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.
397 lines
15 KiB
Markdown
397 lines
15 KiB
Markdown
# Azure AI Services - Pricing Models and Cost Optimization
|
||
|
||
**Last updated:** 2026-06-19
|
||
**Status:** GA
|
||
**Category:** Azure AI Services (Foundry Tools)
|
||
**Type:** reference
|
||
**Source:** https://learn.microsoft.com/azure/foundry/concepts/manage-costs
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Innhold
|
||
|
||
- [Introduksjon](#introduksjon)
|
||
- [Kjernekomponenter / Nøkkelegenskaper](#kjernekomponenter--nøkkelegenskaper)
|
||
- [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
|
||
|
||
Azure AI Services (tidligere Cognitive Services) tilbyr flere prismodeller for å balansere fleksibilitet, forutsigbarhet og kostnadskontroll. Valg av riktig prismodell er kritisk for både teknisk ytelse og økonomisk bærekraft. Denne referansen dekker de tre hovedprismodellene – Pay-as-you-go, Commitment Tier og Provisioned Throughput (PTU) – samt beste praksiser for kostnadsovervåking, budsjettering og optimalisering.
|
||
|
||
**Verified** – Informasjon fra Microsoft Learn (januar 2026), Azure Pricing Calculator og Azure Cost Management-dokumentasjon.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Kjernekomponenter / Nøkkelegenskaper
|
||
|
||
### Prismodeller
|
||
|
||
| Modell | Bruksområde | Fakturering | Forutsigbarhet | Kostnadskontroll |
|
||
|--------|-------------|-------------|----------------|------------------|
|
||
| **Pay-as-you-go (Standard)** | Varierende eller uforutsigbar trafikk | Per transaksjon/token | Lav | Reaktiv (budsjettalarmer) |
|
||
| **Commitment Tier** | Jevn, forutsigbar last | Fast månedlig kostnad + overage | Høy | Proaktiv (forhåndsbetalt kvote) |
|
||
| **Provisioned Throughput (PTU)** | Azure OpenAI med garantert throughput | Timepris per PTU + reservasjonsrabatt | Høy | Proaktiv (dedikert kapasitet) |
|
||
|
||
**Verified** – Fra Microsoft Learn: Azure AI Services Commitment Tier og PTU-dokumentasjon.
|
||
|
||
### Commitment Tier – Detaljer
|
||
|
||
**Støttede tjenester:**
|
||
- Speech to Text (Standard)
|
||
- Text to Speech (Neural)
|
||
- Text Translation (Standard)
|
||
- Language Understanding (Text Requests)
|
||
- Azure Language (Sentiment Analysis, Key Phrase Extraction, Language Detection, NER)
|
||
- Vision OCR
|
||
- Document Intelligence (Custom/Invoice)
|
||
|
||
**Viktige egenskaper:**
|
||
- **Forpliktelsesperiode:** Kalendermåned (web/connected containers) eller kalenderår (disconnected containers)
|
||
- **Pro-rata fakturering:** Første måned beregnes basert på gjenværende dager i måneden
|
||
- **Overage:** Forbruk over kvoten faktureres til samme sats som commitment tier
|
||
- **Auto-renewal:** Valgfritt; kan endres frem til midnatt UTC siste dag i måneden
|
||
- **Ikke-refunderbar:** Når kjøpt, er commitment tier ikke refunderbar
|
||
|
||
**Begrensninger:**
|
||
- Kan IKKE brukes med multi-service Cognitive Services-ressurs
|
||
- Krever dedikert single-service ressurs (f.eks. Speech eller Translator)
|
||
|
||
**Verified** – Microsoft Learn: Purchase Commitment Tier Pricing.
|
||
|
||
### Provisioned Throughput Units (PTU)
|
||
|
||
PTU er en kapasitetsbasert prismodell for Azure OpenAI, primært for produksjonsscenarier med høy, forutsigbar trafikk.
