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JetBrains搭建集中化AI治理体系管控AI支出快速增长

JetBrains

大约增长十倍
六个月内AI相关开发支出涨幅
3 到 5 个
大多数开发者每月使用的AI工具数量
四天
早期手动汇总AI使用与费用数据所需时长
超过 1000 名
数周内采用Central CLI的开发者数量

项目背景

企业内部AI使用加速普及,生成式AI成本管理成为普遍问题,部分企业通过限制AI工具选型、压缩不必要AI使用的方式控制支出,但JetBrains认为AI工具市场迭代速度快,限制选型的方案灵活性不足。 本案例依据「InfoQ 中文」公开发布的信息整理,原文:https://www.infoq.cn/article/CQhb4TOREpEZshtqWZMy?utm_source=rss&utm_medium=article

面临的痛点

内部AI工具使用分散,开发者每月常用多个AI工具,新模型推出后token消耗急剧上升,支出增速快;分散的工具导致账单难以统计,早期手动汇总数据效率极低;初期仅实现支出可视化,缺乏有效干预管控的切入点;若强行限制工具选型,会因AI工具市场迭代快错过更优的产品选择。

优秘的方案

构建统一的AI访问与记账层,开发Central CLI作为自研及第三方AI工具的统一调用入口,所有请求经由内部AI平台路由,打通现有AI-credit体系,支持为不同开发者、团队配置支出限额,将工具选择权与支出治理能力分层,不限制开发者使用合适的AI工具。

共享的访问与记账层供应商API与内部仪表盘Central CLIAI-credit 体系

实施路径

1
手动汇总AI使用与费用数据生成各供应商及工具的开销快照
2
通过供应商API与内部仪表盘实现AI支出数据的自动化更新、展示及预测
3
将内部开发者开发的wrapper扩展为Central CLI,作为统一的AI工具调用入口
4
AI请求统一经由内部现有AI平台路由,建立开发者与模型供应商之间的共享控制点
5
复用现有AI-credit体系,支持为单个开发者、团队等不同主体配置支出限制

落地成效

大约增长十倍
六个月内AI相关开发支出涨幅
3 到 5 个
大多数开发者每月使用的AI工具数量
四天
早期手动汇总AI使用与费用数据所需时长
超过 1000 名
数周内采用Central CLI的开发者数量

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