Optimieren der Kosten für KI-Workloads auf Azure

Dieser Artikel zeigt Teams von Start-ups in der Frühphase, wie sie die Kosten von KI-Workloads auf Microsoft Azure identifizieren und senken können. Es richtet sich an Gründer, CTOs oder die erste Person im Engineering-Team, die gleichzeitig für die Cloud-Kosten und das Evaluierungsset (Eval-Set) verantwortlich ist. Es umfasst Tagging und Budgetdisziplin, die vier Stellhebel entlang des Anfragepfads (Caching, Batching, Routing und Modellauswahl), die bedarfsgerechte GPU-Dimensionierung für selbst gehostete Inferenz, mandantenfähige Retrieval-Muster und einen sicheren Änderungszyklus, den Sie ohne ein dediziertes Plattformteam durchführen können. Jeder Abschnitt wird mit der Phase aus dem Azure-Architekturhandbuch für Startups markiert wo er angewendet wird (Erkunden, Erweitern oder Extrahieren), sodass Sie die Optimierung für noch nicht vorhandene Probleme vermeiden können.

In diesem Artikel lernen Sie Folgendes:

  • Identifizieren Sie die wichtigsten Kostentreiber in einer KI-Workload auf Azure.
  • Passen Sie Kostenoptimierungshebel an Ihre Startphase an.
  • Wenden Sie Prompt-Caching, semantisches Caching, Batching, Modellrouting und bedarfsgerechte Dimensionierung an.
  • Entwerfen Von Abrufmustern mit mehreren Mandanten und Datenbankmustern, die linear mit Umsatz skaliert werden, nicht mit Verwendung.
  • Umschließen Sie Kostenänderungen in einem Eval-Gate, Budgetwarnungen und Grenzwerten pro Mandant.Wrap cost changes in an eval gate, budget alerts, and per tenant rate limits.
  • Erkennen Sie die ersten Anzeichen dafür, dass Sie einem Do-it-yourself-Ansatz beim Kostenmanagement entwachsen sind.

Voraussetzungen

  • Ein Azure-Abonnement mit mindestens einer KI-Workload, die in der Produktion, im Staging oder in einem funktionierenden Prototyp läuft.
  • Besitzer- oder Mitwirkendenberechtigungen für die Ressourcen, die Sie messen möchten.
  • Komfort beim Öffnen des Azure Portals. Es ist keine vorherige Erfahrung mit Kostenmanagement oder Azure Monitor erforderlich. Dieser Artikel verweist auf die relevanten Seiten.
  • Ein kleiner Evaluierungsdatensatz für Ihre KI-Funktion, mit 10 bis 50 repräsentativen Prompts und erwarteten Verhaltensweisen. Wenn Sie noch keins haben, lesen Sie den Abschnitt "Verwandte Artikel". Sie können die erste Version nachmittags erstellen.

Warum dies für Startups wichtig ist

Für einen frühzeitigen Start sind KI-Kosten betriebsrisiko. Günstigere Inferenz schafft Entwicklungszeit für das nächste Experiment, und stabile Kosten pro aktivem Nutzer ermöglichen es Ihnen, über den nächsten Finanzierungsmeilenstein hinaus zu planen statt nur bis zur nächsten Rechnung. Die Muster in diesem Artikel sind bewusst klein. Jedes davon ist von einem Gründungsingenieur an einem Wochenende umsetzbar, ohne dass ein Plattform- oder FinOps-Team erforderlich ist.

Important

Sie benötigen kein dediziertes FinOps-Team, um zu beginnen. Die ersten 80 Prozent der Kosteneinsparungen lassen sich erzielen, indem vom ersten Tag an alles gekennzeichnet wird, eine Person mit der wöchentlichen Überprüfung des Kostenmanagements betraut wird und die in diesem Artikel beschriebenen Hebel in der Reihenfolge der Phasen angewendet werden. Führen Sie formale FinOps-Tools und -Prozesse erst ein, wenn die Ausgaben etwa 50.000 USD pro Monat überschreiten oder mehr als fünf separate Workloads abgedeckt werden.

