Rippling推出AI支出控制工具，助力企业优化AI成本

HR平台Rippling推出AI Spend Console，旨在监控和优化企业AI支出。该解决方案面世前，公司面临token成本激增：2024年3月，AI支出占研发部门预算的40%，相当于该部门40%员工的薪资总额。

分析显示，10–15%的员工产生了60%的AI总支出，其中一名工程师每月花费5万美元。核心问题在于缺乏控制——员工默认使用最昂贵的模型处理所有任务，甚至简单操作。Rippling未禁止AI使用，而是设置了严格限制，并与OpenAI、Anthropic等供应商协商固定费率合同。

新的AI Spend Console集成了Rippling的自有网关系统，可为每个任务自动选择最经济的模型。例如，处理日常操作时使用中国的GLM 5.2模型，其成本比高级替代方案低85%，性能却不相上下。最终，公司在保持AI使用量不变的情况下将token成本削减62%。

该工具还提供仪表板，显示员工、团队和角色的支出，并与生产力指标关联。这有助于识别低效的AI使用并优化流程。例如，Rippling发现部分高支出工程师经常收到同事的代码修改请求，表明其工作效率低下。

未来，Rippling计划将该工具扩展至其他部门，包括客户服务团队。然而，AI访问权限可能会受限于无法衡量生产力的员工。这意味着企业AI访问可能不再像Slack或邮件那样普遍，仅向证明高效的员工开放。