# Melhores ferramentas de FinOps e otimização de custos do Google Cloud em 2026: nativas e de terceiros

> As ferramentas de FinOps do próprio Google Cloud e dez ferramentas de terceiros que reduzem a conta: o que cada uma faz, se age ou só recomenda, e quanto custa.

Source: https://levelfour.ai/pt-br/blog/melhores-ferramentas-de-finops-para-google-cloud

Updated: 2026-11-01

1 de novembro de 2026. Por [Bruno Rocha](https://www.linkedin.com/in/brunorochadasilva/), Founder and CEO.

Antes de pagar por qualquer ferramenta, use o que o Google Cloud já entrega sem custo adicional ([Gerenciamento de custos](https://cloud.google.com/cost-management?hl=pt-br)). Os relatórios do Cloud Billing mostram para onde vai o dinheiro, os Orçamentos e alertas avisam antes de o gasto passar do limite, o orçamento de gasto máximo pausa o uso novo da Gemini API e do Cloud Run, o Recomendador aponta VMs inativas e máquinas grandes demais, e o hub de FinOps ordena o que dá para economizar. Os descontos por compromisso de uso, os CUDs, baixam o preço do uso constante. Uma ferramenta de terceiros entra quando você quer que alguém faça o trabalho: comprar CUDs conforme o uso muda, ajustar os clusters do GKE ou entregar cada correção em pull request no seu Terraform.

Os nomes deste guia são os do console e da documentação do Google Cloud em português, para você achar cada tela. Lemos a documentação do Google e as páginas de cada fornecedor em 28 de outubro de 2026. A LevelFour é nossa, por isso aparece em primeiro entre as ferramentas de terceiros. Para as correções em si, com preços, leia [como reduzir custos no Google Cloud](https://levelfour.ai/pt-br/blog/como-reduzir-custos-no-google-cloud.md); para AWS e Azure, veja os guias de [ferramentas para AWS](https://levelfour.ai/pt-br/blog/melhores-ferramentas-de-otimizacao-de-custos-aws.md) e de [ferramentas de FinOps para Azure](https://levelfour.ai/pt-br/blog/melhores-ferramentas-de-finops-para-azure.md).

## O que uma ferramenta de FinOps para Google Cloud precisa fazer?

### Ela age ou só recomenda?

Recomendação não economiza nada até alguém aplicar. Com as do Google, quem age é você: numa recomendação de VM inativa, você mesmo interrompe a VM pelo console, pela gcloud ou pela API ([recomendações de VM inativas](https://docs.cloud.google.com/compute/docs/instances/viewing-and-applying-idle-vm-recommendations?hl=pt-br)). Entre as ferramentas de terceiros, umas compram commitments, outras mudam workloads dentro do GKE e outras abrem pull request no seu Terraform.

### Ela cobre GKE e BigQuery?

O custo por recurso está na exportação detalhada para o BigQuery ([exportação](https://docs.cloud.google.com/billing/docs/how-to/export-data-bigquery?hl=pt-br)). A alocação de custos do GKE divide o custo do cluster por namespace e workload ([alocação no GKE](https://docs.cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/how-to/cost-allocations?hl=pt-br)), e o BigQuery cobra US$ 6,25 por TiB de consulta sob demanda depois do primeiro TiB grátis do mês ([preços do BigQuery](https://cloud.google.com/bigquery/pricing)). Pergunte se a ferramenta separa o custo por workload e por consulta, e se mexe nos requests e nos node pools.

### Como ela compra descontos por compromisso de uso?

Os CUDs baseados em recursos prendem capacidade do Compute Engine num projeto e numa região, e os baseados em gastos, um gasto mínimo ([CUDs](https://docs.cloud.google.com/docs/cuds?hl=pt-br)). Depois da compra, não dá para cancelar um compromisso do Compute Engine ([CUDs do Compute Engine](https://docs.cloud.google.com/compute/docs/instances/committed-use-discounts-overview)). Pergunte em que parcelas a ferramenta compra e se ela já lida com o novo modelo dos CUDs baseados em gastos, que cobra o uso direto pelo preço com desconto ([novo modelo](https://docs.cloud.google.com/docs/cuds-multiprice)).