Warum KI-Kosten anders als herkömmliche Cloudkosten angezeigt werden

Bei einer herkömmlichen Web-App wird Ihre monatliche Rechnung hauptsächlich durch VMs, Datenbanken und ausgehenden Datenverkehr bestimmt. Sie können es in der Regel innerhalb von 10 Prozent vorhersagen, indem Sie wissen, wie viele Benutzer Sie bedienen. KI-Workloads brechen diese Intuition. Derselbe Benutzer kann in einem Moment 0,001 $ und im nächsten 0,40 $ kosten, je nach Kontextlänge, Abruftiefe und dem Modell, an das die Anfrage weitergeleitet wurde.

Vier Kostenformen werden in den meisten KI-Produkten auf Azure wiederholt:

  • Der Tokenverbrauch skaliert mit der Kontextlänge, nicht mit der Anzahl der Benutzer. Ein naiver Prompt für Retrieval-Augmented Generation (RAG) kann sich nach einer einzigen Produktänderung von 800 auf 12.000 Token aufblähen.
  • Gpu-Leerlaufzeit ist die größte versteckte Kosten in selbst gehosteter Ableitung. Ein A100, der über Nacht laufen gelassen wird, kostet mehr als die monatlichen Kosten einer kleinen Postgres-Datenbank.
  • Die Auffächerung des Abrufs aus Such- und Vektordatenbanken potenziert sich. Jede Chat-Interaktion kann drei bis acht verborgene Abfragen auslösen, die Sie in Ihren Protokollen nie sehen.
  • Datenabfluss und -speicherung schleichen sich langsam über Modellartefakte, Embeddings, Audit-Protokolle und mandantenspezifische Indizes ein.

Jeder Kostentreiber hat eine bekannte Reihe von Hebeln. Die übrigen Abschnitte beschreiben sie in der Reihenfolge ihrer Priorität und versehen sie mit der jeweiligen Startup-Phase, in der der Hebel zum Tragen kommt, damit Teams keine unnötig komplexen Lösungen für Probleme entwickeln, die sie noch gar nicht haben.

Tipp

Verwenden Sie die Kostenoptimierungsleitfaden aus dem Azure Well-Architected Framework in Ihrer Architektur, um Ihre Rendite zu erhalten und zu verbessern.

Die Bühnenkarte: Welche Hebel gehören wo

Der Azure-Architekturhandbuch für Startups beschreibt drei Phasen der Produktentwicklung: Erkunden, Erweitern und Extrahieren. Die Kostenoptimierungshebel in diesem Artikel richten sich an diese Stufen. Verwenden Sie die folgende Tabelle, um festzulegen, welche Abschnitte heute für Ihr Team relevant sind und welche zurückgestellt werden können.

Stage Mitarbeiterzahl Primäres Kostenziel Hebel, die sich auszahlen
Erkunden 1-10 Ingenieure Optionalität und Geschwindigkeit Tagging, Prompt-Caching, günstiges Standardmodell
Erweitern 10-50 Ingenieure Stoppen Sie linear mit dem Umsatz steigende Kosten Semantischer Cache, Scale-to-Zero, Routing, Batch-API
Extract 50+ Ingenieure Marge, Vorhersehbarkeit, FinOps Reservierungen, dedizierte Indizes, Quantisierung, Preise pro Mandant

Identifizieren Ihrer wichtigsten Kostentreiber

Bevor Sie irgendetwas optimieren, verschaffen Sie sich einen klaren Überblick darüber, wofür das Geld tatsächlich ausgegeben wird. In Azure ist der schnellste Weg die Kostenverwaltung, gruppiert nach Dienst und Tags, für die vergangenen 30 Tage.

Kennzeichnet alles vom ersten Tag an

Tagging ist die wirkungsvollste Maßnahme für Kostentransparenz. Ohne konsistente Tags können Sie die Kosten keinem Mandanten, keinem Feature und keiner Umgebung zuordnen. Die Referenz für die Startup Scale Landing Zone (SSLZ) erzwingt die Verschlagwortung auf Ebene der Landing-Zone-Richtlinien. Verwenden Sie den gleichen Ansatz für KI-Ressourcen.

costCenter = product | platform | research
tenant     = <customer-id> | shared
workload   = inference | embedding | training | eval
env        = prod | staging | dev
team       = <owning-team>

Wo soll zuerst gesucht werden?

