Unity AI Gateway 推出 AI 支出控制功能

Databricks 今日宣布在 Unity AI Gateway 中推出 AI 支出控制功能。这一新发布在 Unity AI Gateway 现有成本可见性的基础上，增加了主动预算警报，使组织能够全面控制 AI 支出——从开发者日常使用的编码代理，到服务客户的生成代理，再到夜间运行的批量作业。

AI 工作负载能带来极大的价值，但其成本特性比传统云支出更难管理。例如，夜间批量翻译通话记录的任务可能连续一个月运行正常，然后中途失败并触发重试逻辑，一夜之间成本增长 10 倍。工程团队的编码代理每周节省数千开发者小时，但同一代理可能使一名工程师在周五晚上意外启动多代理实验，到周日就烧完整个团队的月度预算。跨工程、支持、销售和运营部门的员工以比过去十年任何技术都快的速度使用 AI，每周解锁新的用例。但这种采用也带来了管理挑战：基础模型的使用现在跨越数十个团队、数百名用户和数千个代理，涉及不断变化的提供商和模型层级。支出控制需要统一应用于所有 AI 工作负载，以便组织能够自信地投入 AI，而无需担心账单上的意外。

配置每个粒度的预算警报

虽然支出控制需要统一应用，但组织的不同部分需要不同的成本控制。平台团队关心工作区总计，FinOps 负责人关心组织级月度消耗，工程经理关心每位开发者的实验预算。AI 支出控制允许从一个位置设置所有这些预算，并与 Databricks 的现有预算深度集成：

• 按用户：为个人实验设置预算，例如工程组织每位用户每月 2000 美元。捕捉代理陷入循环的开发者，在影响损益表之前发现。
• 按用例：如果组织在编码代理（如 Codex 或 Claude Code）上的支出超过每位用户每月 1000 美元，则收到警报。
• 按工作区：让每个单位持有自己的预算。生产环境每月 50,000 美元；沙盒 5,000 美元。
• 按账户：设置顶层上限，例如跨所有模型、提供商、工作区每月 200,000 美元，并在接近上限前收到警报。

开始使用 Unity AI Gateway 预算

要跟踪组织的 AI 支出，请执行以下步骤：

1. 创建 Unity AI Gateway 预算：打开账户设置，导航到侧边栏中的"使用情况"，打开"预算"选项卡。创建预算并选择"Unity AI Gateway"作为资源类型。可选择将预算仅应用于部分工作区。可选择应用"资源标签"为部分 AI Gateway LLM 配置预算。仅标签匹配的 AI Gateway LLM 会计入预算，这对于配置特定用例的预算非常有用。
2. 配置全局阈值：设置所有选定工作区中匹配资源标签的资源全局月度支出限制。
3. 配置用户阈值：设置账户中每位用户的月度支出限制。
4. 配置警报邮箱：当超出阈值时接收通知。

创建后，预算超支时将通过邮件通知。在账户控制台的"成本"部分，可以查看活跃预算的实时状态。单击预算可查看趋势，包括每位用户的支出情况。如需提高阈值，可直接编辑预算。

详细分析组织的 AI 支出

Unity AI Gateway 预算提供每用户和每预算的高层概览。要进一步分析哪些用户、模型或用例驱动支出，可使用 Unity AI Gateway 现有的成本跟踪功能。每个请求都记录到 Unity Catalog 系统表中，包括 DBU 成本而不仅仅是令牌数量。配置吞吐量、正常运行时间、按令牌使用以及外部模型提供商的令牌成本都会自动计算。可以根据组织跟踪支出的方式进行切片：按用户或服务主体聚合、按工作区/端点/标签分组、按模型和提供商查看，以及按请求标签进行动态归因。可以通过导航到工作区中的 Unity AI Gateway 页面并点击"查看仪表板"来访问成本分析仪表板，该仪表板可完全自定义。

一个平台管理数据和 AI

AI 支出控制是 Databricks 现有治理能力的自然扩展。Unity AI Gateway 是组织的中央 AI 网关，用于管理和访问 LLM 和 MCP。Unity Catalog 是中央目录，用于注册和发现数据和 AI 资产。访问权限、审计日志和使用数据都存于 Unity Catalog。Databricks 预算提供成本监控和警报的基础。借助此次发布，Databricks 预算现在允许为组织的 AI 工作负载配置 AI 专用预算。Databricks 提供了一个单一、一致的系统，用于治理代理的能力、对象和成本。立即开始使用！