI-Capability – nicht nur pro Modell.
- Frühzeitige Erkennung ausufernder Nutzung, bevor sie die GuV trifft.
KI-Attribution in Aktion
Und wie funktioniert das?
Andere FinOps-Tools lesen Ihre Billing-Exports. Cloud Intelligence™ liest Laufzeitdaten und ordnet Kosten dem Workload zu, der sie verursacht hat. So lassen sich KI-Ausgaben sofort Kunden, Workloads und Teams zuordnen.
das bekommen Sie
Attribute™ sieht, was Ihren Tools entgeht
LLM-Gateways, geteilte GPU-Cluster und KI-Agents haben keine Tags. Und werden auch nie welche haben. Stattdessen lesen wir den Netzwerk-Traffic direkt zur Laufzeit und erkennen, welches Modell aufgerufen wurde, von welchem Workload und ausgelöst durch welchen Kunden oder Agent.
Token rein, Token raus
Input-, Output- und Cached-Tokens pro Request aufgeschlüsselt.
KI-Kosten pro Feature zuordnen
Sehen Sie, welche Produkt-Features die LLM-Ausgaben treiben.
Kosten pro Agent
Messen Sie, was der Betrieb jedes KI-Agents kostet.
KI-Anomalien. In Echtzeit.
Unerwartete Token-Spitzen erkennen, bevor sie die Marge treffen.
KI-Nutzung pro Kunde – Mensch vs. Maschine
Trennen Sie menschliche Ausgaben von Agent-Traffic und wissen Sie genau, was jeder Kunde tatsächlich kostet.
Signale → Aktionen
Keys pausieren oder Modelle wechseln, wenn die Nutzung Richtlinien überschreitet.
Bereit, KI zu skalieren – ohne Margenverlust?
Kennen Sie Ihre echten KI-Kosten pro Kunde, bevor Sie bepreisen, verkaufen oder skalieren.
gehören zur Plattform. Nicht auf die Rechnung.
Was sind Forward Deployed Engineers?
KI-Ausgaben bewegen sich schnell und verstecken sich gut. Sie sehen die Rechnung. Aber nicht, welches Modell, Team oder Feature sie verursacht hat. Forward Deployed Engineers schließen diese Lücke.
Sie passen Attribute™ an Ihre Umgebung an und verankern die Attribution direkt in Ihren Workflows.
Sie kennen Ihre Architektur, Ihre Rahmenbedingungen und Ihre Ziele. Aus rohen Nutzungsdaten machen sie Entscheidungen, mit denen Sie tatsächlich arbeiten können.
Transparenz
KI zugeordnet
Code-Änderungen
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Kunden lassen sich nicht taggen. Tags erfassen Infrastruktur, aber Kunden bewegen sich quer durch sie hindurch – über Shared Services, KI-Aufrufe, Datenbanken und Netzwerk. Diese Lücke führt dazu, dass die meisten Teams Preise und Margen auf Annahmen statt auf Daten stützen.
Diese Session zeigt, wie sich echte Cost-to-Serve pro Account, pro Tier und pro Feature aufbauen lassen – durch direkte Beobachtung des Laufzeit-Traffics. Das Ergebnis: COGS, mit denen Finance und Go-to-Market gemeinsam arbeiten, Margen pro Kunden-Tier und ein klarer Blick darauf, welche Accounts stillschweigend die GuV belasten.
Upcoming
Enterprise-tauglich ab Werk
Read-only-Zugriff, auditierte Kontrollen und die Zertifizierungen, nach denen Procurement-Teams fragen.
SOC 2/3
GDPR
ISO 27001
Bereit, KI zu skalieren – ohne Margenverlust?
Kennen Sie Ihre echten KI-Kosten pro Kunde, bevor Sie bepreisen, verkaufen oder skalieren.