## O que as ferramentas do próprio Google Cloud fazem, e quanto custam?

O Google não cobra nada a mais por elas. Você paga pelos serviços que elas usam, como BigQuery e Pub/Sub ([Gerenciamento de custos](https://cloud.google.com/cost-management?hl=pt-br)).

| Ferramenta | O que faz | Age ou recomenda | Preço |
| --- | --- | --- | --- |
| Relatórios do Cloud Billing e tabela de custos | Custo desde 2017 por projeto, serviço, SKU e label; forecast de até 12 meses | Mostra o gasto | Sem custo adicional |
| Orçamentos e alertas | Alertas sobre o gasto real ou previsto | Alerta | Sem custo adicional; uso do Pub/Sub cobrado |
| Orçamento de gasto máximo | Pausa o uso novo da Gemini API, da Agent Platform e do Cloud Run no limite | Age: pausa o uso novo | Sem custo adicional |
| Detecção de anomalias de custo | Picos de gasto, com os serviços, as regiões e os SKUs por trás | Recomenda | Sem custo adicional |
| Exportação para o BigQuery e exportação do FOCUS (Preview) | Dados padrão, detalhados, de preços, de CUDs e do FOCUS 1.2 | Dados | Exportação grátis; uso do BigQuery cobrado acima da cota grátis |
| Hub de FinOps | Economias realizadas, economia potencial, pontuação de FinOps, principais recomendações | Recomenda; dá para aplicar recomendações por ele | Sem custo adicional |
| Recomendador e Active Assist | Recursos ociosos, rightsizing, recomendações de CUD | Recomenda; você aplica | Grátis; o Firewall insights é premium |
| Descontos por compromisso de uso (CUDs) | Até 55% nos baseados em recursos (70% em memória otimizada); 28% ou 46% nos compromissos flexíveis do Compute para a maioria das séries do Compute Engine e o GKE | Desconto que você compra | Compromisso de 1 ou 3 anos |
| Descontos por uso prolongado | Até 30% em N1, M1 e M2; até 20% em N2, N2D e C2 | Automático | Grátis |
| VMs spot | Até 91% abaixo do preço sob demanda, com interrupção a qualquer momento | Modelo de preço | Preço spot |
| Gemini Cloud Assist e agentes de custo de IA (Preview) | Relatórios por pedido em linguagem natural, insights, análise do gasto com IA | Recomenda | Sem custo durante o Preview |
| Alocação de custos do GKE e insights | Custo do cluster por namespace, workload e label; insights de rightsizing | Recomenda | Sem custo adicional; uso do BigQuery cobrado |

Fontes: documentação e páginas de preço do Google Cloud, lidas em 28 de outubro de 2026.

### Relatórios do Cloud Billing e tabela de custos

Os relatórios do Cloud Billing mostram o custo desde janeiro de 2017 por projeto, serviço, SKU e label ([relatórios do Cloud Billing](https://docs.cloud.google.com/billing/docs/how-to/reports?hl=pt-br)), com forecast feito por IA para até 12 meses ([recursos de custo com IA](https://docs.cloud.google.com/billing/docs/how-to/ai-powered-features?hl=pt-br)). A tabela de custos abre uma fatura ou um extrato com os totais iguais aos do documento, e baixa em CSV ([tabela de custos](https://docs.cloud.google.com/billing/docs/how-to/cost-table?hl=pt-br)).

### Orçamentos e alertas, orçamento de gasto máximo e anomalias

Um budget criado em Orçamentos e alertas avisa sobre o gasto real ou previsto, por padrão em 50%, 90% e 100%, e não limita nada ([Orçamentos e alertas](https://docs.cloud.google.com/billing/docs/how-to/budgets?hl=pt-br)). O orçamento de gasto máximo (spend cap, em inglês) está em disponibilidade geral desde 13 de outubro de 2026 ([notas da versão](https://docs.cloud.google.com/billing/docs/release-notes)) e pausa o uso novo quando o custo estimado passa do budget. Cada limite vale para um projeto e um serviço: Gemini API, Gemini Enterprise Agent Platform (o antigo Vertex AI), Cloud Run ou Cloud Run functions. Recursos persistentes continuam rodando e cobrando ([orçamento de gasto máximo](https://docs.cloud.google.com/billing/docs/how-to/budgets-spend-caps?hl=pt-br)). A detecção de anomalias, disponível desde 30 de outubro de 2025, lista os serviços, as regiões e os SKUs por trás de cada pico ([anomalias de custo](https://docs.cloud.google.com/billing/docs/how-to/manage-anomalies?hl=pt-br)).

### Exportação para o BigQuery e exportação do FOCUS

O Cloud Billing grava no BigQuery os dados de custo padrão, detalhado, de preços, de metadados de CUD e do FOCUS, sem cobrar pelo carregamento. Na primeira ativação, um dataset multirregional nos EUA ou na UE recebe os dados desde o início do mês anterior; um dataset regional começa do zero ([exportação para o BigQuery](https://docs.cloud.google.com/billing/docs/how-to/export-data-bigquery?hl=pt-br)). O BigQuery cobra o armazenamento acima de 10 GiB e as consultas acima de 1 TiB por mês ([preços do BigQuery](https://cloud.google.com/bigquery/pricing)). A exportação do FOCUS, em Preview desde 8 de junho de 2026, segue o FOCUS até a versão 1.2 ([notas da versão](https://docs.cloud.google.com/billing/docs/release-notes)), com armazenamento grátis e consultas cobradas ([exportação do FOCUS](https://docs.cloud.google.com/billing/docs/how-to/export-data-bigquery-focus-setup?hl=pt-br)).

