А что происходит с расходами?

Представьте компанию, которая решила внедрить ИИ в бизнес-процессы.

Нашли специалиста, запустили пару автоматизаций. Одна разбирает входящие обращения, другая готовит документы. И всё работает: сотрудники тратят меньше времени на рутину, задачи выполняются быстрее.

Хочется продолжать.

Появляются новые сценарии — в продажах, закупках, маркетинге, поддержке. Теперь в компании десятки автоматизаций. Десятки сотрудников используют ИИ каждый день. Сотни клиентов взаимодействуют с бизнесом через ИИ-агентов.

Для разработки используется Codex. В других процессах — Claude, Qwen, DeepSeek, GigaChat и ещё несколько инструментов. Для каждой задачи подбирается своя модель: где-то важнее скорость, где-то — качество сложного анализа.

Вместе с количеством сценариев растёт и поток расходов.

Сколько стоит работа каждого агента? Какой проект расходует больше всего? Кто использует бюджет? Как собрать общий отчёт и контролировать затраты?

Именно для этой задачи я создал «AI Финансы» — собственный IT-проект для корпоративного учёта расходов на ИИ.

Система собирает расходы подключённых инструментов в одной панели и распределяет их по сотрудникам, проектам, автоматизациям и моделям. Руководитель видит, на какую работу уходят деньги, задаёт бюджеты и получает отчёты.

Контроль встроен в сам процесс: перед запросом к модели система проверяет доступную сумму и резервирует её. Это позволяет учитывать общий бюджет при одновременной работе сотрудников и автоматизаций.

Уже запущен работающий MVP: финансовый сервер, Windows-программа и Telegram-пилот. Разработан API для подключения внешних автоматизаций. Реализованы права доступа, история операций и выгрузка отчётов в CSV.

В финансовой части предусмотрены точные расчёты, защита от повторного учёта и доставка данных после сбоев. Ключи доступа к моделям хранятся в зашифрованном виде.

Техническая основа — Node.js, PostgreSQL, C#/.NET и Docker. Разработаны адаптеры OpenAI, Anthropic, Gemini и OpenAI-совместимых сервисов.

Мой опыт операционного управления здесь превращается в конкретный инструмент: чем шире компания использует ИИ, тем понятнее должны быть его расходы.

А вы уже считаете стоимость отдельных ИИ-процессов или пока смотрите на общую сумму?