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如果您的软件即服务产品调用多个大型语言模型提供商，那么来自开放人工智能、 anthropic（音译：安索帕克）、杰米尼（音译：双子座）、贝德罗克（音译：床岩）或开放路由器（音译：开路由）的账单是不够的。您需要在功能、租户、助手、线程、模型和提供商级别进行成本归因。否则，每次产品实验都会变成一笔混合的人工智能账单。
一个实用的大型语言模型成本归因技术栈包含四个层级：
- 一个兼容开放人工智能的网关端点，以便应用程序通过共享的控制点进行路由。
- 范围限定的应用程序接口密钥，针对每个应用程序、客户、助手或工作流单独设置。
- 每个请求的元数据，以便可以按租户、功能、线程和用户对调用进行分组。
- 预算执行和故障转移规则，以便在代理循环变得昂贵之前限制支出。
FerryAPI（音译：渡轮应用程序接口）专为希望采用此模式而无需重写其开放人工智能软件开发工具包集成的团队而构建。
为什么提供商账单不够用
提供商账单只回答一个狭窄的问题：账户总体支出了多少？
它们通常无法回答软件即服务运营商实际需要的以下问题：
- 本周哪位客户产生了最大的人工智能账单？
- 哪个功能导致了使用量激增？
- 成本是来自输入令牌、输出令牌、向量读取还是内存写入？
- 哪个模型/提供商路由负责了这些成本？
- 是否有单个线程或后台作业意外陷入循环？
- 是否可以在不更改应用程序代码的情况下将该客户转移到成本更低的路由？
如果没有成本归因，团队要么过度限制人工智能的使用，要么承受不可预测的利润损失。
需要捕获的最小元数据集
对于每次大型语言模型调用，存储以下字段：
-
tenant_id（租户标识符）或组织标识符 -
user_id（用户标识符），如果可用 -
assistant_id（助手标识符）、代理标识符或工作流标识符 -
thread_id（线程标识符）或会话标识符 - 功能名称、路由或产品界面
- 上游提供商
- 模型名称
- 输入令牌数
- 输出令牌数
- 缓存读取令牌数（如果支持）
- 请求成本
- 延迟
- 请求状态 / 错误原因
这将人工智能使用量转化为一个常规的产品分析问题，而不是一个令人意外的财务问题。
人工智能应用程序接口网关的作用
一个兼容开放人工智能的人工智能应用程序接口网关为您在应用程序和多个模型提供商之间提供了一个统一的控制平面。
这意味着您可以：
- 保持现有的开放人工智能软件开发工具包客户端指向自定义的
base_url（基础网址） - 为每个客户、应用程序、助手或环境颁发独立的密钥
- 应用预付费余额或硬性配额
- 将不同类别的流量路由到不同的提供商
- 保留请求日志以用于支出审查和调试
- 当达到预算上限时，回退到更便宜或免费的路由
重要的部分不仅仅是更便宜的令牌，而是运营控制权。
简单的 rollout（发布）计划
第一步：通过网关路由一个低风险功能
首先选择一个非关键的工作流，例如摘要生成、支持草稿生成或内部分析。
保持相同的开放人工智能软件开发工具包，仅更改：
base_url = https://api.your-gateway.example/v1
api_key = scoped_key_for_this_feature
第二步：将元数据附加到每个调用
从租户、功能和线程开始。如果需要，稍后添加用户和助手标识符。
第三步：创建预算阈值
首先使用软性警报，然后设置硬性上限：
- 50%
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