### Hub de FinOps

O hub de FinOps mostra as economias realizadas no mês passado, a economia potencial por mês, a taxa de otimização de CUDs, a pontuação de FinOps comparada com a de empresas parecidas e as 10 principais recomendações. Abra com o papel Billing Account Viewer ou Administrator: com acesso só ao projeto, a pontuação e as recomendações de CUD ficam de fora ([hub de FinOps](https://docs.cloud.google.com/billing/docs/how-to/finops-hub?hl=pt-br)). Dali você aplica uma recomendação ou manda para um colega revisar ([painel de recomendações](https://docs.cloud.google.com/billing/docs/how-to/finops-recommendations-dashboard)).

### Recomendador e Active Assist

O Recomendador e o Active Assist geram o que o hub organiza ([o que é o Active Assist](https://docs.cloud.google.com/recommender/docs/whatis-activeassist?hl=pt-br)): VMs inativas, discos, endereços IP e imagens personalizadas sem uso; tipo de máquina de VMs e de grupos de instâncias; tamanho de workloads do GKE e de instâncias do Cloud SQL; projetos parados; e compras de CUD ([recomendadores de custo](https://docs.cloud.google.com/billing/docs/how-to/finops-hub?hl=pt-br)). O Google gera a maioria das recomendações de graça, e o Firewall insights é a recomendação premium ([preços do Recomendador](https://cloud.google.com/recommender/pricing)).

### Descontos por compromisso de uso, descontos por uso prolongado e VMs spot

Os CUDs baseados em recursos dão até 55% de desconto na maioria das séries de máquina do Compute Engine e até 70% nas de memória otimizada, por um ou três anos. Os compromissos flexíveis do Compute seguem o seu gasto em Compute Engine, GKE e Cloud Run, em qualquer projeto e região: 28% de desconto em um ano ou 46% em três na maioria das séries do Compute Engine e no GKE, e 17% nas Cloud Run functions e nos serviços do Cloud Run cobrados por request ([CUDs do Compute Engine](https://docs.cloud.google.com/compute/docs/instances/committed-use-discounts-overview)). Os Planos de economia flexíveis cobrem ofertas elegíveis de IA generativa na Vertex AI e assinaturas do Gemini Enterprise ([Planos de economia flexíveis](https://docs.cloud.google.com/docs/cuds-flexible-savings-plans?hl=pt-br)). Os descontos por uso prolongado chegam a 30% em N1, M1 e M2 sem inscrição nenhuma ([descontos por uso prolongado](https://docs.cloud.google.com/compute/docs/sustained-use-discounts?hl=pt-br)). As VMs spot custam até 91% menos que as sob demanda, e o Google pode interrompê-las a qualquer momento ([VMs spot](https://docs.cloud.google.com/compute/docs/instances/spot?hl=pt-br)).

### Gemini Cloud Assist e os agentes de custo de IA do Google

No Cloud Billing, o Gemini Cloud Assist (Preview) monta relatórios a partir de um pedido em linguagem natural ([Gemini no Cloud Billing](https://docs.cloud.google.com/billing/docs/how-to/gemini/overview)). O Agente de resumo de custos de IA (Preview) analisa o gasto com Gemini API e Vertex AI ([recursos de custo com IA](https://docs.cloud.google.com/billing/docs/how-to/ai-powered-features?hl=pt-br)), e o FinOps Explainability agent, anunciado no Next '26, investiga o que puxa os custos de IA ([blog do Google Cloud](https://cloud.google.com/blog/topics/cost-management/introducing-spend-caps-ai-cost-visibility-next26/)). Para o gasto com IA de vários provedores, veja [as melhores ferramentas de FinOps para IA](https://levelfour.ai/pt-br/blog/melhores-ferramentas-de-finops-para-ia.md).

