As melhores ferramentas de FinOps open source em 2026

As ferramentas de FinOps open source que valem o esforço em 2026 são o OpenCost, para alocar custo de Kubernetes; o Cloud Custodian, para regras de custo escritas como código; o Infracost, para o custo de uma mudança de infraestrutura antes do merge; o OptScale, uma plataforma de FinOps que você mesmo hospeda; o OpenOps, para workflows de economia com aprovação; e o Steampipe com os mods Thrifty da Turbot, para achar desperdício em SQL. Para relatórios, use o FinOps toolkit da Microsoft no Azure ou os Cloud Intelligence Dashboards da AWS. Para o rightsizing de Kubernetes, Karpenter, KRR e Goldilocks. A licença não custa nada. Cada uma resolve uma tarefa, e quem roda é o seu time.

Lemos o repositório, a documentação e o histórico de releases de cada projeto em 26 de outubro de 2026 e deixamos de fora quem não lançou versão nem recebeu commits com frequência em 2026. Para cada ferramenta, anotamos o que ela faz, se age ou só mostra, a licença e o que custa mantê-la no ar. A LevelFour é nossa e é uma plataforma comercial, então fica fora da lista e aparece uma vez, perto do fim.

O que separa uma ferramenta open source que vale a pena?

Alguém ainda mantém o projeto?

Estrela no GitHub mede atenção, não manutenção. Olhe a data da última release e os commits dos últimos 90 dias. Ferramenta de custo lê formatos de fatura e APIs de cloud que mudam todo ano, e o projeto que parou de lançar versão fica para trás.

O que a licença deixa você fazer?

Apache-2.0 e MIT deixam você usar e alterar o código com poucas condições. A AGPL-3.0 pede que você publique as alterações se oferecer o software como serviço. Licença source-available, como a Elastic License 2.0, não é open source, mesmo com o código no GitHub.

Ela age ou só mostra?

A maioria mostra para onde vai o dinheiro. Poucas mudam alguma coisa: o Cloud Custodian executa ações de política, o Karpenter troca nodes e o OpenOps roda workflows depois de uma aprovação. Decida do que você precisa antes de comparar funcionalidades.

Quanto custa manter no ar?

A licença é grátis, mas a infraestrutura e a pessoa que atualiza a ferramenta custam, e quem paga a cloud em dólar paga essa infraestrutura em dólar também. A Microsoft estima os FinOps hubs a partir de US$ 120 por mês, e o projeto dos Cloud Intelligence Dashboards da AWS estima os dashboards básicos entre US$ 100 e US$ 200 por mês numa configuração de exemplo. Some as horas do time.

Ela lê FOCUS?

O FOCUS é a especificação aberta da FinOps Foundation para dados de fatura, na versão 1.4 desde junho de 2026. Uma ferramenta que lê FOCUS junta as contas de várias clouds num esquema só. Especificação FOCUS.

As onze ferramentas lado a lado

1. OpenCost

O OpenCost mede e aloca o custo de Kubernetes e de infraestrutura de cloud. A Kubecost criou o projeto e abriu o código, e ele é projeto Incubating da CNCF desde outubro de 2024. OpenCost na CNCF.

• Alocação de custo em tempo real por cluster, node, namespace, controller, service ou pod, com CPU, GPU, memória e volumes persistentes. OpenCost no GitHub.
• Monitoramento de custo de cloud na AWS, no Azure, no Google Cloud e na Oracle Cloud, com clusters on-premises precificados por um arquivo CSV. Configuração.
• Métricas no Prometheus, API de custo, kubectl cost, interface web e um servidor MCP que você liga quando quiser.
• Plugins que trazem o custo de Datadog, MongoDB Atlas e OpenAI, com respostas no formato FOCUS. Plugins do OpenCost.

Licença e manutenção: Apache-2.0. A versão 1.121.3 saiu em 16 de setembro de 2026, e o repositório recebeu 56 commits nos 90 dias até 26 de outubro. A instalação é pelo Helm chart oficial.

