Copilot Studio eller Vertex AI Agent Builder: lisens møter forbruk

Copilot Studio er det naturlige valget for en intern agent som skal brukes av ansatte i Microsoft 365, særlig når de allerede har Microsoft 365 Copilot-lisens. Vertex AI Agent Builder passer bedre når agentene utvikles og driftes i Google Cloud, og virksomheten vil styre ressursbruk og verktøy i dette miljøet. For en ekstern kundeserviceagent må begge løsninger regnes på ut fra faktisk bruk.

Skillet ligger i hva som utløser kostnad. Copilot Studio teller blant annet svar og agenthandlinger i Copilot Credits. På Googles administrerte plattform må kjøretid, arbeidsminne, lagret samtalehistorikk, langtidsminne og modellkall vurderes hver for seg. En pakkepris og en timesats forteller derfor lite om den samme agentoppgaven før arbeidsmengden er spesifisert.

Hva måles i de to modellene?

Microsofts oversikt over Copilot Credits setter et generativt svar til to kreditter og en agenthandling til fem i standardoppsettet. Ett forhåndsdefinert svar koster én kreditt. Flere funksjoner kan brukes i samme samtale; forankring i virksomhetens Microsoft Graph og bruk av en resonneringsmodell kan øke forbruket utover satsene for vanlige svar og handlinger.

På Google-siden er det avgjørende å skille kortvarig samtalekontekst fra langtidsminne. Sessions holder historikk og tilstand gjennom en samtale, mens Memory Bank kan bevare opplysninger på tvers av samtaler. Kjøring belastes etter tildelt prosessorkapasitet og arbeidsminne under aktiv bruk. Modellens tokener og eventuelle tjenester for kunnskapssøk eller eksterne kall kommer på egne poster. Det gir mer oppdeling i regningen, men også flere størrelser som må anslås.

Et likt, hypotetisk arbeid for begge agenter

Anta en intern kunnskapsagent og en ekstern kundeserviceagent. Volumene er regneforutsetninger, ikke målte resultater. Hver agent håndterer 3000 samtaler i måneden. Hver samtale inneholder to generative svar og én agenthandling, for eksempel et oppslag eller et definert trinn i en arbeidsflyt. Begge agentene får dermed samme trafikk og samme antall handlinger.

For Google-varianten antar vi i tillegg fire lagrede samtalehendelser, én ny langtidsopplysning og én henting fra Memory Bank per samtale. Hver agent bruker 120 vCPU-timer og 120 GiB-timer arbeidsminne i måneden. Dette er antatt samlet ressursbruk, ikke en fast kostnad per samtale. Eksempelet forutsetter at agentene deler én Google Cloud-faktureringskonto uten annen bruk som tar av de inkluderte mengdene.

Identisk trafikk betyr ikke identisk tilgang. Den interne agenten må svare innenfor ansattes rettigheter til virksomhetsdata; kundeserviceagenten møter eksterne brukere og kan ikke behandles som lisensiert ansattbruk. Denne forskjellen endrer særlig Microsoft-regningen, selv om samtalene ellers er like i eksempelet.

Copilot Studio: svar og handlinger fyller kredittrammen

To generative svar og én agenthandling gir ni Copilot Credits per hypotetiske samtale. Det blir 27 000 kreditter for hver agent og 54 000 dersom all trafikk i begge agentene faktureres. En ekstra agenthandling per samtale ville legge til 30 000 kreditter for de to agentene samlet. Antall samtaler alene fanger derfor ikke opp hva agenten faktisk gjør.

Microsofts lisensvilkår oppgir en pakke med 25 000 kreditter til 200 dollar per måned, fakturert årlig, og løpende forbruk til 0,01 dollar per kreditt. Ubrukte pakkekreditter overføres ikke til neste måned. Dersom hele det hypotetiske forbruket faktureres, tilsvarer 54 000 kreditter 540 dollar ved rent løpende forbruk. To pakker gir 50 000 kreditter; med løpende fakturering for de siste 4000 blir den illustrative månedsverdien 440 dollar. Tre pakker gir kapasitet til hele volumet, men en månedsverdi på 600 dollar og ubrukte kreditter.

