多くのFinOpsツールは請求書エクスポートとタグに依存しています。ところが、AIインフラ、LLMゲートウェイ、共有GPUクラスター、推論エンドポイントには、タグ付けできる面がありません。課金レイヤーから見ると、どの呼び出しも同じに見えてしまいます。トラフィックそのものをランタイムで可視化しない限り、どの顧客やworkloadが各リクエストをトリガーしたのかを切り分ける手段はありません。

Attribute™は軽量なeBPFセンサーをデプロイし、ランタイムでネットワークトラフィックを読み取ります。どのworkloadが各推論呼び出しを行い、どの顧客や機能がそれをトリガーしたのかを特定し、コストを対応する対象へマッピングします。マネージド型・セルフホスト型のLLMゲートウェイに対応し、OpenAI、Anthropic、Bedrock、Azure OpenAI、Google Vertex AIを横断して動作します。

人間のトラフィックは、実際のユーザーがプロダクトを操作することで生まれます。非人間のトラフィックは、自動化プラットフォーム、AIエージェント、ボット、インテグレーションがバックグラウンドでAPIを叩くことで生まれます。両者を分けない限り、AIのティア価格設計、使用量予測、暴走した自動化を利益率に響く前にキャッチする、といった判断を正確に行うことはできません。Attribute™は別のAPIキーを用意することなく、ランタイムで両者を識別します。

AI機能ごとの収益性を判断するには、実行にかかる真のコスト — トークン、コンピュート、GPU時間、背後のデータベース — を、その機能が生み出す収益や価値にひも付ける必要があります。Attribute™はランタイムの消費実態に基づいて機能別のAI workload TCOを可視化し、価格・プロダクトチームが推測ではなく実データで判断できるようにします。

はい。Attribute™のeBPFセンサーは、LLMゲートウェイの入出力トラフィックを読み取り、ゲートウェイがマネージド型かセルフホスト型かを問わず、各推論呼び出しをそれをトリガーしたworkload、プロダクト、顧客まで遡って追跡します。これにより、最もよくあるAIコストの盲点 — 「ゲートウェイは総支出は見せるが、原因は隠す」 — が解消されます。

ほとんどのお客様は、当日中に配賦されたAIコストデータを確認しています。デプロイは15分のセンサーインストールで完了し、センサーがトラフィックを捉え始めた瞬間からアトリビューションが動き出します。