Attribuisca l'AI senza
Tracci ogni token AI fino al cliente, alla feature e all'agente che lo ha generato
La spesa AI è una scatola nera. Gli LLM Gateway mostrano i totali dei token, ma non le dicono chi li ha bruciati. Attribute™ traccia ogni token, inferenza e training run fino al team, al prodotto e al cliente che li ha generati. Il vero TCO dell'AI, su tutti i provider.
ogni token, allocato.
Insight sul consumo AI
- Monitori il consumo di token a livello applicativo.
- Allocazione dei costi AI basata sull'utilizzo, ripartita per cliente.
- TCO completo: token, compute, GPU e database.
vedere oltre il gateway
I gateway non dovrebbero nascondere i costi
La maggior parte dei team fa passare l'AI attraverso i gateway. Il problema è che ogni strumento di billing vede il gateway come consumatore finale.
Il sensore eBPF di Attribute™ osserva il traffico in ingresso e in uscita dal gateway, tracciando ogni chiamata di inferenza fino al workload, al prodotto e al cliente che l'hanno innescata.
Non serve alcuna strumentazione. Funziona con gateway managed e self-hosted, su OpenAI, Azure OpenAI, Bedrock e Anthropic.
Scopra come le aziende moderne diventano più solide con Attribute™
Ecco Island, la piattaforma AI enterprise
Visibilità reale del costo per cliente, senza tagging
distingua gli umani dagli agenti
Costi AI: umani vs. non umani
Le piattaforme di automazione effettuano chiamate API ai suoi prodotti 24 ore su 24, spesso sotto la stessa fatturazione degli utenti umani.
Attribute™ separa a runtime il traffico umano da quello non umano: così vede con precisione quanto le costano agenti AI, bot e integrazioni rispetto agli utenti reali.
- Dimensioni le risorse in base a come consumano davvero umani e agenti AI.
- Individui gli agenti che fanno lievitare i costi dell'infrastruttura.
- Definisca i tier di pricing sulla base di pattern di consumo reali.
- Intercetti gli agenti fuori controllo prima che erodano i margini.
il margine parte dall'attribuzione
Monitori l'uso dell'AI cliente per cliente
Il costo dell'AI è dinamico e legato all'utilizzo. Senza contesto, è impossibile progettare il pricing, prevedere i margini o scalare in modo responsabile. Attribute lega la spesa AI al consumo effettivo, così ogni decisione di pricing e di scaling si basa su dati d'uso reali.
- Consumo di token AI letto nel contesto del cliente.
- Visibilità dei costi AI per singola feature lungo l'architettura di prodotto.
- Impatto sui margini misurato per ogni capability AI, non solo per modello.
- Rilevamento tempestivo dei consumi fuori controllo, prima che colpiscano il P&L.
L'attribuzione AI in azione
Come funziona, nel concreto?
Gli altri strumenti FinOps leggono i suoi export di billing. Cloud Intelligence™ legge i dati a runtime e mappa i costi sul workload che li ha generati. Attribuisca all'istante la spesa AI a clienti, workloads e team.
cosa ottiene
Attribute™ vede ciò che i suoi strumenti si perdono
Gli LLM gateway, i cluster GPU condivisi e gli agenti AI non hanno tag. Non li avranno mai. Noi leggiamo direttamente il traffico di rete a runtime, riconoscendo quale modello è stato invocato, da quale workload e per conto di quale cliente o agente.
Token in, token out
Token di input, output e cached, dettagliati per singola richiesta.
Alloca il costo AI per feature
Scopra quali feature di prodotto trainano la spesa LLM.
Costo per agente
Misuri quanto costa far girare ogni singolo agente AI.
Anomalie AI. In tempo reale.
Intercetti i picchi di token imprevisti prima che intacchino i margini.
Uso dell'AI per cliente, umano vs. non umano
Separi la spesa umana da quella degli agenti e conosca il costo reale per servire ogni cliente.
Dai segnali alle azioni
Sospenda le key o cambi modello quando l'utilizzo supera le policy.
Pronto a scalare l'AI senza perdere margine?
Conosca il vero cost-to-serve dell'AI prima di stabilirne il prezzo, venderla o scalarla.
inclusi nella piattaforma. non in fattura.
Chi sono i Forward Deployed Engineers?
La spesa AI corre veloce e si nasconde bene. La fattura la vede. Ma non vede quale modello, team o feature l'abbia generata. I Forward Deployed Engineers colmano questo divario.
