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AtlasBurn
在账单到来之前，先了解你的 AI 成本
AtlasBurn 是什么？
AtlasBurn 是面向 AI 原生公司的成本智能平台，聚焦于"预测即将发生的支出"而非仅复盘已花掉的费用。它通过概率模型推演 runway 与 burn，按模型和功能维度拆解花销，并依托实时预算护栏在调用源头提前拦截失控的智能体与成本超支，把 AI 成本当作风险问题来管理。
产品详细介绍
在账单到来之前，先了解你的 AI 成本
AtlasBurn 是面向 AI 原生公司的成本智能平台，聚焦于"预测即将发生的支出"而非仅复盘已花掉的费用。它通过概率模型推演 runway 与 burn，按模型和功能维度拆解花销，并依托实时预算护栏在调用源头提前拦截失控的智能体与成本超支，把 AI 成本当作风险问题来管理。
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Akhil Anand创始人
大家好，我是 Akhil，我一直在打造 AtlasBurn。
我交流过的每一个 AI-native 团队都遇到同样的问题：账单能告诉你已经花了多少钱，却没有告诉你随着规模扩张即将花掉多少钱。当你新增 1 万客户时，推理成本并不是增长 2 倍，而是增长约 3 倍，期间没有任何东西"出问题"，你只能事后从发票上发现这一点。
AtlasBurn 将 AI 成本视为风险问题，而非会计问题。它会接入你的 LLM 使用数据，以概率方式预测你的烧钱速度和 runway（一个分布，而非单一数字），按模型和功能维度归因支出，让你清楚钱花在哪里、为何在变动，并在边缘侧强制执行实时预算护栏，在下一次调用服务商之前就阻止失控的 agent 和超支。
非常期待听到任何在生产环境中运行 LLM 的朋友的反馈：在你规模化过程中，什么会击穿你的成本模型？你希望这样一个工具能帮你捕获哪些问题？
感谢关注。
创始团队
Akhil AnandFounder @AtlasBurn
