AI 成本管理：如何用 FinOps 控制大模型支出

MofCloud
FinOps
06 Jun, 2025

概览

各个行业、不同云成熟度的组织正在探索生成式人工智能（GenAI）服务，如大语言模型（LLM），以增强产品能力、提升员工效率，并为客户创造更大价值。

AI 为 FinOps 团队带来了新的挑战与机遇。其中一些挑战与采用任何新型云架构或应用模型时类似，也有一些是 AI 独有的。

和以往接触新技术一样，FinOps 团队需要学习新的术语与概念，与新的利益相关方展开协作，理解新的计费与折扣机制，从而实现成本优化。然而，AI 还带来了额外的复杂性，比如 GPU 实例的优化、特殊的数据引入需求，以及 AI 成本对更多跨职能团队带来的更广泛（且更快速）的影响。

本文旨在帮助 FinOps 团队扩展其实践，以应对基于文本的大语言模型（LLM）类 GenAI 系统所带来的成本与用量管理挑战。尽管其中部分见解也适用于更广泛的 AI/ML 系统，但本文的重点是 GenAI。

注：利用 AI 或 AI 工具来执行 FinOps 任务本身，也是一个重要且广阔的话题，但本文不做展开。

尽管 AI/ML 服务早已存在多年，但其部署在过去通常需要大量的专业知识和实施成本。近年来，随着云厂商和 AI 厂商的迅速进展，GenAI 服务的部署变得更加简单易用，推动了 GPU 硬件需求激增、可扩展云服务普及，以及对具备相关系统设计与运维能力的专业人才的需求增长。

这一易用性也让非传统团队（如产品、市场、销售与管理层）直接成为 AI 驱动的云支出的贡献者。与此同时，GPU 的稀缺性造成了基础设施市场的波动，多样的实现模式与计费结构也让 FinOps 的典型目标——如“理解使用情况与成本”和“量化业务价值”——变得更加复杂。

本文面向 FinOps 实践者，介绍 AI 的基础概念，并附有深入学习的参考资料。正如云计算领域中的许多新兴范式一样，AI 服务的采用充满机会，但也带来复杂性。AI 服务、价格模型、使用模式与架构的快速演进，需要以谨慎、渐进的方式去理解与适应。关键在于保持理性、积极应对变化，以信心与好奇心迎接这场转型——无需恐慌。

AI 服务的管理方式：哪些与云类似？

生成式 AI（GenAI）服务乍看之下似乎是一项全新技术，拥有全新的术语与概念。但对 FinOps 实践者来说，重要的是要意识到：它与其他云服务有很多相似之处，现有的 FinOps 实践也可以马上开始用于管理 GenAI 的成本与使用情况。

基础公式仍然成立

成本 = 单价 × 使用量。FinOps 实践者依然可以通过降低单价（Rate）或减少使用资源的数量（Quantity）来控制成本。
AI 服务出现在云账单中

云原生 AI 服务的费用会和其他云服务费用一起出现在云账单中。对于非云厂商的数据，或者 AI 专用观测系统的数据，你可能还需要额外的数据接入手段。
服务可打标签/标记

许多云服务仍支持打标签（Tagging）来做成本分摊。对于共享环境、训练成本或基于 API 的资源，可能需要稍作调整。
可享受承诺折扣（Commitment Discount）

许多 AI 服务组件也支持预留实例等承诺折扣，适用于你现有的费率管理流程。

AI 服务的管理方式：哪些与云不同？

当然，GenAI 服务确实也引入了不同于传统云成本管理的新挑战：

计费方式复杂多变

许多 AI 模型和服务的计费不一致，可能存在多个版本或变体，价格变动可能非常剧烈。
频繁出现新 SKU

云厂商经常发布新的服务 SKU，其中许多不支持原生打标签，需要借助工程工具进行打标，以便进行成本拆分和租户 TCO（总拥有成本）跟踪。
命名体系全然不同

AI 服务的名称和类型可能与你当前 FinOps 团队管理的其他服务大不相同。
Token 单位令人困惑

计量单位完全不同。比如，用户输入的 token 数量与实际传给 API 的压缩、语义重写后的 token 数可能差异很大，且后者才是计费的依据。关于这点可参考本白皮书中的使用追踪部分。
AI 基础设施稀缺且服务不稳定

基于 GPU 的 AI 服务常常面临资源紧缺、服务可用性不足的问题，需要使用合同层面、编排层面、采购层面的容量管理策略。这些问题在传统云服务中并不常见，但会显著影响基础设施的价格与可用性。
工程团队使用尚不成熟

AI 服务涉及多个动态层级，许多工程团队还缺乏系统性经验，难以持续优化成本效率。
TCO 计算方式完全不同

AI 用例的总拥有成本（TCO）与传统软件应用有本质区别，后者通常是固定成本、目标明确；而 AI 系统往往涉及持续训练，其质量维度也成为新的关键考量因素。例如，你可能会选择更便宜的小模型来满足最低质量需求，或者必须使用最先进的大模型来达到类人水平的效果。

