GenAI FinOps vs Cloud FinOps

MofCloud
FinOps
05 Jun, 2025

生成式 AI（GenAI）正席卷行业，采用率持续攀升，成本不断增加。云 FinOps 的许多原则可应用于 GenAI，但 GenAI 系统的独特特性带来了新的挑战。本文比较云 FinOps 与 GenAI FinOps 的相似之处与差异点，助力企业优化成本管理。

GenAI FinOps 与 Cloud FinOps 的相似之处

乍一看，GenAI FinOps 与 Cloud FinOps 有许多相似之处。这两个领域都源自一个核心需求：高效管理按需计费的资源。因此，对于已经成熟实践 Cloud FinOps 的组织来说，迁移到 GenAI 的成本管理工作具备天然的延续性。

按需计费模型（Consumption-Based Pricing）

与云服务类似，GenAI 平台通常采用按量计费的模式（如处理的 token 数）。因此，两者都面临诸如用量预测、成本可视性、费用归属机制以及防止费用失控的治理问题。

就像未被释放的云实例会持续产生费用，一个无限制运行的 AI Agent 也可能导致 token 费用激增——这凸显了精细化管理资源使用的通用原则。

预留容量与承诺折扣（Provisioned Capacity & Commitment-Based Discounts）

类似于云服务中的预留实例（Reserved Instances）或节省计划（Savings Plans），一些 GenAI 服务商也会基于使用承诺提供更低的单位价格（例如每 token 单价），还有些则将预留容量更多与性能保障挂钩。

两者都涉及熟悉的权衡：为了节省成本做出前期承诺，还是保留更大灵活性。这需要组织拥有良好的承诺管理能力、精准的预测系统，以及利用量级优惠策略的经验。

模型选择 ≈ 云 SKU 选择（Model Selection Parallels SKU Selection）

在 Cloud FinOps 中，为了优化性能与成本，选择合适的云实例类型（SKU）是关键。同样地，GenAI FinOps 也需要根据功能和成本效率选择合适的大模型。

你不会为简单任务调用 GPT-4o，就像你不会为静态页面部署高性能 GPU 实例一样。这个过程需要不断“调优”：测试更便宜的模型、权衡性能与成本，并根据实际使用场景选择最佳模型。

过度配置作为风控策略（Over-provisioning as a Mitigation Strategy）

两者都会通过过度配置来规避风险，比如云团队会部署跨可用区的冗余实例，

而 GenAI 团队则预留额外容量应对流量高峰。这就涉及在可靠性与成本之间找到平衡点：如何为峰值做容量规划、如何合理解释冗余的成本支出，以及如何在多云/多模型环境中构建高可用架构。

成本归属与标签机制（Tagging and Resource Attribution）

正如云资源需要打标签来划分成本与归属，GenAI 的 API 请求或模型调用也应设置标签，以便将成本精确归属到特定功能、产品线或团队。

自动化成本控制机制（Automation as a Cost Control Mechanism）

自动关闭闲置资源、设置 API token 限额等策略，已在 Cloud FinOps 实践中广泛应用，同样也适用于 GenAI 的成本管理。

异常管理与治理（Anomaly Management and Governance）

无论是 Cloud 还是 GenAI，快速识别异常消费和设置预算限制都至关重要。GenAI 的使用场景更具波动性，风险甚至更高。

虽然当前的成本异常检测工具是一个起点，但面对自动化 Agent 或高推理负载的工作流时，这些工具可能会过于敏感。治理策略方面，可以将实例数限制替换为请求次数限制，或以 API Key 数量为维度限制访问频率。

GenAI FinOps 与 Cloud FinOps 的核心差异

尽管 GenAI FinOps 与传统 Cloud FinOps 有诸多相似之处，但它也带来了许多后者难以独立应对的全新挑战。这些差异源自于生成式 AI 技术本身的特性，以及其快速演化的市场环境。

概率性决定了不可预测性

与资源使用相对固定、可预测的传统云计算不同，GenAI 模型具有明显的概率性特征：同一个 prompt（提示词）可能产生长度不同、内容不同的输出，进而导致费用波动。这种不确定性让成本预测变得更加复杂，即使你拥有完整的使用数据也不例外。

