Unity AI Gateway 推出 AI 支出控制功能
Databricks 推出 AI 支出控制，可在用户/组织级别设预算和硬上限，自动拦截超额请求，解决 AI 成本失控难题。
AI 工作负载的成本管理比传统云支出更复杂，比如失控的重试循环或不受控的智能体实验。Unity AI Gateway 新增 AI Spend Controls，支持在用户、工作区或组织级别设置预算和硬性支出上限，并自动阻止超额请求。结合 Unity Catalog 系统表和 Databricks 预算，提供统一的 AI 使用治理、成本可见性和运营问责制。
正文摘录
在 Unity AI Gateway 中引入 AI 支出控制 在用户、工作区或组织级别设置 AI 预算和硬性支出上限，及早阻止失控的 AI 支出 - AI 工作负载带来了新的成本管理挑战，例如不受控的代理实验引发的无限重试循环，使传统云预算控制不足以应对现代 AI 采用 - Unity AI Gateway AI Spend Controls 引入了跨用户、工作区、用例和整个账户的主动预算告警，帮助组织在 AI 成本成为业务风险之前进行监控和遏制 - 结合 Unity Catalog 系统表和 Databricks 预算，Unity AI Gateway 为跨模型、代理、MCP 和提供商的 AI 使用、成本可见性和运营问责提供了统一治理 今天，我们宣布在 Unity AI Gateway 中推出 AI Spend Controls（AI 支出控制）。此次发布将 Unity AI Gateway 现有的成本可见性扩展到主动预算告警，让您完全掌控整个组织在所有模型上的 AI 支出——从开发者每天使用的编码代理，到服务客户的生产代理，再到夜间运行的批处理任务： AI 工作负载带来了不成比例的价值——但其成本特征从根本上比传统的云支出更难管理： 工程、支持、销售和运营部门的员工以近十年来最快的速度上手 AI，每周都在解锁全新的用例。但这种采用带来了管理挑战：基础模型使用现在跨越数十个团队、数百名用户和数千个代理，混合了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，以便您的组织能够自信地投入 AI，而不必担心账单上的意外。 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。平台团队关注工作区总计。FinOps 负责人关注组织级别的月度消耗。工程经理关注每个开发者的实验预算。