Rippling推AI支出控制台，追踪员工AI投入产出
译文 AI 逐段翻译
人力资源软件提供商 Rippling 本周推出了 AI Spend Console，这是一款反“tokenmaxxing”的产品，帮助公司跟踪和控制其 AI 支出。其中最有趣的功能之一是，它能够映射出每个员工、团队和角色花费了多少，以及他们是否真正提高了生产力，或者总体上制造了更多的“AI 垃圾”。
该公司承诺，该工具将显示“哪些工程师的 AI 支出高，而他们的同侪经常在代码审查中要求他们返工”，公司在其博客文章中如此表示。
该工具的诞生源于 Rippling 在年初全力投入“tokenmaxxing”——正如许多公司所做的那样——结果发现员工在疯狂烧钱。首席产品官 Matt MacInnis 仍记得三月份的高管会议上，首席财务官 Adam Swiecicki 展示了一个让他们震惊的数字。
Rippling 正以相当于其研发部门人头预算 40% 的速度消耗 AI 代币，也就是说，它花在代币上的钱相当于该部门所有员工薪酬的 40%。数百万美元。（在大多数科技公司，研发部门是工程团队的所在地。）
支出每月增长 80%，如果这一趋势持续下去，下一年它花在 AI 代币上的金额将几乎与其高薪研发部门员工的支出相当——达到 90%。
“我们简直难以置信，”MacInnis 告诉 TechCrunch。
管理层立即启动了一个“紧急”项目，以了解这些支出以及他们从中得到了什么，他说。事实上，这个新产品的发布广告中，Swiecicki 坐在凳子上，而员工们捡起一捆捆现金并将它们投入碎纸机。
当 Rippling 进行分析时，它发现了诸如“大约 10% 到 15% 的员工贡献了约 60% 的总 AI 支出。一位工程师每月花费 5 万美元”这样的事实，其博客文章分享道。
Rippling 不想停止 AI 的使用，只是想要大幅控制。它首先与公司使用的每个工具——Cursor、OpenAI 和 Anthropic——协商设置了最高支出上限。它立即发现了一个明显的问题：员工默认对所有任务使用最新、最昂贵的先进模型。
“事实上，像 Anthropic 和 OpenAI 这样的推理提供商绝对没有动力帮助你控制支出。他们完全有动力让支出失控，而他们正是这样做的。他们不会为你提供很好的使用洞察，也不会相互合作，”MacInnis 说。
这是 2026 年初的常见问题。现在，到了年中，企业已经明白了几件事。首先，他们知道需要来自多个 AI 实验室的多种模型，价格各异，包括一个前沿的开放权重选项，可能来自中国。
Rippling 创始人兼CEO Parker Conrad 上个月指出，当他的公司为内部使用进行自己的基准测试时，发现 SpaceX 的 Grok 是综合领先者，但“GLM 5.2 便宜 85%，但性能与前沿模型几乎相同”。（SpaceX 现在拥有 Cursor，后者提供 Grok 和数十种其他模型的访问。）Z.ai 的 GLM 5.2 已成为当今科技公司编码任务中特别受欢迎的中国模型。Databricks 也一直在推崇它。
其次，企业现在知道他们需要一个人工智能网关，将提示路由到最适合该任务且最具成本效益的模型。Rippling 也得出了同样的结论。因此，它构建了自己的 AI 网关，这也是该产品的一部分。MacInnis 表示，已经使用其他网关的企业仍然可以使用 AI Spend Console 产品，但如果他们想要管理支出的功能，则需要使用 Rippling 的网关。
AI Spend Console 生成仪表板（在 tokenmaxxing 时代曾被称为排行榜），用于评分诸如每日提示次数结合工作输出（代码行数/拉取请求）以及支出等属性。
有了这个工具，Rippling 表示其代币支出从人头预算的 40% 下降到了约 15%。但它并未削减 AI 使用。MacInnis 分享说，在 CFO 发出警告的那个月，公司达到了 6050 亿代币的峰值消耗。在 7 月，内部使用量再次达到 6000 亿代币，但“7 月的代币支出成本是 4 月代币支出成本的 37%”，他说。
“这只是因为我们现在将请求路由到更高效的模型，”他说，开玩笑说，“我们不会让销售团队使用 Fable 来做语法更新。”
但 Rippling 指出，仅靠技术解决方案是不够的。公司发现了有效使用 AI 的人，并让他们成为“AI 队长”，负责协助公司其他部门。
不过，MacInnis 表示，将 AI 应用于工程领域之外的努力仍在进行中，因为到目前为止，软件工程师是主要用户。但 Rippling 正在努力，例如，为客户入职团队自动化一些邮寄数据和数据校对任务。然后，仪表板将以入职更多客户来衡量生产力。
“我们必须能够将 G&A 职能和面向客户职能中的代币消耗与生产力联系起来。如果我们做不到，那么所有这些功能对更广泛的员工群体来说就都不靠谱了，”MacInnis 说。
所以，如果 Rippling 是一个例子，那么 tokenmaxxing 可能已经摇摆到了另一个极端，以至于员工的 AI 访问可能不再像 Slack 或电子邮件那样普遍。如果公司无法衡量生产力，那么可能并非所有员工都能获得访问权限。
至于产品本身，AI Spend Console 包含在 Rippling 的 HR 订阅中，但有额外的基于 AI 使用的成本。它也可以作为独立产品购买，并与另一个 HR 记录系统集成，MacInnis 说。
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Julie Bort
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