Gebaut für den KI-Hochlauf
Sichtbarkeit auf Token-Ebene, Zuordnung auf Business-Ebene
KI-Rechnungen verraten nicht, wer was genutzt hat. Provider-Dashboards enden beim API-Key. GenAI Intelligence verknüpft jeden Input- und Output-Token mit dem Modell, das ihn verarbeitet hat, dem Team, das ihn ausgelöst hat, und dem Produkt, das dafür zahlt.
Das ist drin
Vom Token bis zur Rechnung – lückenlos zugeordnet
Genau die Bausteine, die FinOps-Teams brauchen, sobald KI-Ausgaben ins Gewicht fallen.
Token rein, Token raus
Input-, Output- und Cached-Tokens pro Request aufgeschlüsselt.
Kosten nach Modell
GPT-4o, Claude, Gemini und Llama direkt nebeneinander vergleichen.
Jeden Key zuordnen
API-Keys auf Teams, Produkte oder Kunden mappen.
Geteilte Kosten verteilen
Plattformweite KI-Kosten nach Ihren eigenen Regeln umlegen.
Anomalie-Erkennung
Token-Spitzen und entgleiste Prompts in Echtzeit aufspüren.
Vom Signal zur Aktion
Keys pausieren oder Modelle wechseln, sobald Richtlinien überschritten werden.
Durchgängige Kostenkontrolle für KI
Alle Funktionen, um KI verantwortungsvoll zu betreiben
Vom ersten API-Key bis zum unternehmensweiten Rollout deckt GenAI Intelligence den gesamten Lebenszyklus ab.
Provider-Anbindungen
Read-only API-Key oder Ingestion der Billing-Datei. Nutzungsdaten fließen innerhalb von Minuten in Cloud Intelligence – ohne Agents, ohne Pipelines.
Token-Accounting
Input-, Output- und Cached-Tokens pro Request. Aggregiert nach Modell, Key, User oder beliebiger eigener Dimension.
Provider-übergreifende Vereinheitlichung
Ein Schema für OpenAI, Anthropic, Google, Bedrock, Azure OpenAI, Cohere, Mistral und mehr.
Kostenanalyse auf Modellebene
Kosten pro Modell, pro Workload, pro Request. Right-Sizing-Potenziale aufdecken – wie sonst nur bei klassischer Compute.
Allocations
Allocations auf Basis von API-Key, Modell, User, Prompt-Metadaten oder eigenen Tags. KI separat ausweisen oder integrieren.
Verteilung gemeinsamer Kosten
Eval-Pipelines, Embeddings und interne Copilots fix, anteilig oder mit eigener Logik auf Teams aufteilen.
Budgets und Alerts
Schwellenwerte pro Team, Produkt oder Modell. Benachrichtigungen direkt an Slack, E-Mail oder PagerDuty.
Anomalie-Erkennung
ML-gestützte Erkennung ungewöhnlichen Token-Verbrauchs und ausufernder Prompt-Längen. Wiederholte Hinweise, wenn die Ausgaben weiter steigen.
Insights
Kuratierte Empfehlungen, um Modelle per Right-Sizing zu optimieren, ungenutzte Keys abzuschalten und zu großzügige Berechtigungen zurückzunehmen.
CloudFlow-Automatisierung
Aus Signalen werden Aktionen. Key pausieren oder auf ein günstigeres Modell wechseln – ganz ohne manuellen Eingriff.
Showback und Chargeback
KI-Kosten via DataHub auf Umsatz, Kunden oder Features umlegen. Dieselbe Engine wie für Ihre Cloud-Kosten.
Unit Economics für KI
Kosten pro Inferenz, pro User, pro Feature. Sehen Sie, wie sich die KI-Ökonomie mit dem Wachstum Ihres Produkts entwickelt.
In Ihren gesamten Tech-Stack integriert
Funktioniert nativ mit Ihren Cloud-Providern, Datenplattformen sowie DevOps- und SecOps-Tools. Individuelle Integrationen auf Anfrage.
Entdecken
Sichtbarkeit über Modelle und Provider
der KI-Ausgaben zugeordnet
Tabellen oder Pivot-Auswertungen
Enterprise-Niveau ab Werk
Read-only-Zugriff, geprüfte Kontrollen und alle Zertifizierungen, die Procurement-Teams einfordern.
SOC 2/3
GDPR
ISO 27001
Schluss mit dem Rätselraten über KI-Kosten
Jeder Token. Jedes Modell. Jedes Team.
Frequently asked
questions
Wie verbindet sich GenAI Intelligence mit unseren KI-Providern?
Über Read-only-API-Keys oder Ingestion der Billing-Datei. Ohne Agents, ohne Pipelines, ohne Code-Änderungen. Token-Nutzung und Kosten fließen innerhalb weniger Minuten in Cloud Intelligence.
Welche Provider werden unterstützt?
OpenAI, Anthropic, Google Gemini, AWS Bedrock, Azure OpenAI, Cohere, Mistral, Databricks und Snowflake Cortex – weitere kommen regelmäßig hinzu.
Lassen sich gemeinsam genutzte KI-Kosten wie Eval-Pipelines oder interne Copilots zuordnen?
Ja. Plattformweite Kosten lassen sich nach festen Regeln, anteilig nach Nutzung oder mit eigener Logik auf Teams verteilen.
Ersetzt das unser bestehendes Cloud-Kosten-Tooling?
Nein. KI-Ausgaben fügen sich nahtlos in dieselben Allocations, Budgets und Chargeback-Flows ein, die Sie in DoiT Cloud Intelligence bereits für AWS, GCP und Azure nutzen.
Wie schnell erkennt die Anomalie-Erkennung einen ausufernden Prompt?
Token-Spitzen und überlange Prompts werden nahezu in Echtzeit gemeldet – mit wiederholten Hinweisen, sollten die Ausgaben weiter steigen.