CloudKeeper 推出面向 AI 的全栈 FinOps,帮助企业更轻松追踪 AI / LLM 成本
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CloudKeeper 宣布推出 Full Stack FinOps for AI 平台,帮助企业在一個統一的儀表板中追蹤與 AI 相關的支出,涵蓋模型、許可證、token、GPU 基礎設施以及多雲環境,並支持 MCP 的接入。
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紐約,10月29日 / PRNewswire / -- AI 與雲端成本優化合作夥伴 CloudKeeper 今日宣佈推出 Full Stack FinOps for AI,該平台旨在幫助企業追蹤跨模型、應用、軟體許可證和雲端基礎設施的 AI 相關支出。

隨著企業在不同職能中採用 AI,其支出可能分散在多個模型供應商、應用程式、團隊和基礎設施環境中。當使用情況和支出分別記錄在不同的系統中時,理解這些部署的總成本就會變得相當具有挑戰性。

Full Stack FinOps for AI 透過統一儀表板將這些成本要素整合在一起,提供對 AI 支出關鍵領域的視覺化,包括:

  • AI 推理和模型成本:追踪 AI 模型、提供商、工作负载和应用的支出。
  • AI 授權成本:查看軟件授權、供應商、團隊及相關支出。
  • AI 基礎設施成本:了解與 AI 工作負載相關的雲基礎設施成本。
  • Token 使用分析:監控不同 AI 模型的 token 消耗和支出模式。
  • GPU 成本與利用率分析:查閱 GPU 的使用情況、基礎設施成本,以及潛在的閒置情況。
  • 多雲儀表板:整合 AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud 上的成本與使用數據。

該平台還支持模型上下文協議(MCP),使企業能夠連接自己的大語言模型(LLM),並在現有的AI工作流程中獲得AI成本洞察與建議。

CloudKeeper 首席执行官 Deepak Mittal 表示:「企業需要清楚地了解自身的 AI 支出,才能對如何採用和擴展 AI 做出更確信的決策。藉助於 Full Stack FinOps for AI,我們希望能夠幫助他們將所有成本洞察整合到一個視圖中,理解支出情況,並就 AI 投資做出更明智的決策。」

CloudKeeper 首席產品與技術官 Sanjeev Mittal 表示:「AI / LLM 的成本並不僅僅包括模型和 token 的使用。支撐 AI 工作負載的軟件許可證、GPU 以及雲基礎設施也會貢獻於總體成本。通過將這些要素整合在一起,該平台幫助團隊在整體環境中審視他們的 AI 支出。MCP 的支持也讓他們能夠在現有的 AI 環境中獲得成本洞察。」

企業可免費試用30天體驗該平台。

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關於 CloudKeeper

CloudKeeper 是一家以結果為導向的 AI 和雲端成本優化合作夥伴,結合 FinOps 的專業能力、自有技術及實際執行,幫助企業提升雲端和 AI 環境中的成本效率。憑借超過15年的雲端成本優化經驗,CloudKeeper 已幫助400多家全球公司在 AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud 上將雲端和 AI 支出平均降低20%。其按結果付費模式可在無需前期成本或長期承諾的情況下持續帶來節省。

聯絡方式:

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首席增長與營銷官
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+1 (346) 497-7363
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