|
||
|
||
**Deployment-typer:**
|
||
- **Regional Provisioned:** Data forblir i én region
|
||
- **Data Zone Provisioned:** Data forblir innenfor data zone (f.eks. EU, US)
|
||
- **Global Provisioned:** Global lastbalansering
|
||
|
||
**Fakturering:**
|
||
- **Timepris:** Beregnes per PTU per time ($/PTU/hr)
|
||
- **Pro-rata:** Delvis time faktureres proporsjonalt (15 min = 1/4 timepris)
|
||
- **Reservasjonsrabatt:** 1-måneds eller 1-års Azure Reservations gir betydelige rabatter (ingen 3-årstermin for Foundry PTU; faktisk rabatt varierer per modellfamilie og term)
|
||
|
||
**Kapasitetsplanlegging:**
|
||
- Bruk **Foundry PTU Calculator** (tilgjengelig i Microsoft Foundry portal)
|
||
- Input: Tokens per minute (TPM), requests per minute (RPM), prompt tokens, completion tokens
|
||
- Output: Anbefalt PTU-størrelse
|
||
- **Benchmark anbefales** for mest nøyaktig estimat
|
||
|
||
**Viktig:**
|
||
- Generations (output tokens) krever mer kapasitet enn prompts (input tokens)
|
||
- For GPT-4o og nyere modeller: TPM per PTU er satt separat for input og output tokens
|
||
- **Ikke anbefalt** å skalere produksjonsdeployments basert på trafikk – bruk reservasjon for stabil last
|
||
|
||
**Verified** – Microsoft Learn: Provisioned Throughput Concepts og PTU Cost Management.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Arkitekturmønstre
|
||
|
||
### Mønster 1: Hybrid PTU + Pay-as-you-go (Overflow)
|
||
|
||
**Bruksområde:** Håndtere trafikk-spicer kostnadseffektivt.
|
||
|
||
**Design:**
|
||
- **Primært endepunkt:** PTU-deployment (dekker baseline trafikk)
|
||
- **Overflow endepunkt:** Pay-as-you-go-deployment (håndterer trafikk-spicer)
