几个月前，我们团队有人开玩笑说：“我们的大语言模型(LLM)是我们薪资最高的开发人员。” 大家一笑置之，直到我们查看了OpenAI的账单。那一刻，我们对基础设施成本的认知彻底改变了。它不再仅仅是计算、存储或网络，AI引入了一个新的预算项目：token消耗。而在2025年，AI 成本治理不再仅仅是财务或领导层的担忧，它正成为DevOps和平台团队的核心责任。本文将深入探讨AI 成本治理的重要性，以及DevOps团队如何承担起这一关键职责。
大语言模型 (LLM) 的崛起与潜在成本陷阱
随着大语言模型 (LLM) 技术日益成熟，其应用场景也愈发广泛。从智能客服、内部知识库助手，到内容摘要和智能代理，LLM正在渗透到各个行业和企业的业务流程中。然而，LLM的强大功能背后隐藏着巨大的token消耗和潜在的成本风险。
假设一家公司正在开发一个基于LLM的智能客服系统。该系统需要能够理解用户的问题，并根据内部知识库提供准确的答案。为了实现这一目标，开发团队使用了OpenAI的GPT-3.5 Turbo模型，并将用户的问题和相关的上下文信息作为prompt发送给模型。起初，一切进展顺利，智能客服能够有效地解决用户的问题。然而，随着用户数量的增加，OpenAI的账单开始飞速上涨。
进一步分析发现，问题主要出在以下几个方面：
- 过长的Prompt： 为了确保模型能够理解用户的问题，开发团队在prompt中包含了大量的上下文信息，例如用户的个人资料、历史对话记录和相关知识库文档。这导致prompt的长度大大增加，从而增加了token消耗。
- 高温模型（High-Temperature Models）： 为了让智能客服系统能够生成更具创意和个性的回复，开发团队使用了高温模型。然而，高温模型往往需要多次重试才能生成令人满意的结果，从而增加了token消耗。
- 用户交互频率过高： 由于智能客服系统的易用性和高效性，用户越来越依赖它来解决问题。这导致用户与系统的交互频率大大增加，从而增加了token消耗。
- 开发者疏忽： 一些开发者在编写代码时，没有限制最大token数量或批量处理API调用，从而导致了不必要的token消耗。
上述案例充分说明，如果不加以有效控制，LLM的token消耗可能会迅速失控，给企业带来巨大的经济负担。因此，AI 成本治理对于企业来说至关重要。
DevOps为何要承担AI成本治理的责任？
传统的IT成本治理主要关注计算、存储和网络等基础设施资源的成本。然而，AI的出现改变了这一格局。AI 成本治理不仅需要关注基础设施资源的成本，还需要关注token消耗、模型调用次数和隐性费用等新的成本因素。
DevOps团队作为连接开发和运维的桥梁，对应用程序的整个生命周期都有深入的了解。他们不仅负责应用程序的开发、测试和部署，还负责应用程序的监控、维护和优化。因此，DevOps团队最有能力识别和解决AI 成本治理方面的问题。
具体来说，DevOps团队可以在以下几个方面发挥关键作用：
- 监控和分析Token消耗： DevOps团队可以使用监控工具来跟踪应用程序的token消耗情况，并分析token消耗的来源和趋势。通过分析token消耗数据，DevOps团队可以发现潜在的成本优化机会，例如优化prompt、限制最大token数量或批量处理API调用。
- 优化模型选择： 不同的LLM模型具有不同的性能和价格。DevOps团队可以根据应用程序的需求，选择最合适的模型。例如，对于一些对性能要求不高的任务，可以使用价格较低的模型，从而降低token消耗。
- 实施预算控制： DevOps团队可以为应用程序设置预算，并监控应用程序的token消耗情况。如果应用程序的token消耗超过预算，DevOps团队可以及时采取措施，例如限制应用程序的使用或优化prompt。
- 自动化成本优化： DevOps团队可以使用自动化工具来优化应用程序的token消耗。例如，可以使用自动化工具来压缩prompt、缓存API调用或自动调整模型的温度。
- 与财务团队合作： DevOps团队需要与财务团队密切合作，共同制定AI 成本治理策略，并定期审查AI成本。通过与财务团队的合作，DevOps团队可以更好地理解AI成本的驱动因素，并制定更有效的成本控制措施。
如何有效进行AI成本治理？
实施有效的AI 成本治理需要一个多方面的策略，涉及工具、流程和文化变革。以下是一些关键步骤：
