Поставщик HR-софта Rippling представил AI Spend Console — инструмент для контроля расходов на ИИ. Сервис показывает, сколько тратят отдельные сотрудники, команды и роли, и помогает понять, связан ли этот расход с ростом продуктивности или с выпуском низкокачественного контента.
В блоге компании сказано, что продукт может показать, «у каких инженеров высокие расходы на ИИ, при этом коллеги часто просят их переделывать работу на код-ревью».
По словам директора по продукту Мэтта МакИнниса, Rippling создала этот инструмент после резкого роста внутренних расходов на токены в начале года. На мартовской встрече руководства финансовый директор Адам Свецкий сообщил цифры, которые, как вспоминает МакИннис, шокировали команду.
Компания шла к тому, что 40% бюджета на персонал R&D уходило бы на ИИ-токены. Речь шла о миллионах долларов. При этом расходы росли на 80% месяц к месяцу, и при сохранении тренда в следующем году могли бы достичь 90% затрат на сотрудников этого подразделения.
«Мы не могли в это поверить», — сказал МакИннис TechCrunch.
После этого руководство запустило срочный внутренний проект, чтобы разобраться в расходах и понять, что компания получает за эти деньги. В рекламном ролике нового продукта Свецкий сидит на табурете, пока сотрудники бросают пачки наличных в шредер.
В ходе анализа Rippling обнаружила, что 10–15% сотрудников формировали около 60% всех расходов на ИИ. Как сказано в блоге компании, один инженер тратил на это 50 тысяч долларов в месяц.
Rippling не хотела отказываться от ИИ, но решила резко ограничить расходы. Сначала компания согласовала верхние лимиты трат с поставщиками используемых инструментов, включая Cursor, OpenAI и Anthropic. Затем выяснилось, что сотрудники по умолчанию выбирали самые новые и самые дорогие модели почти для любых задач.
«Поставщики инференса, такие как Anthropic и OpenAI, не заинтересованы в том, чтобы помогать вам снижать расходы. Им выгодно, чтобы эти траты быстро росли. Они не дают достаточно хорошей аналитики по использованию и не взаимодействуют друг с другом», — сказал МакИннис.
По данным TechCrunch, в начале 2026 года это было типичной проблемой для компаний. Спустя восемь месяцев бизнес пришёл к двум выводам: нужны несколько моделей от разных лабораторий с разной ценой, а также шлюз, который направляет запросы в самую подходящую и выгодную модель для конкретной задачи.
Основатель и CEO Rippling Паркер Конрад в прошлом месяце говорил, что по внутренним тестам компании Grok показал лучший общий результат, а GLM 5.2 оказался на 85% дешевле при почти таком же качестве, как у передовых моделей. Он также отметил, что GLM 5.2 от Z.ai стал популярным вариантом для задач программирования, а Databricks тоже продвигает эту модель.
Rippling пришла к тому же выводу и создала собственный AI gateway, который вошёл в состав нового продукта. По словам МакИнниса, компании, уже использующие другой шлюз, тоже могут подключить AI Spend Console, но для функций управления расходами потребуется шлюз Rippling.
AI Spend Console формирует панели с метриками, где учитываются число запросов в день, рабочий результат и расходы. В качестве результата могут использоваться, например, строки кода и pull request.
После внедрения инструмента Rippling сократила расходы на токены с 40% бюджета на персонал до примерно 15%. При этом использование ИИ не уменьшилось. В месяц предупреждения от CFO компания потратила 605 млрд токенов, а в июле внутреннее использование снова достигло 600 млрд токенов.
«Стоимость июльских токенов составила 37% от стоимости апрельских», — сказал МакИннис. По его словам, это стало возможным потому, что компания теперь направляет запросы в более эффективные модели. В шутку он добавил, что отделу продаж не дают использовать дорогие модели для простых правок грамматики.
В Rippling подчёркивают, что одних технических мер недостаточно. Компания выделила сотрудников, которые лучше других применяют ИИ, и назначила их «AI-капитанами», чтобы они помогали остальным командам.
МакИннис отметил, что за пределами разработки эта работа ещё продолжается. Пока главными пользователями ИИ остаются инженеры. При этом компания уже проверяет такие сценарии для команд, которые занимаются подключением клиентов, чтобы автоматизировать часть почтовых и сверочных задач по данным. В этом случае панель будет измерять продуктивность по числу подключённых клиентов.
«Мы должны уметь связывать потребление токенов в административных и клиентских функциях с продуктивностью. Если этого сделать нельзя, то нельзя гарантировать широкий доступ к таким инструментам для всех сотрудников», — сказал МакИннис.
AI Spend Console входит в подписку Rippling для HR-клиентов, но с дополнительной платой за использование ИИ. По словам МакИнниса, продукт также можно купить отдельно и интегрировать с другой HR-системой.
Источник: TechCrunch, блог Rippling.
