Carrot Labs

אודות

הבעיה: ה-AI הפך בשקט לאחד מסעיפי ההוצאה הגדולים והמהירים ביותר בצמיחה בחברות. ההוצאות מפוזרות על פני תריסר קונסולות של ספקים, שכל אחת מציגה מספר אחד בסוף החודש ולא אומרת כלום על הסיבה לשינוי. אין תמונה מאוחדת, ואין דרך לעקוב אחרי דולר עד ללקוח, לפיצ׳ר, לצוות או אפילו ל-pull request שגרם לו.

אילו לקוחות לא רווחיים אחרי שמנכים את עלויות ה-AI שלהם? איזה פיצ׳ר שורף בשקט את תקציב ה-Anthropic שלכם? הקפיצה השבוע היא לולאה שיצאה משליטה או צמיחה אמיתית? כמה באמת עלה להשיק את ה-PR שה-AI כתב? היום צוותים מחלצים תשובות בהנדסה לאחור: מייצאים קובצי CSV מכל ספק ותופרים אותם יחד בגיליון אלקטרוני – וכשהם מסיימים, הכסף כבר הוצא.

מה SuperPenguin עושה: SuperPenguin עוקבת אחר הוצאות ה-AI ב-14 ספקים (OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Deepgram, ElevenLabs, AWS Bedrock, Azure, Modal, Cursor, OpenRouter ועוד).

* הקמה בלי קוד: מחברים מפתח API, והעלויות מסתנכרנות אוטומטית עם פירוט ברמת המודל, מגמות ותחזיות * ייחוס ברמת הבקשה: מוסיפים שתי שורות עם ה-SDK שלנו ל-Python או ל-TypeScript ומתייגים כל קריאת AI לפי לקוח, פיצ׳ר, צוות או סביבה (או כל מטא-דאטה אחר). * עלות קוד AI לכל PR: מחברים את Cursor ורואים את הוצאות ההנדסה מיוחסות לכל pull request, ריפו ומפתח – כדי לדעת כמה באמת עולה להשיק. * התראות על חריגה מספי תקציב ועל חריגות בהוצאות, ישירות ל-Slack, למייל או ל-Discord.

רוב הצוותים מסיימים את ההקמה בפחות מחמש דקות. אנחנו עוזרים לחברות לראות לאן הולך כסף ה-AI שלהן, והאם זה שווה את זה.

נושאים