AI支出を、クラウドと同じように管理。
LLMのコストを、モデル・チーム・製品・機能別に、すべてのプロバイダーとすべてのマシンにわたってネイティブに追跡。プロンプトが1つもtenant外に出ることはありません。
ほかにMistral、Llama、Grok、DeepSeek、Copilot、セルフホストモデル
提供する機能
トークン単位までの可視化。
主要なLLMすべてに対応
GPT、Claude、Gemini、Mistral、Llama、Grok、DeepSeek、OpenAI、GitHub Copilot、Ollama、セルフホストのランナーをひとつのビューで。
トークン単位の粒度
API呼び出しごとの入力・出力トークンを、チーム別・製品別に集計。
真のAIユニットエコノミクス
応答・機能・セグメント・チームごとのコスト。
予算と異常検知
モデル単位の予算、プロアクティブな支出アラート、異常を監視するスケジュール実行エージェント。
プロバイダー比較
同等ワークロードでのベンチマークと、プロバイダー切り替えの分析。
tenant内のプライバシー
APIログはtenant内に留まります。プロンプト、生成結果、ユーザーデータは一切外に出ません。データ送出ゼロ。
CFOの疑問
隠れたAIコストを、2つの方法で算出。
Nublouは請求額が変わる前に、同じ使用量を公開APIレートで算出します。シート課金からトークン課金への移行で、想定外のコストが発生することはありません。
現在の支払額
ベンダー補助の定額プラン
定額のシート課金で、使用量はプロバイダーのダッシュボードに埋もれています。ヘビーユーザーも安く見えます。
想定されるコスト
トークン単位のAPI料金
同じ使用量を公開トークンレートで算出。増加分を計画可能な数字として把握できます。
把握する
モデルが動くあらゆる場所で、コレクターが使用量を取得します。
予測する
チーム別・製品別の支出を四半期ごとに。
比較する
開発中OpenRouterやLightning.aiでの同条件比較、またはCapExを使用量に紐づけた自社データセンターとの比較。
ローカルコレクター
AIの使用状況を、発生した場所で把握。
プロンプトではなく使用量の集計データのみが、Nubloutenantに送られます。プロバイダーのAPIでは得られないユーザー・部門の詳細も含まれます。
AIが動く場所ノートPC、サーバー、CI
Ollamaなどのローカルモデル、GitHub Actions、エージェントと並行して稼働。
ローカルコレクターデバイス上で集計
ローカルの使用量メトリクスを読み取り、集計データのみを送信します。
お客様のtenantひとつの中央データストア
アプリと同じEntraサインイン。UI、レポート、MCPにデータを提供します。