Como acompanhar o custo de OpenAI, Anthropic e Bedrock por time

Dê a cada time a sua própria unidade de cobrança em cada provedor: um projeto na OpenAI, um workspace na Anthropic e uma role do IAM ou um application inference profile na AWS para o Amazon Bedrock. Assim, cada provedor mostra o custo por unidade, a OpenAI e a Anthropic pelas APIs de custo e a AWS pelo Cost and Usage Report. Defina um limite de gasto em cada unidade e ligue todas a uma lista única de nomes de time, para o financeiro ler um número por time.

A seguir: a configuração de cada provedor, as chamadas de API que devolvem o custo por time, como o Bedrock agora atribui custo a cada usuário ou role do IAM e como juntar tudo numa visão só, em uma moeda só. Cada passo leva à documentação do próprio provedor.

Por onde cada provedor deixa separar o custo?

Como separar o custo da OpenAI por time?

• Crie um projeto por time e dê a cada serviço a sua própria chave de API dentro dele. O projeto também pode liberar ou bloquear modelos específicos. APIs de admin da OpenAI.
• Defina um limite mensal rígido de gasto em cada projeto. Quando o projeto chega nele, as requisições falham com o erro 429 project_spend_limit_exceeded; os alertas só avisam. Limites de gasto da OpenAI.
• Leia o custo por time com uma chave de admin na Costs API, GET /v1/organization/costs, em intervalos diários agrupados por project_id, user_id, api_key_id ou line_item. Algumas combinações de user_id com project_id devolvem erro 400.
• Leia os tokens por modelo na Usage API, GET /v1/organization/usage/completions e endpoints vizinhos, em intervalos de 1 minuto, 1 hora ou 1 dia, agrupados por projeto, usuário, chave, modelo, batch ou camada de serviço. Referência das APIs de uso e custo.

curl "https://api.openai.com/v1/organization/costs?start_time=1790812800&bucket_width=1d&group_by=project_id" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_ADMIN_KEY"

Como separar o custo da Anthropic por time?

• Crie um workspace por time e restrinja as chaves de API de cada time a ele. Cada workspace aceita o seu próprio limite mensal de gasto, alertas e limites de requisição. As chaves sem workspace mandam o cabeçalho anthropic-workspace-id em cada requisição. O Default Workspace não aceita limite de gasto e informa o uso com o ID de workspace vazio, então tire as chaves de lá. Workspaces do Claude.
• Leia o custo por time na Cost API, /v1/organizations/cost_report, em intervalos diários agrupados por workspace ou por descrição. Ela deixa de fora o uso da Priority Tier e mostra os dados em cerca de cinco minutos. API de uso e custo.
• Leia os tokens na Usage API, /v1/organizations/usage_report/messages, em intervalos de 1 minuto, 1 hora ou 1 dia, agrupados por chave, workspace, modelo, camada de serviço ou janela de contexto.
• No Claude Code, o workspace do Claude Code é o único que aceita limite mensal de gasto por usuário. No Claude Enterprise cobrado por uso, a Enterprise Analytics API devolve o custo por usuário, desde 1º de janeiro de 2026, com 4 a 24 horas de atraso. Enterprise Analytics API.

curl "https://api.anthropic.com/v1/organizations/cost_report?starting_at=2026-10-01T00:00:00Z&group_by[]=workspace_id" \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_ADMIN_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01"

Como separar o custo do Amazon Bedrock por time ou por pessoa?

A AWS documenta quatro jeitos de atribuir o custo do Bedrock: atribuição por principal do IAM, application inference profiles, projetos e workspaces, e metadados da requisição, que vão para os logs de invocação e não para a fatura. Na fatura, todos descem até o tipo de uso por dia. Gestão de custo no Bedrock.