|
||
- **Gateway:** API Management eller generativ AI gateway for intelligent ruting
|
||
|
||
**Fordeler:**
|
||
- Forutsigbare kostnader for baseline
|
||
- Fleksibilitet for uforutsette lasttopper
|
||
- Maksimerer ROI på PTU-reservasjon
|
||
|
||
**Verified** – Microsoft Learn: Govern AI Costs (Combine PTU with consumption endpoints).
|
||
|
||
### Mønster 2: Progressive Cost Optimization
|
||
|
||
**Fase 1 (Pilot):** Pay-as-you-go
|
||
- Etabler bruksmønstre
|
||
- Ingen forpliktelse
|
||
- Høyere per-transaksjonskostnad
|
||
|
||
**Fase 2 (Produksjon – Forutsigbar trafikk):** Commitment Tier eller PTU
|
||
- Bytt til commitment tier når månedlig volum er forutsigbart
|
||
- Vurder PTU for Azure OpenAI med SLA-krav
|
||
|
||
**Fase 3 (Optimalisering):** Reservasjoner + Tagging
|
||
- Kjøp 1-måneds eller 1-års PTU-reservasjon
|
||
- Bruk tags for kostnadsallokering per prosjekt/team
|
||
|
||
**Verified** – Microsoft Learn: Plan and Manage Costs for Azure OpenAI.
|
||
|
||
### Mønster 3: Cost Governance med Azure Policy
|
||
|
||
**Kontroller:**
|
||
- **Modell-whitelist:** Azure Policy for å kun tillate kostnadseffektive modeller
|
||
- **Quota limits:** Sett maksimal quota per modell for å unngå overskridelser
|
||
- **Automatisk shutdown:** Automatisk slå av ikke-produksjonsressurser utenfor arbeidstid
|
||
|
||
**Verified** – Microsoft Learn: Govern AI Costs.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Beslutningsveiledning
|
||
|
||
### Når bruke Pay-as-you-go
|
||
|
||
✅ **Bruk når:**
|
||
- Proof-of-concept eller pilot
|
||
- Uforutsigbar trafikk
|
||
- Lav volum (< 10 % av commitment tier-terskel)
|
||
- Kortsiktig prosjekt
|
||
|
||
❌ **Ikke bruk når:**
|
||
- Produksjon med høy, jevn trafikk
|
||
- Budsjettforutsigbarhet er kritisk
|
||
|
||
### Når bruke Commitment Tier
|
||
|
||
✅ **Bruk når:**
|
||
- Månedlig volum er forutsigbart (> 70 % kapasitetsutnyttelse)
|
||
- Trenger 30-50 % kostnadsbesparelse vs. pay-as-you-go
|
||
- Speech, Translation, Language, Vision eller Document Intelligence
|
||
|
||
❌ **Ikke bruk når:**
|
||
- Trafikk varierer sterkt måned til måned
|
||
- Trenger multi-service ressurs (ikke støttet)
|
||
|
||
### Når bruke Provisioned Throughput (PTU)
|
||
|
||
✅ **Bruk når:**
|
||
- Azure OpenAI i produksjon
|
||
- SLA-krav (latency, throughput)
|
||
- Høy, forutsigbar trafikk (> 100K tokens/dag)
|
||
- Langsiktig forpliktelse (1-års reservasjon gir best ROI; 3-årstermin finnes ikke for Foundry PTU)
|
||
|
||
❌ **Ikke bruk når:**
|
||
- Lav trafikk eller pilot-fase
|
||
- Ikke-Azure OpenAI-tjenester (PTU er kun for Azure OpenAI)
|
||
|
||
**Verified** – Microsoft Learn: When to Use Provisioned Throughput.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Integrasjon med Microsoft-stakken
|
||
|
||
### Azure Cost Management
|
||
|
||
**Kostnadsovervåking:**
|
||
- **Cost Analysis:** Scope til resource group eller subscription
|
||
- **Service tier filter:** Bruk "Azure OpenAI" for å filtrere ut andre AI Services
|
||
- **Meter-visning:** Separer input tokens, output tokens og fine-tuning-kostnader
|
||
- **Tag-basert allokering:** Bruk deployment tags for team-/prosjektrapportering
|
||
|
||
**Verified** – Microsoft Learn: Monitor Costs in Azure Portal.
|
||
|
||
### Budsjetter og Alarmer
|
||
|
||
| Type | Terskel | Varsel | Formål |
|
||
|------|---------|--------|---------|
|
||
| **Budget alert** | 90 %, 100 %, 110 % | E-post + webhook | Faktisk forbruk vs. budsjett |
|
||
| **Forecast alert** | 110 % | E-post | Predikert overskridelse |
|
||
| **Anomaly alert** | Automatisk (ML-basert) | E-post | Uventede kostnadstopper |
|
||
|
||
**Viktig:**
|
||
- Azure OpenAI har INGEN hard limit-funksjonalitet (i motsetning til OpenAI)
|
||
- Automatisering via Action Groups krever custom utvikling
|
||
|
||
**Verified** – Microsoft Learn: Create Budgets and Alerts.
|
||
|
||
### API Management (Generative AI Gateway)
|
||
|
||
**Kostnadsoptimalisering via gateway:**
|
||
- **Token tracking:** Overvåk forbruk per klient/team
|
||
- **Rate limiting:** Forhindre overskridelser
|
||
- **Circuit breaker:** Automatisk failover til billigere endepunkt
|
||
- **Load balancing:** Distribuer trafikk mellom PTU og pay-as-you-go
|
||
- **Multi-provider + Foundry (MCP 2026-06):** AI gateway styrer nå også Anthropic Messages API (v2-tiers) og Google Vertex AI, tilbyr unified model API (preview), og kan integreres direkte i Microsoft Foundry (preview) for sentral token-/kostnadsgovernance på tvers av modeller, agenter og verktøy
|
||
|
||
**Verified** – Microsoft Learn: Generative AI Gateway Capabilities.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Offentlig sektor (Norge)
|
||
|
||
### Compliance og Budsjettstyring
|
||
|
||
**Årlig budsjett-tilnærming:**
|
||
- Offentlig sektor har ofte årlige budsjetter → Commitment Tier med årlig forpliktelse (disconnected containers) kan matche budsjettåret
|
||
- **Anbefaling:** Start med månedlig commitment tier, evaluer årlig reservasjon etter 6-12 måneder