### Alocação de custos do GKE

A alocação de custos do GKE divide a conta do cluster por namespace, workload e label de Pod, a partir dos requests. Os dados levam até três dias para aparecer e não há preenchimento retroativo, então ligue cedo ([alocação de custos do GKE](https://docs.cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/how-to/cost-allocations?hl=pt-br)):

```bash
gcloud container clusters update CLUSTER_NAME --enable-cost-allocation
```

Os insights de workload então põem preço nos workloads com recurso sobrando ou faltando, e você corrige pelo Vertical Pod Autoscaler ou mudando os requests ([insights de workload](https://docs.cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/how-to/optimize-workload-resource-utilization)). Fora do GKE, a página Otimização do Cloud Hub e o Cost Explorer mostram custo e utilização lado a lado ([página Otimização](https://docs.cloud.google.com/hub/docs/optimize?hl=pt-br) · [Cost Explorer](https://docs.cloud.google.com/stackdriver/docs/costs/optimize-costs?hl=pt-br)). Para clusters em detalhe, veja [as melhores ferramentas de gestão de custos de Kubernetes](https://levelfour.ai/pt-br/blog/melhores-ferramentas-de-gestao-de-custos-de-kubernetes.md).

As ferramentas do Google acham a economia, e quase tudo fica para você aplicar: interromper a VM ociosa, comprar o CUD, redimensionar o workload. As dez ferramentas abaixo somam CUDs comprados por alguém, mudanças feitas dentro do cluster e correções entregues como código.

## As dez ferramentas de terceiros lado a lado

| Ferramenta | Foco no Google Cloud | Como a mudança chega ao Google Cloud | Modelo de preço | Indicada para |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| LevelFour | Compute Engine, Cloud SQL, GKE, BigQuery e Cloud Run, ao lado do gasto com SaaS e IA | Aplicada no seu projeto do Google Cloud com acesso restrito àquela mudança, em pull request de Infrastructure as Code para você fazer o merge, ou em passos manuais | 30% da economia realizada; planos a partir de US$ 30 por mês | Times que querem a economia entregue e confirmada na fatura |
| DoiT, com o [PerfectScale](https://levelfour.ai/compare/levelfour-vs-perfectscale.md) | Análise de custo, CUDs baseados em gastos, rightsizing no GKE | CUDs comprados com aprovação ou sozinhos; automação no GKE quando você ativa | Essentials grátis; demais planos sob medida | Times que querem um parceiro focado em Google |
| ProsperOps | CUDs baseados em recursos e flexíveis | CUDs comprados e ajustados na sua conta de faturamento | Uma parte da economia realizada | Times que querem a cobertura de CUDs administrada por alguém |
| Ternary | Faturamento, CUDs e GKE | Recomendações que você aplica no console | Planos no Marketplace a partir de US$ 2.083,33 por mês | Empresas em que finanças lidera o FinOps |
| [Vantage](https://levelfour.ai/compare/levelfour-vs-vantage.md) | Relatórios, recomendações e relatórios de CUDs | Recomendações que você aplica | Grátis até US$ 2.500 de gasto monitorado; planos de US$ 30 e US$ 200 | Times que querem self-service com preço publicado |
| [Finout](https://levelfour.ai/compare/levelfour-vs-finout.md) | Alocação de cloud e IA, CostGuard | Recomendações que você aplica | Taxa anual por faixa de gasto | Times de FinOps de grandes empresas |
| [Cast AI](https://levelfour.ai/compare/levelfour-vs-cast-ai.md) | Nodes, pods, GPUs e TPUs no GKE | Autoscaling e rightsizing dentro do cluster | Sob cotação; no Marketplace, planos a partir de US$ 1.000 por mês | Times cujo gasto está no GKE |
| Datadog Cloud Cost Management | Custo ao lado do monitoramento, BigQuery por consulta | Recomendações, e pull requests para reduzir deployments de Kubernetes | A partir de US$ 5 por US$ 1.000 de gasto por mês | Times que já usam o Datadog |
| Harness Cloud & AI Cost Management | Visibilidade, recomendações para o GKE, AutoStopping | VMs, grupos de instâncias e clusters do GKE de não produção desligados quando ociosos | Sob cotação | Times na plataforma da Harness |
| [CloudZero](https://levelfour.ai/compare/levelfour-vs-cloudzero.md) | Alocação, custo unitário, atribuição de IA | Recomendações que você aplica | Sob cotação | Empresas que medem custo por cliente ou por feature |

Fontes: documentação, páginas de preço e anúncios no Google Cloud Marketplace de cada fornecedor, lidos em 28 de outubro de 2026.

## 1. LevelFour

A LevelFour lê as faturas de cloud, SaaS e IA numa visão só, encontra a economia e entrega cada uma: aplicada na sua conta de cloud ou de SaaS com um acesso restrito àquela mudança, em pull request no seu código de infraestrutura, ou em passos manuais.

