FINOPS · LLM FinOps Foundation の原則に基づいて構築 · トークン向けに適応

トークンの時代の AI コスト管理。

FinOps LLM は、本番環境で生成 AI を実行するエンジニアリングチーム向けの AI コスト管理 および LLM 可観測性 プラットフォームです。OpenAI、Anthropic、Bedrock、Gemini 全体での リアルタイム属性分析 · 異常検知、チャージバック、自動最適化(ルーティング、キャッシング、圧縮) · プロバイダーの請求書に対する月次調整。

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請求書ベースの監査典型的な削減率 38～68% デフォルトで読み取り専用マルチクラウド

app.finopsllm.com / customer-042 / overview

DEMO

概要支出品質調整

月度支出

$70,280

↓ ベースラインから 57.4%

サンプル節約額

$94,720

請求書で確認済み

キャッシュヒット率

38.1%

週単位で +4.2 ポイント

品質デルタ

+0.2%

7 日間のアクティブ A/B テスト

日次 LLM 支出 · 過去 45 日間

4 月 5 日 - 5 月 5 日、2026 年

ベースライン ($165K/月) 最適化済み ($70.3K/月)

支出属性分析 · 今月

機能別

RAG · 38%

エージェント · 26%

メール · 18%

分類

その他

RAG 検索$26.7K エージェント実行$18.3K メール作成$12.6K 分類$7.7K

アクティビティフィード

過去 24 時間 · すべて表示

異常: RAG p95 支出が 7 日平均に対して +38%

14:22 UTC · feature/rag-v2 · 調査 →

ルーティング v3 がトラフィックの 100% に昇格

11:08 UTC · 予想節約額: $4,820/月

キャッシュヒット率が 38% のしきい値を超過

09:14 UTC · チューニング済みの無効化

予算 · 「エージェント」チームが月度 78%

06:42 UTC · 自動スロットルが有効

2026 年 4 月の調整が署名済み

5 月 1 日 · ベースラインに対して −57.4%

すべての主要プロバイダーに対して調整済み

OpenAIAnthropicGeminiBedrock AzureGroqTogetherMistral

01 プラットフォーム

AI FinOps、4 つの柱で。

FinOps LLM は、FinOps Foundation フレームワーク - 可視性、属性分析、最適化、説明責任 - を LLM と GenAI 支出にもたらします。同じ規律。異なるコストユニット。

柱 01

可視性

各プロバイダーから取得されたトークンレベルのコストデータ。1 時間ごとに調整。プロバイダー、モデル、機能、チーム、顧客、環境でフィルタリング可能。

OpenAI · Anthropic · Bedrock · Gemini · Azure · Groq · Together
時間単位の取得 · <5 分の調整遅延
デフォルトで読み取り専用 · NDA および DPA はオンデマンド

柱 02

属性分析 & チャージバック

各トークンが機能、チーム、顧客コホートにマッピングされます。月次チャージバックおよびショーバックは、財務システムまたは CSV にエクスポートされます。

カスタム次元 · 機能、チーム、レベル、地域
コホート別支出 · 顧客レベル別 P&L
NetSuite · QuickBooks · CSV · API

柱 03

異常検知

支出、レイテンシ、品質が機能の移動ベースラインから逸脱するとリアルタイムアラートが発火します。Slack、PagerDuty、メール - および重要な場合は自動スロットル。

機能別移動ベースライン ·季節性対応
Slack · PagerDuty · メール · webhook
オプションの自動スロットル & 予算コンプライアンス

柱 04

自動最適化

モデルルーティング、セマンティックキャッシング、プロンプト圧縮がフィーチャーフラグの背後にデプロイされ、最低 7 日間 A/B テストされ、品質とコスト効果にのみ基づいて本番化します。

