AI 成本可視化與控制手冊：從隱形到可執行（且可負擔）_AI 成本

AI 的使用成本在今年悄悄爬升，讓許多以工程團隊為主導的公司措手不及。它看起來不像典型的雲成本增長方式：來自 Bedrock 的幾筆“神秘”賬單、Azure Cognitive Services 的一筆大額收費，再加上幾項 Vertex AI 服務 —— 總和突然變得讓人不太舒服。

如果你是一個快速迭代的小型或中型團隊，你沒有時間去精通每一家雲廠商的計費細節。你真正需要的只有兩件事：

  1. 清楚瞭解是誰在用哪些模型、在哪兒用、為什麼用。
  2. 建立緊緻但輕量的護欄，讓成本保持可控，同時不拖慢交付速度。

這篇文章就是一份簡明的行動手冊，幫你同時做到這兩點。


為什麼 AI 成本讓人感覺“不透明”（尤其在多雲環境中）

AI 成本之所以格外“難以看清”，主要源於以下三種模式：

1. 不同封裝方式導致的 Token 計費混亂

同樣的 Prompt，在不同平台會以完全不同的計費方式出現：

  • 在 AWS 中以 Marketplace 的 “units” 出現
  • 在 Azure 中是 Token Bundles
  • 在 GCP 中則是 “按調用 + 按字符數” 的組合計費

結果就是：沒有辦法做成本對比。

2. 默認歸因（Attribution）能力薄弱

大多數 LLM 調用如果你不主動傳參，是不會帶上團隊、服務或用户標識的。
因此：

  • CUR（成本使用報告）和賬單隻會告訴你“用了什麼”
  • 卻不會告訴你“為什麼 / 誰用的”

3. 商業模式混雜，難以統一理解

常見的計費方式會並存於同一個組織裏：

  • 席位位制（如 Copilot、Chat Enterprise）
  • 預付額度（如 Snowflake、Databricks 的 AI Credits）
  • 按量計費的 API（LLM 推理、Embedding、Reranker）

有些是預付，有些是按需，全都混在同一張賬單上。

最終結果：總成本在增長，但可解釋性卻很低。
而你永遠無法控制那些你看不清的東西。


Step 1：把一切標準化為 Token

在開始優化之前，先統一計量單位。選擇 token 作為唯一度量標準，並將所有云廠商的 AI 使用量都轉換為 token。

當所有內容都統一到 token 之後，趨勢立刻變得清晰可見：

  • 各模型的 每百萬 token 成本（以及隨時間的變化）
  • 不同環境的 token 分佈（生產 vs. 沙盒）
  • 按團隊 / 功能劃分的 token 佔比


Step 2：在源頭綁定身份信息

如果一次調用無法關聯到團隊、服務、環境，以及（在合適場景下）用户，那麼它就是一筆“幽靈成本”。
解決方式是 在最邊緣的調用處添加元數據：

  • OpenAI：
    使用 Project 表示具體服務或功能；若你控制客户端，通過代理傳遞用户上下文。
  • AWS Bedrock：
    優先使用 Inference Profiles 而不是直接調用模型 ARN，並在 Profile 上添加團隊、服務、環境等標籤。
    （Profiles 在客户端裏可與模型 ID 互換，並且能承載標籤。）
  • GCP Vertex AI：
    在 endpoints 或 batch jobs 上使用 labels（包括 team、service、env、model）。
  • Azure AI（Cognitive Services / Azure OpenAI）：
    為 Azure 資源添加標籤；按團隊/服務統一部署名稱；若你使用代理或 Function App，可在其中向下遊傳遞用户上下文。
  • Gateways / Proxies：
    若你運行自己的 AI 網關，請在每次調用中注入相同的標識鍵，並將它們與 token 數量一起記錄。


Step 3: 構建統一 AI 成本視圖

創建一個統一的 AI 成本視圖，應包含以下內容：

  • 按模型（已歸一化）的花費與 Token 使用量
  • 按團隊 / 功能的 Token 與成本 Top 列表
  • 環境拆分（生產 vs. 非生產）
  • 席位成本 vs. API 成本：例如開發者工具（如 Copilot）與實際運行時調用
  • 趨勢線：7 / 30 / 90 天，便於發現增長斜率變化

