ไม่เห็นต้นทุนจริง
ลูกค้ารายไหนทำให้ margin ติดลบ?
AIProfitHub ช่วยทีม SaaS เห็นต้นทุน AI ตามผู้ใช้ ทีม ฟีเจอร์ ลูกค้า และโมเดล พร้อมชี้จุดรั่วที่ควรแก้ก่อน
ภาพรวมระบบควบคุมต้นทุน
ดูต้นทุน ตรวจความผิดปกติ แนะนำ route ที่ถูกกว่า ตั้ง guardrail และเชื่อมต้นทุน AI เข้ากับ margin ในที่เดียว
แยกค่าใช้จ่ายตาม provider, model, team, feature และลูกค้า เพื่อให้รู้ทันทีว่าอะไรทำให้ต้นทุนพุ่ง และควรแก้ตรงไหนก่อน
ค่าใช้จ่าย AI รวม
$18,420
+18.6% เทียบ 7 วันก่อนหน้า
จำนวนคำขอทั้งหมด
312K
+14.3% เทียบ 7 วันก่อนหน้า
ต้นทุนเฉลี่ย / 1K
$0.041
-8.7% หลังปรับเส้นทางโมเดล
เงินรั่วที่พบ
$4,860
26.4% ของค่าใช้จ่ายเลี่ยงได้
$1.25M
รวม
ไว้วางใจโดยทีมที่ขับเคลื่อนการเติบโต
ปัญหาที่ต้องแก้ก่อนโต
AI Spend Audit
Insights Engine
Optimizer
Alerts
Revenue & Margin
Audit leaks. Control spend. Recover margin.
ลูกค้ารายไหนทำให้ margin ติดลบ?
ฟีเจอร์ไหนใช้ token มากที่สุด?
โมเดลไหนแพงเกินงานที่ทำ?
ทีมไหนกำลังเกินงบ?
request ไหนทำให้ต้นทุนพุ่ง?
ลูกค้ารายไหนทำให้ margin ติดลบ?
ฟีเจอร์ไหนใช้ token มากที่สุด?
โมเดลไหนแพงเกินงานที่ทำ?
ทีมไหนกำลังเกินงบ?
request ไหนทำให้ต้นทุนพุ่ง?
เส้นทาง 4 ขั้นตอนสำหรับทีมที่อยากเห็นหลักฐานก่อนขยายไปสู่ AI cost control plane เต็มระบบ
จุดเริ่มต้น
เริ่มจากการตรวจต้นทุนแบบเจาะจง ไม่ใช่การพาชมแพลตฟอร์มแบบกว้าง ๆ
Usage + billing
ส่ง usage export, billing CSV หรือไฟล์จาก provider เพื่อให้รายงานอิงต้นทุนจริง
48 ชั่วโมง
เห็นจุดรั่วแยกตาม provider, model, team, feature และความเสี่ยงต่อ margin อย่างชัดเจน
Control plane
เริ่มจาก quick wins ก่อน แล้วค่อยต่อยอดเป็น dashboard, alerts, optimizer และ guardrails
เหมาะกับใคร
ไม่ว่าจะเป็น SaaS, startup, agency หรือ enterprise ทีมจะเห็นชัดว่า AI สร้างกำไรตรงไหน และรั่วตรงไหน
ห้องควบคุมตามกรณีใช้งาน
เปลี่ยน AI usage ที่โตเร็วให้เป็น cost control ระดับ founder
ปัญหาหลัก
การใช้งาน AI โตเร็วกว่า visibility ของทีมการเงิน
ผลลัพธ์
รู้ว่าฟีเจอร์ไหนสร้าง margin และฟีเจอร์ไหนเผางบ
AIProfitHub จัดการอย่างไร
จับทุก AI request จากฟีเจอร์สินค้า
ผูกค่าใช้จ่ายกับทีม โมเดล และลูกค้า
แจ้ง spike ก่อนบิลรายเดือนมาถึง
Runway ที่ป้องกันได้
+18%
เงินรั่วที่พบ
$4.2k
เวลาติดตั้ง
1 วัน
