Rippling लाखों खर्च कर रहा था AI पर। तो इसने इसे रोकने के लिए एक टूल बनाया।

मुख्य बिंदु

• Rippling का AI टोकन खर्च 2025 की शुरुआत में कंपनी के हस्तक्षेप से पहले अपने संपूर्ण R&D कर्मचारी मुआवजे बजट का 40% तक पहुंच गया था।
• Rippling में एक एकल इंजीनियर प्रति माह AI टोकन पर $50,000 खर्च कर रहा था, कंपनी ने पुष्टि की।
• Rippling के लगभग 10-15% कर्मचारी कुल AI खर्च का लगभग 60% के लिए जिम्मेदार थे।
• अपना AI रूटिंग टूल तैनात करने के बाद, Rippling ने टोकन लागत को अप्रैल में भुगतान किए गए 37% तक कम कर दिया, जबकि लगभग समान संख्या में टोकन का उपयोग किया।
• AI Spend Console मौजूदा Rippling HR सदस्यों के लिए शामिल है, अतिरिक्त उपयोग-आधारित लागत के साथ, और एक स्टैंडअलोन उत्पाद के रूप में भी खरीदा जा सकता है।

Rippling, जो HR और पेरोल सॉफ्टवेयर के लिए जाना जाता है, ने AI Spend Console नामक एक नया उत्पाद लॉन्च किया है। संक्षिप्त संस्करण: यह व्यवसायों को बताता है कि उनकी टीम पर कौन सदस्य AI टूल पर क्या खर्च कर रहा है, और क्या उनके पास दिखाने के लिए कुछ है।

थोड़ा लंबा संस्करण एक CFO, एक पेपर शredder, और लाखों डॉलर को शामिल करता है।

Rippling में क्या गलत हुआ?

इसी साल की शुरुआत में, Rippling ने अपने इंजीनियरों के लिए AI टूल पर पूरी तरह निवेश किया। लागत तेजी से बढ़ गई। मार्च तक, मुख्य वित्तीय अधिकारी Adam Swiecicki ने एक कार्यकारी बैठक में एक आंकड़ा प्रस्तुत किया जो कमरे को ठंडा कर गया।

Rippling अपने संपूर्ण R&D (अनुसंधान और विकास, जिसका अर्थ इंजीनियरिंग टीम है) वेतन बजट के 40% के बराबर AI टोकन पर खर्च करने के लिए तैयार था। टोकन पाठ की छोटी इकाइयां हैं जो AI सेवाएं चार्ज करती हैं, मोटे तौर पर प्रति शब्द संसाधित भुगतान की तरह। खर्च हर महीने 80% की दर से बढ़ रहा था।

अगर यह प्रवृत्ति जारी रही, तो टोकन लागत एक साल के भीतर Rippling द्वारा अपने इंजीनियरों को दिए जाने वाले 90% के बराबर होगी।

"हम अविश्वासित थे," मुख्य उत्पाद अधिकारी Matt MacInnis ने TechCrunch AI को बताया।

एक आंतरिक ऑडिट में कुछ स्पष्ट संख्याएं सामने आईं। एक ही इंजीनियर प्रति माह $50,000 खर्च कर रहा था। स्टाफ के लगभग 10-15% कुल खर्च का लगभग 60% चला रहे थे। समस्या का एक हिस्सा सरल था: कर्मचारियों ने हर कार्य के लिए सबसे नए, सबसे महंगे AI मॉडल को डिफ़ॉल्ट किया, जिसमें वे भी शामिल थे जिन्हें एक सस्ता मॉडल उतनी ही अच्छी तरह संभाल सकता था।

MacInnis ने इसे स्पष्ट रूप से कहा: "Anthropic और OpenAI जैसे निष्कर्ष प्रदाताओं के पास आपके खर्च को नियंत्रित करने में मदद करने के लिए बिल्कुल कोई प्रोत्साहन नहीं है। उनके पास इसके एक अनियंत्रित खर्च होने का हर प्रोत्साहन है।"

AI Spend Console वास्तव में क्या करता है?

यह व्यक्तिगत, टीम और भूमिका द्वारा AI खर्च को ट्रैक करता है, और वास्तविक आउटपुट के साथ उस खर्च को जोड़ता है। इंजीनियरों के लिए, इसका मतलब पुल अनुरोधों (कोड परिवर्तनों के बंडल समीक्षा के लिए जमा किए गए) और लिखे गए कोड की पंक्तियों को उनके खर्च के साथ देखना है। टूल झंडा लगा सकता है, उदाहरण के लिए, कौन से इंजीनियर AI पर भारी खर्च करते हैं लेकिन जिनके सहकर्मी नियमित रूप से उनसे अपना काम फिर से करने के लिए कहते हैं।

