Frugal AI

As ferramentas FinOps tradicionais são retrospetivas: dizem-lhe o total da fatura e deixam-no descobrir porquê. A Frugal AI faz o inverso e empurra a consciência de custo para dentro do ciclo de desenvolvimento. Lê o código em conjunto com infraestrutura como código, faturação e dados de observabilidade, e prevê o custo de uma alteração enquanto esta ainda está a ser escrita ou revista, travando regressões caras antes de chegarem à branch principal.

A sua camada de atribuição é o que torna isto possível. O gasto partilhado e agregado é mapeado para os componentes, pontos de chamada e consultas que realmente o geram, permitindo ver que pequena parte do código produz a maior parte da fatura. A partir daí a Frugal identifica desperdício numa superfície muito ampla — armazenamento de objetos, logs, métricas e traces, funções serverless, orquestração de contentores, bases de dados e inferência de IA via OpenAI, Anthropic e as principais clouds — e produz patches concretos, como reequilibrar custos de API e armazenamento, ajustar logs de alto custo e baixo valor, aplicar prompt caching e saídas estruturadas para reduzir tokens, ou dimensionar funções e pods.

O modelo de implementação foi pensado para compradores cautelosos: acesso de leitura a código-fonte, observabilidade e faturação, encriptação TLS 1.2+ e AES-256, permissões de menor privilégio, o compromisso de não treinar modelos de IA com os seus dados e uma opção de implementação privada que corre inteiramente dentro da sua própria cloud. A empresa afirma ser auditada segundo SOC 2 Type 2. O ponto de entrada habitual é uma auditoria gratuita que entrega atribuição de custo até à função ou consulta exata, as cinco correções de maior impacto e um plano de shift-left compatível com o seu CI/CD.