Kostentreiber Wo finde ich sie? Typischer Anteil an der Rechnung
Token (LLM-API) Azure OpenAI-Metriken > Verarbeitete Prompt- und Vervollständigungstoken 30-60%
GPUs VM/AKS-Knotenstunden nach SKU (ND-, NC- und NV-Familien) 20-50%
Vektor/Suche KI-Suchabfrageeinheiten, Cosmos DB RU/s 5-20%
Storage Blob Storage, Azure Files und Azure Container Registry für Modellartefakte 3-10%
Egress Bandbreite außerhalb der Region, insbesondere cloudübergreifende Anrufe 2-15%

Exportieren Sie die Kostenverwaltung täglich in ein Speicherkonto, und verbinden Sie es mit Ihrem vorhandenen Analysestapel. Ein wöchentliches Diagramm der Kosten pro aktivem Benutzer ist ein zuverlässiges Signal, dass eine Optimierung den beabsichtigten Effekt hatte.

Hebel 1: Caching, Batching, Routing und Modellauswahl

Phase: Von Erkunden bis Extrahieren. Beginnen Sie in Explore mit Caching, fügen Sie in Expand Routing und Batch hinzu und in Extract eine granulare Modellauswahl pro Mandant.

Tipp

Speichern Sie Embeddings unter Verwendung des Hashs des Quellinhalts als Schlüssel zwischen und verwenden Sie für die Klassifizierung oder Extraktion im ersten Durchlauf ein kleineres, kostengünstigeres Modell, z. B. GPT-4o mini oder ein Modell mit offenen Gewichten im Bereich von 7B bis 13B. Eskalieren Sie zu einem Grenzmodell nur auf Anfragen, bei denen das kleine Modell unsicher ist. Allein dieses Muster senkt häufig die Kosten um 60 bis 80 Prozent ohne messbaren Qualitätsverlust bei Routineabfragen.

Caching

  • Prompt caching: Azure OpenAI reduziert automatisch wiederholte Präfixe für Aufforderungen von mindestens 1.024 Token, die unter GPT-4o und neueren Modellen unterstützt werden. Die ersten 1.024 Token müssen identisch sein, um einen Cache-Treffer zu erzielen. Halten Sie daher System-Prompts und Tooldefinitionen stabil.
  • Semantic cache: Speichern von Einbettungs- und Antwortpaaren in Azure Cache for Redis oder Cosmos DB. Geben Sie die zwischengespeicherte Antwort zurück, wenn eine neue Abfrage eine Kosinusähnlichkeit von ungefähr 0,95 überschreitet.
  • Ausgabecache: Bei nicht personalisierten Endpunkten, z. B. FAQs und deterministischen Tools, reduziert ein einfacher TTL-Cache (Time-to-Live) den Datenverkehr um 30 bis 80 Prozent.

Batchverarbeitung

Embedding- und Klassifizierungsjobs sind die offensichtlichen Kandidaten. Azure OpenAI Batch-API bietet einen Rabatt von 50 Prozent gegenüber Echtzeitaufträgen, die bis zu 24 Stunden warten können, z. B. Nachtindexaktualisierungen, Evaluatorläufe und asynchrone Zusammenfassungen.

Routing

Die meisten Produkte benötigen bei jedem Anruf nicht das teuerste Modell. Ein Router, entweder regelbasiert oder gelernt, kann 60 bis 80 Prozent des Datenverkehrs an ein günstigeres Modell ohne messbaren Qualitätsabbruch senden.