O IBM Kubecost é o produto comercial do mesmo time. O plano Foundations é gratuito para clusters ilimitados até 250 cores, e o anúncio do Kubecost 3.0 pela IBM passa a definir o plano gratuito pelo gasto, até US$ 100.000 em 30 dias. IBM Kubecost · Kubecost 3.0.

Para quem: times de plataforma que querem o custo de Kubernetes por namespace, workload e label num padrão gratuito e neutro.

2. Cloud Custodian

O Cloud Custodian é um motor de regras para contas de cloud: você escreve políticas em YAML que acham recursos e agem sobre eles. É projeto Incubating da CNCF desde setembro de 2022. Cloud Custodian na CNCF.

• Políticas feitas de filtros e ações sobre um tipo de recurso, com um modo de dry run que mostra o que a política faria. Cloud Custodian no GitHub.
• Ações de custo como desligar instâncias EC2 e Auto Scaling groups fora do horário de trabalho, e um fluxo que avisa, para e depois apaga bancos RDS sem uso. Fora do horário · RDS sem uso.
• Roda agendado ou em tempo real, a partir de eventos da cloud que ele mesmo configura, em muitas contas, assinaturas e projetos.
• As políticas também rodam sobre Infrastructure as Code no CI, e o c7n_mailer manda as notificações.

Licença e manutenção: Apache-2.0. A release 0.9.53.0 saiu em 1º de outubro de 2026, com mais de 100 commits em 90 dias. A instalação é por pip ou pela imagem Docker. Gerencia AWS, Azure e Google Cloud, com Kubernetes, Tencent Cloud e OpenStack em beta.

Para quem: times que já tratam governança como código e querem desligamento fora do horário, limpeza de recursos ociosos e regras de tag aplicadas do mesmo jeito.

3. Infracost

O Infracost calcula quanto uma mudança no código de infraestrutura vai custar antes do deploy e confere a mudança contra políticas de FinOps. Lê Terraform, Terragrunt, CloudFormation e AWS CDK. Infracost no GitHub.

• O custo de cada recurso de um projeto e, em cada pull request, a diferença de custo com as checagens de política, pelo CI no GitHub, no GitLab ou no Azure DevOps. Integrações de CI/CD.
• Mais de 1.100 tipos de recurso em AWS, Azure e Google Cloud, com estimativas para recursos cobrados por uso, como S3 e Lambda.
• Extensões para VS Code, Cursor, IDEs da JetBrains, Neovim e Zed, sobre o language server dele, e agent skills que deixam o Claude Code e o Cursor checar custo e políticas de tag enquanto escrevem código de infraestrutura. Agent skills.
• Políticas de tag e guardrails definidos uma vez no Infracost Cloud e aplicados na CLI, nos editores, nos agentes e no CI. Guardrails.

Licença e manutenção: Apache-2.0. O Infracost 2.0 dividiu o código em repositórios menores; a CLI, em infracost/cli, saiu na versão 2.18.3 em 28 de outubro de 2026, com 25 commits em 90 dias. A instalação é por Homebrew, script ou Chocolatey, e a autenticação, por infracost setup.

O Infracost Cloud é o serviço pago: o CI/CD é grátis até 1.000 execuções por mês, o Starter custa US$ 250 por mês para 10.000 execuções, o Cloud custa US$ 1.000 por mês com 10 assentos de admin, e o Enterprise é sob consulta. Preços do Infracost.

Para quem: times que entregam infraestrutura como código e querem ver o custo de cada mudança no pull request, antes do merge.

4. OptScale

O OptScale, da Hystax, é uma plataforma de FinOps que você hospeda, para AWS, Azure, Google Cloud, Alibaba Cloud e Kubernetes. OptScale no GitHub.

• Detecção de recursos ociosos e sem uso, e recomendações de rightsizing.
• Agendas que desligam ambientes fora de produção fora do horário de trabalho.
• Análise de Reserved Instances, Savings Plans e spot.
• Dashboards, budgets, alertas de anomalia e visão por dono, além de análise de custo do Databricks e alocação de Kubernetes por namespace, workload e label.

