AI FinOps: LLM Maliyetlerini Yönetme
Token maliyeti görünürlüğü, model routing, caching, batching, bütçeleme ve maliyet attribution.
Seviye
İleri
Süre
16 saat
Tahmini yayın
2027 Q4
Kategori
AI Platform, MLOps ve LLMOps
LLM sistemlerinin faturasını kontrol altına almanın disiplini FinOps'u AI'a uyarlayan kurs. Token maliyeti görünürlüğünden model routing ve caching'e, batching ve bütçelemeden ekip/ürün bazında maliyet attribution'a; performanstan ödün vermeden AI harcamasını düşürmeyi ve öngörülebilir kılmayı öğrenirsin.
Öğrenilecek teknolojiler
Ne öğreneceksin
- Token maliyeti görünürlüğü ve attribution kurma
- Model routing ve caching ile tasarruf
- Batching ve prompt optimizasyonu
- Bütçeleme ve maliyet uyarıları
Kimler için
- AI maliyetlerinden sorumlu mühendis ve liderler
- Platform ve FinOps ekipleri
- Ölçekte LLM çalıştıran kurumlar
Müfredat özeti
- 01AI FinOps'a giriş
- 02Maliyet görünürlüğü ve attribution
- 03Model routing ve model seçimi
- 04Caching ve batching
- 05Prompt ve token optimizasyonu
- 06Bütçeleme, uyarı ve yönetişim
Diğer kursları keşfet
AI Platform, MLOps ve LLMOps
LLMOps ve GenAIOps: AI Sistemlerini Production'a Alma
Prompt versioning, evaluation, CI/CD, tracing, model monitoring, token maliyetleri ve production deployment.
AI Platform, MLOps ve LLMOps
AI Platform Engineer: Kubernetes, Terraform ve CI/CD
Kubernetes, Terraform, model gateway, agent runtime, GPU workloads, secrets, observability ve multi-tenant AI platformları.
AI Platform, MLOps ve LLMOps
AI Agent Evaluation ve Observability
Agent kalitesini ölçme, tracing, LLM-as-judge, regresyon testleri, guardrails ve üretim gözlemlenebilirliği.