Pattern Günstiger Weg Teurer Pfad
Absichtsklassifizierung GPT-4o mini oder Phi-4 GPT-4o für mehrdeutige Anfragen
Verwendung von Tools oder Funktionsaufrufen Mid-Tier-Modell Spitzenmodell bei erneutem Versuch
Zusammenfassung des langen Kontexts Gleitfenster mit einem Modell der mittleren Leistungsklasse Vollkontextmodell der obersten Ebene
Codegenerierung Mid-Tier-Modell für Bausteine Modell der obersten Ebene für Umgestaltungen

Modellauswahl

Bewerten Sie die Modellauswahl jedes Quartals neu. Preise und Qualität bewegen sich schnell. Ein Modell, das ihre einzige Option vor sechs Monaten war, kann jetzt fünfmal teurer sein als eine neuere SKU, die innerhalb von 1 bis zwei Punkten auf Ihren Evals punktet.

Hebel 2: Infrastruktur mit automatischer Skalierung bedarfsgerecht dimensionieren

Phase: Ausklappen und extrahieren. Verwenden Sie in Explore Serverless oder Plattform als Dienst (PaaS), z. B. App Service, Container-Apps-Verbrauch oder Azure OpenAI Service, und überspringen Sie diesen Hebel.

Wenn Sie Inferenz mit vLLM, Triton oder Text Generation Inference (TGI) auf Azure Kubernetes Service (AKS) oder Container Apps selbst hosten, ist Ihr zweitgrößter Hebel, sicherzustellen, dass GPUs nicht ungenutzt bleiben.

Skalieren auf Null bei Leerarbeitslasten

Legen Sie minReplicas: 0 für Container-Apps mit einem GPU-Workloadprofil fest, oder verwenden Sie Horizontal Pod Autoscaling (HPA) oder KEDA auf AKS, um Knotenpools auf null zu skalieren, wenn keine Anfragen mehr ausstehend sind. Kaltstarts dauern in der Regel mehrere zehn Sekunden. Führen Sie Benchmarks mit Ihrem Modell durch und halten Sie während der Geschäftszeiten eine warme Replik vor, wenn die nutzerseitige Latenz wichtig ist.

GPU-SKU passend zur Modellgröße wählen

Ordnen Sie die GPU-Klasse der Anzahl der Parameter zu. T4 oder L4 reicht für Modelle unter ca. 13B-Parametern aus. A100 oder H100 lohnt sich nur bei Modellen mit mehr als etwa 34 Milliarden Parametern oder bei dauerhaft hohen Abfragen pro Sekunde (QPS). Container Apps unterstützt derzeit serverlose GPUs vom Typ T4 und A100. L4 und H100 erfordern AKS.

Burst-Training und Batchjobs zum Identifizieren

Führen Sie nächtliche Auswertungen, Embedding-Aktualisierungen und Offline-Zusammenfassungen auf Spot-Knotenpools aus, die in der Regel 60 bis 80 Prozent günstiger sind als On-Demand-Instanzen. Führen Sie die Produktionsinferenz auf dedizierter Kapazität aus. In der folgenden Tabelle sind die Strategien für die Automatische Skalierung und ihre typischen Einsparungen zusammengefasst.

Vorsicht

Spot-Kapazität kann mit einer Vorankündigung von nur 30 Sekunden entzogen werden. Verwenden Sie Spot-Instanzen nur für Workloads, die per Checkpoint gespeichert oder sauber neu gestartet werden können, wie z. B. Batch-Auswertungen, Aktualisierungen von Embeddings, Offline-Zusammenfassungen und Fine-Tuning mit häufigen Checkpoints. Stellen Sie niemals benutzerorientierte Rückschlüsse oder Aufträge ohne Neustartlogik vor Ort.

Strategy Wie? Typische Einsparungen
Skalierung auf null minReplicas: 0 in Container Apps mit GPU-Workloadprofil. Kaltstarts dauern in der Regel mehrere zehn Sekunden. Vergleichen Sie mit Ihrem Modell. Bis zu 90%
KEDA basierend auf der Warteschlangentiefe Skalieren Sie nach Service Bus- oder Warteschlangennachrichten, nicht nach CPU-Auslastung. 30-60%
SKU der rechten Größe T4 oder L4 für Modelle mit weniger als 13B-Parametern. A100 oder H100 nur für Modelle mit mehr als 34B-Parametern oder hohen QPS. In Container Apps werden serverlose GPUs derzeit nur für T4 und A100 unterstützt. L4 und H100 erfordern AKS. 40-70%
Spotkapazität Spot-Knotenpools für Batch und Evaluierung. On-Demand-Kapazität für die Produktion. 40-80%
Quantisierung AWQ- oder GPTQ-4-Bit-Quantisierung, um größere Modelle auf kleineren GPUs anzupassen. Fit 30B auf 16 GB

Note

Durch die Skalierung auf Null auf einer Chatoberfläche werden sichtbare Kaltstartlatenzen hinzugefügt. Ein gängiges Muster besteht darin, ein bis zwei warme Replikate während der Geschäftszeiten beizubehalten und über Nacht auf Null zu skalieren.

