Frugal AI

Las herramientas FinOps tradicionales son retrospectivas: te dicen el total de la factura y te dejan averiguar por qué. Frugal AI adopta el enfoque contrario y empuja la conciencia de coste dentro del ciclo de desarrollo. Lee el código junto con la infraestructura como código, la facturación y los datos de observabilidad, y predice el coste de un cambio mientras todavía se escribe o se revisa, atrapando regresiones caras antes de que se fusionen en la rama principal.

Su capa de atribución es lo que lo hace posible. El gasto compartido y agregado se asigna a los componentes, puntos de llamada y consultas que realmente lo generan, de modo que los ingenieros ven qué pequeña parte del código produce la mayor parte de la factura. A partir de ahí Frugal detecta desperdicio en una superficie muy amplia —almacenamiento de objetos, logs, métricas y trazas, funciones serverless, orquestación de contenedores, bases de datos e inferencia de IA vía OpenAI, Anthropic y las principales nubes— y produce parches concretos: reequilibrar costes de API frente a almacenamiento, ajustar logs de alto coste y bajo valor, aplicar caché de prompts y salidas estructuradas para reducir tokens, o dimensionar funciones y pods.

El despliegue está pensado para compradores prudentes: acceso de solo lectura a código fuente, observabilidad y facturación, cifrado TLS 1.2+ y AES-256, permisos de mínimo privilegio, el compromiso de no entrenar modelos de IA con tus datos y una opción de despliegue privado que se ejecuta íntegramente dentro de tu propia nube. La empresa afirma estar auditada bajo SOC 2 Type 2. El punto de entrada habitual es una auditoría gratuita que entrega atribución de coste hasta la función o consulta exacta, las cinco correcciones de mayor impacto y un plan de shift-left compatible con tu CI/CD.