L'addebito a consumo non è una novità, ma i prodotti basati sull'intelligenza artificiale (IA) l'hanno portato a un livello tale che i processi standard non sono più sufficienti. La variabilità dei token, i cicli degli agenti che si estendono a centinaia di chiamate a valle e i carichi di lavoro che possono aumentare vertiginosamente in pochi minuti creano problemi tecnici per l'attribuzione degli eventi, la correttezza della misurazione e il contenimento dei costi che l'addebito tradizionale tramite API (Application Programming Interface) non ha mai dovuto risolvere. Infatti, il 46% dei responsabili IT afferma che i prezzi imprevedibili rappresentano un ostacolo principale all'implementazione dell'IA generativa nelle proprie organizzazioni.

Di seguito vedremo come implementare l'addebito a consumo per i servizi di IA, come trasformare gli eventi grezzi in importi fatturabili chiari e come aggiungere misure di controllo che consentano di individuare i costi fuori controllo prima che si trasformino in contestazioni sulle fatture.

In evidenza

• Il contratto dell'evento di utilizzo è la base di tutto ciò che segue a valle. Le decisioni sullo schema prese in fase iniziale possono determinare il livello di difficoltà quando i modelli di addebito cambiano o quando è necessario gestire contestazioni.

• Deduplicazione, politiche per gli eventi tardivi, correzioni e gestione delle versioni delle regole distinguono un sistema che produce fatture affidabili da uno che prima o poi conteggia due volte un evento. Determinismo e idempotenza non sono opzionali.

• Il contenimento dei costi deve essere integrato nel livello di esecuzione. Le prenotazioni di credito, i meccanismi di interruzione per i cicli di agenti e il rilevamento delle anomalie devono attivarsi prima che venga generato l'utilizzo.

Che cos'è l'addebito a consumo per le attività che operano nel settore dell'IA

L'addebito a consumo addebita ai clienti un costo proporzionale al loro consumo (ad esempio, token elaborati, secondi di elaborazione, chiamate API, azioni degli agenti) anziché un canone fisso.

Il modello è flessibile perché il costo dell'inferenza può variare di diversi ordini di grandezza a seconda dei clienti. Una tariffa forfettaria favorisce gli utenti che fanno un uso intensivo del servizio o allontana quelli che ne fanno un uso più limitato. Una tariffazione basata sull'utilizzo richiede una pipeline in grado di generare eventi relativi all'utilizzo, acquisirli in modo affidabile, misurarli correttamente e trasformarli in fatture, spesso quasi in tempo reale.

Come funziona l'addebito a consumo per le attività che operano nel settore dell'IA

In linea di massima, il sistema trasforma un'azione fatturabile nel prodotto in una voce riga della fattura del cliente. Ogni fase presenta i propri punti di vulnerabilità, che si aggravano se non sono progettati correttamente.

Ecco le fasi e il loro funzionamento:

• Emissione: la tua applicazione genera un evento di utilizzo ogni volta che si verifica un'azione fatturabile: un completamento, una richiesta di embedding, una chiamata a uno strumento da parte di un agente o un passaggio di un agente.

• Acquisizione: l'evento passa attraverso una pipeline che lo convalida, lo memorizza temporaneamente e lo archivia in modo duraturo. La pipeline deve essere in grado di assorbire il traffico senza perdere record né degradare le prestazioni.

• Misurazione: gli eventi grezzi vengono aggregati in quantità fatturabili su periodi di fatturazione. Questo livello applica in modo coerente le definizioni delle unità, la logica di prezzo e le regole di aggregazione.

• Fatturazione: i totali misurati vengono trasferiti al sistema di addebito, che genera le voci riga fattura, applica crediti o sconti ed effettua l'addebito al cliente.

Ogni livello deve essere corretto di per sé. Non vorrai certo scoprire un problema di acquisizione dei dati solo quando, settimane dopo, noterai una discrepanza nei ricavi.

Comportamenti specifici dell'IA che complicano rendere operativo l'addebito a consumo

Le API tradizionali si basano su una mappatura semplice: una richiesta genera una risposta e un evento fatturabile. I carichi di lavoro basati sull'IA non funzionano in questo modo.