Hebel 3: Multi-Tenant-Muster ohne Kostensteigerungen beim Abruf

Phase: Späte Erweiterung und Extraktion. In Explore haben Sie fast sicher einen Mandanten: Sie selbst. Überspringen Sie diesen Abschnitt, bis Sie mindestens drei echte Kunden haben.

Multimandanten-KI-Produkte schlagen im Maßstab fehl, wenn Abruf- und Datenbankmuster für den Einzelmandantenprototyp ausgewählt wurden. Es werden drei Muster wiederholt.

Ein Index pro Mandant gegenüber einem gemeinsam genutzten Index mit Filtern

Ein dedizierter KI-Suchindex pro Mandant gewährleistet eine klare Trennung, verursacht jedoch Kosten für jeden einzelnen Index, selbst wenn er ungenutzt bleibt. Ein gemeinsamer Index mit einem Mandantenfilter ist bei kleinem und mittlerem Umfang deutlich kostengünstiger. Wechseln Sie nur dann zu einer dedizierten Instanz, wenn die Enterprise-Stufe verwendet wird oder ein Mandant eine definierte Größenschwelle überschreitet.

Auswahl der Vektordatenbank

Wählen Sie Ihren Vektorspeicher basierend auf vorhandener Infrastruktur und Skalierung aus. In der folgenden Tabelle wird zusammengefasst, wann jede Option passt.

Warnung

Das Löschen eines Vektorindexes oder seines zugrunde liegenden Speichers ist unumkehrbar, und das erneute Einbetten eines großen Korpus kann Hunderte bis Tausende von Dollar in Modellaufrufen plus Stunden Engineeringzeit kosten. Bevor Sie eine destruktive Änderung an einem Vektorspeicher vornehmen, erstellen Sie eine Momentaufnahme der Quelldokumente und vergewissern Sie sich, dass Ihre Re-Embedding-Pipeline auf einer kleinen Teilmenge den End-to-End-Ablauf vollständig durchläuft.

Auswahl Am besten geeignet für: Kostenstruktur
Azure KI-Suche (Vektor) Hybridsuche und Facets Pro Replikat, vorhersagbar
Cosmos DB (Vektor) Teams verwenden bereits Cosmos DB für App-Daten RU/s, skaliert mit QPS
pgvector auf Postgres Kleine oder mittlere Korpora, einfache Operationen pro VM, sehr günstig
Dedizierte Vektordatenbank 100M+ Vektoren, hoher Recall-Bedarf teuer pro Knoten

Vermeiden Sie versteckte N+1-Abfragen

Jeder Agentenschritt, der search aufruft, ist eine abrechenbare Abfrage. Protokollieren Sie die Anzahl der Abrufaufrufe pro Benutzerinteraktion und warnen Sie, wenn der Median Ihr Budget überschreitet. Ein gutes Anfangsziel sind zwei oder weniger Abrufe pro Interaktion. Reranker und Rewriter sind Bereiche, in denen man den Datenverkehr leicht versehentlich verdoppeln kann.

Governance: Kostenänderungen sicher halten

Phase: Alle Phasen. Die einfache Version, die ein Budget, eine einzeilige Überprüfung vor der Bereitstellung und ein einzelnes Zinslimit enthält, gehört von Tag 1 an zu "Erkunden". Die umfangreichere Variante mit CI-blockierenden Eval-Gates und mandantenspezifischen Ratenlimits in API Management gehört in die Phase Expand und darüber hinaus.

