软件、AI 与数据

AgentOps 计量每个智能体与每个步骤使用的 Token。我们按任务设定限额，缓存重复工作，并将常规步骤交给更小的模型。支出会被报告，成本上升的工作流因此能被及早发现。

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我们按用例跟踪 Token 与算力支出，缓存重复问题，并把常规任务路由至更小的模型，将大模型留给真正需要的工作。

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数据库的数量与规模、其关键程度、涉及的引擎与版本，以及文档与备份的状况。迁移还需要投入验证、演练以及与应用程序团队的协调。持续运维取决于所需覆盖时长与响应时间。

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主要因素是保存敏感数据的系统与数据存储数量，以及其文档完善程度。成本还取决于应用是否需要改造以使用加密或令牌，以及您必须满足的规则。密钥管理产品与许可证是单独成本，会在您承诺前列明。范围明确后，您会收到包含阶段与价格的方案。

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工作流与界面数量、需支持的平台、离线使用、设备集成以及所连接的系统。对现有应用而言，其代码与文档状况也很重要。签名、打包以及跟进操作系统更新是需要规划的持续成本。

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主要因素是站点、系统与环境的数量，以及现有文档的状况。成本还取决于在业务持续运行的同时需要变更多少，以及您的恢复与安全要求。硬件、许可证与云使用费是单独的成本，会在您承诺前列明。需求明确后，您会收到包含范围、阶段与价格的方案。

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语言模型按 Token 计费，Token 是提示词或回答中的一小段文本。AI Token FinOps 按功能与团队计量这部分支出，然后将其降低：重复的问题由缓存回答，常规任务交给更便宜的小模型，前沿模型留给真正需要它的任务。

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对照我们在任何变更之前记录的基线：同一工作负载，所有提示词都发送至前沿模型。节省来自两个来源——重复提示词由语义缓存回答，常规任务路由至小语言模型——我们分别报告每一项。

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主要因素是范围涉及系统的数量与规模，以及测试需要深入到什么程度。成本还取决于我们是否负责修复发现的问题，以及您必须满足的标准或法规。对少数关键系统做有针对性的评估，比覆盖整个 IT 环境的计划工作量更小。范围明确后，您会收到包含方法与价格的方案。

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