无法归属成本
帐单只看到供应商总额，未能对应部门、项目或完成了的工作流程。
AI FinOps · Cloud FinOps · 工作流程单位成本
AI 及云端成本优化
AI 及云端成本优化，是把传统 Cloud FinOps 延伸至模型 API、Token、GPU、RAG、Agent、Vector Database、SaaS License 及自动化流程，让管理层知道每个 AI 工作流程用了多少科技成本，以及是否带来相称的业务成果。
适合已经使用公有云、AI API、企业 AI 订阅或准备部署 Private AI，而又需要建立成本可见度、预算控制及选型方法的香港机构。
成本可见
预算可控
单位价值可量度
快速答案
这项服务包括什么？
AI 及云端成本优化，是把传统 Cloud FinOps 延伸至模型 API、Token、GPU、RAG、Agent、Vector Database、SaaS License 及自动化流程，让管理层知道每个 AI 工作流程用了多少科技成本，以及是否带来相称的业务成果。
- 常见范围
- 成本可见 · 预算可控 · 单位价值可量度
- 实施方式
- 先明确目标、现有流程、数据、权限及系统集成，再分阶段设计、验证、上线及交接。实际范围会按需求分析确认。
AWS 帐单及成本检查
- 闲置或规格过大的 EC2 及资料库
- 未使用的 EBS 磁碟及快照
- S3 储存级别
- 数据传输费用
- Savings Plans 及预留执行个体的使用率
- 成本分配标签及预算告警
AI 推理 TCO 评估：RFP 准则及 KPI 清单
工作量
每月请求数、平均输入及输出 tokens、繁忙时段并发量、回应时间要求
模型及部署
所需语言（广东话、中英夹杂）、准确度要求、是否需要私有部署
成本项目
API 单价（输入及输出）、GPU 或伺服器、储存、网络、监控工具及维护人手
合规
资料存放地、保留期、审计纪录、个人资料处理
KPI
每千次请求成本、每宗个案成本、回应时间（P95）、错误率、需要人手覆核的比例
RFP 准则
价钱透明度、用量上限及告警、资料汇出及退出安排、服务水平协议、支援时间
完整成本范围
AI 时代的科技帐单由什么组成？
不只 VM。评估需要同时看五个互相影响的成本层。
Cloud Infrastructure
Compute、Database、Storage、Network、CDN、Backup、Serverless 及 Container。
AI API
Input／Output／Cached Token、Embedding、影像、语音及模型呼叫。
Private AI
GPU／Server、折旧、电力、托管、储存、使用率、维护及支援。
AI Application Architecture
RAG、Vector Database、Agent Loop、Tool Call、OCR、Background Job 及 Observability。
SaaS & AI Seats
企业 AI 订阅、Developer Tool、重叠功能及未使用 License。
常见检视位置
超支通常不是一个原因造成
Agent 重复呼叫
搜寻、工具、重新规划及重试令一次工作产生多轮模型与资料库成本。
型号及架构过度配置
简单分类、批次工作或低风险内容一律使用最高成本的模型或长期开机 GPU。
SaaS 与云端重叠
同类功能分散在多个 per-seat 方案、闲置资源及重复的监察工具。
AI Model Routing
唔系所有工作都需要最贵、最大的 AI Model
把工作按复杂度、敏感度、速度及数量分流；最便宜模型未必令整个流程成本最低，最强模型也未必是最佳业务选择。
- 简单／重复工作
- Route to:较小、经济模型
- 结构化分类
- Route to:专门或较小模型
- 一般商业内容
- Route to:标准云端模型
- 困难推理
- Route to:Premium reasoning model
- 敏感工作
- Route to:核准的 Private Model
- 大量非即时工作
- Route to:Batch Processing
选择边界
Cloud API 与 Private AI 应比较总成本及非财务要求
Private AI 不一定较便宜；API 也不一定在所有用量下较合理。工作量、使用率、资料要求、延迟、维护能力及锁定风险都会改变答案。
| 评估面向 | Cloud / API AI | Private / Self-hosted AI |
|---|---|---|
| 起步速度 | 通常较快，按用量开始 | 需采购、部署及营运准备 |
| 成本形态 | 以使用量、Token、Request 或功能计 | 硬件折旧加上固定营运及技术人手 |
| 资料与控制 | 视供应商、区域、设定及合约 | 视完整架构、权限及外部依赖 |
| 最合适情况 | 需求浮动、快速试验、需要最新模型 | 固定高用量或有特定资料控制要求 |
AI Economics
把科技帐单连回业务产出
这是一个决策框架，不是会计公式。比较实施前后的人力、基础架构、SaaS、AI、交接及产出，才看得到真正的工作流程单位成本。
Human effortCloud costAI costBusiness output
iGears 评估方法
由帐单到可执行的成本控制
1
01 定义结果
先界定有用产出、服务水平及人手覆核要求。
2
02 建立成本地图
把 Cloud、AI、GPU、SaaS 及支援成本对应至部门、项目与工作流程。
3
03 检视架构
分析模型路由、Token、Cache、Agent Loop、GPU 使用率、储存及网络。
4
04 设定控制
建立 Budget、Alert、执行上限、Owner、Review Cycle 及单位成本指标。
5
05 量度及调整
同时追踪成本、速度、质素、人手时间及完成量。
方法及来源
透明假设，比固定供应商价目更耐用
本页及工具不内置会快速变动的第三方模型价格。评估会使用企业自己的帐单、合约及供应商官方价目，并记录币别、单位及检视日期。外部参考包括 AWS Cost Management、Microsoft Cost Management、Google Cloud Cost Management 及各模型供应商官方定价页。
限制：公开工具提供方向性估算，不构成正式审计、采购建议或保证节省。
决策问题
AI 及云端成本常见问题
先看直接答案，再按你的工作量、资料及营运要求深入评估。
由一个可量度流程开始
预约 AI 成本及生产力评估
我们会先梳理人手时间、工作量、AI／云端成本、资料边界及量度方法，再建议最值得验证的第一步。
实际范围及费用会在需求分析后以报价单列明。