Mit der Beschleunigung der KI-Einführung stehen Organisationen vor der Herausforderung, Kosten zu verstehen und zu kontrollieren. Dieses Framework schlägt ein hierarchisches Kostenzuordnungsmodell vor, das auf Token-Ebene beginnt und über API-Aufrufe, Funktionen, Dienste und schließlich Abteilungen aggregiert. Zu den Schlüsselkomponenten gehören das Taggen jeder Inferenzanfrage mit Metadaten, der Aufbau einer Kostenaggregationspipeline und die Erstellung von Dashboards für verschiedene Stakeholder. Der Ansatz ermöglicht datengesteuerte Entscheidungen über Modellauswahl, Caching-Strategien und Ressourcenzuweisung. Er unterstützt auch Rückbelastungsmodelle, bei denen Abteilungen basierend auf der tatsächlichen KI-Nutzung belastet werden, was Verantwortlichkeit und effiziente Ressourcennutzung fördert.
Ein vollständiges Framework zur Verfolgung und Zuweisung von KI-Anwendungskosten über Teams hinweg, von einzelnen Tokens bis zu Abteilungsbudgets.