軟體、AI 與資料

AgentOps 衡量每個智慧代理與每個步驟使用的 Token。我們按任務設定限額，快取重複工作，並將常規步驟交給較小的模型。支出會列入報告，成本上升的工作流程因此能被及早發現。

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我們依使用情境追蹤 Token 與運算資源支出，快取重複問題，並把常規任務路由至較小的模型，將大型模型留給真正需要的工作。

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資料庫的數量與規模、其關鍵程度、涉及的引擎與版本，以及文件與備份的狀況。遷移還需要投入驗證、演練以及與應用程式團隊的協調。持續維運取決於所需的支援涵蓋時段與回應時間。

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主要因素是儲存敏感資料的系統與資料存放區數量，以及其文件完善程度。成本還取決於應用是否需要改造以使用加密或權杖，以及您必須滿足的規則。金鑰管理產品與授權是單獨成本，會在您承諾前列明。範圍明確後，您會收到包含階段與價格的方案。

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工作流程與畫面數量、需支援的平台、離線使用、裝置整合以及所連結的系統。對現有應用而言，其程式碼與文件狀況也很重要。簽署、封裝以及跟上作業系統更新是需要規劃的持續成本。

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主要因素是據點、系統與環境的數量，以及現有文件的狀況。成本還取決於在業務持續運作的同時需要變更多少，以及您的復原與資安要求。硬體、授權與雲端使用費是另外的成本，會在您承諾前列明。需求明確後，您會收到包含範圍、階段與價格的方案。

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語言模型按 Token 計費，Token 是提示詞或回答中的一小段文字。AI Token FinOps 依功能與團隊計量這部分支出，然後將其降低：重複的問題由快取回答，常規任務交給更便宜的小型模型，前沿模型留給真正需要它的任務。

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對照我們在任何變更之前記錄的基線：同一工作負載，所有提示詞都傳送至前沿模型。節省來自兩個來源——重複提示詞由語意快取回答，常規任務路由至小型語言模型——我們分別報告每一項。

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主要因素是範圍涉及系統的數量與規模，以及測試需要深入到什麼程度。成本還取決於我們是否負責修復發現的問題，以及您必須滿足的標準或法規。對少數關鍵系統做聚焦的評估，比涵蓋整個 IT 環境的計畫工作量更小。範圍明確後，您會收到包含方法與價格的方案。

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