SaaS- und KI-Ausgaben
Spend and token analytics for OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Datadog, Snowflake and cloud AI services.
SaaS- und KI-Ausgaben
Sehen Sie, was Sie für KI-Modelle und SaaS-Tools (OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Datadog, Snowflake und KI, die in Ihren Clouds laufen) ausgeben, wie viele Tokens Sie dafür kaufen und welche Kunden, Teams oder Funktionen dafür verantwortlich sind.
- Eine Seite für die Rechnungen, die nicht von einer Cloud-Konsole stammen: KI-Modell-APIs und SaaS-Tools sowie KI-Dienste, die Ihre Clouds ausführen (Amazon Bedrock, Azure OpenAI, Google Vertex AI).
- Cost comes from each vendor's own cost API. Token-Zählungen, Caching und Anforderungszählungen stammen nur von OpenAI- und Anthropic-Nutzungs-APIs.
- One Date Range control at the top drives every chart and card on the page.
- Kennzeichnen Sie Ihre OpenAI-Projekte und Anthropic-Arbeitsbereiche als Kunden, Teams, Funktionen oder Produkte, um die Kosten pro Kennzeichnung anzuzeigen.
- Wenn eine Zahl nicht gemessen werden kann, wird dies auf der Seite mit einem Bindestrich angezeigt. Es wird niemals eine Lücke mit einer Schätzung geschlossen.
Wofür diese Seite gedacht ist
KI- und SaaS-Rechnungen wachsen schnell und kommen von vielen Orten. Eine einzige sofortige Änderung kann eine AI-Rechnung verdoppeln; Eine Protokollpipeline kann eine Observability-Rechnung stillschweigend verdreifachen. Auf dieser Seite werden sie nebeneinander gestellt, damit Sie antworten können:
- Wie viel haben wir über einen bestimmten Zeitraum für jeden Anbieter ausgegeben?
- Welche Modelle kosten am meisten und wie viele Token haben wir pro Dollar gekauft?
- Nutzen wir günstigere Optionen, auf die wir Anspruch haben, wie etwa Caching und die Batch-API?
- Wer oder was verursacht die Ausgaben: welcher Kunde, welches Team, welche Funktion oder welches Produkt?
- Welche Sitze dieser Werkzeuge werden tatsächlich verwendet?
Bevor Sie beginnen
- Mindestens ein Anbieter ist verbunden. Die Verbindungsschritte sind in SaaS- und KI-Anbieter verbinden. Press Connect Provider on this page to start.
- Für die Token-Details benötigen Sie OpenAI oder Anthropic, verbunden mit einem Admin-Schlüssel.
- Für KI-Ausgaben in Ihren Clouds (Bedrock, Azure OpenAI, Vertex AI) müssen diese Clouds verbunden sein. Die Kosten werden automatisch angezeigt. Token-Detail nicht.
- Die Daten werden etwa alle 6 Stunden aktualisiert und wenn Sie auf einer Anschlusskarte auf „Synchronisieren“ klicken oder eine Verbindung zu einem Anbieter herstellen.
Die Seite von oben nach unten
| Fläche | Was es zeigt |
|---|---|
| Kopfzeile | Title SaaS & AI Infrastructure Spend and the Connect Provider button. |
| Datumsbereich | Ein Steuerelement für die gesamte Seite. |
| Anschlusskarten | Eine Karte pro angeschlossenem Anbieter. |
| Sitzplatzaktivität und Batch-API-Einführung | Kleine Karten, die nur angezeigt werden, wenn der Anbieter sie unterstützt. |
| KI-Token-Analyse / Einheitsökonomie | Zwei Registerkarten zur KI-Nutzung. |
| SaaS-Run-Rate für mehrere Anbieter | Tägliche Ausgaben pro Anbieter, gestapelt. |
Datumsbereich und Link kopieren
Choose Last 7 Days, Last 30 Days, Last 90 Days or Custom Date Range. Ein benutzerdefinierter Bereich zeigt die Datumsfelder „Von“ und „Bis“ an (vorausgefüllt mit den letzten 30 Tagen); Der Anfang muss am oder vor dem Ende liegen, keiner darf in der Zukunft liegen, und bis beide gültig sind, wird die Seite nicht neu geladen. Alle Diagramme, Kacheln und Tabellen unten folgen diesem Bereich, einschließlich der Registerkarte „Einheitsökonomie“ und der Karte „Batch-API“.
„Link kopieren“ kopiert einen Link zu genau dieser Ansicht (Bereich und aktive Registerkarte) für jeden in Ihrer Organisation. Die Adressleiste wird auch aktualisiert, wenn Sie die Ansicht ändern.