AI 应用的基础架构

生成式 AI 的广泛使用催生了一整套由主流云服务商提供的技术栈，以支持多种使用场景。

GenAI 类别	GenAI 组件	Amazon Web Services	Google Cloud	Microsoft Azure
基础模型运行时	Runtime	Amazon Bedrock	Vertex AI	Azure OpenAI
	文本 / 聊天	Amazon Bedrock	PaLM	GPT
	代码生成	Amazon Q Amazon Bedrock	Codey	GPT
	图像生成	Amazon Bedrock	Imagen	DALL·E
	翻译	Amazon Bedrock	Chirp	None
模型目录	商用	Amazon SageMaker AI Amazon Bedrock Marketplace	Vertex AI Model Garden	Azure ML Foundation Models
	开源	Amazon SageMaker AI Amazon Bedrock Marketplace	Vertex AI Model Garden	Azure ML Hugging Face
向量数据库		Amazon Kendra Amazon OpenSearch Service Amazon RDS (pgvector)	Cloud SQL (pgvector)	Azure Cosmos DB、Azure Cache
模型部署与推理		Amazon SageMaker AI Amazon Bedrock	Vertex AI	Azure ML
微调		Amazon SageMaker AI Amazon Bedrock	Vertex AI	Azure OpenAI
低代码 / 无代码开发		AWS App Studio Amazon SageMaker AI Unified Studio	Gen App Builder	Power Apps
代码补全		Amazon Q Developer	Duet AI for Google Cloud	GitHub Copilot

就像其他技术栈一样，生成式 AI 服务也可以根据不同的使用场景组合多个组件来构建。从完全自管、自建硬件到云厂商或第三方提供的全托管 AI 服务，用户可根据需求灵活选择。

服务类型 & 成本管理

基础设施即服务（IaaS）

主要由公有云厂商提供核心基础设施服务，如 Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud、Microsoft Azure 和 Oracle Cloud。这些服务通常包括计算实例、存储、网络和可观测性工具。此外，像 Nvidia 这样的专业厂商则专注于支持 AI 工作负载的 GPU 计算资源。

成本管理：

核心成本来自于计算时间、存储使用量和数据传输。常见的定价模式包括按量计费、GPU 容量预留、通过云市场订阅套餐等。理解使用对应的计费机制，有助于避免意外费用并确保有效追踪。
AI 平台与托管服务

云厂商提供的托管服务可以显著简化运维复杂度，如 Amazon SageMaker 用于模型训练、Amazon Bedrock 面向 Gen AI、Azure Cognitive Services 提供 LLM 能力、Google Cloud 的 Vertex AI 适用于多种生成式 AI 场景。

成本管理：

托管服务的定价模型往往更复杂，通常基于 API 调用次数、数据处理量或训练时长等指标。这类服务虽然单价较高，但在时间和维护上的节省可抵消一部分成本。
第三方软件/模型提供商

包括提供专业 AI 工具、预训练模型或定制解决方案的独立厂商。

成本管理：

此类服务多采用授权许可、订阅制，或营收分成模式。建议根据整体拥有成本（TCO）和预期投资回报（ROI）进行评估，以确保符合业务目标。
基于 API 的服务

许多 AI 服务商采用按使用量计费模型，便于按照工作量进行成本拆分。随着 LLM 等先进 AI 技术的普及，定价越来越依赖如生成 token 数量、API 调用次数或处理时长等指标。

成本管理：

账单通常与具体使用单位（如 token 数、API 请求数）绑定。需要实时监控这些指标，以防预算超支并优化资源使用。由于 SKU 演进和底层定价动态变化，需加强追踪与分析。
混合云、多云、DePIN、本地服务器或 AI PC
尽管这些部署模型带来了独特的挑战与机会，但超出了本文范围，将在未来版本中探讨。

Gen AI 用户角色画像

FinOps 实践通常涉及多个角色，包括工程、财务、管理层和采购部门。而在 Gen AI 服务中，全公司范围内更多不同部门也可能成为实际使用者。理解这些用户画像，对于制定有针对性的成本管理策略尤为关键。

由于 AI 服务相对新颖、变化迅速，且部分角色可能从未与 FinOps 团队协作或承担过成本责任，因此 FinOps 团队需要投入更多支持。

以下是你在 Gen AI 系统中可能会遇到的一些用户角色：

数据科学家（Data Scientists）： 负责模型开发和微调，通常需要大量计算资源进行训练与评估。
数据工程师（Data Engineers）： 构建与维护数据管道，确保训练数据的质量与可用性。
软件工程师（包括自动化工程师、提示工程师）： 将 AI 能力集成进应用程序，构建与 API 协作的自动化流程。
商业分析师（Business Analysts）： 利用 AI 洞察驱动业务决策，设计数据结构，提供报表和分析结果。
DevOps 工程师： 管理基础设施，确保资源分配合理，系统性能稳定。
产品经理： 负责定义 AI 功能需求，监控其产品价值和性能。
管理层（Leadership）： 制定 AI 战略目标、批准预算并设定成功标准。
终端用户（End Users）： 通过办公软件、SaaS 平台或预测分析面板，使用 AI 生成的输出内容。