AIProfitHub ปรับ cost intelligence, routing, attribution และ governance engine ให้เข้ากับ operating model นี้ โดยไม่บังคับให้ทุกทีมใช้ workflow เดียวกัน
คำถามที่พบบ่อย
เน้นสิ่งที่ทีมต้องรู้จริง: setup, data, budget control, performance และ use case
ไม่จำเป็น AIProfitHub ทำงานทับบนผู้ให้บริการเดิมของคุณอย่าง OpenAI, Anthropic และ Google AI ได้ทันที คุณยังใช้สแตกเดิมต่อไป ส่วนเราเพิ่มการมองเห็นและการควบคุมให้
วงจรควบคุมต้นทุน
เปลี่ยน usage ดิบให้เป็นวงจรทำงานต่อเนื่อง: เก็บข้อมูล ตรวจจุดรั่ว แนะนำทางลดต้นทุน และบังคับใช้ guardrail
วงจรการทำงานแบบสด
คลิกแต่ละขั้นตอนเพื่อดูว่าเอนจินจัดการการใช้งานแบบเรียลไทม์อย่างไร
AIProfitHub Engine
วงจรการทำงานแบบสด
คลิกแต่ละขั้นตอนเพื่อดูว่าเอนจินจัดการการใช้งานแบบเรียลไทม์อย่างไร
คอนโซลเอนจินแบบสด
ขั้นตอน 01 จาก 04 · ติดตาม
คำขอที่เข้ามา
วิเคราะห์แล้วผู้ให้บริการ
OpenAI
โมเดล
gpt-4o
ทีม
Growth
ฟีเจอร์
Support Copilot
การตัดสินใจของระบบ
เก็บเมตาดาต้าของคำขอ
ระบบบันทึกผู้ให้บริการ โมเดล โทเค็น ผู้ใช้ ทีม ฟีเจอร์ และลูกค้าในระดับต่อคำขอ
โทเค็น
1,340
ผลลัพธ์
ติดตามแล้ว
ผลกระทบ
$0.0182 ถูกติดตาม
บันทึกการทำงาน
ติดตามแบบเรียลไทม์เชื่อมต่อ Provider
ตัวอย่างแดชบอร์ดตรวจค่าใช้จ่าย AI ครอบคลุม provider, model, team, user, alert และแผนลดต้นทุน
← กลับไปหน้ารายงาน
ผู้ให้บริการ · Acme AI · ต้นทุน การจัดเส้นทาง และจุดรั่ว
ตัวชี้วัด 1
$128,430.52
ข้อมูลสด
ตัวชี้วัด 2
OpenAI
รอบปัจจุบัน
ตัวชี้วัด 3
$21,731 จุดรั่ว
ต้องทบทวน
ตัวชี้วัด 4
$28,914/mo
กู้คืนได้โดยประมาณ
ต้นทุนกระจุกใน OpenAI และ Anthropic โดยยังมีโอกาสลดค่าใช้จ่ายจากการจัดเส้นทาง การจัดการ retry และนโยบายระดับผู้ให้บริการ
โมดูลวิเคราะห์ค่าใช้จ่ายเชื่อมกับสถานะ sidebar แล้ว
ตัวชี้วัดจะอัปเดตเมื่อเลือกหน้านี้
ตารางและปุ่มปฏิบัติการใช้ชุดข้อมูลเดียวกัน
พรีวิวนี้ทำงานเหมือนพื้นผิวของโปรดักชันจริง
$128,430.52
รวมทั้งหมด
ดูการวิเคราะห์แนวโน้มฉบับเต็ม →
ดูทั้งหมด →
ดูทั้งหมด →
ดูทั้งหมด →
ใช้นโยบายจัดเส้นทางโมเดล
ย้ายคำขอมูลค่าต่ำไปยังโมเดลที่ประหยัดกว่า พร้อมควบคุมพฤติกรรม fallback
ตั้งการแจ้งเตือนงบประมาณ
แจ้งเตือนเจ้าของก่อนที่ค่าใช้จ่ายจะเกินเพดานงบ
ล้างสิทธิ์ที่ไม่ได้ใช้งาน
ลบการใช้งานที่ไม่เคลื่อนไหว ที่นั่งที่ไม่ใช้งาน และโทเค็นที่ไม่ได้กำกับ
ส่งออกแผนปฏิบัติการ →
สมุดบัญชีผู้ให้บริการแบบรวมศูนย์
