Atribuye cada token de IA a
El gasto en IA es una caja negra. Los LLM Gateways muestran totales de tokens, pero no revelan quién los consumió. Attribute™ rastrea cada token, inferencia y ejecución de entrenamiento hasta el equipo, producto y cliente que los originó.
el margen empieza en la atribución
mira más allá del gateway
La mayoría de los equipos enruta la IA a través de gateways. El problema: cualquier herramienta de billing ve al gateway como el consumidor.
El sensor eBPF de Attribute™ observa el tráfico que entra y sale del gateway, y rastrea cada llamada de inferencia hasta el workload, producto y cliente que la disparó.
No requiere instrumentación. Funciona con gateways gestionados y self-hosted, sobre OpenAI, Azure OpenAI, Bedrock y Anthropic.
cada token, asignado.
qué te llevas
Los LLM gateways, los clústeres compartidos de GPU y los agentes de IA no tienen tags. Nunca los tendrán. Por eso leemos directamente el tráfico de red en tiempo de ejecución, e identificamos qué modelo se llamó, desde qué workload y qué cliente o agente lo disparó.
Tokens de entrada, salida y en caché, desglosados por request.
Descubre qué features del producto disparan el gasto en LLM.
Mide cuánto cuesta operar cada agente de IA.
Detecta picos inesperados de tokens antes de que afecten el margen.
Separa el gasto humano del de los agentes y descubre cuánto cuesta realmente atender a cada cliente.
Pausa keys o cambia de modelo cuando el uso supera la política definida.
la fórmula detrás del 22%
De dónde salen tus ahorros: clouds, plataformas de datos y commitments.
Optimización autónoma para tus principales workloads: Kubernetes, cómputo, red, almacenamiento y plataformas de datos.
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Workloads soportados
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Qué te llevas
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Sin juniors ni generalistas: acceso directo al experto en el workload que tienes enfrente, y en tu propio idioma.
Incluido
Optimización de LLM/GenAI
Optimización de Kubernetes
Optimización de arquitectura
Soporte y capacitación enterprise
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Ahorro en Kubernetes
Ahorros auditados
“PerfectScale nos dio lo que ningún dashboard ni ninguna reunión pudo darnos: una forma segura y automatizada de reducir la pérdida en Kubernetes sin arriesgar el uptime. Hoy tratamos la optimización como gobierno, no como adivinanza.”
Thomas Comtet
Senior Staff Engineer, SNCF
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PerfectScale usa insights impulsados por IA para analizar patrones de uso dinámicos, definir el nivel adecuado de recursos para tus workloads y eliminar configuraciones erróneas, para garantizar el máximo rendimiento y una disponibilidad consistente en toda tu infraestructura.
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