Carrot Labs

Hakkında

Sorun: Yapay zekâ, sessiz sedasız şirketlerin en büyük ve en hızlı büyüyen gider kalemlerinden biri hâline geldi. Harcamalar, her biri ay sonunda tek bir rakam gösteren ve bu rakamın neden değiştiğine dair hiçbir şey söylemeyen bir düzine sağlayıcı konsoluna dağılmış durumda. Bütünleşik bir görünüm yok; bir doları ona yol açan müşteriye, özelliğe, ekibe, hatta pull request'e kadar izlemenin bir yolu yok.

Yapay zekâ maliyetleri düşüldüğünde hangi müşteriler zarar ettiriyor? Hangi özellik Anthropic bütçenizi sessizce eritiyor? Bu haftaki ani artış kontrolden çıkmış bir döngü mü, yoksa gerçek büyüme mi? Yapay zekânın yazdığı o PR'ı yayına almak gerçekte kaça mal oldu? Bugün ekipler bu soruların yanıtını her sağlayıcıdan CSV dışa aktarıp bunları bir elektronik tabloda birleştirerek tersine mühendislikle bulmaya çalışıyor; bunu bitirdiklerinde ise para çoktan harcanmış oluyor.

SuperPenguin ne yapıyor: SuperPenguin, 14 sağlayıcıdaki (OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Deepgram, ElevenLabs, AWS Bedrock, Azure, Modal, Cursor, OpenRouter ve diğerleri) yapay zekâ harcamalarını izliyor.

* Kodsuz kurulum: bir API anahtarı bağlayın, maliyetler model bazında dökümler, eğilimler ve tahminlerle birlikte otomatik olarak senkronize olsun * İstek bazında atfetme: Python ya da TypeScript SDK'mızla iki satır ekleyerek her yapay zekâ çağrısını müşteriye, özelliğe, ekibe ya da ortama (veya istediğiniz başka bir meta veriye) göre etiketleyin. * PR başına yapay zekâ kodlama maliyeti: Cursor'ı bağlayarak mühendislik harcamalarını her pull request'e, depoya ve geliştiriciye göre görün; böylece bir şeyi yayına almanın gerçekte neye mal olduğunu bilin. * Bütçe eşikleri ve harcama anomalileri için Slack, e-posta ya da Discord üzerinden uyarılar.

Ekiplerin çoğu beş dakikadan kısa sürede kurulumu tamamlıyor. Şirketlerin yapay zekâya harcadıkları paranın nereye gittiğini ve buna değip değmediğini görmelerine yardımcı oluyoruz.

Konular