- No Google Cloud, 35 serviços: rightsizing de Compute Engine e Cloud SQL, instâncias ociosas do Cloud SQL, concorrência e memória do Cloud Run, reservas do BigQuery para workloads previsíveis, discos permanentes órfãos e o tipo de disco, alocação de custos do GKE por namespace e por time com pontuação de eficiência, e as lacunas na cobertura de CUDs preenchidas, com os commitments sem uso sinalizados. [A LevelFour no Google Cloud](https://levelfour.ai/integrations/gcp.md).
- Cada economia aplicada no seu projeto do Google Cloud com acesso restrito àquela mudança, em pull request de Infrastructure as Code para você fazer o merge, ou em passos manuais.
- O [Savings Audit](https://docs.levelfour.ai/savings-audit) confirma cada economia na fatura.
- [Alertas de custo](https://docs.levelfour.ai/cost-alerts), [virtual tags](https://docs.levelfour.ai/virtual-tags), um [servidor MCP](https://docs.levelfour.ai/mcp) e uma [CLI](https://docs.levelfour.ai/cli).

Preço: o Cloud Savings custa 30% da economia realizada, e os planos começam em US$ 30 por mês. [Veja os preços](https://levelfour.ai/pricing.md).

Indicada para: times que querem a economia no Google Cloud entregue e depois confirmada na fatura.

## 2. DoiT

A DoiT junta a análise de custo do Cloud Intelligence com o PerfectScale, empresa que comprou em fevereiro de 2025 ([blog da DoiT](https://www.doit.com/blog/doit-acquires-perfectscale-elevating-kubernetes-cost-optimization-for-finops)).

- Dados de faturamento até quatro horas depois de o Google publicar, detecção de anomalias em Compute Engine e BigQuery e custo do GKE por workload. [DoiT para Google Cloud](https://www.doit.com/integrations/google-cloud).
- O PerfectScale for Commitments compra CUDs baseados em gastos em dez serviços do Google Cloud, do Compute Engine ao BigQuery Editions, em parcelas pequenas, sozinho ou com aprovação a cada compra, e os CUDs ficam com a sua organização ([PerfectScale for Commitments](https://www.doit.com/products/perfectscale-for-commitments/gcp) · [ajuda da DoiT](https://help.doit.com/docs/perfectscale-for-commitments)).
- O PerfectScale for Kubernetes faz rightsizing dos requests no GKE e ajusta HPA e KEDA. [PerfectScale for Kubernetes](https://www.doit.com/products/perfectscale-for-kubernetes).

Preço: o Essentials é grátis, os outros planos têm preço sob medida, o PerfectScale Community é grátis até 300 vCPUs por mês ([preços da DoiT](https://www.doit.com/pricing)) e o Commitments cobra pelo desempenho ([DoiT](https://www.doit.com/blog/doit-launches-perfectscale-for-commitments)).

Indicada para: times que querem análise, ajuste do GKE e compra de CUDs com um parceiro só.

## 3. ProsperOps

A ProsperOps administra os commitments do Google Cloud por você. A Flexera a comprou em janeiro de 2026, e a marca segue independente ([ProsperOps](https://www.prosperops.com/blog/the-next-chapter/)).

- CUDs baseados em recursos e flexíveis em Compute Engine, GKE, Cloud Run, Cloud SQL, Cloud Composer, Dataproc e Vertex AI, comprados em parcelas pequenas. A ProsperOps também assume os commitments que você já tem. [ProsperOps para Google Cloud](https://www.prosperops.com/products/google-cloud-cost-optimization/).
- Uma lista pública de permissões, até a `compute.commitments.create`, que ela usa para comprar CUDs baseados em recursos em seu nome. [Permissões da ProsperOps](https://help.prosperops.com/limited-iam-permissions-for-discount-management).

Preço: uma pequena porcentagem da economia realizada, com uma análise de economia grátis. [Preços da ProsperOps](https://www.prosperops.com/pricing/).

Indicada para: times de FinOps que querem a cobertura de CUDs administrada por alguém.

## 4. Ternary

A Ternary se apresenta como Technology Investment Intelligence for Finance ([Ternary](https://ternary.app)).

- Lê quatro exportações de faturamento, metadados de CUD incluídos, e as métricas do Cloud Monitoring. [Ternary para Google Cloud](https://docs.ternary.app/docs/google-cloud-platform).
- O GCP Commitments recomenda CUDs flexíveis e baseados em recursos, até o número que você digita no console. [GCP Commitments](https://docs.ternary.app/docs/gcp-commitments).
- O Kubernetes Insights mostra o desperdício do GKE por cluster e namespace, com a alocação de custos do GKE ligada. [Kubernetes Insights](https://docs.ternary.app/docs/kubernetes-insights).

Preço: planos anuais no Google Cloud Marketplace pelo gasto em todas as clouds, de US$ 2.083,33 por mês (até US$ 1 milhão) a US$ 14.583,33 por mês (até US$ 10 milhões). [Ternary no Google Cloud Marketplace](https://console.cloud.google.com/marketplace/product/ternary-marketplace-public/ternary).

Indicada para: empresas em que finanças lidera o FinOps.

