Attribuez l'IA sans
Reliez chaque token d'IA au client, à la fonctionnalité et à l'agent qui l'a consommé
Les dépenses d'IA sont une boîte noire. Les LLM Gateways affichent les totaux de tokens, mais sans dire qui les a consommés. Attribute™ retrace chaque token, chaque inférence et chaque run d'entraînement jusqu'à l'équipe, au produit et au client qui en sont à l'origine. Le vrai TCO de l'IA, tous fournisseurs confondus.
chaque token, alloué.
Visibilité sur la consommation d'IA
- Allocation des coûts d'IA par client, sur la base de l'usage réel.
- TCO complet : tokens, compute, GPU et bases de données.
voir au-delà du gateway
Vos gateways ne devraient pas masquer vos coûts
La plupart des équipes routent l'IA via des gateways. Le problème : tous les outils de facturation voient le gateway comme le consommateur.
Le capteur eBPF d'Attribute™ observe le trafic entrant et sortant du gateway, et retrace chaque appel d'inférence jusqu'au workload, au produit et au client qui l'a déclenché.
Aucune instrumentation requise. Compatible avec les gateways managés et auto-hébergés, sur OpenAI, Azure OpenAI, Bedrock et Anthropic.
Comment les entreprises modernes gagnent en santé opérationnelle avec Attribute™
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Une visibilité réelle sur le coût par client, sans tagging
distinguer les humains des agents
Coût d'IA : humain vs. non-humain
Attribute™ distingue le trafic humain du trafic non-humain à l'exécution : vous voyez exactement ce que vous coûtent les agents d'IA, les bots et les intégrations, par rapport aux vrais utilisateurs.
- Adaptez votre scaling à la consommation réelle des humains et des agents d'IA.
- Identifiez les agents qui font grimper vos coûts d'infrastructure.
- Fixez vos paliers tarifaires selon les schémas d'usage réels.
- Détectez les agents incontrôlables avant qu'ils ne rongent vos marges.
la marge commence par l'attribution
Suivez l'usage de l'IA par client
- Consommation de tokens IA replacée dans le contexte client.
- Visibilité du coût d'IA par fonctionnalité, sur toute votre architecture produit.
- Impact sur la marge mesuré par capacité d'IA, pas seulement par modèle.
- Détection précoce des consommations qui dérapent, avant qu'elles n'atteignent le P&L.
Prêt à scaler l'IA sans sacrifier vos marges ?
Connaissez votre vrai cost-to-serve IA avant de le tarifer, de le vendre ou de le scaler.
ce que vous obtenez
Attribute™ voit ce que vos outils ne voient pas
Les LLM gateways, les clusters GPU partagés et les agents d'IA n'ont pas de tags. Ils n'en auront jamais. À la place, nous lisons directement le trafic réseau à l'exécution, et nous identifions quel modèle a été appelé, par quel workload, déclenché par quel client ou quel agent.
Tokens entrants, tokens sortants
Tokens d'entrée, de sortie et en cache, détaillés par requête.
Allouer le coût d'IA par fonctionnalité
Repérez les fonctionnalités produit qui font grimper les dépenses de LLM.
Coût par agent
Mesurez ce que coûte l'exécution de chaque agent d'IA.
Anomalies d'IA. En temps réel.
Détectez les pics de tokens inattendus avant qu'ils n'entament vos marges.
Usage IA par client, humain vs. non-humain
Séparez les dépenses humaines de celles des agents et sachez ce que chaque client coûte réellement à servir.
Des signaux aux actions
Mettez en pause des clés ou changez de modèle dès que l'usage dépasse une règle définie.
inclus avec la plateforme. pas avec la facture.
Qui sont les Forward Deployed Engineers ?
Les dépenses d'IA vont vite et se cachent bien. Vous voyez la facture. Vous ne voyez pas quel modèle, quelle équipe ou quelle fonctionnalité l'a fait grimper. Les Forward Deployed Engineers comblent ce vide.