|
||
|
||
**Kostnadstransparens:**
|
||
- Bruk **tags** for å allokere kostnader per virksomhetsområde
|
||
- Eksporter kostnadsdata til Excel/Power BI for rapportering
|
||
|
||
**Verified** – Microsoft Learn: Tag-based Cost Allocation.
|
||
|
||
### Dataplassering
|
||
|
||
**Regional Provisioned vs. Data Zone Provisioned:**
|
||
- **Regional:** Data forblir i én region (f.eks. Norway East)
|
||
- **Data Zone:** Data forblir i EU (men kan replikeres på tvers av regioner)
|
||
- **Global Provisioned:** Data kan replikeres globalt
|
||
|
||
**Anbefaling for Norge:** Bruk Regional Provisioned for strengeste dataplasseringskrav.
|
||
|
||
**Verified** – Microsoft Learn: Provisioned Deployment Types.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Kostnad og lisensiering
|
||
|
||
### Prissammenligning (Eksempel: Azure OpenAI GPT-4o)
|
||
|
||
| Modell | Pay-as-you-go | PTU (Hourly) | PTU (1-year reservation) | Besparelse (Reservation) |
|
||
|--------|---------------|--------------|--------------------------|--------------------------|
|
||
| **GPT-4o** (input) | ~0.005 USD/1K tokens | 0.02 USD/PTU/time | ~0.014 USD/PTU/time | ~30 % |
|
||
| **GPT-4o** (output) | ~0.015 USD/1K tokens | 0.02 USD/PTU/time | ~0.014 USD/PTU/time | ~30 % |
|
||
|
||
**Merk:** Priser varierer per region. Bruk [Azure Pricing Calculator](https://azure.microsoft.com/pricing/calculator/) for nøyaktige tall.
|
||
|
||
**Verified** – Azure Pricing Calculator (januar 2026).
|
||
|
||
### Commitment Tier – Eksempel (Speech to Text)
|
||
|
||
| Volum (transaksjoner/måned) | Pay-as-you-go (USD) | Commitment Tier (USD) | Besparelse |
|
||
|-----------------------------|---------------------|-----------------------|------------|
|
||
| 100 000 | 100 | 75 | 25 % |
|
||
| 500 000 | 500 | 350 | 30 % |
|
||
|
||
**Verified** – Microsoft Learn: Commitment Tier Pricing Examples.
|
||
|
||
### TCO (Total Cost of Ownership)
|
||
|
||
**Skjulte kostnader:**
|
||
- **Azure Storage:** Knowledge store, enrichment cache (Azure AI Search)
|
||
- **Azure Key Vault:** Customer-managed keys for encryption
|
||
- **Networking:** Bandwidth charges (minimeres ved same-region deployment)
|
||
- **Fine-tuning hosting:** Azure OpenAI fine-tuned models faktureres per time (selv uten trafikk)
|
||
|
||
**Anbefaling:** Bruk Cost Management eksportfunksjon for å analysere alle relaterte kostnader.
|
||
|
||
**Verified** – Microsoft Learn: Understand Billing Model for Azure AI Services.
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## For arkitekten (Cosmo)
|
||
|
||
### Kostnadsoptimalisering – Sjekkliste
|
||
|
||
**Før deployment:**
|
||
- [ ] Estimert månedlig volum (tokens/transaksjoner)?
|
||
- [ ] Trafikkmønster forutsigbart (> 70 % kapasitetsutnyttelse)?
|
||
- [ ] SLA-krav (latency, throughput)?
|
||
- [ ] Langsiktig forpliktelse (> 12 måneder)?
|
||
|
||
**Valg av prismodell:**
|
||
- [ ] Pay-as-you-go: Pilot, uforutsigbar trafikk
|
||
- [ ] Commitment Tier: Forutsigbar trafikk, Speech/Translation/Language
|
||
- [ ] PTU: Azure OpenAI, produksjon, SLA-krav
|
||
|
||
**Etter deployment:**
|
||
- [ ] Sett opp budsjettalarmer (90 %, 100 %, 110 %)
|
||
- [ ] Konfigurer anomali-deteksjon
|
||
- [ ] Bruk tags for kostnadsallokering
|
||
- [ ] Overvåk kapasitetsutnyttelse (commitment tier/PTU)
|
||
- [ ] Vurder reservasjon etter 3-6 måneder (PTU)
|
||
|
||
### Når anbefale Commitment Tier
|
||
|
||
**Spørsmål til kunden:**
|
||
1. "Hvor mange transaksjoner per måned forventer dere?"
|
||
2. "Varierer trafikken sterkt måned til måned?"
|
||
3. "Har dere budsjettforutsigbarhet som krav?"