Licença e manutenção: Apache-2.0. Uma release saiu em 12 de outubro de 2026, com 74 commits em 90 dias. Dá para testar com Docker Compose; em produção, roda em Kubernetes com 8 cores ou mais, 16 GB de RAM e 150 GB de SSD.

A Hystax também vende a versão hospedada: grátis para contas de cloud com menos de US$ 5.000 de gasto mensal, Pro a US$ 95 por conta de cloud por mês e Enterprise sob cotação. Preços do OptScale.

Para quem: times que querem uma plataforma de FinOps completa, em várias clouds, e preferem hospedar.

5. OpenOps

O OpenOps é uma plataforma sem código para workflows de FinOps: pega cada oportunidade de economia e a leva, por uma aprovação, até a ação. OpenOps no GitHub.

• Uma biblioteca de workflows prontos para otimização de custo, tags, budgets, alocação e relatórios.
• Um editor sem código que aceita código quando uma etapa precisa.
• Aprovação humana em vários canais, com workflows versionados e logs.
• Tabelas para aprovar, descartar ou adiar as oportunidades que ele junta das ferramentas de FinOps nativas e de terceiros.

Licença e manutenção: Apache-2.0. A versão 0.7.1 saiu em 24 de setembro de 2026, com mais de 100 commits em 90 dias. A instalação com Docker Compose é gratuita e funciona com AWS, Azure e Google Cloud. Existe um serviço gerenciado com suporte, vendido à parte. Preços do OpenOps.

Para quem: profissionais de FinOps que querem transformar recomendações em ações aprovadas e registradas, sem escrever script.

6. Steampipe e Powerpipe com os mods Thrifty

O Steampipe expõe APIs de cloud como tabelas SQL, o Powerpipe monta dashboards e benchmarks sobre elas, e os mods Thrifty da Turbot são checagens de desperdício prontas. Mod AWS Thrifty.

• Checagens na AWS para EBS, EC2, RDS, S3, Lambda, CloudWatch, EKS e mais uma dúzia, incluindo checagens de snapshots de EBS e de RDS sem uso.
• Mods Thrifty para Azure, Google Cloud, Oracle Cloud, DigitalOcean e Alibaba Cloud.
• Resultado num dashboard local ou no terminal, e tabelas de custo no plugin da AWS, como o custo diário por serviço e as recomendações do Cost Optimization Hub. Plugin AWS do Steampipe.
• Mods Thrifty do Flowpipe que detectam e corrigem, recurso a recurso com aprovação, só com aviso ou sozinhos. Flowpipe AWS Thrifty.

Licença e manutenção: Steampipe e Powerpipe são AGPL-3.0; os mods e o plugin da AWS, Apache-2.0. O Steampipe 2.4.8 e o Powerpipe 1.5.6 saíram em 22 de outubro de 2026, e o AWS Thrifty 1.2.0 em 28 de maio de 2026. A instalação é pelo Homebrew. O Turbot Pipes é a versão hospedada.

Para quem: engenheiros que sabem SQL e querem checar desperdício em várias clouds com regras escritas como código.

7. FinOps toolkit da Microsoft

O FinOps toolkit é um conjunto open source da Microsoft para praticar FinOps na Microsoft Cloud. A peça central são os FinOps hubs, uma plataforma de dados de custo alinhada ao FOCUS. FinOps toolkit.

• Relatórios que cruzam contas e assinaturas de tenants diferentes, com a economia de descontos negociados e de commitments em EA e MCA. FinOps hubs.
• Dados no Azure Data Explorer ou no Microsoft Fabric, cinco modelos de relatório no Power BI e um servidor MCP para ferramentas de IA como o GitHub Copilot.
• Dados FOCUS de AWS, Google Cloud, Alibaba Cloud, Oracle Cloud e Tencent Cloud, depois que você os copia para o hub. Modelo de dados do hub.
• Workbooks, o Azure Optimization Engine, um módulo de PowerShell e dados abertos de unidades de preço, regiões e serviços.

