Carrot Labs

Om selskapet

Problemet: AI har i det stille blitt en av de største og raskest voksende kostnadspostene i bedriftene. Utgiftene er spredt på et dusin leverandørkonsoller, som hver viser ett tall ved utgangen av måneden og ingenting om hvorfor det endret seg. Det finnes ingen samlet oversikt og ingen måte å spore en dollar tilbake til kunden, funksjonen, teamet eller pull requesten som forårsaket den.

Hvilke kunder er ulønnsomme når du trekker fra AI-kostnadene deres? Hvilken funksjon spiser i det stille opp Anthropic-budsjettet ditt? Er denne ukens topp en løpsk løkke eller ekte vekst? Hva kostet egentlig den AI-skrevne PR-en å få ut? I dag må teamene nøste opp svarene selv ved å eksportere CSV-filer fra hver leverandør og sy dem sammen i et regneark – og når de er ferdige, er pengene allerede brukt.

Dette gjør SuperPenguin: SuperPenguin sporer AI-utgifter hos 14 leverandører (OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Deepgram, ElevenLabs, AWS Bedrock, Azure, Modal, Cursor, OpenRouter med flere).

* Oppsett uten kode: Koble til en API-nøkkel, så synkroniseres kostnadene automatisk med fordeling per modell, trender og prognoser * Fordeling per forespørsel: Legg til to linjer med Python- eller TypeScript-SDK-en vår for å merke hvert AI-kall med kunde, funksjon, team eller miljø (eller andre metadata). * AI-kodekostnad per PR: Koble til Cursor og se utviklingskostnadene fordelt på hver pull request, hvert repo og hver utvikler, så du vet hva det faktisk koster å levere. * Varsler om budsjettgrenser og avvik i forbruket, levert til Slack, e-post eller Discord.

De fleste team er i gang på under fem minutter. Vi hjelper bedrifter å se hvor AI-pengene går, og om de er verdt det.

Emner