無法歸屬成本
帳單只看到供應商總額，未能對應部門、項目或完成了的工作流程。
AI FinOps · Cloud FinOps · 工作流程單位成本
AI 及雲端成本優化
AI 及雲端成本優化，是把傳統 Cloud FinOps 延伸至模型 API、Token、GPU、RAG、Agent、Vector Database、SaaS License 及自動化流程，讓管理層知道每個 AI 工作流程用了多少科技成本，以及是否帶來相稱的業務成果。
適合已經使用公有雲、AI API、企業 AI 訂閱或準備部署 Private AI，而又需要建立成本可見度、預算控制及選型方法的香港機構。
成本可見
預算可控
單位價值可量度
快速答案
這項服務包括甚麼？
AI 及雲端成本優化，是把傳統 Cloud FinOps 延伸至模型 API、Token、GPU、RAG、Agent、Vector Database、SaaS License 及自動化流程，讓管理層知道每個 AI 工作流程用了多少科技成本，以及是否帶來相稱的業務成果。
- 常見範圍
- 成本可見 · 預算可控 · 單位價值可量度
- 推行方式
- 先釐清目標、現有流程、資料、權限及系統整合，再以分階段方式設計、驗證、推出及交接。實際範圍會按需求分析確認。
AWS 帳單及成本檢查
- 閒置或規格過大的 EC2 及資料庫
- 未使用的 EBS 磁碟及快照
- S3 儲存級別
- 數據傳輸費用
- Savings Plans 及預留執行個體的使用率
- 成本分配標籤及預算告警
AI 推理 TCO 評估：RFP 準則及 KPI 清單
工作量
每月請求數、平均輸入及輸出 tokens、繁忙時段並發量、回應時間要求
模型及部署
所需語言（廣東話、中英夾雜）、準確度要求、是否需要私有部署
成本項目
API 單價（輸入及輸出）、GPU 或伺服器、儲存、網絡、監控工具及維護人手
合規
資料存放地、保留期、審計紀錄、個人資料處理
KPI
每千次請求成本、每宗個案成本、回應時間（P95）、錯誤率、需要人手覆核的比例
RFP 準則
價錢透明度、用量上限及告警、資料匯出及退出安排、服務水平協議、支援時間
完整成本範圍
AI 時代的科技帳單由甚麼組成？
不只 VM。評估需要同時看五個互相影響的成本層。
Cloud Infrastructure
Compute、Database、Storage、Network、CDN、Backup、Serverless 及 Container。
AI API
Input／Output／Cached Token、Embedding、影像、語音及模型呼叫。
Private AI
GPU／Server、折舊、電力、託管、儲存、使用率、維護及支援。
AI Application Architecture
RAG、Vector Database、Agent Loop、Tool Call、OCR、Background Job 及 Observability。
SaaS & AI Seats
企業 AI 訂閱、Developer Tool、重疊功能及未使用 License。
常見檢視位置
超支通常不是一個原因造成
Agent 重複呼叫
搜尋、工具、重新規劃及重試令一次工作產生多輪模型與資料庫成本。
型號及架構過度配置
簡單分類、批次工作或低風險內容一律使用最高成本的模型或長期開機 GPU。
SaaS 與雲端重疊
同類功能分散在多個 per-seat 方案、閒置資源及重複的監察工具。
AI Model Routing
唔係所有工作都需要最貴、最大的 AI Model
把工作按複雜度、敏感度、速度及數量分流；最便宜模型未必令整個流程成本最低，最強模型也未必是最佳業務選擇。
- 簡單／重複工作
- 建議分流至：較小、經濟模型
- 結構化分類
- 建議分流至：專門或較小模型
- 一般商業內容
- 建議分流至：標準雲端模型
- 困難推理
- 建議分流至：Premium reasoning model
- 敏感工作
- 建議分流至：核准的 Private Model
- 大量非即時工作
- 建議分流至：Batch Processing
選擇邊界
Cloud API 與 Private AI 應比較總成本及非財務要求
Private AI 不一定較便宜；API 也不一定在所有用量下較合理。工作量、使用率、資料要求、延遲、維護能力及鎖定風險都會改變答案。
| 評估面向 | Cloud / API AI | Private / Self-hosted AI |
|---|---|---|
| 起步速度 | 通常較快，按用量開始 | 需採購、部署及營運準備 |
| 成本形態 | 以使用量、Token、Request 或功能計 | 硬件折舊加上固定營運及技術人手 |
| 資料與控制 | 視供應商、區域、設定及合約 | 視完整架構、權限及外部依賴 |
| 最合適情況 | 需求浮動、快速試驗、需要最新模型 | 固定高用量或有特定資料控制要求 |
AI Economics
把科技帳單連回業務產出
這是一個決策框架，不是會計公式。比較實施前後的人力、基礎架構、SaaS、AI、交接及產出，才看得到真正的工作流程單位成本。
人力投入Cloud 成本AI 成本業務產出
iGears 評估方法
由帳單到可執行的成本控制
1
01 定義結果
先界定有用產出、服務水平及人手覆核要求。
2
02 建立成本地圖
把 Cloud、AI、GPU、SaaS 及支援成本對應至部門、項目與工作流程。
3
03 檢視架構
分析模型路由、Token、Cache、Agent Loop、GPU 使用率、儲存及網絡。
4
04 設定控制
建立 Budget、Alert、執行上限、Owner、Review Cycle 及單位成本指標。
5
05 量度及調整
同時追蹤成本、速度、質素、人手時間及完成量。
先自行估算
免費 AI 成本工具
所有計算在瀏覽器內完成；無需先留下聯絡資料，亦不會把原始成本輸入送到分析平台。
瀏覽器內計算 · 無需登記 · 原始輸入不送往分析平台
方法及來源
透明假設，比固定供應商價目更耐用
本頁及工具不內置會快速變動的第三方模型價格。評估會使用企業自己的帳單、合約及供應商官方價目，並記錄幣別、單位及檢視日期。外部參考包括 AWS Cost Management、Microsoft Cost Management、Google Cloud Cost Management 及各模型供應商官方定價頁。
限制：公開工具提供方向性估算，不構成正式審計、採購建議或保證節省。
決策問題
AI 及雲端成本常見問題
先看直接答案，再按你的工作量、資料及營運要求深入評估。
由一個可量度流程開始
預約 AI 顧問諮詢
按現有工具、資料要求及目標工作，確認可用 AI 路線、實施範圍與持續支援安排。
實際範圍及費用會在需求分析後以報價單列明。