ルーティングツリー · リクエスト単位の品質分類
セマンティックキャッシュ · ヒットレイテンシ <10ms
品質 SLO + 回帰時の自動ロールバック

02 最適化

6 つのレバーを、各契約で活用します。

ほとんどのチームは 3 つか 4 つの組み合わせです。監査では支出範囲の支配要因を特定し、契約前に節約額を予測します。

0130～50%

モデルルーティング

各リクエストが複雑さで分類され、品質基準を満たす最も安いモデルにルーティングされます。推論にはフラグシップモデル、分類と抽出には小型で高速なモデルを使用。

0220～40%

セマンティックキャッシュ

ほぼ重複するプロンプトが埋め込みで識別され、同一の応答が <10ms のキャッシュから提供されます。類似度のしきい値を機能別に調整。

0315～30%

プロンプト圧縮

システムプロンプトは冗長性について監査されます。例は重複排除されます。取得されたコンテキストは LLMLingua スタイルの技術で圧縮されます。各変更は A/B テストされます。

0410～50%

バッチ価格 & 非同期処理

非インタラクティブなワークロードはバッチエンドポイント(最大 50% 割引)にルーティングされ、時間制限のあるルートに対して SLO 対応のキューイングが行われます。

0520～35%

プロバイダー仲裁

同じ機能が 1 つのプロバイダーでは 2～3 倍のコストになることがよくあります。チームが開始した SDK ではなく、ドルあたりの容量でルーティングします。

065～15%

フォールバックチェーン

インテリジェントな再試行と段階的なフォールバックが最悪ケースの過剰プロビジョニングを上回ります。各呼び出しでフラグシップ価格を支払うことなく SLO を維持します。

03 実装

監査。実装。調整。繰り返す。

各契約は同じ 4 つのフェーズを従います。ほとんどのお客様は 5 週目の終わりまでに最初のプロバイダー請求書が調整済みになります。

01第 1 週
監査

各ドルをマップします。

プロバイダー請求書、ゲートウェイログ、使用テレメトリを取得します。金曜日までに、LLM 支出の完全なマップ - プロバイダー、モデル、機能、チーム別 - ドルの浪費で分類されています。

02第 2 週
計画

浪費で分類します。

監査が優先順位付きのエンジニアリング計画に変換され、コンプライアンス体制、レイテンシ SLO、ローンチプロセスが尊重されます。エンドポイントごとに合意された品質ガードレール。各変更に署名。

03第 3～5 週
ローンチ

ローンチ & A/B テスト。

FinOps LLM エンジニアが貴社のエンジニアとペアを組み、各最適化をフィーチャーフラグの背後でローンチし、ベースラインに対して 7 日間 A/B テストを実施し、トラフィックの 100% に段階的に展開します。コックピットは同時にアクティベートされます。

04継続
調整

節約額を複利で増やします。

価格は変動します。トラフィックは変わります。モデルはローンチされます。プラットフォームが逸脱を監視し、節約額が複利になるようにフォローアップを推奨・実装します。毎月、署名済みの節約声明で終わります。

04 成果

実際の契約からの数字。

一般的な LLM 最適化レバーからの削減範囲の例。実際のターゲットはプロバイダー請求書監査とワークロード審査後に設定されます。

典型的な削減率

38～68%

契約間の範囲、アーキテクチャとトラフィックミックスに依存。

節約までの時間

3～5週

キックオフ → 最初のプロバイダー請求書調整。

品質デルタ

+0.2%

各変更は最低 7 日間 A/B テストされます。

監査料金

無料 - 実装に対するクレジット。

05 価格

2 つの支払い方法。

ほとんどのチームはパフォーマンスから始まります - 監査は無料で、結果に対してのみ支払います。プラットフォームレベルは、管理契約なしでセルフサービス属性分析を望む財務チーム向けに存在します。

