Atribua IA sem
Rastreie cada token de IA até o cliente, a feature e o agente por trás dele
O gasto com IA é uma caixa-preta. Os LLM Gateways mostram o total de tokens, mas não dizem quem os queimou. O Attribute™ rastreia cada token, inferência e rodada de treinamento até o time, o produto e o cliente que os geraram. TCO real de IA, em todos os provedores.
cada token, alocado.
Insights de consumo de IA
- Acompanhe o consumo de tokens no nível da aplicação.
- Alocação de custos de IA por uso, detalhada por cliente.
- TCO completo: tokens, computação, GPUs e bancos de dados.
enxergue além do gateway
Gateways não deveriam esconder seus custos
A maioria dos times roteia IA por gateways. O problema: para toda ferramenta de billing, o consumidor é o gateway.
O sensor eBPF do Attribute™ observa o tráfego que entra e sai do gateway, rastreando cada chamada de inferência até o workload, o produto e o cliente que a disparou.
Sem instrumentação. Funciona com gateways gerenciados e self-hosted, em OpenAI, Azure OpenAI, Bedrock e Anthropic.
Veja como empresas modernas ficam mais saudáveis com o Attribute™
Conheça a Island — a plataforma de IA corporativa
Visibilidade real de custo por cliente, sem depender de tags
separe os humanos dos agentes
Custo de IA: humanos vs. não humanos
Plataformas de automação fazem chamadas de API para seus produtos 24 horas por dia, muitas vezes no mesmo billing dos seus usuários humanos.
O Attribute™ separa o tráfego humano do não humano em tempo de execução, para você ver exatamente quanto agentes de IA, bots e integrações estão custando em comparação com usuários reais.
- Escale conforme humanos e agentes de IA realmente consomem.
- Identifique os agentes que puxam seus custos de infraestrutura.
- Defina faixas de preço com base em padrões reais de consumo.
- Detecte agentes descontrolados antes que eles corroam sua margem.
a margem começa na atribuição
Acompanhe o uso de IA por cliente
O custo de IA é dinâmico e baseado em uso. Sem contexto, é impossível desenhar preços, projetar margens ou escalar com responsabilidade. O Attribute liga o gasto com IA ao consumo, para que cada decisão de precificação e escala seja embasada em dados reais de uso.
- Consumo de tokens de IA visto no contexto do cliente.
- Visibilidade de custo de IA por feature em toda a arquitetura do produto.
- Impacto na margem medido por capacidade de IA, não só por modelo.
- Detecção antecipada de consumo descontrolado antes que ele bata no P&L.
Atribuição de IA na prática
Então, como funciona?
Outras ferramentas de FinOps leem seus exports de billing. O Cloud Intelligence™ lê dados de runtime e mapeia os custos até o workload que os gerou. Atribua o gasto com IA a clientes, workloads e times na hora.
o que você ganha
O Attribute™ enxerga o que suas ferramentas deixam passar
LLM gateways, clusters de GPU compartilhados e agentes de IA não têm tags. E nunca vão ter. Em vez disso, lemos o tráfego de rede em tempo de execução, identificando qual modelo foi chamado, por qual workload, disparado por qual cliente ou agente.
Token que entra, token que sai
Tokens de entrada, saída e cache detalhados por requisição.
Aloque o custo de IA por feature
Veja quais features do produto puxam o gasto com LLM.
Custo por agente
Meça quanto custa manter cada agente de IA rodando.
Anomalias de IA. Em tempo real.
Pegue picos inesperados de tokens antes que eles cheguem à margem.
Uso de IA por cliente, humano vs. não humano
Separe o gasto humano do de agentes e saiba quanto cada cliente realmente custa para atender.
Sinais → ações
Pause chaves ou troque modelos quando o uso ultrapassar sua política.
Pronto para escalar IA sem perder margem?
Descubra seu cost-to-serve real de IA antes de precificar, vender ou escalar.
vêm com a plataforma. não com a fatura.
O que são Forward Deployed Engineers?
O gasto com IA se move rápido e se esconde bem. Você vê a conta. Não vê qual modelo, time ou feature a gerou. Os Forward Deployed Engineers fecham essa lacuna.
