FINOPS AUTÔNOMO PARA AZURE · DESDE 2025
ASHEN, HARBOR, CIPHER, DELTA, VAULT, ECHO e CRYPT patrulham seu Azure 24 horas por dia. MUSE estende a esquadra para o que você gasta com LLM — OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, Bedrock, Google e Databricks Foundation. Cada economia vira um change request assinado, esperando dois aprovadores humanos.
01 · A ESQUADRA
Não é um modelo genérico. Cada agente tem domínio próprio, heurísticas específicas, memória persistente entre execuções, orçamento de tokens por run e quatro níveis de confiança ajustáveis. Sete cuidam do seu Azure. MUSE cuida da sua fatura de LLM. Quando algum deles acha algo, rascunha um change request com a evidência apensada — você aprova ou rejeita, e a memória dele aprende com a sua decisão.
ASHEN
Compute · VM · App Service Plan
Inquieto com VMs ociosas, ASPs superdimensionados e workloads que ninguém olha. Mede CV de gastos por 6 períodos antes de afirmar nada.
Caçando agora
scanning sub PROD-EU…
HARBOR
Storage · Blob · Disk · File
Abre toda gaveta. Conta blob por blob. Encontra disco órfão que ficou anexado a uma VM que ninguém lembra de ter desligado em 2024.
Caçando agora
scanning storage accounts…
CIPHER
SQL · Migração · AHB · vCore
Lê DTU como se fosse soneto. Quando uma instância pede tier abaixo, ele propõe a migração com benefício de licença híbrida calculado.
Caçando agora
cross-checking license inventory…
DELTA
Network · Egress · NAT · Gateway
Persegue pacote. Gateways ociosos, regras NAT esquecidas, egress cross-region que ninguém autorizou — encontra todos.
Caçando agora
tracing east-west flows…
VAULT
Commitments · RI · Savings Plan
Calcula coverage RI/SP contra seu uso real, simula 1y e 3y, e nunca compra commitment para workload que ainda não estabilizou.
Caçando agora
simulating 1y / 3y coverage…
ECHO
Telemetry · Log Analytics · App Insights
Sabe que retenção de log é o assassino silencioso. Ajusta sampling, propõe split por workspace, mata regras de coleta que ninguém olha há meses.
Caçando agora
inspecting ingestion volumes…
CRYPT
Backups · PITR · LTR · Recovery Services
Lê política de retenção como inventário de tumba. Quando PITR fica em 35 dias sem um único restore há mês e meio, CRYPT propõe encolher pro free window — reversível com um PATCH.
Caçando agora
walking backupShortTermRetentionPolicies…
MUSE
LLM · Tokens · Unit economics por feature
Custo de LLM por modelo, por feature, por workspace. Quando alguém troca de tier sem avisar, o spike de input dispara ou o cache hit despenca, MUSE acende o alerta — antes da fatura chegar. O mesmo BRL/1k tokens que sua engenharia já reporta vira variance, anomalia e CR rastreável.
llm.feature · workspace countVendors suportados: OPENAI ANTHROPIC AZURE OPENAI BEDROCK GOOGLE GENAI DATABRICKS FOUNDATION
Caçando agora
reconciling Azure OpenAI · 12 features…
EM SEGUNDO PLANO · SHADOW (investigação de anomalias bidirecionais), POIROT (insight suggester transversal) e FORECAST (projeção próxima fatura) operam de forma contínua. Aparecem no inbox quando precisam aparecer.
02 · O LOOP
O ciclo autônomo do leancosts é desenhado para uma propriedade não-negociável: nenhum agente jamais grava no seu Azure. Toda decisão materializa em um change request que aguarda dois aprovadores humanos. O loop existe para deixar isso óbvio.
O agente lê billing, resource graph e log analytics. Tudo via service principal read-only. Cada tool call entra no audit trail.
Heurística cruza padrão histórico (6 períodos) com regras vetadas: idle, rightsizing, tier downgrade, lifecycle, commitment.