Rippling ने अपना स्वयं का AI गेटवे भी बनाया, एक रूटिंग लेयर जो स्वचालित रूप से प्रत्येक कार्य को सबसे किफायती मॉडल के लिए भेजता है जो काम के लिए उपयुक्त है, हमेशा सबसे महंगे विकल्प को डिफ़ॉल्ट करने के बजाय। कंपनी को पता चला कि मॉडल कार्य के आधार पर बहुत भिन्न होते हैं। Rippling के CEO Parker Conrad ने पिछले महीने नोट किया कि आंतरिक कोडिंग कार्य के लिए, Z.ai का GLM 5.2 मॉडल अग्रभाग (शीर्ष-स्तर, सबसे सक्षम) मॉडल की तुलना में 85% सस्ता था जिसमें लगभग समान परिणाम थे।

महीना	उपयोग किए गए टोकन	अप्रैल की तुलना में लागत
अप्रैल 2025 (शिखर)	605 बिलियन	100% (आधार रेखा)
जुलाई 2025	~600 बिलियन	अप्रैल लागत का 37%
बजट शेयर (पहले)	R&D वेतन का 40%	,
बजट शेयर (बाद में)	R&D वेतन का ~15%	,

Rippling ने जुलाई में अप्रैल की तुलना में लगभग समान मात्रा में टोकन का उपयोग किया। बिल 63% कम था। MacInnis ने मजाक किया कि उन्होंने "बिक्री टीम को जटिल तर्क के लिए बनाए गए" शीर्ष-स्तर के मॉडल का उपयोग करके व्याकरण अपडेट करने दिया।

क्या आपकी कंपनी को इसकी चिंता करनी चाहिए?

अगर आपका व्यवसाय AI टूल के लिए भुगतान करता है और इसका उपयोग करने वाले कर्मचारियों की एक मुट्ठी से अधिक है, तो हां। Rippling जिस पैटर्न पर पहुंचा है वह असामान्य नहीं है। Cursor (एक कोडिंग सहायक), Anthropic से Claude, और OpenAI से ChatGPT जैसे टूल प्रति उपयोग चार्ज करते हैं, और लागत शांति से बढ़ती है।

AI Spend Console मौजूदा Rippling HR ग्राहकों के लिए मुक्त है, हालांकि उपयोग-आधारित शुल्क शीर्ष पर लागू होते हैं। यह अन्य HR सिस्टम से जुड़ने वाले एक स्टैंडअलोन उत्पाद के रूप में भी उपलब्ध है। Rippling ने स्टैंडअलोन मूल्य निर्धारण को सार्वजनिक रूप से प्रकाशित नहीं किया है।

एक व्यावहारिक नोट: उत्पादकता ट्रैकिंग सुविधाओं को Rippling के स्वयं के AI गेटवे का उपयोग करने की आवश्यकता है। अगर आपकी कंपनी पहले से ही एक अलग रूटिंग टूल का उपयोग करती है, तो डैशबोर्ड अभी भी काम करते हैं, लेकिन खर्च नियंत्रण को Rippling के गेटवे को काम करने के लिए की आवश्यकता है।

सामान्य प्रश्न

AI टोकन क्या है, और इसके लिए पैसे क्यों खर्च होते हैं?

एक टोकन पाठ का एक छोटा टुकड़ा है, मोटे तौर पर एक शब्द का तीन-चौथाई, जो AI सेवाएं संसाधित करती हैं जब आप एक संदेश भेजते या प्राप्त करते हैं। OpenAI और Anthropic जैसी कंपनियां प्रति हजार टोकन चार्ज करती हैं, इसलिए एक टीम जो हर दिन हजारों लंबे प्रॉम्प्ट भेजती है, वह आश्चर्यजनक रूप से बड़ा बिल बढ़ा सकती है।

क्या यह टूल कर्मचारियों को AI के साथ क्या करने से प्रतिबंधित करता है?

Rippling कहता है कि लक्ष्य स्मार्ट रूटिंग है, एक व्यापक ब्लॉक नहीं। कर्मचारियों को AI टूल तक पहुंच बनी रहती है; सिस्टम नियमित कार्यों के लिए सस्ते मॉडल को निर्देशित करता है और उन लोगों के लिए महंगे मॉडल को आरक्षित करता है जिन्हें वास्तव में उनकी जरूरत है।

क्या मेरा डेटा निजी है अगर Rippling AI उपयोग की निगरानी करता है?

कंसोल आपकी कंपनी के Rippling खाते के अंदर खर्च और आउटपुट मेट्रिक्स को ट्रैक करता है। आपके प्रॉम्प्ट Rippling के गेटवे के माध्यम से रूट करते हैं, जिसका अर्थ है कि Rippling उपयोग मात्रा और लागतों के बारे में मेटाडेटा देखता है। अगर आपकी टीम AI प्रॉम्प्ट में संवेदनशील डेटा को संभालती है, तो तैनात करने से पहले Rippling की डेटा-प्रसंस्करण शर्तों की जांच करें।