這不是為了畫好看的圖，而是為了在 一頁內回答三個關鍵問題：

  1. 什麼增長了？
  2. 誰導致它增長？
  3. 我們可以調哪一個“成本控制旋鈕”？


Step 4: 將可見性轉化為責任制

從可見性走向責任制：先 Showback，再 Chargeback。

一開始先做 showback：
每月向各團隊發送其 Token 用量、成本、以及“每百萬 Tokens 成本”的報告。
當數據穩定、團隊信任指標之後，再對可變 API 使用量實行 chargeback（按需計費）。

兩條簡單而有效的規則：

  1. 按環境設置預算
  • 非生產環境（non-prod）→ 固定的月度上限
  • 生產環境（prod） → 設置閾值 + 告警機制
  1. 成本隨使用歸屬
  • 各團隊為自己消耗的 Tokens 買單
  • 他們也能從自己的優化中直接獲得節省


小團隊指南

你不需要 20 人的平台團隊，也能控制 AI 費用。下面這四條措施，投入小但價值大。

1. 預算上限和提醒（按團隊/環境）

  • 沙箱和筆記本：設硬性預算上限，超了就不能用。
  • 生產環境：設軟性閾值，達到 50% / 80% / 100% 月度預算時，通過 Slack 提醒。
  • 每日增量提醒：比如當天比昨天多花 30%，及時發現異常。
  • 檢測：預算和異常檢測可以跨多個雲服務商，並按標籤（團隊/服務/環境）彙總。

2. 邊緣策略（低成本、好執行）

  • 客户端或網關強制要求打標籤（團隊/服務/環境），沒有標籤的請求直接拒絕。
  • 默認緩存可重複使用的 Prompt，生產環境禁止禁用緩存，除非在白名單裏。
  • 模型選擇：默認用“夠用”的模型，特殊情況可以升級。
  • 上下文窗口限制：Token 數有上限，必須得到明確批准才能加大。
  • 這些都是在網關、SDK 或中間件就能輕鬆實現的小檢查。

3. 沙箱安全措施

  • 實驗用 API Key 設置過期時間（TTL）。
  • 空閒的 GPU 和筆記本自動關機。
  • 非生產環境的臨時堆棧，每晚自動清理。
  • 這些操作能省下真金白銀，而且不會影響生產。

4. CI/CD 中的成本門控（不僅僅是性能檢查）

阻止以下操作：

  • 高流量路徑上取消緩存
  • 超過策略規定的默認上下文窗口
  • 未打標籤或未批准就使用高級模型
  • 工程師可以 override，但必須填寫理由，確保是有意識的選擇


90 天計劃

1. 第 1–30 天：讓成本可見

  • 統一計量單位：把 AWS、Azure、GCP 的消耗統一成 Token。
  • 添加標籤：團隊/服務/環境（通過配置文件、標籤或網關）。
  • 建立成本儀表盤：搭建一個 AI 成本看板，開始每月展示（Showback）。


2. 第 31–60 天：讓成本可操作

  • 設定預算：按團隊區分生產/非生產環境，開啓異常提醒。
  • 執行策略：客户端或網關強制打標籤並啓用緩存。
  • 追蹤成本：按模型計算每 100 萬 Token 成本，選擇一個默認“夠用”的模型。


3. 第 61–90 天：讓成本可持續

  • 沙箱安全措施：TTL 過期、空閒資源自動關機。
  • CI/CD 成本門控：緩存、上下文窗口和模型變更都加成本檢查。
  • 優化使用方式：把可變 API 調用改為內部計費（Chargeback），如果能降低阻力，保留集中管理的座位。


“好”的標準

  • ≥95% 的 AI 費用可以歸因到具體的團隊/服務/環境
  • 異常 Token 或成本峯值在 24 小時內被發現
  • ≥80% 的生產流量可使用緩存，並且緩存命中率持續上升
  • 每 100 萬 Token 成本在保證用户體驗的前提下呈下降趨勢
  • 沙箱消耗佔總 Token 的 <15%（或呈下降趨勢）
  • 月末賬單無驚喜（實際成本與預算偏差在 ±10% 以內）

如果能達到這些指標，你就從“賬單迷霧”走向了“可管理的成本效益型系統”。