Eles customizam o Attribute™ no seu ambiente e conectam a atribuição aos seus workflows.
Conhecem sua arquitetura, suas restrições e seus objetivos. Transformam dados brutos de uso em decisões que você consegue colocar em prática.
de visibilidade
da IA alocada
de mudança no código
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Não dá para colocar tag em um cliente. Tags rastreiam infraestrutura, mas clientes passam por ela — cruzando serviços compartilhados, chamadas de IA, bancos de dados e rede. Essa lacuna faz com que a maioria dos times precifique e reporte margens em cima de suposições, e não de dados.
Esta sessão mostra como construir o cost-to-serve real por conta, por tier e por feature observando o tráfego de runtime diretamente. O resultado é um COGS que finanças e go-to-market usam em conjunto, margens por tier de cliente e uma visão clara de quais contas silenciosamente drenam o P&L.
Upcoming
Nível enterprise, por padrão
Acesso somente leitura, controles auditados e as certificações que os times de Procurement pedem.
SOC 2/3
GDPR
ISO 27001
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disponível em
Attribute nos Cloud Marketplaces
Pelos Marketplaces, os clientes ganham onboarding mais rápido, menos burocracia de Procurement e a possibilidade de alinhar o gasto com o Attribute™ ao PPA da AWS já existente, em total conformidade com as diretrizes atualizadas dos marketplaces.
Frequently asked
questions
Por que minha ferramenta atual de FinOps não mostra os custos de IA por cliente ou por feature?
A maioria das ferramentas de FinOps depende de exports de billing e de tags. Infraestrutura de IA, LLM gateways, clusters de GPU compartilhados e endpoints de inferência não têm superfície para tagging. Na camada de billing, toda chamada parece igual. Sem visibilidade em runtime do próprio tráfego, não tem como separar qual cliente ou workload disparou cada requisição.
Como o Attribute™ faz a atribuição dos custos de IA?
O Attribute™ instala um sensor eBPF leve, que lê o tráfego de rede em tempo de execução. Ele identifica qual workload fez cada chamada de inferência, qual cliente ou feature a disparou, e mapeia o custo de volta. Funciona com LLM gateways gerenciados e self-hosted em OpenAI, Anthropic, Bedrock, Azure OpenAI e Google Vertex AI.
Qual a diferença entre tráfego de IA humano e não humano, e por que isso importa?
O tráfego humano vem de usuários reais interagindo com o seu produto. O tráfego não humano vem de plataformas de automação, agentes de IA, bots e integrações fazendo chamadas de API em segundo plano. Sem separar os dois, você não consegue precificar tiers de IA com precisão, projetar o uso nem pegar uma automação descontrolada antes que ela impacte as margens. O Attribute™ identifica os dois em tempo de execução, sem precisar de chaves de API separadas.
Como sei quais features de IA são lucrativas?
A lucratividade por feature de IA exige saber o custo real de operá-la — tokens, computação, horas de GPU e os bancos de dados por trás — cruzado com a receita ou o valor que ela gera. O Attribute™ mostra o TCO completo do workload de IA por feature com base no consumo em runtime, dando aos times de precificação e produto os dados para tomar essas decisões com números reais, não estimativas.
O Attribute™ funciona com LLM gateways como o LiteLLM?
Sim. O sensor eBPF do Attribute™ lê o tráfego que entra e sai do seu LLM gateway, rastreando cada chamada de inferência até o workload, produto ou cliente que a disparou — não importa se o gateway é gerenciado ou self-hosted. Isso resolve o ponto cego mais comum de custo de IA: o gateway mostra o gasto total, mas esconde quem o causou.
Em quanto tempo consigo ver a atribuição de custos de IA depois de implantar o Attribute?
A maioria dos clientes vê dados de custo de IA já atribuídos no mesmo dia. A implantação exige uma instalação do sensor que leva 15 minutos, e a atribuição começa assim que o sensor observa o tráfego.
Integrado a toda a sua stack
Funciona nativamente com seus provedores de nuvem, plataformas de dados e ferramentas de DevOps e SecOps. Integrações customizadas estão disponíveis sob demanda.
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