★ 最も人気

パフォーマンス

無料監査。その後、私たちがお金を節約するときだけ支払います - 固定ベースラインに対して測定され、プロバイダー請求書と調整されます。

15～25% 確認済み節約額の

節約がなければ手数料なし · 監査は実装に対するクレジット · いつでもキャンセル可能

✓無料監査 · 1 週間のターンアラウンド · カウンター署名済みベースライン
✓完全な最適化スタック · ルーティング、キャッシング、圧縮、仲裁
✓アクティブなコックピット + チャージバック + 月次署名済み声明
✓FinOps LLM チームエンジニアとのペアリング · 週次レビュー
✓品質 SLO コンプライアンス & 自動ロールバック
✓最小: $20K/月 LLM 支出

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セルフサービス

プラットフォーム

管理された実装なしで可視性を望むチーム向けのコックピット、属性分析、チャージバック。独自の最適化をお持ちください。

$1,500 から /月

年間または月間 · いつでもパフォーマンスにアップグレード可能

✓すべての主要プロバイダーでのリアルタイム支出属性分析
✓異常検知 · Slack & PagerDuty アラート
✓チャージバック & ショーバックエクスポート · NetSuite、CSV、API
✓予算コンプライアンス & チーム単位の自動スロットル
✓予測 & if-then シナリオモデリング
✓メール + チャットサポート · 24 時間 SLA

営業に話しかける →

06 よくある質問

一般的な質問。

何か不足していますか？hello@finopsllm.com までメールをください - 営業日以内にお返事します。

LLM 向け FinOps とは？

LLM 向け FinOps は FinOps Foundation フレームワーク（可視性、属性分析、最適化、説明責任）を LLM と GenAI 支出に適用したものです。機能とチーム別のチャージバック・ショーバック、異常検知、予算ガバナンス、モデルルーティング・キャッシング・プロンプト最適化の継続的改善が含まれます。

FinOps LLM は何をしますか？

FinOps LLM は LLM コスト知能用に特別設計されたプラットフォームです。OpenAI、Anthropic、Bedrock、Gemini へのリアルタイム支出属性分析、自動化された最適化（ルーティング、キャッシング、圧縮）、プロバイダー請求書との月次調整を提供します。

価格はどのように構成されていますか？

2 つのモデル。パフォーマンス - 無料監査、その後月次確認済み節約額の 15～25%。プラットフォーム - 属性分析とセルフサービス分析用の $1,500/月からの固定料金。ほとんどのお客様はパフォーマンスから始まります。

どのくらい節約できますか？

実装後の最初の完全請求サイクルでの典型的な削減は38～68%で、アーキテクチャとトラフィックミックスに依存します。

どのプロバイダーに対応していますか？

OpenAI、Anthropic、Gemini & Vertex AI、AWS Bedrock、Azure OpenAI、Groq、Together、Mistral、Cohere、Fireworks、Replicate、およびほとんどの OSS エンドポイント。マルチプロバイダーデプロイメントは通常、最大の節約面積を持ちます。

FinOps LLM はチャージバック & ショーバックに対応していますか？

はい。プロバイダー、モデル、機能、チーム、顧客コホート別のトークンレベルの属性分析。月次チャージバック・ショーバックをNetSuite、QuickBooks、CSV、APIにエクスポート。カスタムディメンションに対応。

顧客データはどう扱いますか？

デフォルトで読み取り専用です。請求書とログイン使用量データはほとんどの属性分析作業に十分です。プロンプトとアウトプットデータは、それが必要な特定の最適化のために、明示的な顧客承認でのみアクセスされます。NDA と DPA はご要望に応じて利用可能です。

実装にはどのくらい時間がかかりますか？

属性分析とダッシュボードは1 週間以内に有効化されます。最適化の実装は 3～5 週間かかり、節約はゴーライブ後の最初の完全プロバイダー請求書に表示されます。

最適化は出力の品質を損ないますか？

いいえ。各ルーティング、キャッシング、圧縮の変更は本番環境に対して最低 7 日間の A/B テストを行ってから昇格させます。リグレッションは自動的にロールバックされます。品質はコストと同時に継続的に監視されます。

07 リソース