Eine Optimierung, die die Qualität verschlechtert, ist keine Optimierung. Es ist ein Ausfall. Sichern Sie jede Kostenänderung mit drei Leitplanken ab. Jede Schutzschiene kann von einem einzelnen Ingenieur in weniger als einer Stunde eingerichtet werden.

  1. Eval-Check: Führen Sie Ihr Eval-Set aus, bevor Sie Änderungen an Prompts, Modellen oder am Routing bereitstellen. In der frühen Phase kann diese Überprüfung ein Skript sein, das Sie manuell ausführen. Blockieren Sie die Bereitstellung oder machen Sie sie rückgängig, wenn der Wert um mehr als Ihre Toleranz sinkt, beispielsweise um einen Punkt auf einer 100-Punkte-Skala.
  2. Budget alerts: Legen Sie Azure Cost Management Budgets pro Ressourcengruppe mit Warnungen auf 50, 80 und 100 Prozent fest. Leiten Sie sie an den gleichen Slack- oder Teams-Kanal weiter, der Ihre Fehlerbenachrichtigungen abruft, sodass Ausgaben und Vorfälle an demselben Ort landen.
  3. Anfrage-Ratenbegrenzung: Schon eine einzige Obergrenze pro IP-Adresse oder API-Schlüssel in API Management, NGINX oder Ihrem Gateway verhindert, dass ein außer Kontrolle geratener Client Ihr Guthaben über Nacht aufbraucht. Fügen Sie später pro Mandant Obergrenzen hinzu, wenn Sie zahlende Kunden haben.

Seien Sie vorsichtig, um mehrere Kostenoptimierungen in eine einzige Version zu bündeln. Wenn die Änderung zusammen landet, wird die Zuordnung schwierig, und jede Regression ist teuer zu schneiden.

Das Zweihebel-Experiment: Wie man vor und nachher vergleicht

Wenn Sie entscheiden, wo Sie beginnen möchten, wählen Sie zwei Hebel aus den vorherigen Abschnitten aus, versenden Sie sie hinter einer Featureflagge und messen Sie 7 bis 14 Tage. Zwei Hebel reichen aus, um sinnvolle Bewegungen zu erkennen. Mehr als zwei machen Zuordnungen unzuverlässig.

Vorgeschlagenes erstes Paar nach Stufe

Stage Hebel A Hebel B
Vorabstart (<100 DAU) Promptzwischenspeicherung Modellrouting mit einem günstigen Standardmodell
Frühe Traktion (100-10k DAU) Semantischer Cache Auf null skalierte Inferenz
Skalieren (10.000+ DAU) Batch-API für asynchrone Arbeit Mandantenspezifische Indexstrategie
Enterprise-Ebene Dedizierte Indizes für wichtigste Konten Quantisierte Modelle auf L4 oder H100 
Baseline window:   2026-04-15 to 2026-04-28 (14 days)
Treatment window:  2026-05-01 to 2026-05-14 (14 days)
Levers shipped:    1) semantic cache on /chat
                   2) scale-to-zero on vLLM

Metrics:
  cost_per_active_user   (target: down 30%)
  p95_latency_ms         (guardrail: +<= 150 ms)
  eval_score_delta       (guardrail: >= -1.0)

Decision rule: Keep both if all guardrails hold. Otherwise, revert and ship one at a time.

Was dieser Artikel behandelt und was nicht?

Dieser Artikel ist bewusst begrenzt. In den folgenden Abschnitten werden Themen aufgeführt, die sich im Bereich befinden, Themen, die außerhalb des Gültigkeitsbereichs liegen, und die Signale, die angeben, wann sie hinzugefügt werden sollen.

Im Geltungsbereich

  • Tagging-, Budgets- und Kostenverwaltungspraktiken, die für jeden Start geeignet sind.
  • Die vier Stellhebel im Anfragepfad: Caching, Batching, Routing und Modellauswahl.
  • Bedarfsgerechte GPU-Dimensionierung und Auf-null-Skalierung für selbstgehostete Inferenz.
  • Abrufmuster mit mehreren Mandanten für Produkte mit drei bis 100 kostenpflichtigen Mandanten.
  • Eine Governance-Schleife für sichere Änderungen: Evaluierungs-Gate, Budgetwarnungen und Ratenbegrenzungen pro Mandant.

