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El problema: La IA se ha convertido, casi sin que nadie lo note, en una de las partidas de gasto más grandes y que más rápido crecen en las empresas. El gasto está repartido entre una docena de consolas de proveedores, y cada una muestra una sola cifra a final de mes sin explicar por qué ha cambiado. No hay una visión unificada ni forma de rastrear cada dólar hasta el cliente, la funcionalidad, el equipo o incluso la pull request que lo provocó.

¿Qué clientes dejan de ser rentables cuando restas lo que cuestan en IA? ¿Qué funcionalidad se está comiendo en silencio tu presupuesto de Anthropic? ¿El pico de esta semana es un bucle descontrolado o crecimiento real? ¿Cuánto costó de verdad sacar adelante esa PR escrita por IA? Hoy los equipos reconstruyen las respuestas exportando CSV de cada proveedor y uniéndolos en una hoja de cálculo, y cuando terminan, el dinero ya está gastado.

Qué hace SuperPenguin: SuperPenguin controla el gasto en IA de 14 proveedores (OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Deepgram, ElevenLabs, AWS Bedrock, Azure, Modal, Cursor, OpenRouter y más).

* Configuración sin código: conecta una clave de API y los costes se sincronizan automáticamente, desglosados por modelo, con tendencias y previsiones * Atribución por petición: añade dos líneas con nuestro SDK de Python o TypeScript para etiquetar cada llamada a la IA por cliente, funcionalidad, equipo o entorno (o cualquier otro metadato). * Coste de la programación con IA por PR: conecta Cursor para ver el gasto de ingeniería atribuido a cada pull request, repositorio y desarrollador, y saber lo que cuesta de verdad sacar algo a producción. * Alertas por umbrales de presupuesto y anomalías en el gasto, en Slack, por email o en Discord.

La mayoría de los equipos lo tienen listo en menos de cinco minutos. Ayudamos a las empresas a ver adónde va su dinero en IA y si merece la pena.

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