Ecco gli aspetti che complicano l'implementazione dei comportamenti specifici dell'IA ai fini dell'addebito a consumo:

Cicli di agenti e diramazione delle chiamate agli strumenti

Una singola azione dell'utente (ad esempio, "ricerca questo argomento e scrivi una relazione") può attivare decine o centinaia di chiamate a modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), invocazioni di strumenti e operazioni di recupero dati. L'attribuzione dei costi si complica rapidamente. Quali azioni sono addebitabili? A chi viene attribuito l'addebito quando una singola sessione di agente si estende su più utenti, progetti o clienti? Se non è definito a livello di schema degli eventi, può diventare più difficile da correggere in seguito.

Variabilità dei token

I token di input e output hanno un costo diverso e non sono prevedibili in anticipo. Una richiesta con un prompt di 200 token potrebbe restituire 50 token o diverse migliaia, a seconda dell'attività, delle impostazioni del modello e del comportamento di generazione. Non è possibile effettuare l'addebito in anticipo in base alle dimensioni della richiesta. È necessario generare eventi dopo l'esecuzione con i conteggi effettivi.

Carichi di lavoro irregolari

Un processo batch aziendale avviato alle 2 del mattino può generare in poche ore un volume di dati superiore a quello registrato nelle due settimane precedenti messe insieme. I sistemi di acquisizione devono gestire questi picchi senza perdere eventi, accumulare ritardi o causare ritardi nell'addebito.

Costi non deterministici

Lo stesso prompt può generare un numero diverso di token a seconda dell'esecuzione, specialmente in caso di streaming, chiamate di funzione o catene di agenti. Ciò rende difficile l'esecuzione di test deterministici e richiede una logica di misurazione progettata fin dall'inizio per tollerare tali variazioni.

Costi non deterministici

Lo stesso prompt può produrre conteggi di token diversi tra un'esecuzione e l'altra, in particolare con lo streaming, le chiamate di funzioni o le catene di agenti.

Come dovrebbe essere un contratto affidabile relativo agli eventi di utilizzo per le attività che operano nel settore dell'IA

L'evento di utilizzo è l'unità atomica del sistema di addebito. Tutti i sistemi a valle, dalla misurazione alla fatturazione fino all'audit, dipendono dal fatto che il contratto dell'evento sia stabile ed esplicito.

Ecco come si presenta un contratto dell'evento di utilizzo affidabile:

• Identificativi di cliente e progetto: identificativi stabili e immutabili che non cambiano quando un cliente rinomina la propria organizzazione o ristruttura la gerarchia dell'account.

• Marca temporale dell'azione: quando l'azione si è verificata, non quando l'evento è stato generato. Le pipeline asincrone possono introdurre ritardi che incidono sull'attribuzione al periodo.

• Unità e quantità: ciò che viene misurato (ad esempio, token di input, token di output e secondi di calcolo) e in quale quantità. Mantieni le unità atomiche, a meno che l'addebito le tratti in modo identico.

• Identificativo di correlazione: un identificativo univoco che collega un evento di utilizzo alla richiesta, alla sessione o all'esecuzione dell'agente da cui ha origine. Questo consente di risalire da una voce riga fattura ai log dell'applicazione.

• Indicatore di addebito e codice motivo: non tutte le azioni sono addebitabili. Rendi esplicita la decisione di addebito nell'evento invece di inserirla nella logica a valle, dove è più difficile da verificare.

• Versione dello schema: quando i modelli di addebito cambiano, eventi vecchi e nuovi devono coesistere. La gestione delle versioni lo rende possibile.

In che modo le aziende che operano nel settore dell'IA dovrebbero progettare i processi di acquisizione e archiviazione dei dati in vista di un addebito a consumo?

Due requisiti sono fondamentali in questo livello: affidabilità e immutabilità. Tutto il resto (throughput, latenza, convalida dello schema) è finalizzato al raggiungimento di tali obiettivi.

Ecco come le aziende che operano nel settore dell'IA dovrebbero progettare l'acquisizione e l'archiviazione:

Affidabilità

Scrivi su un sistema di code persistente con semantica di consegna "almeno una volta". La coda ti protegge da errori temporanei; i sistemi a valle gestiscono la deduplicazione. Non scrivere gli eventi di utilizzo direttamente dall'applicazione nel database.

Assicurati che i campi obbligatori siano presenti, che gli identificativi siano risolti correttamente e che le marche temporali siano plausibili. Rifiuta gli eventi non validi fin dalle prime fasi con errori chiari, invece di lasciare che dati errati confluiscano nella misurazione dell'utilizzo.