不同类型的定价模式

生成式 AI 系统可采用多种定价模式。其中有些类似于传统云服务的计费方式，有些则更接近 SaaS 模式。

模式范式	使用模型	成本模型	关键考量	示例
按需	根据需求动态分配资源	按使用量计费	为不可预测的 AI 工作负载提供灵活性；对于高 Token 生成量或 API 调用量的模型，需要严密监控成本；适合批量推理或临时训练任务	OpenAI GPT API Google Cloud AutoML AWS SageMaker 云厂商提供的 GPU 按需实例
保留实例 & 折扣	承诺长期使用	基于折扣价格	主要适用于 AI 模型训练或推理所需的 GPU 密集型资源；适合可预测的工作负载；需提前规划和负载分析，避免资源浪费；通常可节省成本	合同约定、RI/SP 保留 CUD 使用优先归属
预置容量	长期使用承诺	预付购买固定容量块	适用于对延迟敏感的应用，如实时推荐或 AI 聊天机器人；不支持流量动态扩缩容，若使用模式与预购资源不符，可能导致低利用率	OpenAI Scale Tier Azure OpenAI 的预置吞吐量单元（PTU）
Spot 实例 & 批处理定价	批量或突发性负载，测试 / 扩缩容；利用空闲资源	降低费率，但受资源可用性影响	适合容忍中断的任务，如模型再训练、数据集预处理；可大幅降低非关键任务成本；需可靠的调度机制	批处理突发式使用 OD/RI/Spot 混合部署
订阅制	固定访问权限	定期付费，通常按月或年计费	适用于使用稳定的平台或模型订阅服务；预算好规划，但若使用不足易导致浪费；通常包含高级功能	DataRobot Enterprise AI Hugging Face Model Hub Pro IBM Watson Discovery
分级定价	基于用量，按档次计费	根据使用量阶梯式计费	适合使用量增长的 AI 应用；需准确预测使用量以控制成本；大规模高频使用可享量大优惠	Google Dialogflow CX Amazon Polly Azure Text Analytics API
免费试用 & 限免模式	试用期或功能限制版；通常与其他计费模式组合使用	基础服务免费，高级功能或高用量需付费；试用期后可能收费	适合在早期评估或测试 AI 服务；试用期后若使用量增长，成本可能迅速上升；常有用量限制，不利于大规模验证	OpenAI GPT Playground Hugging Face 免费推理 API RunwayML Google Gemini Amazon Nova AWS Free Tier

衡量 AI 业务

尽管 AI 的潜力已被广泛认可，但许多企业仍在将其能力转化为具体业务收益方面面临挑战。许多 FinOps 成员以及云和 AI 服务商的反馈也反映了这一问题：大家对 AI 兴致勃勃，但却不确定如何评估其在实际中的有效性，以及如何证明持续投资的合理性。

随着 AI 从实验性探索迈向广泛应用，清晰展示其投资回报（ROI）变得至关重要。为帮助企业最大化利用这项技术，一个围绕六大战略重点的框架应运而生，旨在帮助管理者有效运用 AI，并量化其商业影响。

要真正捕捉 AI 所带来的业务价值，首先必须建立一套清晰的衡量与分析框架。这需要将 AI 项目与企业的整体目标保持一致，并优先投资在那些对以下六个关键价值支柱产生最大影响的能力上：成本效率、业务韧性、用户体验、生产力、可持续性以及业务增长。

要全面理解 AI 的投资回报（ROI），就必须跳出单纯“节省成本”的视角，扩展至更广泛的业务价值驱动因素与关键指标（KPI）。这些指标可能包括：通过增强业务韧性以提升服务质量与安全性；优化用户体验以推动客户满意度与营收增长；借助更快速的创新与产品上市速度提升团队生产力；通过更高效的资源使用推动可持续发展；最终通过提高获客、转化率以及新产品/服务的开发能力实现业务增长。

通过从这六大维度对 AI 的影响进行分析与衡量，企业将更全面、准确地理解 AI 的真正价值。

管理 AI 服务

要高效管理 AI 模型成本，必须根据每个应用的具体需求与限制进行细致评估。不能为了追求“高大上”而在所有任务中使用最复杂、最昂贵的模型——这往往适得其反，导致不必要的成本浪费。

正确的做法是：为每个具体的业务场景选择最合适的模型。在选择过程中，应考虑准确率要求、可用数据情况、计算资源限制，以及业务影响的紧迫性和重要性。

通过精准匹配模型与业务需求，企业既能优化 AI 投资的成本效益，又能达成预期目标，避免过度开支。

最终，你将获得一套关于成本与业务输出之间关系的“解构视图”，如下图所示：

想象你在建一座高塔

如果地基不牢固（也就是数据质量差），楼层（模型）自然不稳固；
如果楼层结构本身不强（模型设计不合理），你就无法向上再盖更多层；

同样的逻辑适用于 AI 系统：

如果数据基础差，AI 模型很难输出准确结果；
如果模型过于复杂，超出实际需要，就像为盖小屋却造了一座摩天楼，浪费严重；

最优解是找到“恰到好处”的平衡点：既不过小导致模型效果差，也不过大导致资源浪费。

AI 成本最佳实践

最佳实践: 入门与能力建设

1. 教育与培训

首先，要让团队熟悉 FinOps 和生成式 AI 的基本概念。可以借助前两篇介绍 AI 成本的基础文章以及“云上 AI 成本基础图示”作为学习资料。这些资源有助于建立对 AI 架构角色的整体理解，以及与其使用相关的云资源类型。
接下来逐步深入，讲解不同部署方式与成本模式所带来的具体成本行为。例如，了解训练像 GPT-4 这样的大型语言模型（LLM）所产生的成本非常关键。可以利用各大云服务商（AWS、Azure、Google Cloud）和行业领先者如 OpenAI 提供的培训资源。同时，FinOps Foundation 官网也提供了关于 AI 成本管理的完整指南。

2. 利益相关方参与与 Gen AI 治理模型建设

积极邀请关键利益相关者参与，包括数据科学家、机器学习工程师、IT 团队、采购、财务、产品经理、项目与变更管理人员、云架构师等。定期召开会议，讨论使用大模型 vs 小模型所带来的成本影响，以及潜在的优化机会。与各方保持持续沟通，有助于提高 AI 成本管理的意识与效率。

3. 工具与平台建设

投入资源引入可提供 AI 使用情况、质量与成本透明度的工具。可结合软件可观测性（Observability）的理念，使用厂商中立的工具或具体云平台的推荐工具：

云厂商工具：
- AWS：使用 Cost Explorer 查看 Bedrock 等托管 AI 服务的成本数据
- Google Cloud：使用其原生的成本管理工具
- Azure：访问 OpenAI 使用仪表盘，查看 GPT 模型的成本与使用情况
第三方工具：

