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,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。
快速答案
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。
完整成本範圍
不只 VM。評估需要同時看五個互相影響的成本層。
Compute、Database、Storage、Network、CDN、Backup、Serverless 及 Container。
Input/Output/Cached Token、Embedding、影像、語音及模型呼叫。
GPU/Server、折舊、電力、託管、儲存、使用率、維護及支援。
RAG、Vector Database、Agent Loop、Tool Call、OCR、Background Job 及 Observability。
企業 AI 訂閱、Developer Tool、重疊功能及未使用 License。
常見檢視位置
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。
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。
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。
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
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。

選擇邊界
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
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。
iGears 評估方法
1
先界定有用產出、服務水平及人手覆核要求。
2
把 Cloud、AI、GPU、SaaS 及支援成本對應至部門、項目與工作流程。
3
分析模型路由、Token、Cache、Agent Loop、GPU 使用率、儲存及網絡。
4
建立 Budget、Alert、執行上限、Owner、Review Cycle 及單位成本指標。
5
同時追蹤成本、速度、質素、人手時間及完成量。
先自行估算
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
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
先看直接答案,再按你的工作量、資料及營運要求深入評估。