Licença e manutenção: MIT. A versão 14 saiu em abril de 2026, e o repositório recebeu 63 commits em 90 dias. A implantação é por um template do Azure. A Microsoft estima um hub a partir de US$ 120 por mês, mais US$ 10 por mês para cada US$ 1 milhão de custo monitorado. Custo do hub.

Para quem: empresas que usam principalmente o Azure, em EA ou MCA, e querem uma plataforma de custo em FOCUS e relatórios no Power BI sob o próprio controle.

8. AWS Cloud Intelligence Dashboards

Os Cloud Intelligence Dashboards, o CUDOS entre eles, são um framework open source mantido por gente da AWS: mais de 20 dashboards no QuickSight sobre os seus próprios dados de custo e uso. Cloud Intelligence Dashboards no GitHub.

• Dashboards básicos, entre eles o CUDOS, o Cost Intelligence Dashboard e o KPI and Modernization, que só precisam do Cost and Usage Report 2.0.
• Dashboards avançados que somam dados do Trusted Advisor, do Compute Optimizer, do Cost Anomaly Detection e do AWS Budgets.
• Um dashboard de FOCUS, um das recomendações do Cost Optimization Hub e dashboards para dados do Azure e do Google Cloud. Os dashboards.

Licença e manutenção: MIT-0. A versão 4.4.18 saiu em 9 de outubro de 2026, com 36 commits em 90 dias. A implantação é pela CLI cid-cmd ou por CloudFormation. O README do projeto estima os dashboards básicos entre US$ 100 e US$ 200 por mês em S3, Glue, Athena e QuickSight, numa configuração de exemplo.

Para quem: organizações na AWS que querem dashboards prontos, para a diretoria e para a engenharia, sobre os próprios dados do CUR.

9. Karpenter

O Karpenter é um autoscaler de nodes para Kubernetes: sobe nodes que comportam os pods pendentes e tira os que o cluster não usa mais. É um projeto do SIG Autoscaling do Kubernetes. Karpenter no GitHub.

• Consolidação que remove nodes cujos pods cabem em outro lugar e troca nodes por opções mais baratas. Disruption.
• Suporte a spot, com a consolidação por remoção ligada por padrão e a troca de spot por spot atrás de uma feature flag.
• Providers para AWS e Azure, um para a Oracle Cloud mantido pela Oracle e providers da comunidade para Google Cloud e outras.

Licença e manutenção: Apache-2.0. A versão 1.15.1 saiu em 23 de outubro de 2026, com mais de 100 commits em 90 dias. A instalação no cluster é por Helm.

Para quem: times de Kubernetes que querem economizar em nodes com bin-packing, consolidação e spot, sem ajustar node groups na mão.

10. KRR

O KRR, da Robusta, é uma ferramenta de linha de comando que lê o uso dos pods no Prometheus e recomenda requests e limits de CPU e memória. KRR no GitHub.

• Nenhum agente no cluster: roda do seu notebook contra o kube context atual, ou dentro do cluster para mandar um relatório semanal no Slack.
• Lê Prometheus, Thanos, VictoriaMetrics, Grafana Mimir e os Prometheus gerenciados da Amazon, do Azure e do Google.
• Uma estratégia padrão que põe o request de CPU no percentil 95, sem limit, e a memória no pico observado mais 15%.
• Saída em tabela, JSON, YAML, CSV ou HTML, e um Enforcer que aplica as recomendações quando o Robusta, que inclui o KRR, roda no cluster com uma conta do Robusta (há plano gratuito). KRR Enforcer.

Licença e manutenção: MIT. A versão 1.31.1 saiu em 19 de outubro de 2026. A instalação é por Homebrew, Docker ou binário. O SaaS da Robusta acrescenta uma interface.

Para quem: times que já rodam Prometheus e querem números de rightsizing hoje, sem instalar nada no cluster.

11. Goldilocks

O Goldilocks, da Fairwinds, cria um Vertical Pod Autoscaler em modo de recomendação para cada workload e mostra num dashboard os requests e limits sugeridos. Goldilocks no GitHub.