可考虑 Langfuse、Langsmith 或 OTEL 等工具，用于更细致的分析与观测。

4. 建立成本基线

通过分析历史账单和使用报告，建立 AI 相关成本的初始基线。这有助于设定切实可行的成本优化目标。例如，按项目计算每月使用生成式模型的成本，了解当前起点。还应将 AI 工作负载的使用情况与实际业务成果挂钩进行量化。
需要区分不同类别的服务：

如基础文本 LLM 属于“通用服务”，成本基线较低；
而具备类人推理能力的模型则属于“高阶工程需求”，对应不同的成本标准。

5. 建立功能基线

除了成本外，也应明确你希望从 AI 系统中获得的基础功能目标。重点在于平衡响应时间、质量、准确率和可靠性等关键指标。
评估当前正在使用或计划使用的 AI 模型功能时，尽量采用量化指标，如：

请求负载：平均与峰值请求量
服务容量：单位时间内的最大处理请求量
准确性：答案准确率、用户满意度、幻觉（Hallucination）比例
可访问性与性能指标

这样的功能评估将有助于全面理解模型表现，进而做出更合理的成本优化与模型选型决策。

最佳实践: 组织管理

1. 跨部门协作

Gen AI 服务和应用通常会跨越多个职能部门，比传统 IT 系统影响更广。因此，需要推动领导层、数据科学、工程、财务、采购、产品管理等部门之间的协作。
通过建立共享的成本认知，明确性能、准确率与成本之间的权衡，推动全面管理 AI 成本。可以定期组织工作坊或跨部门会议，对齐各方在优先事项与决策流程上的共识，避免信息孤岛，确保成本管理嵌入到日常运营流程中。

2. 治理框架建立

构建 AI 成本治理框架，确保合规性、性能基准和成本阈值的可控性。关键措施包括：

明确 AI 成本管理职责与角色
指定专人负责成本监控、预算预测、模型部署优化等任务
建立治理委员会或战略小组，统筹 AI 战略与成本决策，确保与组织目标一致

3. 成本责任制与 Showback 模型

推广成本责任文化，让各团队意识到自身的 AI 支出。可采用 Showback 模型（成本可视但不直接计费），按照资源、项目或部门进行成本拆解，使各方了解自身使用带来的财务影响。
Showback 是强有力的意识提升手段，有助于推动行为转变，比如减少未充分利用的资源，或迁移到更高效的部署模式。
建议定期分享详细的成本报告，包含使用模式、效率与改进空间的洞察。可使用仪表盘或分析平台，提高数据可访问性与可操作性，鼓励各方主动参与优化。

4. 预算与预测机制

在 FinOps 流程中建立反馈闭环，持续改进。例如，通过回顾历史部署中出现的成本峰值，总结经验教训，制定策略，防止重蹈覆辙。这样的机制确保 FinOps 实践与 AI 战略协同演进。

5. 培训与意识提升计划

为 GenAI 相关人员持续提供 FinOps 培训，覆盖成本驱动因素、优化技巧与治理框架等内容。帮助团队提升分析和执行成本数据的能力，使成本管理成为全员共识，而非专属团队职责。

最佳实践: 架构优化

1. 资源管理优化

充分利用自动扩缩容和 Spot 实例等功能。
例如：针对生成式模型的 API 请求量波动，设置 GPU 实例自动扩容机制；对于长期稳定任务，使用预留实例获得更低单价。
目标是保持性能的同时，降低资源浪费。

2. 数据存储优化

根据数据访问频率与生命周期选择合适的存储方案：

不常访问的数据（如训练集）可放入低成本冷存储（如 Amazon S3 Glacier、S3 IA、Azure Archive）
高频访问的数据则使用高性能 SSD 块存储
定期复查数据存储策略，引入生命周期管理或智能分层（Intelligent Tiering）实现存储自动优化

3. 模型优化

使用模型剪枝（pruning）、量化（quantization）、蒸馏（distillation）等手段，减少计算消耗且保持准确率。
例如：将大型模型（如 GPT-4 或 Claude）通过蒸馏技术转化为小型高效模型，以更低成本部署至生产环境。

4. 无服务器（Serverless）架构

对于请求频率低、生命周期短的 AI 应用场景（如实验性部署、小型功能模块），优先考虑 Serverless 架构，按调用付费。

示例平台：AWS Lambda、Azure Functions、Google Cloud Functions
适用于低调用量、轻量化使用、用户故事验证阶段，减少前期投资与运维负担

5. 推理阶段（Inference）优化策略

针对对延迟敏感或高吞吐的应用场景，优化推理流程尤为重要：

多样化选择实例类型：

对于硬件加速推理，可使用 AWS Inferentia 或 Google TPU；但需注意这些并不支持 CUDA，如果使用 CUDA 框架训练的模型，则需转换至 TensorFlow、PyTorch 或 ONNX 等兼容格式；
若模型重度依赖 NVIDIA CUDA 库，建议继续使用支持 CUDA 的 NVIDIA GPU。
边缘推理（Edge AI）：

对实时性要求高的应用（如聊天机器人、实时分析）建议部署到边缘节点，降低延迟。
批量推理（Batch Inference）：

对非实时应用（如批量预测或周期性数据处理），通过批处理方式大幅降低单次调用成本。
使用推理优化框架：

推荐使用 GGUF、ONNX、OpenVINO、TensorRT 等推理优化框架，提高在不同硬件上的性能表现，提升资源利用率并维持模型精度。

最佳实践: 使用

虽然架构优化主要关注 AI 部署的基础设施，而成本优化策略侧重于成本规划与预测，但使用层面的最佳实践则更偏向于实时管理 AI 资源的使用情况。目标是监控、控制和优化使用行为，以确保资源利用高效，避免浪费，并让资源使用真正服务于业务目标。