Anschlusskarten
Jeder angeschlossene Anbieter hat eine Karte:
| Artikel | eingereicht haben? Bedeutung |
|---|---|
| Name und Symbol | Der Connector-Name, den Sie beim Herstellen der Verbindung ausgewählt haben. |
| Statuspille | active (green) is working; pending (amber) is waiting for you to finish setup, for example Snowflake step 2; anything else (red) is an error. |
| Große Zahl | The 30-day recorded spend for this vendor. Hierbei handelt es sich um einen festen 30-Tage-Wert, unabhängig vom oben genannten Datumsbereich. |
| Rote Nachricht | Der letzte Fehler, den der Anbieter zurückgab, war nach eigenen Angaben beispielsweise ein Schlüssel ohne Erlaubnis. |
| Synchronisiertes Datum | When the last sync ran, or "Never synced". |
| Synchronisieren | Führt jetzt eine Synchronisierung für diesen Anbieter durch. |
| Bin-Symbol | Trennt den Anbieter nach Ihrer Bestätigung. Verbringen Sie bereits gesammelte Aufenthalte in Ihrer Historie. |
Was Ihnen jeder Anbieter bietet
The detail you can see depends on what each vendor's own API reports. Dies ist eine Grenze der Anbieter, nicht von CostGlass.
| Quelle | Kosten | Token, Anfragen, Caching | Gut zu wissen |
|---|---|---|---|
| OpenAI | Täglich, aufgeteilt nach Einzelposten und Projekt, aus der Admin Costs API. | Ja: Eingabe, zwischengespeicherte Eingabe, Ausgabetoken, Anfragen und ob eine Anfrage die Batch-API verwendet hat. | Benötigt einen Admin-Schlüssel (ein normaler Projektschlüssel wird abgelehnt). Die einzige Quelle für Pro-Anfrage-Zählungen. |
| Anthropic | Täglich, aufgeteilt nach Modell und Token-Typ (z. B. Eingabe-, Ausgabe- und Cache-Typen) und nach Arbeitsbereich, über die Admin Cost Report API. | Ja: Eingabe, zwischengespeicherte Eingabe, Ausgabetokens und Serviceebene (Batch oder nicht). Es zählt keine Anfrage. | Benötigt einen Admin-Schlüssel. Der Anbieter gibt die Kosten in Cent an; CostGlass rechnet es in Dollar um. Persönliche Claude-Pläne können nicht verbunden werden. |
| DeepSeek | Täglich über die DeepSeek-API (die letzten 35 Tage werden bei jeder Synchronisierung erneut gelesen). | Nur Kosten. | Keine Sitz- oder Token-Details. |
| Datadog | Nur monatlich: eine Zahl pro Produkt und Kalendermonat, aktueller und vorheriger Monat. | Nicht anwendbar. | Datadog's cost estimate can lag by up to 72 hours, so the newest days are incomplete. Es wird als ein Punkt pro Monat im Run-Rate-Diagramm angezeigt, nicht als Tageslinie. Benötigt sowohl einen API-Schlüssel als auch einen Anwendungsschlüssel und die richtige Datadog-Site. |
| Snowflake | Daily, in real currency, from the organisation usage view (USAGE_IN_CURRENCY_DAILY). | Nicht anwendbar. | Erfordert Zugriff durch einen Snowflake-Organisationsadministrator (ORGADMIN). Fehlt diese, wird auf der Karte anstelle einer Nummer eine umsetzbare Meldung angezeigt. Der Betrag ist in Ihrer Snowflake-Abrechnungswährung angegeben und wird zur Anzeige umgerechnet; Eine nicht unterstützte Währung wird als solche gemeldet und nicht falsch gekennzeichnet. |
| Amazon Bedrock, Azure OpenAI, Google Vertex AI | Entnommen aus Ihrer Cloud-Rechnung. CostGlass erkennt KI-Linien anhand des Dienstnamens (z. B. Bedrock, OpenAI, Cognitive, Vertex, Generative, Gemini, Deepseek). | Nein. CostGlass liest keine Modellaufrufprotokolle, daher gibt es für diese keine Token, Caching oder Anfragen. | Ein Hinweis auf der Seite besagt, welche verbundenen Clouds kostenpflichtig sind. |
Sitzaktivität
Eine kleine Karte pro Anbieter, dessen Plätze CostGlass auflisten kann. It shows the number of seats and, where the vendor reports it, how many were Active in the last 30 days and how many were Inactive. Verwenden Sie es, um Lizenzen zu finden, die niemand nutzt.
| Anbieter | Verwendetes Aktivitätssignal |
|---|---|
| OpenAI | Letzte Verwendung des API-Schlüssels. OpenAI hat keine Anmeldezeit, daher ist dies ein indirektes Signal. |
| Datadog | Letzter Login. |
| Snowflake | Letzte erfolgreiche Anmeldung. |
| Anthropic | Nicht verfügbar. Anthropic meldet nur Mitgliedschaft und Rolle, sodass Sie anstelle der aktiven und inaktiven Zahlen die Anzahl der Sitze und eine Erklärung sehen. |
ein Auf der Karte steht, welches Signal sie nutzt. CostGlass vergleicht Sitzplätze niemals mit einer erfundenen Gesamtlizenzsumme.
