Attribuisca l'AI senza
Risalga da ogni token AI 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™ riconduce ogni token, inferenza e run di training al team, al prodotto e al cliente che lo ha generato. Il vero TCO dell'AI, su ogni provider.
ogni token, allocato.
AI Consumption Insights
- Allocazione dei costi AI basata sull'utilizzo, con dettaglio per cliente.
- TCO completo: token, compute, GPU e database.
vada oltre il gateway
Il gateway non deve nascondere i suoi costi
La maggior parte dei team instrada il traffico AI attraverso un gateway. Il problema è che ogni strumento di billing vede il gateway come il consumatore finale.
Il sensore eBPF di Attribute™ osserva il traffico in ingresso e in uscita dal gateway e riconduce ogni chiamata di inferenza al workload, al prodotto e al cliente che l'ha generata.
Senza alcuna strumentazione. Funziona con gateway gestiti e self-hosted, su OpenAI, Azure OpenAI, Bedrock e Anthropic.
Scopra come le aziende moderne migliorano la propria salute con Attribute™
Ecco Island, la piattaforma AI enterprise
Ottenere la vera visibilità sul cost-per-customer, senza tag
distingua gli umani dagli agenti
Costo AI: umani vs. non-umani
Attribute™ separa a runtime il traffico umano da quello non-umano: veda esattamente quanto le costano agenti AI, bot e integrazioni rispetto agli utenti in carne e ossa.
- Scali in base a come consumano davvero umani e agenti AI.
- Individui gli agenti che stanno facendo lievitare i costi dell'infrastruttura.
- Costruisca fasce di prezzo sui pattern di consumo reali.
- Intercetti gli agenti fuori controllo prima che intacchino i margini.
il margine parte dall'attribuzione
Monitori l'utilizzo AI per cliente
- Consumo di token AI contestualizzato per cliente.
- Visibilità sul costo AI per singola feature, lungo l'architettura del suo prodotto.
- Impatto sui margini misurato per ogni capability AI, non solo per modello.
- Rilevamento precoce dei consumi fuori controllo, prima che colpiscano il conto economico.
Vuole scalare l'AI senza erodere i margini?
Conosca il vero cost-to-serve dell'AI prima di stabilirne il prezzo, venderla o scalarla.
cosa ottiene
Attribute™ vede ciò che i suoi strumenti non colgono
Gli LLM gateway, i cluster GPU condivisi e gli agenti AI non hanno tag. E non li avranno mai. Per questo leggiamo direttamente il traffico di rete a runtime, identificando quale modello è stato chiamato, da quale workload e su iniziativa di quale cliente o agente.
Token in ingresso, token in uscita
Token di input, output e cached, dettagliati per singola richiesta.
Alloca il costo AI per feature
Veda quali feature di prodotto trainano la spesa LLM.
Costo per agente
Misuri quanto costa far girare ogni agente AI.
Anomalie AI. In tempo reale.
Intercetti i picchi imprevisti di token prima che intacchino i margini.
Utilizzo AI per cliente, umano vs. non-umano
Distingua la spesa umana da quella degli agenti e scopra quanto le costa davvero servire ciascun cliente.
Dai segnali alle azioni
Sospenda le key o cambi modello quando l'utilizzo supera le policy.
inclusi nella piattaforma. non nella fattura.
Chi sono i Forward Deployed Engineers?
La spesa AI corre veloce e sa nascondersi. Lei vede il conto. Non vede quale modello, team o feature l'ha generato. I Forward Deployed Engineers colmano questa distanza.
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 grezzi di utilizzo in decisioni concrete.
visibilità
AI allocata
modifiche al codice
Guardi on-demand
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Un cliente non si può etichettare con un tag. I tag tracciano l'infrastruttura, ma i clienti la attraversano: passano per servizi condivisi, chiamate AI, database e rete. Questa lacuna fa sì che la maggior parte dei team costruisca prezzi e reportistica sui margini a partire da ipotesi, non da dati.
Questa sessione mostra come costruire il 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 possono lavorare insieme, margini per tier di clientela e una visione chiara di quali account stanno silenziosamente prosciugando il conto economico.
Upcoming
Enterprise-grade di default
Accesso in sola lettura, controlli sottoposti ad audit e le certificazioni che i team Procurement richiedono.
SOC 2/3
GDPR
ISO 27001
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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 sui tag. L'infrastruttura AI — LLM gateway, cluster GPU condivisi, endpoint di inferenza — non offre superfici su cui applicare tag. A livello di billing, ogni chiamata sembra uguale. Senza visibilità a runtime sul traffico stesso, non c'è modo di distinguere quale cliente o workload ha generato ciascuna richiesta.
Come attribuisce i costi AI Attribute™?
Attribute™ installa 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 riconduce il costo di conseguenza. Funziona con LLM gateway gestiti 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 definire con precisione i prezzi dei tier AI, prevedere l'utilizzo o intercettare un'automazione fuori controllo prima che intacchi i margini. Attribute™ identifica entrambi a runtime, senza richiedere API key separate.
Come faccio a sapere quali feature AI sono profittevoli?
Per valutare la profittabilità di una feature AI serve conoscerne il vero costo di esecuzione — token, compute, ore GPU e i database sottostanti — mappato sui ricavi o sul valore che genera. Attribute™ mostra il TCO completo dei workloads AI per feature basandosi sul consumo a runtime: pricing e product team hanno finalmente i numeri veri con cui decidere, invece delle 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 e riconduce ogni chiamata di inferenza al workload, al prodotto o al cliente che l'ha innescata, indipendentemente dal fatto che il gateway sia gestito o self-hosted. Così si risolve il blind spot più comune nei costi AI: il gateway mostra la spesa totale ma nasconde chi l'ha causata.
Quanto ci vuole per vedere l'attribuzione dei costi AI dopo il deploy di Attribute?
La maggior parte dei clienti vede i dati di attribuzione dei costi AI nella stessa giornata. Il deploy richiede un'installazione del sensore di 15 minuti e 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 i tool di DevOps e SecOps. Integrazioni custom disponibili su richiesta.
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