FinOps LLM ist die KI-Kostenmanagement- und LLM-Observabilität-Plattform für Engineering-Teams, die produktive GenAI betreiben. Echtzeit-Attribution über OpenAI, Anthropic, Bedrock und Gemini · Anomalieerkennung, Chargeback und automatisierte Optimierung (Routing, Caching, Komprimierung) · monatliche Abstimmung gegen rohe Provider-Rechnungen.
Abgestimmt gegen alle großen Provider
Token-Level-Kostendaten von jedem Provider aufgenommen. Stündlich abgestimmt. Filterbar nach Provider, Modell, Feature, Team, Kunde, Umgebung.
Jeder Token auf ein Feature, Team und Kundenkohort abgebildet. Monatliche Chargeback- und Showback-Berichte, in Ihr Finanzsystem oder als CSV exportiert.
Echtzeit-Warnungen, wenn Ausgaben, Latenz oder Qualität von der rollierenden Baseline eines Features abweichen. Slack, PagerDuty, E-Mail - und automatische Drosselung, wenn es zählt.
Modell-Routing, semantisches Caching und Prompt-Komprimierung hinter Feature-Flags bereitgestellt, mindestens sieben Tage A/B-getestet, nur mit Qualitäts- und Kostengewinnen freigegeben.
Jede Anfrage nach Komplexität klassifiziert und zum billigsten Modell weitergeleitet, das Ihren Qualitätsstandard erfüllt. Reasoning zu Flaggschiff-Modellen; Klassifizierung und Extraktion zu kleinen, schnellen Modellen.
Nahezu doppelte Prompts mit Embeddings identifiziert; identische Antworten aus Cache <10ms bereitgestellt. Ähnlichkeitsschwellen pro Feature feingestellt.
System-Prompts auf Redundanz geprüft. Beispiele dedupliziert. Abgerufener Kontext mit LLMLingua-Stiltechniken komprimiert. Jede Änderung A/B-getestet.
Nicht-interaktive Workloads zu Batch-Endpoints weitergeleitet (bis 50% Rabatt) mit SLO-bewusstem Queueing für zeitempfindliche Routen.
Identische Kapazität kostet häufig 2–3× mehr bei einem Provider. Wir routen nach Kapazität pro Dollar, nicht nach dem SDK, mit dem Ihr Team begann.
Intelligente Wiederholungen und gestaffelte Fallbacks schlagen Over-Provisioning des Worst Case. Halten Sie SLOs ohne Flaggschiff-Preise bei jedem Anruf.
Wir erfassen Provider-Rechnungen, Gateway-Logs und Nutzungstelemetrie. Bis Freitag haben Sie eine vollständige Karte Ihrer LLM-Ausgaben - nach Provider, Modell, Feature, Team - klassifiziert nach Dollar-Verschwendung.
Das Audit wird in einen priorisierten Engineering-Plan konvertiert, der Ihre Compliance-Haltung, Latenz-SLOs und Launch-Prozess respektiert. Qualitäts-Guardrails pro Endpoint vereinbart. Signaturen auf jede Änderung.
FinOps LLM Engineers paaren sich mit Ihren, um jede Optimierung hinter Feature Flags zu starten, sieben Tage gegen die Baseline A/B zu testen und auf 100% des Verkehrs hochzufahren. Das Cockpit wird gleichzeitig aktiviert.
Preise ändern sich. Der Verkehr ändert sich. Modelle starten. Die Plattform überwacht Abweichung; wir empfehlen und implementieren Nachfolger, damit sich Einsparungen zusammensetzen. Jeder Monat schließt mit einem unterzeichneten Einsparungsnachweis ab.
Bereich über Engagements, abhängig von Architektur und Traffic-Mix.
Kickoff → erste abgestimmte Provider-Rechnung.
Jede Änderung mindestens 7 Tage A/B-getestet.
Kostenlos - angerechnet gegen Implementierung.
Kostenloses Audit. Danach zahlen Sie nur, wenn wir Ihnen Geld sparen - gemessen gegen eine feste Baseline, abgestimmt mit Provider-Rechnungen.
Keine Einsparung, keine Gebühr · Audit angerechnet gegen Implementierung · jederzeit kündbar
Cockpit, Attribution und Chargeback für Teams, die Sichtbarkeit ohne verwaltetes Engagement wünschen. Bringen Sie Ihre eigene Optimierung mit.
Jährlich oder monatlich · jederzeit auf Leistung upgraden
Fehlt etwas? Mailen Sie an hello@finopsllm.com - wir antworten innerhalb eines Arbeitstages.
Sichtbarkeit, Attribution, Optimierung, Verantwortung - auf Tokens angewendet. Mit 30-seitiger Referenzarchitektur.
Ein praktisches Playbook, um KI-Ausgaben durch Routing, Caching, Batching und Prompt-Disziplin zu reduzieren.
Tagging-Strategien, Chargeback-Mathematik und Gateway-Integrationsmuster. Mit Referenzcode.
Die Metriken, Warnungen und Eigentümer-Limits, die Ausgabenänderungen in monatlichen Rechnungen verbergen verhindern.
Feature-Baselines, Saisonalität und wie Sie Warnungen verkabeln, die Ingenieure nicht abschalten werden.
Reduzieren Sie abrufgetriebene Token-Verschwendung mit besserem Chunking, engeren Kontextlimits und selektivem Reranking.
Definitionen für Attribution, Showback, Chargeback, Cache-Read-Tokens, Routing und Kosten pro erfolgreicher Task.
So berichten Sie KI-Ausgaben pro Team und Produkt, bevor Sie es in Budgetzuweisung umwandeln.
Request Tags, Rechnungsabstimmung, Wiederholungen und Workload-Klassen für OpenAI-Ausgaben.
Verfolgen Sie Anthropic-Ausgaben nach Feature, Eigentümer, Workload und Routing-Verhalten ohne Abstimmung zu unterbrechen.
So senden Sie einfache Anfragen an günstigere Modelle und halten dabei Qualität, Latenz und Fallback-Verhalten intakt.
Die Request-Level-Felder, die KI-Kostenänderungen für Engineering und Finance erklärbar machen.
Vergleichen Sie gleichwertige Modellkapazität über Provider ohne Migrationkosten und Overhead zu unterschätzen.
Kosten pro erfolgreicher Task monatlich bei GPT, Claude, Gemini, Mistral, Llama bei standardisierten Workloads.
Öffentliche Fallstudien werden erst nach Kundengenehmigung veröffentlicht. Bis dahin werden Evaluationsreferenzen privat behandelt.
Zwei Wochen. Nur-Lesen-Zugriff. Wir liefern Ihnen eine komplette Ausgabenkarte, klassifiziert nach Verschwendung, plus eine Baseline, die unser Operator-Cockpit verfolgen kann. Kostenlos. Keine Implementierungsverpflichtung.
30-MIN-ENTDECKUNG · NUR LESEN PER DEFAULT · NDA + DPA AUF ANFRAGE · UNVERBINDLICH