Einführung der Batch-API
Eine Karte für OpenAI und für Anthropic, die das Prozentsatz der Token, die über die Batch-API ausgeführt wurdenim ausgewählten Bereich (und für OpenAI der Prozentsatz der Anfragen). Es trägt ein gemessenes Etikett.
Warum es wichtig ist: Die Batch-API ist günstiger (wir nutzen 50 % Rabatt in der Spar-Engine) für Arbeiten, die warten können, wie z. B. die Verarbeitung über Nacht. Ein niedriger Prozentsatz mit viel nicht dringendem Volumen ist eine Chance.
Registerkarte „AI-Token-Analyse“
Die erste Registerkarte. Wenn nichts angeschlossen ist, heißt es Noch keine AI/LLM-Ausgaben verbunden. Hinweise oben (blaue Pillen) erläutern Lücken, z. B. welche verbundenen Clouds Kosten verursachen, aber keine Token-Details.
KI-Plattformfilter
Erscheint, wenn mehr als eine Quelle vorhanden ist. Buttons such as All Connected AI Providers, AWS Bedrock, Azure OpenAI, GCP Vertex AI, Anthropic Direct, OpenAI Direct and DeepSeek Direct filter the spend chart and the model table.
Die vier Figuren
| Fliese | Wie es berechnet wird | So verwenden Sie es |
|---|---|---|
| Gesamtausgaben für KI | aus Alle KI-Kosten im Bereich über jede angeschlossene Quelle hinweg. | Ihre wichtigste KI-Rechnung. |
| Token-Volumen (OpenAI + Anthropic) | Input- und Output-Tokens in Millionen, mit % der Input- und % Output-Tokens. | Bei langen Eingabeaufforderungen ist ein hoher Eingabeanteil üblich; Ein hoher Output-Anteil bedeutet lange Antworten, die in der Regel mehr pro Token kosten. |
| Kosten pro 1 Mio. Token | OpenAI- und Anthropic-Ausgaben geteilt durch ihre gemessenen Token. | Das beste Einzelmaß für Effizienz. Es wird bewusst nicht mit den Ausgaben von Bedrock, Azure oder Vertex vermischt, deren Token nicht gemessen werden. |
| Prompt-Cache-Trefferrate | Zwischengespeicherte Eingabetoken geteilt durch alle Eingabetoken. | Zwischengespeicherte Token werden zu einem niedrigeren Preis abgerechnet. Eine niedrige Rate bei langen, wiederholten Eingabeaufforderungen bedeutet, dass Geld auf dem Tisch bleibt. |
Without OpenAI or Anthropic usage data, these three token tiles are replaced by Token-Level Detail: "Not available yet", with what to connect.
Die Diagramme
- KI-Ausgaben im Zeitverlauf nach Modell und Plattform
- Ein gestapeltes Flächendiagramm der tatsächlichen Tagesausgaben, eine Farbe pro Modell und Plattform. Hover for each model's value. Use it to see which model started or stopped costing money, for example after a model upgrade.
- Token-Verbrauchsvolumen und Einheitenökonomie
- an Balken zeigen tägliche Ein- und Ausgabe-Tokens in Millionen; Die grüne Linie zeigt die Kosten pro 1 Mio. Token auf der rechten Achse. Hochgezogene Balken und flache Linie bedeuten Wachstum bei stabiler Effizienz. Eine Aufstellung bedeutet, dass Sie mehr pro Token bezahlen, was häufig auf ein teureres Modell oder weniger Caching zurückzuführen ist. Ein Tag ohne Kosten hat keinen Linienpunkt.
- Schnelle Caching-Effizienz nach Arbeitsbereich/Projekt
- Für jedes OpenAI-Projekt und jeden Anthropic-Arbeitsbereich der Anteil der zwischengespeicherten Eingabe-Tokens (blau) im Vergleich zur Basis (grau). Arbeitsbereiche am Ende der Liste mit großem Token-Volumen müssen zuerst repariert werden.