Personalizzano Attribute™ nel suo ambiente e integrano l'attribuzione nei suoi workflow.
Conoscono la sua architettura, i suoi vincoli e i suoi obiettivi. Trasformano i dati d'uso grezzi in decisioni concrete su cui agire.
visibilità
AI allocata
modifiche al codice
Guardi on-demand
Le registrazioni dei nostri webinar più recenti. Basta una sola registrazione per sbloccare l'intera libreria.
Un cliente non lo si può taggare. I tag tracciano l'infrastruttura, ma i clienti la attraversano: servizi condivisi, chiamate AI, database, rete. Questo gap fa sì che la maggior parte dei team fissi i prezzi e riporti i margini basandosi su ipotesi, non su dati.
Questa sessione mostra come costruire un vero cost-to-serve per account, per tier e per feature, osservando direttamente il traffico a runtime. Il risultato è un COGS su cui finance e go-to-market lavorano insieme, margini per tier di cliente e una visione chiara di quali account, in silenzio, prosciugano il P&L.
Upcoming
Enterprise-grade di default
Accesso in sola lettura, controlli sottoposti ad audit e le certificazioni richieste dai team di Procurement.
SOC 2/3
GDPR
ISO 27001
Pronto a scalare l'AI senza perdere margine?
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disponibile su
Attribute sui Cloud Marketplace
Attraverso i Marketplace, i clienti beneficiano di un onboarding più rapido, di minori overhead di Procurement e della possibilità di allineare la spesa Attribute™ al proprio PPA AWS esistente, nel pieno rispetto delle linee guida aggiornate dei marketplace.
Frequently asked
questions
Perché il mio attuale strumento FinOps non riesce a mostrarmi i costi AI per cliente o per feature?
La maggior parte degli strumenti FinOps si basa su export di billing e tag. L'infrastruttura AI, gli LLM gateway, i cluster GPU condivisi e gli endpoint di inferenza non offrono alcuna superficie di tagging. A livello di billing ogni chiamata appare identica. Senza visibilità a runtime sul traffico stesso, non c'è modo di distinguere quale cliente o workload abbia innescato ciascuna richiesta.
Come attribuisce Attribute™ i costi AI?
Attribute™ distribuisce un sensore eBPF leggero che legge il traffico di rete a runtime. Identifica quale workload ha effettuato ciascuna chiamata di inferenza, quale cliente o feature l'ha innescata e mappa il costo di conseguenza. Funziona con LLM gateway managed e self-hosted su OpenAI, Anthropic, Bedrock, Azure OpenAI e Google Vertex AI.
Qual è la differenza tra traffico AI umano e non umano, e perché conta?
Il traffico umano proviene da utenti reali che interagiscono con il suo prodotto. Il traffico non umano proviene da piattaforme di automazione, agenti AI, bot e integrazioni che effettuano chiamate API in background. Senza separarli, non può prezzare i tier AI in modo accurato, prevedere l'utilizzo o intercettare un'automazione fuori controllo prima che intacchi i margini. Attribute™ li identifica entrambi a runtime, senza richiedere API key separate.
Come faccio a sapere quali feature AI sono redditizie?
La redditività per feature AI richiede di conoscerne il costo reale — token, compute, ore GPU e i database sottostanti — mappato al ricavo o al valore che genera. Attribute™ fa emergere il TCO completo del workload AI per feature, sulla base del consumo a runtime, dando ai team di pricing e prodotto i dati per decidere con numeri reali invece che con stime.
Attribute™ funziona con LLM gateway come LiteLLM?
Sì. Il sensore eBPF di Attribute™ legge il traffico in ingresso e in uscita dal suo LLM gateway, tracciando ogni chiamata di inferenza fino al workload, prodotto o cliente che l'ha innescata, a prescindere dal fatto che il gateway sia managed o self-hosted. Risolve il blind spot più comune sui costi AI: il gateway mostra la spesa totale, ma nasconde chi l'ha generata.
Quanto tempo serve per vedere l'attribuzione dei costi AI dopo aver messo in campo Attribute?
La maggior parte dei clienti vede i dati di costo AI attribuiti nella stessa giornata. Il deployment richiede un'installazione del sensore da 15 minuti; l'attribuzione parte non appena il sensore osserva il traffico.
Integrato con l'intero suo tech-stack
Funziona nativamente con i suoi cloud provider, le piattaforme dati e gli strumenti DevOps e SecOps. Integrazioni personalizzate disponibili su richiesta.
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