1. 监控使用模式

定期监控 AI 资源的使用情况，有助于识别效率低下或空置资源。AI 工作负载（特别是基于 GPU 的任务）使用模式常常难以预测，可能造成资源闲置。

例如：

如果 GPU 实例在某些时段（如非高峰期）未被使用，应关闭或重新分配给其他任务。可以使用标签识别这些实例并自动关机。
如果推理请求在特定时间段激增，需调整自动扩缩策略，在满足需求的同时避免过度预留。

可用工具：原生监控工具如 AWS CloudWatch、Google Cloud Monitoring、Azure Monitor，或第三方工具如 Langsmith 提供 AI 使用的可视化分析。

2. 标签（Tagging）策略

制定良好的标签策略对于组织和跟踪 AI 资源使用至关重要。虽然标签常用于成本归集，但在这里，更重要的是为资源使用行为提供可见性。

例如：

将模型训练资源与推理资源使用不同的标签。
使用环境标签（如 “开发”、“测试”、“生产”）来识别资源在哪些环境中成本更高。

示例标签表：

标签键（Tag Key）	标签值（Tag Value）
Project	AI_Model_Training / Generative_Text_Inference / Customer_Chatbot
Environment	Development / Testing / Production
Workload	Model_Training / Model_Inference / Batch_Inference
Team	Data_Science / DevOps / ML_Engineering
CostCenter	AI_Research / Marketing_AI / Product_AI
UsageType	GPU_Training / API_Inference / Data_Preprocessing
Purpose	Experimentation / RealTime_Inference / Batch_Processing
Criticality	High / Medium / Low
ShutdownEligible	True / False

良好的标签体系可以带来清晰的资源使用视图，帮助团队做出如缩容或关停未使用资源的决策。

3. 实例规格调整（Rightsizing）

持续评估 AI 工作负载所使用的实例类型与规格是否匹配需求。

例如：

推理任务若不需要高性能 GPU，可使用小规格实例。
对于不需要 GPU 加速的轻量模型或实验性任务，可使用 CPU 实例。
定期分析资源使用指标，依据真实使用情况调整实例类型。

此类做法可避免常见的资源配置过剩或利用率过低问题。

4. 设置使用上限、节流机制与异常检测

为防止资源使用失控和不必要的成本支出，应结合使用限制（usage limits）、配额（quotas）、节流（throttling）以及异常检测（anomaly detection）机制。

使用上限与配额：

限制 LLM 模型的 API 调用数量，避免过度 Token 消耗。
设置 GPU 使用配额，确保每个团队不会超出预算。

节流控制：

在业务高峰期通过限流来降低开销，优先保障关键任务。
非关键或实验性工作负载可实施速率限制。

异常检测与告警：

设置告警规则，监控 GPU 小时数、API 调用次数的异常增长。
将实际使用量与历史基线对比，快速识别是否存在“跑飞训练任务”、“异常 Token 激增”等问题。

可用工具：

AWS Cost Anomaly Detection
Google Cloud Anomaly Detection
第三方监控工具

这些策略可确保资源使用受控、高效并符合预算，同时为潜在异常提供早期预警。

5. 优化 API 模型的 Token 使用

对于基于 Token 定价的模型（如 GPT 系列），优化 Token 使用是降低成本的关键策略。

优化技巧：

精简输入 Prompt，保证表达清晰但避免冗余。
缓存常用响应，减少重复请求。
跟踪 Token 消耗，找出优化空间。

通过 Prompt Engineering 和调用优化，可以大幅降低 API 模型的运行成本。

通过实施上述使用层面的实践，组织可确保 AI 资源的实时消耗在控制范围内，同时不断提升资源利用率和成本效率。

最佳实践: 成本优化

有效管理 AI 成本需要将传统的 FinOps 方法与 AI 特有的考量相结合。本节将重点介绍在保持性能和创新力的前提下优化支出的关键实践。

1. 管理承诺使用（Commitments）

利用预留实例和使用承诺计划，相较于按需计费模式可大幅节省成本。分析历史使用模式，以做出合理的容量预留决策：

GPU 容量预留

当训练或推理工作负载具有可预测性时，可承诺预留 GPU 容量。
云厂商折扣优化

关注 AI 专属的购买承诺，如预付的 API 使用折扣（如 OpenAI 的 Scale Tier）。定期查看云厂商新推出的折扣选项，因为 AI 定价模型更新频繁，常带来节省机会。例如，Azure 最近推出了月度 PTU（之前仅提供年度 PTU）。
承诺折扣分析

根据使用模式，评估预留实例（RI）、节省计划（SP）或 CUD（Committed Use Discounts）是否比按需模式更具成本效益。例如，如果预计将长期用于训练模型，可选择为 GPU 实例做一年期承诺。某些承诺折扣还具备更大的灵活性，可在多个实例类型或服务间共享折扣，适用于 GPU 需求尚不明确或工作负载将动态变化的场景。

2. 优化数据传输成本

通过将数据与计算资源部署在同一区域，并借助 CDN（内容分发网络），可有效降低数据传输费用。

确保训练数据集与 GPU 实例位于同一区域，以避免跨区传输费用。
使用 CDN 优化延迟敏感型推理工作负载的数据传输效率。

3. 主动成本监控与审查

定期检查账单与费用明细，及时发现异常或意外支出。例如：

对生成式 AI 服务的高额消费设置告警阈值，一旦超出及时调查。

随着 AI 生态的不断发展，FinOps 从业者需保持敏捷，持续关注新的节省机会，以确保 AI/ML 投资带来最大化价值与竞争优势。

最佳实践: 运营

为了有效管理 AI/ML 模型的生命周期、性能与效率，运营层面的最佳实践聚焦于简化部署、持续监控与迭代优化。这些实践可能不直接由 FinOps 团队执行，但可作为与工程及运维团队协作时的重要参考。