## 5. Vantage

A Vantage monta relatórios de custo, recomendações e relatórios de commitments a partir dos dados de faturamento do Google Cloud.

- Lê a exportação detalhada no BigQuery e marca as linhas de Gemini da Vertex AI com Managed AI Tags. [Conectar o Google Cloud](https://docs.vantage.sh/connecting_gcp).
- Recomendações de rightsizing no Compute Engine, instâncias ociosas, clusters do GKE ociosos e compras de commitments de Compute. [Recomendações da Vantage](https://docs.vantage.sh/cost_recommendations).
- Financial Commitment Reports para CUDs do Google Cloud desde 14 de outubro de 2026. [Blog da Vantage](https://www.vantage.sh/blog/azure-gcp-financial-commitment-reports).

Preço: o Starter é grátis até US$ 2.500 de gasto monitorado, o Pro custa US$ 30 por mês até US$ 7.500, o Business US$ 200 por mês até US$ 20.000, e o Enterprise sai sob medida. [Preços da Vantage](https://www.vantage.sh/pricing).

Indicada para: times que querem cadastro self-service e preço publicado.

## 6. Finout

A Finout junta o Google Cloud às suas outras faturas de cloud, SaaS e IA no MegaBill e aloca o total ([Finout](https://www.finout.io/)).

- Lê a exportação detalhada no BigQuery e aceita os novos créditos de CUD do Google desde 15 de agosto de 2025. [Finout para Google Cloud](https://docs.finout.io/billing-integrations/cloud-providers/connect-to-gcp).
- O CostGuard for GCP aponta Compute Engine, Cloud SQL e discos permanentes subutilizados, com papéis somente leitura. [CostGuard for GCP](https://docs.finout.io/user-guide/optimize/costguard/connect-costguard-for-gcp).
- Alocação de custo do GKE a partir de métricas compatíveis com Prometheus ou do Datadog. [Finout para Kubernetes](https://docs.finout.io/kubernetes-integrations/kubernetes).

Preço: uma taxa anual pela faixa de gasto comprometido com cloud e IA, sob consulta. [Preços da Finout](https://www.finout.io/pricing).

Indicada para: times de FinOps de grandes empresas que alocam gasto de cloud e IA.

## 7. Cast AI

A Cast AI automatiza clusters do GKE.

- Rightsizing que ajusta CPU e memória por você, bin-packing e posicionamento de GPUs e TPUs. [Cast AI no Google Cloud](https://cast.ai/environments/gcp/).
- Autoscaling que enxerga os seus CUDs: ocupa primeiro os baseados em recursos e os flexíveis, e só depois recorre a On-Demand ou Spot. [Commitments na Cast AI](https://docs.cast.ai/docs/commitments).
- Scale-to-zero para TPU v5e e v5p no GKE, desde 7 de maio de 2026. [Blog da Cast AI](https://cast.ai/blog/cast-ai-autoscaling-for-google-cloud-tpus-on-gke/).

Preço: sob cotação ([preços da Cast AI](https://cast.ai/pricing/)). No Google Cloud Marketplace, o monitoramento de custo é grátis e os planos pagos começam em US$ 1.000 por mês mais o uso ([Cast AI no Google Cloud Marketplace](https://console.cloud.google.com/marketplace/product/castai-public/cast-ai)).

Indicada para: times cujo gasto no Google Cloud está no GKE, GPUs e TPUs incluídas.

## 8. Datadog Cloud Cost Management

O Datadog Cloud Cost Management coloca o custo do Google Cloud ao lado do seu monitoramento.

- Lê a exportação detalhada, com até 15 meses de histórico, e a de metadados de CUD. [Configuração no Google Cloud](https://docs.datadoghq.com/cloud_cost_management/setup/google_cloud/).
- Recomendações para reduzir instâncias do Compute e do Cloud SQL, excluir discos soltos e datasets ociosos do BigQuery e usar prompt caching na Vertex AI. O Bits Code abre pull requests que reduzem deployments de Kubernetes. [Recomendações do Datadog](https://docs.datadoghq.com/cloud_cost_management/recommendations/).
- Custo do BigQuery por consulta, usuário e reserva. [Alocação do BigQuery](https://docs.datadoghq.com/cloud_cost_management/allocation/bigquery/).

Preço: o Pro sai a partir de US$ 5 por US$ 1.000 de gasto mensal, com cobrança anual (US$ 7,20 sem contrato anual), e o Enterprise a partir de US$ 10. [Preços do Datadog](https://www.datadoghq.com/pricing/?product=cloud-cost-management).

Indicada para: times que já monitoram o Google Cloud com o Datadog.

## 9. Harness Cloud & AI Cost Management

A Harness põe a gestão de custos na sua plataforma de entrega de software.