Antes de propor, o agente cruza com insights abertos e CRs ativos. Se já tem alguém olhando, ele recua e anota.
Gera um change request com why, projeção (mensal e anual), escopo (resource ids), evidência (sparkline, CV, payback).
Dois aprovadores humanos confirmam. Sem aprovação dupla, o CR fica parado para sempre. O agente nunca contorna.
A alteração no Azure é feita pelo seu cloud team via pipeline. O leancosts só registra o estado pré e pós.
O agente mede o resultado, escreve na memória persistente, ajusta confiança e nunca mais propõe a mesma coisa do mesmo jeito.
Quatro níveis de confiança ajustáveis por agente: só sugere rascunha CR executa abaixo de R$ X totalmente autônomo. Kill-switch global e por agente. Nenhum rung jamais contorna a dual-control de CR.
RECUPERADO EM 2025
R$ 0
Em CRs executados e medidos. Não conta projeção.
CRs APROVADOS
0
Cada um com dual-control e antes/depois.
SUBSCRIPTIONS AUDITADAS
0
Em 14 organizações no Brasil e LATAM.
UPTIME DOS AGENTES
0%
Janela de 90 dias. Histórico em /status.
03 · VARIANCE EXPLICADA
Quando o gasto sobe (ou cai), o leancosts decompõe a diferença em sete buckets: Price, Quantity, Mix, Action, New, Retired, Data Quality. Cada bucket vem com a explicação por escrito, vinculada ao recurso. Quando o board pergunta de onde veio o R$ 1,8M a mais, você abre o relatório e mostra. Inclusive quando a resposta é Data Quality, porque às vezes é isso mesmo.
ATRIBUÍDO A · insight suggester + variance narrator
04 · ANOMALIA BIDIRECIONAL
SHADOW classifica anomalia nos dois sentidos. Queda silenciosa é quase sempre workload morto, gap de dado ou mudança de tarifa que ninguém viu. Cada anomalia recebe uma classificação (rate change, regime shift, dead workload, data gap, expected) e fica no inbox até alguém validar.
ATRIBUÍDO A · SHADOW · anomaly investigator
05 · CHANGE REQUEST
O agente termina o run gerando um change request com why, projeção, escopo e evidência. Você aprova. Você executa. O leancosts registra estado pré e pós para confirmar (ou não) o resultado. Sem dual-control, o CR fica parado para sempre. Não tem atalho.
ATRIBUÍDO A · qualquer agente da esquadra
Why: peak ≥ R$ 12k/mês até abr/26, depois < R$ 1/mês por 3 períodos consecutivos. Histórico estável anterior (CV = 0,11). Sem CR ativo. Sem insight aberto cobrindo.
06 · UNIT ECONOMICS
Diga qual é a sua métrica — requests, GB processados, transações, contas ativas — e o leancosts devolve cada custo em R$ por unidade. Em vez de "a conta cresceu 12%", você passa a discutir "o custo por transação caiu de R$ 0,041 para R$ 0,038". Engenharia ouve. CFO assina.
ATRIBUÍDO A · unit economics module + forecast agent
07 · MÉTODO
Toda métrica de "savings" que cruza esse site passou por quatro filtros. Sem esses quatro, a gente não conta como recuperado. Auditoria conhece o critério, comercial conhece o critério, e ele não muda.
Sem aprovação dupla registrada no audit log, nada conta. Sugestão não é economia.
O custo do recurso é capturado nas 4 semanas antes e nas 4 semanas depois da execução, em moeda do contrato.
Diferença ajustada por sazonalidade e por anomalia bidirecional. Se o agente não consegue isolar o efeito, ele anota e não credita.
Toda economia conta tem um ID, um CR de origem, um responsável humano, e fica acessível à auditoria interna do cliente em qualquer momento.