1. 持续集成 / 持续部署（CI/CD）

为 AI/ML 工作流构建专属 CI/CD 流程，以实现模型交付的自动化和提速。AI 的 CI/CD 不同于传统软件，还需包括数据验证、模型再训练、性能评估等环节。

例如：

使用 Jenkins、GitLab CI 或云服务（如 AWS SageMaker Pipelines、Azure ML）自动部署更新后的模型。
在上线前设置自动检查点，评估模型准确性与资源消耗。

建议

自动化部署可降低运维负担，确保模型更新的一致性、可靠性与成本效益。

2. 集成持续训练（Continuous Training）

CT（持续训练）是指在模型面临数据漂移或性能下降时，自动重新训练，以保持准确性与相关性。

FinOps 视角下的关键实践：

成本触发式再训练：当监测到性能下降或数据偏移时触发训练，避免不必要的计算开销。可用 AWS Lambda 或 Azure Event Grid 基于预设条件自动执行训练任务。
训练过程中的资源优化：使用 Spot 实例或可抢占式 VM 执行非关键训练任务，大幅降低计算成本。
模型上线前评估成本效益：训练后根据如“每次推理成本”或“训练性价比”等财务指标评估模型，仅在性能提升能带来合理回报时上线新模型。

3. 模型生命周期管理

主动管理 AI 模型的全生命周期，从开发到部署、监控直到退役：

清理、归档或删除过时、表现不佳的模型，释放存储与计算资源。
定期审计已部署模型，识别不再使用或用途过时的实例。

示例：周期性检查模型使用率，删除不活跃模型以减少不必要的存储支出。

建议：将模型管理流程化，集成自动化工具，确保运维洁净与成本可控。

4. 性能监控

尤其是生成式模型，需要持续监控以确保其性能与成本的双重达标。关注影响质量与资源使用的核心指标：

推理延迟：衡量响应时间是否符合用户预期。
资源使用率：监控 GPU/CPU 的利用效率。
准确率指标：持续监测预测准确度与模型漂移趋势。

工具建议：Prometheus、Grafana、CloudWatch、Google Cloud Monitoring 等。

建议：设定性能或成本效率的异常告警（如延迟变高或资源使用率过低），以便及时响应。

5. 建立反馈闭环

在运营、开发与终端用户之间建立反馈机制，以提升模型的表现、效率与业务价值。

从终端用户收集反馈，识别模型表现不佳或响应质量差的问题。
利用运维数据回溯优化模型，如再训练、微调等。

示例：对聊天机器人模型进行用户满意度分析，找出 Token 使用多但价值低的 Prompt，进行重写或优化，以提高性价比。

推进 AI 成本管理的 Crawl-Walk-Run 模型

由于 AI 相关的项目相比传统数字化方式更具新颖性和风险性，因此有必要将其划分为多个阶段，每个阶段对应不同的成本态度。这一过程可以借用“Crawl（爬行）– Walk（行走）– Run（奔跑）”的经典模型来描述。

阶段	可能的活动	成本管理策略	工具与执行细节
Crawl	学习新技术 - 验证新技术在业务流程中的可行性和必要性原型设计 MVP 开发试点项目收集反馈并验证用例	投入最小成本，用于技术研究、原型/MVP 设计、必要时在隔离环境（测试环境或生产中受限区域）进行部署应用“快速失败”（Fail Fast）策略：即应快速且低成本地产出验证结果，及时调整潜在风险建议提前设定成本和时间上限，并持续监控	不应忽视验证核心内容所需的成本。例如，如果模型准确性是关键风险因素，则需在此阶段就投入资源保证模型质量其他成本可尽可能忽略或最小化。例如，若服务可用性可预测，则可暂不深入验证采用手动方式进行成本计算预算频繁调整非财务性指标可能主导评估（如所用时间、假设验证成功与否、原型交付成果等）
Walk	将解决方案集成到业务流程中从使用中产生持续的正面业务效果	支持将解决方案推广至简单的业务流程（如在 Crawl 阶段已验证的用例），同时对每日使用设定最低的非功能性要求相比之前阶段，此阶段涉及的上线、集成、可用性等成本控制在最低所需水平对超出最低水平的非功能性要求应避免过度投入（如过度扩容、过高可用性）在持续扩展功能时仍保留 Fail Fast 策略集成成本需严格控制预算通常按“系统维持成本”与“新版本上线成本”进行划分	引入基本的成本追踪自动化实现初级异常检测财务性指标逐渐占据更重要地位预算调整频率降低
Run	AI 驱动核心业务流程	总成本应不低于模型带来的业务效益所对应的基准值持续监控成本并进行优化，但需注意以下几点：非功能性要求（NFR）在此阶段显著提升，优化成本时必须优先确保其达标优先削减完全无效的支出（即不满足当前业务需求，也无助于未来）减少功能性或非功能性特征带来的成本，应通过权衡架构方案，评估节省金额与负面影响之间的平衡集成成本优先级上升，不宜轻易裁减预算划分更细，超过 Walk 阶段	实现成本追踪的全面自动化强化异常追踪机制财务指标的重要性进一步提升（如从 AI 模型带来的整体 ROI）预算趋于稳定

KPIs 与衡量指标

工程团队在运营 GenAI 系统时，可能会使用与传统工作负载相似的 KPI，但也需要一些更具体的指标来衡量 AI 资源使用的效率以及 GenAI 系统的构建质量。以下是结合 AI 与 FinOps 术语的一些关键 KPI 示例，可帮助你衡量 GenAI 项目是否达成预期目标：