• Ativação por namespace com uma label. Instalação.
• Precisa só do recommender do VPA e do metrics-server.
• Um dashboard por namespace com os requests e limits sugeridos para cada workload.

Licença e manutenção: Apache-2.0. A versão 4.16.2 saiu em 15 de setembro de 2026. A instalação é por um Helm chart. O Fairwinds Insights acrescenta visão de vários clusters e histórico.

Para quem: times que querem um ponto de partida visual, namespace a namespace, para requests e limits.

Existe ferramenta open source para o custo de IA e de LLM?

As ferramentas acima leem o gasto de IA que vem na fatura de uma cloud, como o Bedrock na conta da AWS. Para APIs de modelo chamadas direto, estes projetos contam os tokens e o dinheiro:

• O LiteLLM, um gateway open source para mais de 100 modelos, define budgets por chave, usuário, time e cliente, e corta as requisições de uma chave que passa do budget. MIT fora da pasta enterprise. Budgets no LiteLLM.
• O Langfuse registra o uso e o custo de cada chamada de LLM, com dashboards e alertas de gasto. MIT fora das pastas enterprise; você hospeda ou usa o Langfuse Cloud. Custo no Langfuse.
• O plugin de OpenAI do OpenCost e o acompanhamento de custo de inferência para deployments com vLLM, que mostra o custo por milhão de tokens.

Como escolher

1. Comece pela tarefa

Alocação de Kubernetes leva ao OpenCost. Regras de custo como código, ao Cloud Custodian, e o custo de uma mudança antes do merge, ao Infracost. Uma plataforma inteira hospedada por você, ao OptScale. Relatórios de uma cloud só, ao toolkit da Microsoft ou aos dashboards da AWS. Economia em Kubernetes, a Karpenter, KRR e Goldilocks, e ações com aprovação, ao OpenOps.

2. Confira a manutenção e a licença

Procure uma release nos últimos meses e commits nos últimos 90 dias. Leia a licença antes de alterar o código ou de oferecer a ferramenta a terceiros como serviço.

3. Some o custo de manter no ar

Junte os recursos de cloud em que a ferramenta roda às horas de quem a atualiza. Um hub no Azure, dashboards na AWS ou um cluster do OptScale trazem, cada um, a sua conta mensal.

4. Decida quem age

Relatório precisa de alguém para fazer cada mudança. Se ninguém é dono desse trabalho, escolha uma ferramenta que age e mantenha as mudanças no seu código de infraestrutura, para o próximo deploy não desfazer.

5. Confira na fatura

Estimativa é previsão. Compare a fatura do mês seguinte com a anterior, recurso a recurso, antes de contar uma economia.

Erros comuns com ferramentas de FinOps open source

• Escolher projeto pelo número de estrelas, e não pela última release e pelos commits recentes.
• Contar só a licença e esquecer a infraestrutura e as horas para manter a ferramenta.
• Juntar recomendações de rightsizing que ninguém aplica.
• Mudar no cluster ou no console recursos que o Helm, o Argo CD ou o Terraform gerenciam, e ver o próximo sync voltar os valores antigos.
• Rodar uma ferramenta por cloud sem um esquema comum, quando o FOCUS deixa as faturas na mesma tabela.

Quando uma plataforma gerenciada faz mais sentido?

Com as ferramentas acima, você escolhe onde o software roda e quem o mantém atualizado, e várias vendem uma versão hospedada. Uma plataforma gerenciada faz sentido quando você quer o gasto de cloud, SaaS e IA num lugar só e a economia entregue para você.

A LevelFour, que é nossa, lê as faturas de Cloud, SaaS e IA numa visão só, acha a economia e entrega cada uma: aplicada na sua conta de cloud ou de SaaS com um acesso limitado àquela mudança, como pull request no seu código de infraestrutura ou como passos manuais. O Savings Audit confirma cada economia na fatura. A LevelFour não é open source, mas a CLI é. O Cloud Savings custa 30% da economia realizada, e os planos começam em US$ 30 por mês.

Veja quanto a LevelFour pode economizar para você em 5 minutos, com acesso só de leitura.

Perguntas frequentes