For ansattrettet bruk gjelder et vesentlig unntak: Når brukeren har Microsoft 365 Copilot-lisens og agenten arbeider med vedkommendes autentiserte identitet, er kvalifisert agentbruk inkludert innenfor vilkårene for rimelig bruk. Hvis alle samtalene til den interne agenten oppfyller dette vilkåret, gjenstår 27 000 fakturerbare kreditter fra den eksterne agenten. Det tilsvarer 270 dollar ved løpende forbruk, eller en pakkemånedsverdi på 200 dollar pluss 20 dollar for forbruk utover pakken. Prisen på de ansattes Microsoft 365 Copilot-lisenser er ikke med i dette eksempelet.

Googles regning: kjøretid først, lagring og modellbruk i tillegg

Prisgrunnlaget på Google-siden har endret seg. Googles tidligere Agent Engine-oppdatering oppga 0,0864 dollar per vCPU-time og egne satser per tusen lagrede sesjonshendelser og minner. Den tabellen beskriver en eldre prisstruktur og bør ikke brukes som dagens samlede agentregning.

Googles prisside for Agent Platform oppgir nå 0,085 dollar per vCPU-time og 0,009 dollar per GiB-time arbeidsminne, med henholdsvis 50 vCPU-timer og 100 GiB-timer uten kostnad per måned og konto. Sessions og Memory Bank måles etter lagret datamengde og lese- og skriveoperasjoner. Lagring prises til 0,30 dollar per GiB-måned over den inkluderte mengden; modellkall for blant annet minnegenerering faktureres separat.

De to hypotetiske agentene bruker til sammen 240 vCPU-timer og 240 GiB-timer. Etter de inkluderte mengdene gir det 190 fakturerbare vCPU-timer, eller 16,15 dollar, og 140 fakturerbare GiB-timer, eller 1,26 dollar. 17,41 dollar er dermed bare en beregnet sum for aktiv kjøring og arbeidsminne. Den sier ikke at en ferdig Google-agent koster 17,41 dollar i måneden.

Arbeidsmengden innebærer også 24 000 lagrede samtalehendelser og 6000 nye minner for begge agentene samlet. Hvis hver hendelse, sesjonsopprettelse og minneopprettelse krever ett skrivekall, og hver samtale leser én sesjon og ett minne, blir det 36 000 skrivekall og 12 000 lesekall. Med prissidens forholdstall for operasjoner utgjør disse antatte kallene under ett cent før avrunding og eventuelle andre tjenester. Lagringsposten kan ikke beregnes fra antall hendelser alene: den avhenger av hvor store dataene er og hvor lenge de beholdes. Modellvalg, tokenmengde og kunnskapssøk er heller ikke spesifisert i eksempelet.

Distribusjon og styring kan avgjøre valget

Copilot Studio kan publisere agenter i blant annet Teams, Microsoft Copilot, mobilapper og på nettsteder. Microsofts kanalveiledning beskriver automatisk Microsoft Entra ID-autentisering i flere interne kanaler og særskilt autentiseringsoppsett for andre kanaler. For en intern kunnskapsagent er dette både et spørsmål om hvem som får se dataene og om vilkåret for inkludert ansattbruk faktisk er oppfylt.

Google-alternativet gir utviklere et administrert driftsmiljø med sesjoner og Memory Bank. Cloud API Registry lar administratorer styre hvilke registrerte verktøy utviklere kan bruke. For en kundeserviceagent kan det være nyttig når virksomheten allerede bygger API-er og tilgangsstyring i Google Cloud. Til gjengjeld må løsningen selv avklare hvordan kunden autentiseres, hvilke data agenten kan hente, og hvilke modell- og søketjenester hvert svar bruker.

Valget står derfor ofte på eksisterende miljø og faktureringsgrunnlag. En intern agent for lisensierte Microsoft 365-brukere kan få en helt annen merkostnad enn en offentlig agent med samme trafikk. En Google-agent kan ha lav beregnet kjøretidskostnad, men totalen blir først sammenlignbar når lagringsvolum, modellkall og øvrige tjenester er lagt inn for akkurat den løsningen som skal driftes.

Les også:

• ChatGPT Business eller Microsoft 365 Copilot: integrasjonen avgjør
• Power BI eller Looker Studio: gratis deling kan ende i en BigQuery-regning
• Claude Code eller GitHub Copilot: høyere fletterate avgjør ikke alene