Außerhalb des Geltungsbereichs

Thema Wann sie hinzugefügt werden soll
Reservierungs- und Sparpläne für KI-Berechnung Die Inferenzkosten bleiben 90 Tage lang konstant, üblicherweise bis zur Mitte der Expand-Phase.
Dedizierte FinOps-Tools wie Apptio Cloudability, Vantage und ähnliche Tools Die Cloud-Ausgaben überschreiten ungefähr 50.000 $ pro Monat, oder Sie arbeiten mit mehreren Clouds. Die meisten Early-Stage-Startups brauchen dies nicht.
Benutzerdefinierte tokenbasierte Abrechnung pro Endkunden Sie verkaufen nutzungsbasierte Preise, oder ein Mandant überschreitet 25 Prozent der Rechnung.
Optimierung von Schulungskosten, z. B. DeepSpeed- und FSDP-Optimierung Sie trainieren Modelle im Haus. Inference-first-Produkte brauchen dies nicht.
Regionsübergreifende oder Multi-Cloud-Kostenarbitrage Sie befinden sich in der Extraktionsphase und verfügen über eine bewährte Wirtschaftlichkeit in einer einzelnen Region.

Wenn dieser Ansatz nicht mehr ausreicht

Die Methoden in diesem Artikel sind für kleine Teams konzipiert, die ihre eigene Cloud ausführen. Irgendwann wächst Ihr Unternehmen aus ihnen heraus. Die folgenden Signale sind keine Fehler. Sie sind Wachstum. Wenn zwei oder mehr zutreffen, sollten Sie dedizierte Tools oder einen Platform Owner in Teilzeit einplanen.

  • Die monatlichen Azure-Ausgaben übersteigen ungefähr 50.000 US-Dollar, und der KI-Anteil liegt bei über 30 Prozent.
  • Mehr als 10 Ingenieure können Änderungen versenden, die die Kosten um 5 Prozent oder mehr verschieben.
  • Mindestens ein Kunde hat eine Nutzung über 10.000 $ pro Monat und zahlt Ihnen eine Pauschalgebühr.
  • Ihre Investoren oder Finanzpartner haben begonnen, eine monatliche Kostenprognose zu beantragen.
  • Das Produkt wird in mehr als einer Azure Region oder Cloud ausgeführt.

Bis dahin ist die einfache Schleife in diesem Artikel, die Tags, Budgets, ein eval Gate und eine monatliche Überprüfung umfasst, das richtige Tool. Widerstehen Sie der Versuchung, die FinOps-Tools des Unternehmens frühzeitig zu übernehmen. Er fügt Prozessaufwand hinzu, bevor er einen Wert hinzufügt.

Referenz-Checkliste

Verwenden Sie die folgenden Elemente als monatliche Prüfliste. Jedes Element ist einem Abschnitt in diesem Artikel zugeordnet.

  • Alle KI-Ressourcen werden mit costCenter, tenant, workload und env gekennzeichnet.
  • Ein Cost-Management-Dashboard ist vorhanden, wird nach Tags gruppiert und wöchentlich überprüft.
  • System-Prompts sind stabil genug für Prompt-Cache-Treffer.
  • Asynchrone Arbeit, z. B. Einbettungen, Evals und Zusammenfassungen, werden auf der Batch-API ausgeführt.
  • Der Router sendet mindestens 60 Prozent des Datenverkehrs an ein günstigeres Modell ohne Eval-Regression.
  • GPU-Workloads skalieren außerhalb der Geschäftszeiten auf null oder verwenden Spot-Instanzen für die Batchverarbeitung.
  • Die mediane Abrufanzahl pro Turn beträgt zwei oder weniger.
  • Die Mehrinstanzenstrategie wird explizit ausgewählt: mit Filter oder dediziertem Dienst geteilt.
  • Budgets und Ratenlimits pro Mandant werden durchgesetzt.
  • Jeder Prompt, jedes Modell oder jede Routing-Änderung durchläuft vor dem Merge das Eval-Gate.
  • Last updated on