- Visibilidade de custo pela exportação para o BigQuery, com o Cloud Governance como opção ([Harness para Google Cloud](https://developer.harness.io/cloud-cost-management/integrations/cloud-providers/gcp)), e recomendações de node pool e de workload para o GKE ([recomendações de Kubernetes](https://developer.harness.io/cloud-cost-management/cost-optimization/recommendations/1-home-recommendations/kubernetes-1-home-recommendations)).
- O AutoStopping, que desliga VMs do Compute Engine, grupos de instâncias e clusters do GKE de não produção quando ficam ociosos. [Regras de AutoStopping](https://developer.harness.io/cloud-cost-management/cost-optimization/autostopping-rules/1-auto-stopping-rules).
- Gasto da Vertex AI, desde a versão de custo de IA de 28 de maio de 2026. [Harness](https://www.harness.io/blog/harness-ai-cost-management-may-28-release).

Preço: sob cotação. [Preços da Harness](https://www.harness.io/pricing).

Indicada para: times que já entregam software com a Harness.

## 10. CloudZero

A CloudZero aloca o gasto do Google Cloud e mostra o resultado como custo unitário.

- Lê a exportação detalhada e divide o custo do GKE pela alocação de custos do Google ou por um agente próprio, por cluster, namespace, workload e label ([CloudZero para Google Cloud](https://docs.cloudzero.com/docs/gcp) · [CloudZero para Kubernetes](https://docs.cloudzero.com/docs/kubernetes)).
- Recomendações a partir das exportações do Recomendador, detecção de anomalias e atribuição do gasto com Vertex AI e Gemini API ([conexão com o Recomendador](https://docs.cloudzero.com/docs/connections-gcp-recommender) · [CloudZero](https://www.cloudzero.com/integration/gcp/)), com acesso somente leitura ([permissões](https://docs.cloudzero.com/docs/gcp-permissions-and-security)).

Preço: uma assinatura única, sob cotação. [Preços da CloudZero](https://www.cloudzero.com/pricing/).

Indicada para: empresas que medem o custo do Google Cloud por cliente ou por feature.

## Outras ferramentas com suporte documentado ao Google Cloud

Também documentam suporte ao Google Cloud: [nOps](https://www.nops.io/gcp-rate-optimization/) e [Archera](https://www.archera.ai/google-cloud-cost-management) para CUDs, [CloudHealth](https://levelfour.ai/compare/levelfour-vs-cloudhealth.md) ([políticas](https://techdocs.broadcom.com/us/en/ca-enterprise-software/it-operations-management/cloudhealth/saas/index/using-and-managing-tanzu-cloudhealth-using-and-managing-index/using-and-managing-tanzu-cloudhealth-gcp-governance-using-policies.html)) e [Cloudability](https://levelfour.ai/compare/levelfour-vs-cloudability.md) ([rightsizing](https://www.ibm.com/docs/en/SSVCLNQ/cloudability/product/get-recommendations-for-scaling-your-cloud-resources-with-rightsizing.html)) para governança e rightsizing, [Kubecost](https://levelfour.ai/compare/levelfour-vs-kubecost.md) ([GKE](https://www.apptio.com/products/kubecost/)) e [OpenCost](https://opencost.io/docs/configuration/gcp/) para o GKE, e [Infracost](https://www.infracost.io/docs/supported_resources/google/) para o custo do Terraform, assunto do nosso guia de [custo do Terraform em pull requests](https://levelfour.ai/pt-br/blog/custo-do-terraform-em-pull-requests.md).

## Como escolher uma ferramenta de FinOps para Google Cloud

### 1. Ative as ferramentas grátis do Google

Ative a exportação detalhada para um dataset multirregional, crie um budget, abra o hub de FinOps com um papel na conta de faturamento e ligue a alocação de custos do GKE. Qualquer ferramenta que você testar depois vai ler esse histórico.

### 2. Descubra o que pesa na conta

Agrupe os relatórios do Cloud Billing por serviço e SKU nos últimos três meses. Se o topo da lista é uso constante de Compute Engine, GKE ou Cloud SQL a preço cheio, um gerenciador de CUDs resolve boa parte. VMs ociosas, discos esquecidos e máquinas grandes demais pedem uma ferramenta que corrija recursos, e uma conta puxada pelo GKE pede automação de cluster.

### 3. Defina como a mudança chega à produção

Se o Terraform gerencia os seus projetos, prefira uma ferramenta que altere o código por pull request. Se o seu time quer as mudanças feitas por outra pessoa, pergunte quais permissões de IAM a ferramenta pede e como ela registra cada mudança.