ปรับมาตรฐานข้อมูลการใช้งาน ราคา โมเดล ทีม และลูกค้าข้ามผู้ให้บริการ AI ทั้งหมด
การตรวจจับจุดรั่ว
ค้นหาพรอมป์ตมูลค่าต่ำ การจัดเส้นทางที่สิ้นเปลือง ลูป retry และที่นั่งที่จัดสรรเกินจริง
แผนปฏิบัติการลดต้นทุน
แปลง insight จากแดชบอร์ดให้เป็นการแจ้งเตือนงบ การเปลี่ยนเส้นทาง และการ์ดเรลตามนโยบาย
โมดูลหลัก
รวม cost attribution, model routing, budget guardrails, revenue mapping, alerts และ audit logs ใน control layer เดียว
Unified control. Measurable profit. Confident scale.
ระบุค่าใช้จ่าย AI ทุกดอลลาร์ได้ถึงระดับโมเดล คำขอ ทีม ฟีเจอร์ และลูกค้า
ส่งคำขอไปยังโมเดลที่ประหยัดกว่าโดยยังรักษาคุณภาพและความหน่วงได้
ป้องกันงบบานปลายด้วยวงเงิน การอนุมัติ และการจำกัดทราฟฟิกที่ปลอดภัยตามนโยบาย
เชื่อมต้นทุน AI เข้ากับรายได้ อัตรากำไร และความสามารถทำกำไรของลูกค้า
ตรวจจับการพุ่งขึ้นของโทเค็น การใช้งานผิดปกติ และจุดรั่วของมาร์จิ้นแบบเรียลไทม์
เก็บบันทึกที่เปลี่ยนแปลงไม่ได้สำหรับการปรับเส้นทาง การอนุมัติ และเหตุการณ์ด้านค่าใช้จ่าย
Unified control. Measurable profit. Confident scale.
ระบุค่าใช้จ่าย AI ทุกดอลลาร์ได้ถึงระดับโมเดล คำขอ ทีม ฟีเจอร์ และลูกค้า
ส่งคำขอไปยังโมเดลที่ประหยัดกว่าโดยยังรักษาคุณภาพและความหน่วงได้
ป้องกันงบบานปลายด้วยวงเงิน การอนุมัติ และการจำกัดทราฟฟิกที่ปลอดภัยตามนโยบาย
เชื่อมต้นทุน AI เข้ากับรายได้ อัตรากำไร และความสามารถทำกำไรของลูกค้า
ตรวจจับการพุ่งขึ้นของโทเค็น การใช้งานผิดปกติ และจุดรั่วของมาร์จิ้นแบบเรียลไทม์
เก็บบันทึกที่เปลี่ยนแปลงไม่ได้สำหรับการปรับเส้นทาง การอนุมัติ และเหตุการณ์ด้านค่าใช้จ่าย
SDK และ Integrations
ติดตั้ง SDK เพื่อ track provider, model, token, team, feature และ customer จาก stack เดิมโดยไม่ต้องรื้อระบบ
จบใน 3 ขั้นตอนง่าย ๆ
เพิ่ม AIProfitHub เข้า app เดิมโดยไม่ต้องเปลี่ยน provider
pnpm add aiprofithub-sdkเก็บ provider, model, feature, customer และ token usage
await aph.track({...})เห็น cost, margin, alert และ route recommendation แบบ real time
app.aiprofithub.aiติดตั้งครั้งเดียว แล้วจับทุก AI request, cost, model, latency, owner และผลลัพธ์เข้า AIProfitHub อัตโนมัติ
import { AIProfitHub } from "@aiprofithub/sdk";
const aph = new AIProfitHub({
apiKey: process.env.APH_API_KEY,
});