吞吐量限制（Throughput）

大多数 GenAI 服务都设置了严格的速率限制，如每分钟的 Token 数（TPM）或请求数（RPM）。

这对容量管理提出了新挑战：一个多步骤 AI Agent 可能需要将速率额度拆分使用；推理型模型每次调用消耗的 token 数也无法预测；而为应对高峰流量所预留的缓冲容量，常常是高成本的，并不像云计算那样可以随时弹性扩展，受限于底层硬件资源。

共享 vs 专属容量

GenAI 对容量配置的选择更加复杂，主要受性能需求驱动。共享容量模式（Shared Capacity）虽然支持按需付费、使用灵活，但可能存在延迟波动和资源争抢等问题。

相反，预留容量（Provisioned Capacity）则通过专属资源提供稳定性能和低延迟，但通常以复杂的计费单位出售，并伴随不同的速率、承诺期限、溢出策略（硬性限额或按量计费）和厂商特有的价格维度。

Token 价格的“模糊算法”

相较于云服务使用的明确计费单位（如 vCPU 小时、GB 月），GenAI 主要以 “Token” 为单位计费——但同一段文本在不同模型或 tokenizer 下，其 token 数量可能大相径庭。

成本还受上下文长度、语言区域、本地量化方案以及托管平台差异等隐性因素影响，造成价格预估困难。

对微小变化极度敏感

GenAI 系统极其敏感，小到一个逗号位置的改变，或者模型版本的替换，都可能引发响应行为、长度和成本的大幅波动。同时，托管模型通常会在厂商更新时发生行为改变，而这些更新可能毫无预警。因此，FinOps 必须更早介入产品开发流程，特别是在提示词工程（Prompt Engineering）等技术细节上进行成本管理。

GenAI 市场高度不稳定

GenAI 的迭代速度远超传统云市场：最新的模型可能在几个月内被淘汰，厂商策略频繁调整，能力突飞猛进，导致每一次成本效益评估都可能快速失效。这意味着 GenAI FinOps 需要具备更高的敏捷性和适应性，不能依赖静态规则或年度预算。

请求失败代价昂贵

在云计算中，大多数请求失败操作几乎不产生成本。而在 GenAI 中，请求失败意味着模型可能生成几千个 token 却毫无价值，调试一个 prompt 可能需要多轮调用，带来成百上千元的开销。这就需要全新的失败识别机制与成本控制策略。

供应商和价格结构高度多样化

同一个基础模型（如 Llama 3）可能由不同平台提供（如 Azure、AWS、Google Cloud 或独立厂商），但价格、地域、API 接入方式和合同条款可能完全不同。这种复杂程度甚至超过了传统云服务的定价体系，令采购和评估难度进一步增加。

可用性与容灾难题

传统云计算可以通过多区域部署实现平滑容灾，但 GenAI 的主流模型高度集中在几个厂商手中，一旦主服务中断，可能所有模型同时不可用。而切换到另一个服务商通常意味着需要更换模型、修改 prompt、调整调用架构，甚至重新评估性能和成本。

FinOps 前沿与未来路径

虽然 GenAI FinOps 建立在 Cloud FinOps 的基础之上，但它显然已经成为一个全新的 FinOps 领域，需要在实践框架、工具评估以及方法论应用上进行专门的考量。技术的概率性特征、对变化的极度敏感、市场的剧烈波动、复杂的定价结构以及独特的运行特性，共同构成了这个领域中前所未有的财务管理挑战。

更进一步，随着开源或广泛可用的 GenAI 模型逐渐普及，GenAI 应用的可移植性不断增强，而 token 成本在过去一年中下降超过 80%（截至 2024 年初），这使得入场门槛迅速降低，厂商竞争愈发激烈，但同时也带来了整体支出的增长。这一趋势为企业在快速变化的市场中选择最合适的供应商提供了更大灵活性，但也加重了战略决策的复杂性。

通过构建一套强健的 GenAI FinOps 实践体系，充分认识并应对上述挑战，同时继承 Cloud FinOps 中已验证的理念，企业可以在把握生成式 AI 强大能力的同时，保持成本控制与财务责任。这场旅程的起点，是认识到尽管部分 Cloud FinOps 能力可以复用，但 GenAI 需要从根本上重新构建其财务管理策略。