- Anfragen vs. durchschnittliche Kosten/Anfrage (OpenAI)
- Jeder Punkt ist ein OpenAI-Projekt: Anfragen auf der horizontalen Achse, durchschnittliche Kosten pro Anfrage auf der vertikalen Achse. Ein Punkt, der weit über den anderen liegt, ist pro Anruf teuer: Suchen Sie nach langen Eingabeaufforderungen oder einem teuren Modell. Ein Punkt weit rechts mit hohen Kosten stellt eine hohe und kostspielige Arbeitsbelastung dar und ist der erste Ort, an dem nach einer außer Kontrolle geratenen Schleife gesucht werden muss. Anthropic meldet die Anzahl der Anfragen nicht und ist daher nicht in dieser Tabelle aufgeführt.
- Aufschlüsselung des Modellfamilienvolumens
- Eine Tabelle mit Balken für Modell und Plattform, Ausgaben ($) und Anteil %. Verwenden Sie es, um zu sehen, wie konzentriert Ihre Ausgaben auf ein Modell konzentriert sind.
Registerkarte „Einheitsökonomie“ (Kosten pro Kunde, Team, Funktion)
Auf der zweiten Registerkarte werden die KI-Ausgaben nach Label, das Sie zuweisen zu jedem OpenAI-Projekt, Anthropic-Arbeitsbereich oder dem Unterkonto einer anderen KI-Quelle. Die Antwort lautet: „Was kostet uns dieser Kunde oder diese Funktion in der KI?“. Dies ist unabhängig von der Geschäftsmetrikseite Einheitsökonomie.
- Spend with no label is shown as Unassigned. Es wird niemals von einem Namen weggelassen oder erraten. Die Bezeichnungen plus „Nicht zugewiesen“ ergeben immer die gesamten KI-Ausgaben für denselben Bereich.
- $/Anfrage wird nur für Labels angezeigt, die durch echte OpenAI-Anfragezahlen unterstützt werden. Für Anthropic-only- oder Cost-only-Labels ist es ein Bindestrich.
- Ein Trenddiagramm zeigt die täglichen Ausgaben für die Top-Labels.
SaaS-Run-Rate für mehrere Anbieter
Ein gestapeltes Flächendiagramm der täglichen Ausgaben für Snowflake, Datadog, OpenAI und Anthropic, mit der Gesamtsumme des Bereichs in der Ecke. Die Überschrift lautet „Letzte 30 Tage“, sie richtet sich jedoch nach dem von Ihnen ausgewählten Datumsbereich. Es werden die Kosten in Ihrer Anzeigewährung verwendet. Denken Sie daran, dass Datadog monatlich ist und daher am Ersten jedes Monats als ein Wert und nicht als glatte Linie angezeigt wird. DeepSeek und die Cloud-KI-Dienste sind auf der Registerkarte „KI“ und in Berichten und nicht in diesem Diagramm sichtbar.
So reagieren Sie auf das, was Sie sehen
| Sie sehen | Versuchen Sie es mit | Wo |
|---|---|---|
| Kosten pro 1 Mio. Token steigen | Überprüfen Sie, ob eine Arbeitslast auf ein größeres Modell verschoben wurde. Leiten Sie einfache Aufgaben (Klassifizierung, Extraktion, Kurzantworten) an ein kleineres, günstigeres Modell weiter. | Modell-Tiering |
| Geringe Akzeptanz der Batch-API und viel nicht dringende Arbeit | Verschieben Sie Overnight- oder Massenaufträge auf die Batch-API, die günstiger ist. | Einsparungen |
| Geringe Trefferquote im Prompt-Cache bei langen, wiederholten Prompts | Umstrukturierungsaufforderungen, sodass der große stabile Teil an erster Stelle steht und zwischengespeichert werden kann. CostGlass listet eine schnelle Caching-Möglichkeit für Anthropic auf. | Einsparungen |
| Ein Arbeitsbereich mit hohen Kosten pro Anfrage | Sehen Sie sich die Länge der Eingabeaufforderungen, die Wiederholungsversuche und die Modellauswahl für diesen Arbeitsbereich an. | Streudiagramm |
| Inaktive Sitze | Entfernen Sie Lizenzen, die niemand nutzt, oder weisen Sie sie neu zu. | Sitzaktivität |
| Datadog oder Schneeflocke wächst | Überprüfen Sie die Protokollaufnahme, benutzerdefinierte Metriken und die Überschreitung der Snowflake-Cloud-Dienste. | Einsparungen |
| Verbringen Sie Geld, das Sie nicht erklären können | Beschriften Sie das Projekt oder den Arbeitsbereich und legen Sie dann ein Budget oder eine Warnung fest. | Budgets, Anomalieerkennung |