### 4. Ligue o preço ao resultado

Pagar uma parte da economia realizada amarra a taxa ao que cai na fatura; assinatura ou faixa de gasto servem quando o foco é relatório e alocação. Os preços deste guia estão em dólar, então compare o valor já convertido para o seu orçamento em real. Várias destas ferramentas, a LevelFour entre elas, vendem pelo Google Cloud Marketplace.

### 5. Teste com acesso somente leitura

Quase todas começam em somente leitura. Compare a economia que cada uma estima e confira a fatura um mês depois das primeiras mudanças: até a fatura confirmar, economia é previsão.

## Erros comuns ao reduzir a conta do Google Cloud

- Comprar um CUD de três anos antes do rightsizing. Não dá para cancelar, e o desconto fica preso a capacidade que você não usa.
- Ativar a exportação de faturamento tarde, ou num dataset regional, que não recebe dados de meses anteriores.
- Tratar um budget só de alertas como limite. O orçamento de gasto máximo cobre Gemini API, Agent Platform e Cloud Run, e os recursos persistentes continuam cobrando.
- Redimensionar pelo console um recurso que o Terraform gerencia. O próximo apply traz o tamanho antigo de volta.

A LevelFour lê a fatura do Google Cloud ao lado das faturas de SaaS e IA, entrega cada economia em pull request ou aplica na sua conta, e o Savings Audit confirma o resultado na fatura. [Veja quanto a LevelFour pode economizar para você](https://levelfour.ai/sign-up) em 5 minutos, com acesso só de leitura.

## Perguntas frequentes

### Qual a melhor ferramenta de FinOps para Google Cloud?

Comece pelas ferramentas grátis do Google: relatórios do Cloud Billing, Orçamentos e alertas, orçamento de gasto máximo, hub de FinOps e Recomendador. Depois escolha pelo trabalho que você quer delegar: ProsperOps e DoiT compram CUDs; Cast AI e PerfectScale ajustam o GKE; Ternary, Vantage, Finout, Datadog e CloudZero fazem relatório e alocação; a Harness desliga recursos ociosos de não produção; e a LevelFour entrega cada economia em pull request ou aplica na sua conta, e confirma o resultado na fatura.

### O hub de FinOps do Google Cloud é gratuito?

Sim. O Google oferece as ferramentas de gestão de custos, o hub de FinOps entre elas, sem cobrança extra. A visão completa pede o papel Billing Account Viewer ou Billing Account Administrator; com acesso só ao projeto, a pontuação de FinOps e as recomendações de CUD não aparecem. [Hub de FinOps](https://docs.cloud.google.com/billing/docs/how-to/finops-hub?hl=pt-br).

### O Google Cloud tem um agente de FinOps?

Tem mais de um. O Google anunciou o FinOps Explainability agent no Next '26, em 22 de abril de 2026, para investigar o que puxa os custos de IA. O Agente de resumo de custos de IA, em Preview desde 27 de abril de 2026, analisa o gasto com Gemini API e Vertex AI. E o Gemini Cloud Assist, também em Preview, monta relatórios do Cloud Billing a partir de um pedido em linguagem natural. [Recursos de custo com IA](https://docs.cloud.google.com/billing/docs/how-to/ai-powered-features?hl=pt-br).

### Qual a diferença entre descontos por compromisso de uso e descontos por uso prolongado?

Os descontos por uso prolongado entram sozinhos, como crédito mensal: até 30% em N1, M1 e M2 e até 20% em N2, N2D e C2. Os descontos por compromisso de uso são um compromisso de um ou três anos que você compra e não cancela: até 55% nos baseados em recursos (70% em memória otimizada), ou 28% e 46% nos compromissos flexíveis do Compute, na maioria das séries do Compute Engine e no GKE. [Descontos por compromisso de uso](https://docs.cloud.google.com/docs/cuds?hl=pt-br).

### Quando vale usar uma ferramenta de terceiros além das nativas do Google Cloud?

Quando você quer o trabalho feito: CUDs comprados e ajustados conforme o uso muda, requests e nodes do GKE alterados dentro do cluster, ou correções entregues em pull request no seu Terraform. E quando você usa AWS, Azure, SaaS ou IA junto com o Google Cloud e quer o gasto todo numa visão só. [Ferramentas de FinOps para várias clouds](https://levelfour.ai/pt-br/blog/melhores-ferramentas-de-finops.md).

### Qual a diferença entre Cloud Billing, Recomendador e hub de FinOps?

Os relatórios do Cloud Billing, a tabela de custos e a exportação para o BigQuery mostram o que você gastou. O Recomendador encontra VMs inativas, máquinas grandes demais e compras de CUD. O hub de FinOps ordena essas recomendações e acompanha as economias realizadas. [Hub de FinOps](https://docs.cloud.google.com/billing/docs/how-to/finops-hub?hl=pt-br).

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