DEFESA DE ORÇAMENTO
Todo real que conta como economia tem um change request executado atrás e uma medida de custo antes e depois. Sem isso, a gente não conta. Ver o método →
08 · PREÇO
A gente não cobra percentual do que você economiza. Esse modelo cria incentivo torto: agente fica olhoso para achados grandes e cego para os pequenos que somam. Cobramos por faixa de uso, fixo, com tudo incluído.
R$ 4.800/mês
R$ 18.400/mês
Sob consulta
Sem setup fee · sem fee variável sobre economia · faturamento BRL · contrato 12 meses · cancelamento com 60 dias
09 · OBJEÇÕES HONESTAS
Não. Os sete agentes Azure operam em modo read-only via service principal. Cada decisão é materializada em um change request que aguarda dois aprovadores humanos da sua organização. A execução em si fica com o seu time, sempre. O kill-switch global derruba qualquer agente imediatamente; o kill-switch por agente isola só um deles.
Em média 14 dias do onboarding até o primeiro lote de CRs aprovados e executados. O relatório de avaliação inicial chega em 5 dias úteis, com a economia anualizada projetada antes de qualquer compromisso comercial. Você lê, fala "faz sentido" ou "não faz", e a gente segue (ou para) sem custo.
Cada agente tem quatro rungs de confiança: só sugere (gera apenas observação), rascunha CR (cria o change request mas não submete), executa abaixo de R$ X (auto-submete CRs sob um teto definido por você) ou autônomo (auto-submete sempre). O ajuste é por agente, em runtime, com audit log de cada mudança. Nenhum rung jamais contorna a dual-control de aprovação humana do CR.
Ótimo, você já tem o dado bruto. O Cost Management entrega o número; o leancosts entrega a inteligência: agentes que cruzam padrões históricos por 6 períodos, classificam anomalias bidirecionais, propõem CRs assinados com evidência. Lemos o mesmo billing e devolvemos a camada de raciocínio que falta.
Sim. MUSE reconcilia gasto em OpenAI, Anthropic, Google GenAI, AWS Bedrock, Azure OpenAI e Databricks Foundation no mesmo console. Leaderboard de BRL por 1k tokens por vendor × modelo, custo por feature via tag llm.feature, anomalia bidirecional que pega troca de tier ou spike de input antes da fatura, e token-grain waterfall (input / output / cached / embedding). Ingestão por upload de CSV ou sync nativo do Azure OpenAI. As mesmas variance, anomalia e allocation que rodam no seu Azure aparecem para as linhas provider="llm" sem wiring adicional.
AWS via Cost and Usage Report e GCP via billing export funcionam hoje por ingestão de CSV. Conexão nativa entra no roadmap do segundo semestre de 2026. As capacidades de variance, anomalia bidirecional e unit economics funcionam idênticas. Hunters específicos por provedor (ASHEN-aws etc.) estão em alpha com dois clientes-pilotos.
Postgres single-tenant por organização, hospedado em Azure Brazil South (region pinning explícito no contrato). AES-256 em repouso, TLS 1.3 em trânsito, isolamento de schema por tenant. Tier Sovereign permite deploy em VPC privada do cliente. Detalhamento técnico no DPA, incluindo controles LGPD, RBAC e logging de acesso administrativo.
Memória persistente por agente em tabela agent_memory (chave-valor). O agente usa para evitar repropor a mesma coisa, registrar o que mudou desde o último run, e ajustar confiança com base em CRs aprovados ou rejeitados. A memória é inspecionável pelo operador e zera com o kill-switch persistente. Sem embeddings vetoriais — é KV simples e auditável.
10 · ESTADO
Histórico de incidentes dos últimos 90 dias. Atualização a cada 60 segundos.
ÚLTIMO INCIDENTE · 03 abr 2026 · 22min · degradação parcial de ingestão · post-mortem público
11 · MARCAR DEMO
Você não vai ver um slide genérico. Entre a inscrição e a call, a gente conecta seu estate em modo read-only, deixa os sete agentes rodarem por dois ciclos, e na conversa abrimos os achados reais. Se não fizer sentido, encerra em 20 minutos sem constrangimento.