Ils adaptent Attribute™ à votre environnement et intègrent l'attribution à vos workflows.
Ils connaissent votre architecture, vos contraintes et vos objectifs. Ils transforment les données brutes d'usage en décisions actionnables.
de visibilité
d'IA allouée
modification de code
À visionner en replay
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Un client, ça ne se tague pas. Les tags suivent l'infrastructure, mais les clients la traversent, à travers des services partagés, des appels d'IA, des bases de données et le réseau. Résultat : la plupart des équipes pricent et reportent leurs marges sur des hypothèses plutôt que sur des données.
Cette session détaille comment construire un vrai cost-to-serve par compte, par palier et par fonctionnalité en observant directement le trafic à l'exécution. À la clé : un COGS sur lequel la finance et le go-to-market s'appuient ensemble, des marges par palier client et une vision claire des comptes qui grèvent discrètement le P&L.
Upcoming
Niveau entreprise par défaut
Accès en lecture seule, contrôles audités et les certifications que les équipes Procurement exigent.
SOC 2/3
GDPR
ISO 27001
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Des entreprises en forte croissance tournent sur Attribute
Frequently asked
questions
Pourquoi mon outil FinOps actuel ne me montre-t-il pas les coûts d'IA par client ou par fonctionnalité ?
La plupart des outils FinOps reposent sur les exports de facturation et les tags. L'infrastructure d'IA — LLM gateways, clusters GPU partagés, endpoints d'inférence — n'offre aucune surface de tagging. Au niveau de la facturation, tous les appels se ressemblent. Sans visibilité à l'exécution sur le trafic lui-même, impossible de dire quel client ou quel workload a déclenché chaque requête.
Comment Attribute™ attribue-t-il les coûts d'IA ?
Attribute™ déploie un capteur eBPF léger qui lit le trafic réseau à l'exécution. Il identifie quel workload a émis chaque appel d'inférence, quel client ou quelle fonctionnalité l'a déclenché, et rattache le coût en conséquence. Compatible avec les LLM gateways managés et auto-hébergés sur OpenAI, Anthropic, Bedrock, Azure OpenAI et Google Vertex AI.
Quelle est la différence entre trafic IA humain et non-humain, et pourquoi est-ce important ?
Le trafic humain vient de vrais utilisateurs qui interagissent avec votre produit. Le trafic non-humain vient des plateformes d'automatisation, des agents d'IA, des bots et des intégrations qui appellent vos API en arrière-plan. Sans les séparer, impossible de pricer correctement vos paliers d'IA, de prévoir l'usage ou de détecter une automatisation qui dérape avant qu'elle n'entame vos marges. Attribute™ identifie les deux à l'exécution, sans exiger de clés API séparées.
Comment savoir quelles fonctionnalités d'IA sont rentables ?
La rentabilité par fonctionnalité d'IA suppose d'en connaître le vrai coût d'exécution — tokens, compute, heures GPU et bases de données associées — rapporté au revenu ou à la valeur qu'elle génère. Attribute™ expose le TCO complet du workload d'IA par fonctionnalité, sur la base de la consommation à l'exécution, et donne aux équipes pricing et produit les données pour trancher avec de vrais chiffres au lieu d'estimations.
Attribute™ fonctionne-t-il avec des LLM gateways comme LiteLLM ?
Oui. Le capteur eBPF d'Attribute™ lit le trafic entrant et sortant de votre LLM gateway et retrace chaque appel d'inférence jusqu'au workload, au produit ou au client qui l'a déclenché, que le gateway soit managé ou auto-hébergé. Cela résout le principal angle mort des coûts d'IA : le gateway affiche la dépense totale mais masque son origine.
Combien de temps faut-il pour voir l'attribution des coûts d'IA après le déploiement d'Attribute ?
La plupart des clients voient les données de coûts d'IA attribuées dans la journée. Le déploiement se fait en 15 minutes d'installation du capteur ; l'attribution démarre dès que le capteur observe du trafic.
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