• Atribuição por principal do IAM, lançada em 9 de abril de 2026. Crie um novo export do Cost and Usage Report 2.0 com a opção de identidade de quem chamou, e cada linha do Bedrock passa a trazer o usuário ou a role do IAM que fez a chamada na coluna line_item_iam_principal, que a AWS preenche só para o Bedrock. As tags de principais e de sessões aparecem como tags iamPrincipal/ depois de ativadas na conta pagadora. Ela não vale para o passado e leva até 24 horas para aparecer. Custo por principal do IAM · Anúncio da AWS.
• Atrás de um gateway compartilhado, toda chamada sai da role do gateway. Dê a cada sessão de usuário o seu próprio RoleSessionName e tags de sessão, para o relatório continuar mostrando quem pediu.
• Application inference profiles: crie um profile por time e por modelo, coloque tags nele e chame o profile em vez do modelo. As tags seguem para os relatórios de alocação de custo.
• O log de invocação de modelos, desligado por padrão, grava cada requisição no CloudWatch Logs ou no S3, na mesma conta e região, com o ARN de quem chamou, os metadados da requisição, o ID do modelo e a contagem de tokens. Use para ver o que uma requisição fez; a cobrança continua vindo do CUR. Log de invocação.

E o Agent Platform do Google e a API Gemini?

No Gemini Enterprise Agent Platform, o nome do Vertex AI desde 22 de abril de 2026, coloque labels em cada chamada: até 64 por requisição nos modelos do Google e 32 nos modelos de parceiros, como o Claude. As labels de modelos de parceiros só chegam aos dados de cobrança no pagamento por uso, e uma chave de label com mais de 1.000 valores pode ser descartada. Labels no Agent Platform. A API Gemini para desenvolvedores cobra por projeto, não por chave, e os limites de gasto por projeto ainda são experimentais, então dê a cada time o seu próprio projeto no Google Cloud. Cobrança da API Gemini.

Como juntar tudo numa visão por time?

Cada provedor entrega os dados num formato. AWS, Google Cloud e Microsoft publicam a cobrança no formato FOCUS 1.2; a documentação da OpenAI e da Anthropic não descreve export em FOCUS, então a saída das APIs de custo delas precisa ser convertida para as mesmas colunas. Quem publica FOCUS. No Brasil há mais uma diferença: a AWS fatura os próprios serviços em reais, mas os modelos de terceiros do Bedrock passam pelo AWS Marketplace, faturado em dólar pela AWS, Inc.; o Google Cloud fatura em reais; e a OpenAI e a Anthropic cobram em dólar. AWS no Brasil · Moedas do Google Cloud.

• Mantenha uma lista única de nomes de time e ligue a ela cada projeto da OpenAI, workspace da Anthropic, role ou tag da AWS e label do Google.
• Traga todos os provedores todo dia para uma tabela só, numa moeda só, com as mesmas colunas: data, provedor, time, modelo e custo.
• Mostre o gasto que nenhuma regra atribui numa linha própria, com um responsável, para ele diminuir com o tempo em vez de se esconder dentro dos outros times.
• Use os mesmos nomes de time primeiro no showback e depois no chargeback de custos de IA, quando os times concordarem com os números.

Erros comuns ao acompanhar o custo de IA por time

• Uma chave de API compartilhada pela empresa toda, o que torna impossível recuperar o custo por time depois.
• Chaves esquecidas no Default Workspace da Anthropic, em que não dá para definir limite de gasto e o uso aparece sem workspace.
• Ligar a atribuição por principal do IAM no Bedrock esperando os dados do mês passado. Ela começa no dia em que é ligada, num novo export do CUR 2.0.
• Alertas sem limite. Os alertas da OpenAI só avisam; quem para o gasto é o limite rígido do projeto.
• Separar por provedor e parar aí, quando o gasto de IA de um time passa por OpenAI, Anthropic e pela fatura da cloud.

A LevelFour lê OpenAI, Anthropic e as suas faturas de AWS, Google Cloud e Azure num lugar só, convertidas para uma moeda só. As virtual tags ligam tudo aos seus times sem mexer nas tags dos recursos: uma regra pode dar ao time de Pagamentos uma conta da AWS, um projeto da OpenAI e um workspace da Anthropic. Veja quanto você pode economizar em 5 minutos, com acesso somente leitura.

Perguntas frequentes