1. 可视化与监控：
- Token消耗监控工具： 部署能够实时跟踪每个应用程序、服务和用户的token消耗情况的工具。这些工具应该能够提供详细的分析，包括token消耗的趋势、峰值和异常情况。
- 模型调用监控： 追踪模型调用次数，识别调用频率过高的服务，并分析其原因。
- 成本仪表板： 创建一个集中式的成本仪表板，展示AI相关成本的关键指标，例如token消耗、模型调用次数、基础设施费用等。
- 告警机制： 设置告警机制，当token消耗或模型调用次数超过预设阈值时，及时通知相关人员。
例如，Prometheus和Grafana可以用于监控LLM应用程序的资源使用情况和token消耗，并创建自定义仪表板来可视化成本数据。
2. 成本优化策略：
- Prompt工程： 优化prompt的长度和结构，减少不必要的token数量。例如，可以使用更简洁的语言、删除冗余信息或使用缩写。
- 模型选择： 根据应用程序的需求选择最合适的模型。例如，对于一些简单的任务，可以使用小型或开源模型，而不是大型的商业模型。
- API调用优化： 批量处理API调用，减少调用次数。例如，可以将多个请求合并为一个请求发送给模型。
- 限制最大Token数量： 在代码中限制最大token数量，防止模型生成过长的回复，从而减少token消耗。
- 缓存机制： 对于经常使用的prompt和回复，可以使用缓存机制，避免重复调用模型。
- 微调（Fine-tuning）： 对于特定的任务，可以使用微调技术来优化模型的性能，从而减少token消耗。
- 压缩技术： 对于需要传输大量数据的应用程序，可以使用压缩技术来减少数据传输量，从而降低网络成本。
3. 组织与流程：
- 成立AI成本治理团队： 成立一个由DevOps、财务、开发和业务人员组成的AI 成本治理团队，负责制定和执行AI 成本治理策略。
- 制定成本治理政策： 制定明确的AI 成本治理政策，包括预算控制、成本优化和监控措施。
- 培训与意识： 对开发人员和运维人员进行AI 成本治理方面的培训，提高他们的成本意识。
- 持续改进： 定期审查AI 成本治理策略，并根据实际情况进行调整。
- 建立反馈机制： 鼓励开发人员和运维人员提供关于AI 成本治理的反馈，并根据反馈改进成本控制措施。
4. 技术工具的应用：
- 使用AI成本管理平台： 市场上有一些专门的AI成本管理平台，可以帮助企业跟踪、分析和优化AI成本。这些平台通常提供丰富的功能，例如token消耗监控、模型调用分析、成本预测和自动化优化。
- 利用开源工具： 除了商业平台之外，还有一些开源工具可以用于AI 成本治理。例如，Kubernetes可以用于管理容器化的LLM应用程序，并提供资源监控和控制功能。
例如，使用前沿的AI成本管理平台 like Arize AI 或 Honeycomb，可以帮助团队更有效地追踪 token 消耗 和识别成本异常。这些工具不仅提供可视化的界面，还支持自动化报告和告警，从而简化了 成本治理 流程。
文化变革：从意识提升到责任担当
有效的AI 成本治理不仅仅是技术和流程的优化，更需要一种文化变革。这意味着在整个组织内树立成本意识，并让每个人都承担起成本控制的责任。
以下是一些促进文化变革的关键措施：
- 透明化成本数据： 将AI成本数据公开给所有相关人员，让他们了解AI成本的驱动因素和影响。
- 鼓励创新： 鼓励开发人员和运维人员积极探索新的成本优化方法，并分享他们的经验。
- 奖励成本控制： 对在成本控制方面做出突出贡献的个人或团队进行奖励。
- 持续学习： 鼓励员工持续学习AI 成本治理方面的知识，并参加相关的培训和研讨会。
- 建立合作关系： 建立开发、运维、财务和业务部门之间的合作关系，共同推动AI 成本治理。
结论：AI成本治理，DevOps责无旁贷
AI正在改变我们的世界，也带来了新的成本挑战。AI 成本治理不再仅仅是财务部门的事情，它正成为DevOps团队的核心责任。通过有效的监控、优化和组织，DevOps团队可以帮助企业控制AI成本，并充分发挥AI的潜力。在未来的AI驱动世界中，那些能够有效进行AI 成本治理的企业，将拥有更大的竞争优势。随着大模型技术的发展，token消耗的管理将变得更加重要，DevOps团队需要不断学习和适应，才能在AI 成本治理方面发挥更大的作用。