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
一位兼具 FinOps 思維的 CPO，正在讓創新與成本效率保持平衡 人工智能正在重塑產品構建方式，但它也帶來了新的成本複雜性 —— 即便是經驗豐富的雲團隊也可能被它打得措手不及。 炫酷的 AI 功能”必須和“雲預算”保持溝通。 從 FinOps 視角拆解四類快速演進的 AI 架構： LLM Workflows（大模型工作流） R
當 OpenAI 剛推出 API 時，定價模式非常簡單 只有一個按量付費（pay-as-you-go）模型——無論是什麼工作負載，你都只需要按 token 計費。 隨着需求爆發、場景多樣化，這種模式逐漸變得“過於粗糙”。 並不是所有請求都有同樣的緊急程度、規模或業務價值： 有些需要毫秒級、可預測的響應； 有些則完全可以
如果你在沒有聚合層的情況下使用多個 LLM，就像在同時管理好幾個不同的雲平台——能用，但賬單往往會讓人吃驚。 大多數團隊並不是主動選擇多模型架構，而是逐步累積出來的：一個模型負責推理，一個負責總結，再加一個用於客服微調。 半年之後，AI 技術棧就變成了充滿不同計費方式和 token 規則的 API 迷宮。 AI API 聚合能解決這個問題。
