多くのFinOpsツールは、請求データのエクスポートとタグに依存しています。しかし、AIインフラ、LLMゲートウェイ、共有GPUクラスタ、推論エンドポイントには、タグを付ける仕組み自体がありません。請求レイヤーで見れば、すべての呼び出しは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できなければ、どの顧客・workloadが各リクエストを引き起こしたのかを切り分ける手立てはないのです。

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が各推論コールを行い、どの顧客や機能がそれをトリガーしたのかを特定して、コストを適切に紐づけます。マネージド型・セルフホスト型を問わず、OpenAI、Anthropic、Bedrock、Azure OpenAI、Google Vertex AIといったLLMゲートウェイに対応します。

人のトラフィックは、実ユーザーがプロダクトを操作することで発生します。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コールを行うことで発生します。両者を分離しなければ、AIティアの正確な価格設定も、利用予測も、暴走した自動化を利益率に響く前に捕捉することもできません。Attribute™は、APIキーを分けなくても、ランタイムで両者を識別します。

AI機能ごとの収益性を把握するには、それを動かすための真のコスト — トークン、コンピュート、GPU時間、背後のデータベース — を、生み出す収益や価値に紐づけて捉える必要があります。Attribute™はランタイムの消費実績に基づいて、機能ごとのAI workload TCOを可視化。価格・プロダクトチームは、推測ではなく実際の数値をもとに判断できるようになります。

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、マネージド型・セルフホスト型を問わず、各推論コールを、それを引き起こしたworkload、プロダクト、顧客まで遡って追跡します。これにより、最も一般的なAIコストの盲点 — ゲートウェイでは総支出は見えても、誰が引き起こしたかは見えない — が解消されます。

多くのお客様は、当日中にアトリビューション済みのAIコストデータを確認できます。デプロイは15分のセンサーインストールのみ。センサーがトラフィックを観測し始めた瞬間から、アトリビューションが始まります。