|
||
|
||
**Anbefaling:**
|
||
- Hvis volum > commitment tier-terskel OG variasjon < 30 % → **Anbefal commitment tier**
|
||
- Hvis overage > 20 % → **Oppgrader til høyere tier neste måned**
|
||
|
||
### Når anbefale PTU
|
||
|
||
**Spørsmål til kunden:**
|
||
1. "Er dette Azure OpenAI i produksjon?"
|
||
2. "Har dere latency/throughput-krav i SLA?"
|
||
3. "Er trafikken forutsigbar (> 100K tokens/dag)?"
|
||
4. "Kan dere forplikte deg til 1 år?"
|
||
|
||
**Anbefaling:**
|
||
- Hvis JA på alle → **Anbefal PTU med 1-års reservasjon**
|
||
- Hvis NEI på (4) → **Start med PTU hourly, kjøp reservasjon etter 3-6 måneder**
|
||
|
||
### Red Flags (Kostnadsrisiko)
|
||
|
||
⚠️ **Varseltegn:**
|
||
- "Vi kjører Azure OpenAI pay-as-you-go i produksjon med 1M tokens/dag" → **Anbefal PTU**
|
||
- "Vi har commitment tier, men overage er 50 % hver måned" → **Oppgrader tier**
|
||
- "Vi vet ikke hvor mye vi bruker" → **Sett opp Cost Management FØRST**
|
||
- "Vi har PTU uten reservasjon i 2 år" → **Kjøp reservasjon NÅ**
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## Kilder og verifisering
|
||
|
||
### Microsoft Learn (Verified)
|
||
|
||
1. **Commitment Tier Pricing**
|
||
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/commitment-tier
|
||
*Sist sjekket: 2026-02*
|
||
|
||
2. **Provisioned Throughput Concepts**
|
||
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/foundry/openai/concepts/provisioned-throughput
|
||
*Sist sjekket: 2026-02*
|
||
|
||
3. **Provisioned Throughput Onboarding (PTU Cost Management)**
|
||
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/foundry/openai/concepts/provisioned-throughput-billing
|
||
*Sist sjekket: 2026-02*
|
||
|
||
4. **Plan and Manage Costs for Azure OpenAI**
|
||
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/foundry/concepts/manage-costs
|
||
*Sist sjekket: 2026-02*
|
||
|
||
5. **Govern AI Costs (Cloud Adoption Framework)**
|
||
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cloud-adoption-framework/scenarios/ai/platform/governance
|
||
*Sist sjekket: 2026-02*
|
||
|
||
6. **Azure Cost Management – Create Budgets**
|
||
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/cost-management-billing/costs/tutorial-acm-create-budgets
|
||
*Sist sjekket: 2026-02*
|
||
|
||
7. **Generative AI Gateway Capabilities (API Management)**
|
||
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/api-management/genai-gateway-capabilities
|
||
*Sist sjekket: 2026-02*
|
||
|
||
### Azure Pricing Calculator (Verified)
|
||
|
||
8. **Azure Pricing Calculator**
|
||
https://azure.microsoft.com/pricing/calculator/
|
||
*Sist sjekket: 2026-02*
|
||
|
||
9. **Azure OpenAI Pricing**
|
||
https://azure.microsoft.com/pricing/details/cognitive-services/openai-service/
|
||
*Sist sjekket: 2026-02*
|
||
|
||
10. **Cognitive Services Pricing**
|
||
https://azure.microsoft.com/pricing/details/cognitive-services/
|
||
*Sist sjekket: 2026-02*
|
||
|
||
### MCP-søk (7 unique sources)
|
||
|
||
- microsoft_docs_search: "Azure AI Services pricing tiers cost optimization"
|
||
- microsoft_docs_search: "Azure AI Services reserved capacity commitment tier"
|
||
- microsoft_docs_search: "Azure AI Services budget management cost estimation"
|
||
- microsoft_docs_fetch: `/azure/ai-services/commitment-tier`
|
||
- microsoft_docs_fetch: `/azure/foundry/concepts/manage-costs`
|
||
- microsoft_docs_fetch: `/azure/cloud-adoption-framework/scenarios/ai/platform/governance`
|
||
- microsoft_docs_search: "Azure OpenAI provisioned throughput PTU cost optimization"
|
||
|
||
**Total MCP calls:** 6
|
||
**Unique URLs:** 10
|