Schnell wachsende Unternehmen setzen auf Attribute
verfügbar auf
Attribute auf Cloud Marketplaces
Über die Marketplaces profitieren Kunden von schnellerem Onboarding, weniger Procurement-Aufwand und der Möglichkeit, Attribute™-Ausgaben mit ihrem bestehenden AWS PPA in Einklang zu bringen – vollständig konform mit den aktuellen Marketplace-Richtlinien.
Frequently asked
questions
Warum zeigt mein bisheriges FinOps-Tool keine KI-Kosten pro Kunde oder Feature?
Die meisten FinOps-Tools stützen sich auf Billing-Exporte und Tags. KI-Infrastruktur, LLM-Gateways, geteilte GPU-Cluster und Inference-Endpoints bieten keine Angriffsfläche für Tags. Auf der Billing-Ebene sieht jeder Call gleich aus. Ohne Laufzeit-Einblick in den Traffic selbst lässt sich nicht auseinanderhalten, welcher Kunde oder Workload welchen Request ausgelöst hat.
Wie ordnet Attribute™ KI-Kosten zu?
Attribute™ setzt einen leichtgewichtigen eBPF-Sensor ein, der Netzwerk-Traffic zur Laufzeit ausliest. Er erkennt, welcher Workload welchen Inference-Call abgesetzt hat, welcher Kunde oder welches Feature ihn ausgelöst hat, und ordnet die Kosten entsprechend zu. Funktioniert mit managed und selbst gehosteten LLM-Gateways über OpenAI, Anthropic, Bedrock, Azure OpenAI und Google Vertex AI hinweg.
Was ist der Unterschied zwischen menschlichem und nicht-menschlichem KI-Traffic – und warum ist das wichtig?
Menschlicher Traffic kommt von echten Nutzern, die mit Ihrem Produkt interagieren. Nicht-menschlicher Traffic kommt von Automatisierungsplattformen, KI-Agents, Bots und Integrationen, die im Hintergrund API-Calls absetzen. Ohne diese Trennung können Sie KI-Tiers nicht sauber bepreisen, die Nutzung nicht seriös prognostizieren und außer Kontrolle geratene Automatisierungen nicht stoppen, bevor sie Ihre Marge belasten. Attribute™ erkennt beides zur Laufzeit – ohne separate API-Keys.
Wie erkenne ich, welche KI-Features profitabel sind?
Profitabilität pro KI-Feature erfordert das Wissen um die tatsächlichen Betriebskosten – Tokens, Compute, GPU-Stunden und die dahinterliegenden Datenbanken – im Verhältnis zum Umsatz oder Wert, den das Feature generiert. Attribute™ liefert die vollständige KI-Workload-TCO pro Feature auf Basis des Laufzeit-Verbrauchs. So können Pricing- und Produktteams solche Entscheidungen mit echten Zahlen treffen, nicht mit Schätzungen.
Funktioniert Attribute™ mit LLM-Gateways wie LiteLLM?
Ja. Der eBPF-Sensor von Attribute™ liest den Traffic in beide Richtungen Ihres LLM-Gateways und verfolgt jeden Inference-Call zurück zum Workload, Produkt oder Kunden, der ihn ausgelöst hat – egal ob managed oder selbst gehostet. Das löst den häufigsten KI-Kosten-Blindspot: Das Gateway zeigt die Gesamtausgaben, verrät aber nicht, wer sie verursacht hat.
Wie lange dauert es nach dem Deployment, bis Attribute die KI-Kostenzuordnung liefert?
Die meisten Kunden sehen zugeordnete KI-Kostendaten noch am selben Tag. Das Deployment erfordert eine 15-minütige Sensor-Installation – die Attribution beginnt, sobald der Sensor Traffic beobachtet.
Integriert mit Ihrem gesamten Tech-Stack
Funktioniert nativ mit Ihren Cloud-Providern, Datenplattformen sowie DevOps- und SecOps-Tools. Individuelle Integrationen auf Anfrage.
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