await aph.track({
provider: "openai",
model: "gpt-4o-mini",
team: "growth",
feature: "assistant",
customerId: account.id,
inputTokens,
outputTokens,
revenueCents: 4900,
metadata: {
route: "support-agent",
environment: "production",
},
});ผลลัพธ์ telemetry แบบเรียลไทม์
เหตุการณ์
Request captured
ผู้ให้บริการ
OpenAI
โมเดล
gpt-4o-mini
ต้นทุน
$0.0048
ทีม
Growth
สถานะ
Captured
ร่องรอย request แบบสด
Request ID
req_live_8f42
ทั้งหมดที่จับได้
128,430
Latency
214ms
Pipeline
ปกติ
คำขอที่ติดตามแล้ว
12.4M
มูลค่าที่ประหยัดได้
$51.4k
เวลาเริ่มต้นใช้งาน
< 10 นาที
Snippet พร้อมคัดลอก
ปุ่มนี้คัดลอก SDK snippet ที่ตรงกับ copy บน landing page ได้ทันที
ผลลัพธ์แบบเรียลไทม์
แผง telemetry อัปเดตสดโดยไม่ต้อง reload หน้า
เส้นทาง Production
ต่อ output เข้ากับ usage API เมื่อ backend ingestion พร้อมใช้งาน
ความปลอดภัยและ Governance
มี tenant isolation, approval workflow, policy guardrails และ audit trail เพื่อให้ automation ตรวจสอบย้อนหลังได้
ระบบนโยบาย
ชั้นนโยบายเดียวเชื่อมผู้ใช้ แอป และโมเดลเข้ากับการตรวจสอบ runtime, audit logs และการแจ้งเตือน
โฟลว์นโยบาย
ตรวจเงื่อนไขก่อนติดตาม บันทึก และแจ้งเตือน
การควบคุมความปลอดภัย
ตั้งค่าการควบคุมที่ผูกกับ usage และค่าใช้จ่าย AI
กุญแจของผู้ให้บริการถูกเก็บเป็นข้อมูลอ้างอิงแบบแฮช และจะไม่ถูกเปิดเผยในหน้ามุมมองรันไทม์
ทุก workspace ทีม ลูกค้า และสตรีมเทเลเมทรีถูกแยกออกจากกันตั้งแต่ระดับสถาปัตยกรรม
ติดตามการเปลี่ยนเส้นทาง การอนุมัติงบ การสั่งงานตามนโยบาย และการตัดสินใจของเจ้าของงานได้ครบถ้วน
แยกสิทธิ์ของฝ่ายการเงิน วิศวกรรม ผู้ดูแลระบบ และผู้ชมออกจากกันอย่างชัดเจน
บังคับให้เจ้าของงานยืนยันก่อนมีการเปลี่ยนเส้นทางโมเดลหรือนโยบายงบประมาณที่มีความเสี่ยง
การสั่งงานของออโตไพลอตทำงานภายใต้เกณฑ์ความมั่นใจและการ์ดเรลด้านงบประมาณเสมอ
บันทึกการตรวจสอบแบบสด
ทุกการตัดสินใจของ policy ถูกบันทึกเป็น event ที่ตรวจสอบย้อนหลังได้
ออโตไพลอตสามารถแนะนำ ลดทราฟฟิก ยกระดับ หรือหยุดเส้นทางได้ แต่การกระทำที่เสี่ยงหรือมีผลกระทบสูงยังต้องผ่านการอนุมัติตามนโยบาย
ภาพรวมการกำกับดูแล
สถานะ runtime ปัจจุบันของนโยบาย เหตุการณ์ และความเสี่ยง
การตรวจนโยบาย
98%
ปกติ
ความเสี่ยงที่ยังเปิดอยู่
2
ปกติ
เหตุการณ์ตรวจสอบ
14.8k
ความเสี่ยงต่ำ
สถานะ Compliance
100%
ปกติ