1. 每次推理成本（Cost Per Inference）

衡量内容：
每次推理所产生的成本（即模型接收输入并生成输出的过程）。适用于聊天机器人、推荐系统或图像识别等场景。

重要性：

追踪高频调用模型的运行效率
帮助优化资源分配并识别因代码或架构低效导致的成本上升

计算方式：
Cost Per Inference = 总推理成本 / 推理请求次数
示例：总成本为 $5,000，处理 100,000 次请求，则成本为 $0.05/次

2. 训练成本效率（Training Cost Efficiency）

衡量内容：
训练一个模型所花费的总成本与模型性能（如准确率）之比。

重要性：

大型模型训练成本高，需关注效率以避免资源浪费

计算方式：
Training Cost Efficiency = 训练成本 / 模型准确率

示例：一个准确率 95% 的模型花费 $10,000，效率为 $105/百分点

3. Token 消耗指标（Token Consumption Metrics）

衡量内容：
基于 token 的计费模型（如 GPT）在输入/输出上消耗的 token 数与成本关系。

重要性：

有助于预测和控制 token 成本
推动 prompt 设计优化，避免浪费

计算方式：
Cost Per Token = 总成本 / Token 数量
示例：总成本 $2,500，使用 1,000,000 token，单价为 $0.0025/token

优化建议：
缓存常见 prompt 和响应，减少重复调用。

4. 资源利用效率

衡量内容：
GPU、TPU 等硬件在训练与推理过程中的利用率。

重要性：

识别资源浪费（如过度配置）
监测自动伸缩策略效果

计算方式：
Resource Utilization Efficiency = 实际使用量 / 分配容量
示例：使用 800 GPU 小时，分配了 1,000 小时，则效率为 80%

5. 异常检测率（Anomaly Detection Rate）

衡量内容：
AI 成本异常（如突增）发生的频率与影响。

重要性：

提前发现并遏制成本暴涨风险

工具建议：
AWS Cost Anomaly Detection、Google Cloud Anomaly Detection

6. 投资回报率（ROI）或 AI 项目价值评估

衡量内容：
AI 项目带来的收益与其成本之间的比值。

重要性：

为 AI 投资提供合理性依据
衡量是否达成业务目标

计算方式：
ROI = (收益 - 成本) / 成本 × 100%
示例：收益 $50,000，成本 $20,000，ROI 为 150%

7. 每次 API 调用成本（Cost Per API Call）

衡量内容：
AI 服务的平均调用成本。

重要性：

衡量托管 AI 服务（如 SageMaker、Vertex AI）的性价比

计算方式：
Cost Per API Call = 总 API 成本 / API 调用次数
示例：总成本 $1,200，调用 240,000 次，单价为 $0.005

8. 实现业务价值所需时间

衡量内容：
从启动项目到实现明确业务价值所需的时间（例如突破传统方式的成本临界点）。

重要性：

比较预期与实际时间与价值差异，评估机会成本
反映项目“回本周期”

示例：
计划 1 个月内每月带来 $100k 收益，实际用了 5 个月且收益只有 $50k，表明需优化价值实现速度。

9. 首次 Prompt 实现时间（Time to First Prompt）

衡量内容：
从立项到 AI 服务首次部署上线所需时间。

重要性：

衡量工程团队交付能力与敏捷性
帮助权衡速度 vs 成本/质量

计算方式：
Time to First Prompt = 上线时间 – 项目开始时间
示例：2024-01-01 启动，2024-04-01 上线，共 3 个月

10. 语言模型选择质量分数偏差（LM Model Choice Quality Score Alignment）

衡量内容：
当前使用的语言模型质量（如 MMLU 分数）是否匹配实际需求。

重要性：

如果使用高质量模型处理低复杂度任务，成本可能浪费
应评估任务所需的最低模型质量与当前模型之间的偏差

评估方法：

定义任务所需的最低 MMLU 分数
比较当前所用模型的分数与实际需求之间的差距
分析该差距对应的成本浪费

监管与合规考虑

在 GenAI 中执行 FinOps 时，监管与合规问题对确保成本管理实践符合法律与道德标准至关重要。随着 AI 在各行业的迅速发展，理解这些因素有助于在保持财务效率的同时，降低合规风险。

1. 数据隐私法规（Data Privacy Regulations）

概览：
AI 服务常用于处理训练或推理所需的敏感数据。包括欧洲的 GDPR、美国的 CCPA 等全球法规，对数据收集、处理和存储提出了严格要求。

成本影响：

合规性要求可能增加加密、匿名化、数据脱敏和监控工具的部署成本。
不合规将带来高额罚款，必须纳入预算考量。
在 GenAI 中，隐私、质量与成本之间的权衡尤为关键：模型是黑盒，PII 数据会直接影响输出质量，而相关解决方案往往代价高昂、技术复杂。

FinOps 关键建议：

评估数据驻留（data residency）要求，避免跨境数据传输违规。
使用云厂商工具如 AWS Artifact、Azure Purview、Google Cloud DLP 进行合规监控。
通过资源标记（Tagging）跟踪处理敏感数据的资源。

2. 知识产权与许可（Intellectual Property and Licensing）

概览：
生成式 AI 可能使用带有许可条款的预训练模型或数据集。

成本影响：

第三方模型或数据集可能需要支付许可费。
误用版权内容会导致法律风险和意外支出。

FinOps 关键建议：

在 FinOps 看板中跟踪许可条款与相关费用。
监控模型使用情况，确保遵守许可协议。
与法务团队合作审查第三方服务合同。

3. AI 偏见与伦理合规（AI Bias and Ethical Compliance）

概览：
许多司法管辖区正在推动法规，以应对 AI 偏见、公平性及伦理使用问题，要求建立审计与治理框架。

成本影响：

减少偏见可能需要重训或额外资源，增加成本。
合规性要求可能需采购第三方工具用于偏见检测。

FinOps 关键建议：

在预算中考虑 AI 偏见审计成本。
与工程团队合作构建可解释 AI 模型，符合监管要求。
使用如 IBM AI Fairness 360 等工具评估并减少模型偏见。