Progetta esplicitamente per gestire i picchi. Un sistema di ingestione sottodimensionato di solito comporta la perdita di eventi.

Immutabilità

Il tuo archivio degli eventi grezzi deve essere a sola aggiunta. Ciò significa che, sebbene sia possibile aggiungere nuovi dati alla fine di un file o di un database, i dati esistenti restano immutabili (non possono essere modificati o eliminati). Quando si verificano errori, come un conteggio dei token errato o un cliente attribuito in modo scorretto, genera un evento di correzione che faccia riferimento a quello originale invece di modificare il record di origine. Questo è imprescindibile per la gestione delle contestazioni. Quando un cliente contesta una fattura, devi poter ricostruire esattamente la sequenza di eventi che ha prodotto quel valore.

In che modo le attività che operano nel settore dell'IA trasformano gli eventi di utilizzo non elaborati in riepiloghi addebitabili accurati

La misurazione è il punto in cui la precisione è fondamentale. A parità di eventi di input e di regole, il risultato deve essere sempre lo stesso.

Quattro proprietà lo rendono possibile:

• Deduplicazione e idempotenza: la consegna "almeno una volta" garantisce duplicati. L'idempotenza (per cui l'esecuzione della stessa operazione produce sempre lo stesso risultato) implica che ogni evento debba avere un identificativo univoco e che l'aggregazione deduplichi prima del conteggio. In assenza di ciò, il doppio addebito è molto più probabile.

• Gestione degli eventi tardivi: gli eventi non arrivano in ordine. Definisci una politica chiara: chiudi un periodo di fatturazione X minuti dopo il limite, accetta eventi tardivi fino a quel punto e segnala o rifiuta tutto ciò che lo supera. La coerenza è importante.

• *Eventi di correzione: *quando emergono errori, genera eventi di correzione che modificano i totali, fanno riferimento all'evento originale e spiegano perché si è verificata la modifica. Non riscrivere gli aggregati storici.

• Gestione delle versioni delle regole: le regole di prezzo possono cambiare, ma gli eventi devono essere misurati in base alle regole in vigore al momento in cui si sono verificati. Applicare le regole correnti all'utilizzo del trimestre precedente produce fatture errate.

Strumenti come Stripe Billing gestiscono l'aggregazione sul lato della fattura, ma il tuo sistema interno di misurazione dovrebbe generare i propri riepiloghi in modo indipendente. Questi diventano il tuo punto di riferimento per la riconciliazione.

In che modo le attività che operano nel settore dell'IA utilizzano le protezioni per il controllo dei costi

I carichi di lavoro basati su IA possono generare costi (per te e per i tuoi clienti) più rapidamente di quanto un intervento umano possa gestire. I meccanismi di controllo devono operare in tempo reale.

Ecco come le attività che operano nel settore dell'IA le utilizzano per prevenire i costi fuori controllo:

Registri e prenotazioni dei crediti

Prima di eseguire un'azione che genera utilizzo, accantona il costo previsto sul saldo del cliente. Se l'accantonamento non va a buon fine, non eseguire l'azione. Dopo l'esecuzione, regola il saldo in base all'utilizzo effettivo. Questo meccanismo è analogo alla preautorizzazione delle carte di credito ed è il modello concettuale corretto per l'addebito dei sistemi basati su IA.

Limiti soft e hard

I limiti hard bloccano completamente l'utilizzo. I limiti soft generano avvisi quando ci si avvicina alle soglie. Entrambi dovrebbero essere configurabili per cliente e per progetto. I carichi di lavoro in produzione e gli account di prova hanno soglie di tolleranza diverse.

Meccanismi di interruzione per i carichi di lavoro degli agenti

Gli agenti richiedono una gestione specifica. Imposta un numero massimo di passaggi, una spesa massima per sessione e meccanismi automatici di interruzione. Applica questi controlli in fase di esecuzione, non dopo l'addebito. Quando l'addebito registra l'evento, il costo è già sostenuto.

Rilevamento delle anomalie

Monitora la velocità di utilizzo per cliente e segnala le deviazioni oltre una soglia definita (ad esempio 0,1 $ per unità). La sospensione automatica con una coda di revisione umana è spesso la risposta corretta. L'obiettivo è intercettare processi fuori controllo prima che si trasformino in contestazioni o in sorprese nei costi della merce venduta (COGS).

In che modo Stripe Billing può essere d'aiuto

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