feat(ms-ai-architect): Spor 1 — Port-1-substrat migrert på 4 ikke-advisor-skills (243 Source + 327 Type + 325 TOC + stale-verified poison fjernet) [skip-docs]

Steg 9 (R4): unified migrate-corpus.mjs --write over engineering/governance/
infrastructure/security. 327 filer mutert, verified=null, prosa byte-identisk
(fra første ## seksjon), advisor urørt (0 endringer).

To applier-fixes oppdaget under kjøring (TDD, RED→GREEN):
- insertHeaderFields: anker faller nå tilbake når en meta-linje selv passerer
  500B (2 filer pakket et avsnitt i **Status:** → Type/Source landet utenfor
  scan-vinduet, applierens post-write-assertion fanget + restaurerte).
- normalizeStaleVerified: fjerner nå ALLE stale non-date **Verified:** i
  500B-vinduet, inkl. stray body-dup rett under --- (9 mlops-genaiops-filer var
  ellers falskt "verified"/fresh, droppet fra worklist). Operatør-godkjent
  utvidelse av carve-out; kun stray metadata-linjer, aldri prosa.

test-transform-criterion: precondition oppdatert til post-migrasjons-sannhet
(fila bærer nå Source). Suite 728/728 grønn.

skills/ms-ai-security/references/cost-optimization/inference-endpoint-cost-optimization.md

@@ -3,9 +3,23 @@
 **Last updated:** 2026-06
 **Status:** GA
 **Category:** Cost Optimization & FinOps for AI
+**Type:** reference
+**Source:** https://learn.microsoft.com/azure/foundry/concepts/manage-costs
 
 ---
 
+## Innhold
+
+- [Introduksjon](#introduksjon)
+- [Kjernekomponenter](#kjernekomponenter)
+- [Arkitekturmønstre](#arkitekturmønstre)
+- [Beslutningsveiledning](#beslutningsveiledning)
+- [Integrasjon med Microsoft-stakken](#integrasjon-med-microsoft-stakken)
+- [Offentlig sektor (Norge)](#offentlig-sektor-norge)
+- [Kostnad og lisensiering](#kostnad-og-lisensiering)
+- [For arkitekten (Cosmo)](#for-arkitekten-cosmo)
+- [Kilder og verifisering](#kilder-og-verifisering)
+
 ## Introduksjon
 
 Managed inference endpoints i Azure Machine Learning og Microsoft Foundry representerer en betydelig kostnadsfaktor i AI-prosjekter, men de tilbyr også omfattende muligheter for kostnadsoptimalisering gjennom riktig konfigurasjon og strategisk ressursforvaltning. Denne kunnskapsreferansen dekker både managed compute endpoints (Azure ML) og serverless API endpoints (Microsoft Foundry), med fokus på praktiske optimaliseringsstrategier som kan redusere Total Cost of Ownership (TCO) uten å kompromittere på ytelse eller tilgjengelighet.