4. 行业专属法规（Sector-Specific Regulations）

概览：
医疗、金融、政府等行业有特定法规（如 HIPAA、FINRA）约束 AI 的使用。

成本影响：

合规要求可能涉及特定加密标准、数据存储方式或审计日志要求，增加运营成本。
某些 AI 系统需要通过认证流程，过程昂贵且耗时。

FinOps 关键建议：

与合规团队协作，将 AI 工作负载映射至行业法规要求。
使用本地合规性服务（如 AWS GovCloud）部署特定地区任务。
预算中预留审计与认证的相关支出。

5. 数据保留政策（Data Retention Policies）

概览：
法规可能要求保留训练和推理数据以便后续审计。

成本影响：

长期数据存储成本高，尤其对大规模数据集而言。
需要高效的数据归档解决方案，兼顾合规与成本。

FinOps 关键建议：

使用如 AWS Glacier、Google Archive Storage 等冷存储。
使用标签策略记录数据保留策略，实现自动化成本追踪。
定期审查数据，避免无用数据长期占用存储空间。

6. 环境法规（Environmental Regulations）

概览：
AI 尤其是大型模型训练，消耗大量能源。一些地区要求报告碳足迹或遵守数据中心能效标准。

成本影响：

投资节能硬件或碳抵消信用可能增加成本，但有助于合规。
追踪碳排放可能需专门工具。

FinOps 关键建议：

利用云厂商或第三方平台提供的碳足迹报告。
将碳抵消费用纳入总项目预算。
优化工作负载，降低能源浪费。
将任务部署至碳排放较低的区域（可参考 https://app.electricitymaps.com/）

7. 新兴 AI 法规（Emerging AI-Specific Regulations）

概览：
各国正在出台 AI 专属法规，如欧盟 AI 法案（EU AI Act），按照风险等级对 AI 系统提出不同的合规要求。

成本影响：

高风险类别（如医疗 AI）需要更严格的合规措施，成本更高。
法规更新频繁，需持续监控并快速调整应对。

FinOps 关键建议：

密切关注全球主要市场的 AI 法规动态。
为风险评估、模型文档编制等合规支出预留预算。

AI 范围映射至 FinOps 框架

为了更好地理解 AI 应用如何改变 FinOps 实践，有必要识别在管理 AI 成本时哪些能力发生了显著变化。

能力	AI 与非 AI 技术共同点	AI 技术的差异点
数据摄取	数据采购、清洗和转换的组织方式基本一致；大部分技术工具相似；通过云市场或云厂商购买的服务会出现在已有的账单数据中	数据来源的不确定性更高；评估摄取的性价比更难；第三方供应商更多；数据质量更难预判
成本分摊	标签管理原则相似；核心利益相关方相同；底层资源分摊方式类似	模型输出的消费者更难追踪（如多个子系统共享模型）；架构更复杂，追溯性更差；多代理架构下缺乏标准化分摊框架；账单信息不完整
报告与分析	报告流程和工具类似	需增加 AI 专属指标的报告模板；多维度成本追踪所需的数据结构更复杂；利益相关者更多
异常管理	异常检测方法和数学基础相同	异常风险更高，检测频率更高，界定标准更难确定
规划与评估	流程和原则大体一致	模型输出质量和准确性的评估更复杂；缺乏 TCO（总拥有成本）层面的选型基准；工具和标准不断演进
成本预测	基于传统云预测经验构建 AI 成本预测体系	预测性更差，尤其在 Crawl 与 Walk 阶段；计费方式复杂（如按 token 收费）；非云类支出难整合；成本波动大，趋势预测困难
预算管理	职责分配和预算报表基本一致	顶层预算精度差；底层预算负担重，需考虑各厂商差异化计费方式；涉及利益相关方更多；预算需灵活调整
基准测试	高层业务指标相同（如客户满意度、性能等）	token 相关指标新增；外部基准稀缺；内部基准因项目差异构建难
单位经济模型	构建方式类似	增加 token 驱动和 AI 专属指标（如每通话成本、AI 解决时间）
费率优化	供应商管理基本原则不变	影响因素更多样，如 GPU 稀缺、承诺制折扣；价格模型变化快（如 OpenAI 的 Scale Tier）
工作负载优化	优先级排序逻辑一致	监控频率高、劳动强度大；需更早做出容量承诺，如预购或保留资源
SaaS 与授权管理	利益相关方一致	新厂商加入，订阅管理更复杂、频繁变动
云架构设计	基础设施架构相似（如容器编排、API 管理等）	多出模型训练步骤； AI 专属服务组合多样；微服务架构要求更高
云可持续性	愿景和治理一致	更多关注单次请求的碳排放；需限制长期承诺，尤其在前期无明确性能预测时
FinOps 流程运营	核心流程、角色和沟通方式一致	新加入对 FinOps 不熟悉的角色；要求在组织流程中全面落实 FinOps
FinOps 教育与赋能	流程和参与者一致	新知识体系（如不同部署方式与计费模式）；赋能门槛更高
云策略与治理	参与者与治理属性基本一致	实施更多限额策略（如配额、保留容量、节流等）；某些旧有策略需放宽
FinOps 工具与服务	基础工具仍适用	增加组件级工具，集成难度更高，迭代更频繁
IT 安全	传统安全关注点依然有效	增加 AI 自训练中敏感内容传输的关注；第三方模型的数据传输安全； AI 生成内容的准确性风险需关注；扩展数据去标识等安全技术