多租户AI成本管理方案解析

成功的生成式AI软件即服务（SaaS）系统需要在服务可扩展性与成本管理之间取得平衡。这在构建多租户生成式AI服务时尤为关键，需要服务多样化客户群体同时保持严格的成本控制和全面的使用监控。

传统成本管理方法存在局限性：运营团队难以准确归因各租户成本，特别是在使用模式波动剧烈时。企业客户可能呈现不同消费行为——部分在高峰时段出现使用峰值，另一些则保持稳定资源消耗模式。

稳健的解决方案需要基于上下文的多层级告警系统，其标准超越传统监控。通过实施从绿色（正常运营）到红色（紧急干预）的渐进式告警级别，系统可形成智能自动化响应机制，动态适应变化中的使用模式。这种方法支持主动资源管理、精确成本分配和快速定向干预，有效预防潜在财务超支。

应用推理配置文件详解

应用推理配置文件支持部署粒度的成本跟踪。通过为每个推理请求关联元数据，可在访问基础模型（FMs）的不同应用、团队或客户间建立逻辑隔离。实施一致的标签策略后，可系统化跟踪每个API调用的责任租户及相应消耗。

例如，可定义键值对标签（如TenantID、business-unit或ApplicationID）并随每个请求发送，以分区使用数据。也可随请求发送应用推理配置文件ID。结合资源标签功能，这些支持标签的配置文件可提供模型利用率的可视化洞察。该标签方法引入了精确的成本分摊机制，支持按实际使用比例分配成本而非任意分配。

解决方案架构

该方案部署两个租户及其应用（位于单一区域），采用应用推理配置文件进行成本跟踪，使用通知服务实现告警，并通过监控服务生成租户专属仪表板。解决方案处理了跨租户使用数据收集与聚合的复杂性，存储历史指标用于趋势分析，并通过直观仪表板呈现可操作洞察。

实施前提

活跃云服务账户（需具备创建管理函数、API网关、监控仪表板和告警的权限）
Python 3.12+本地环境
推荐使用虚拟环境管理依赖

部署流程

克隆代码库并创建虚拟环境
更新models.json文件以反映正确的输入输出令牌定价
修改config.json定义成本跟踪配置文件（每个配置文件的标签键必须唯一）
运行设置命令创建推理配置文件、监控仪表板、推理函数和API网关端点
通过API网关端点消费模型时，需以HTTP头部形式发送config.json中定义的标签或应用推理配置文件ID

告警与仪表板

解决方案创建三类告警：

令牌成本告警：5分钟内特定配置文件总令牌成本超过阈值时触发
每分钟令牌数告警
每分钟请求数告警

监控支持跨区域资源监控。指标告警包含三种状态：正常（OK）、异常（ALARM）和数据不足（INSUFFICIENT_DATA）。告警状态变化时将通过订阅服务向管理员发送邮件通知。

注意事项

需注意API网关最大集成超时（30秒）低于函数超时（15分钟），长时间运行的模型推理调用可能被API网关中断。同时需确保请求和响应符合负载大小限制（如同步调用负载上限6MB，API网关请求行和头值总和不超过10,240字节）。

清理资源

运行卸载命令即可删除所有创建的资源。

该方案为构建智能系统提供了框架，能够区分表示业务健康增长的渐进使用量增加和可能预示问题的突发峰值。有效告警系统需综合考虑历史模式、时间因素和客户层级以确定告警级别，并可基于告警级别触发不同类型的自动化响应：从简单通知到自动客户沟通，直至立即限流操作。