เห็นต้นทุนจริง
รู้ว่า AI spend ไปอยู่ตรงไหนก่อนรอบบิล provider จะมาถึง
AI Usage Intelligence
เห็นทุก AI request ก่อนต้นทุนจะรั่ว
ชั้นข้อมูลสำหรับติดตาม usage, token, model, provider, user, feature และ cost attribution ของระบบ AI
ต้นทุน
ตรวจสอบได้
การควบคุม
ตรวจสอบได้
เงินที่ประหยัด
ตรวจสอบได้
Workflow สด
Workflow การวิเคราะห์ AI usage
ออนไลน์
1
รับ usage เข้า
เก็บ request, token, latency, provider, model, user, feature และ customer metadata
2
จับคู่ราคา
ผูก model usage เข้ากับ pricing logic และ normalize cost ให้อยู่ใน ledger เดียว
3
แยกต้นทุน
แยกค่าใช้จ่ายตามทีม ผู้ใช้ feature ลูกค้า และ provider ให้เห็นชัด
4
แสดง insight
เปิดให้เห็น usage สด cost trend จุดรั่ว และ pattern การใช้ที่น่าสงสัย
ปัญหา
ช่องว่างในการปฏิบัติงาน
หลายทีมเห็นต้นทุน AI ตอนบิลมาแล้วเท่านั้น AIProfitHub เปลี่ยน usage ดิบให้กลายเป็น cost intelligence แบบใช้งานได้จริง
ผลลัพธ์
สิ่งที่ปลดล็อกได้
แต่ละหน้าถูกออกแบบให้ลูกค้าเข้าใจคุณค่าของ product ก่อนต่อ backend เต็มระบบ
แยกต้นทุนตามทีม
แยก spend ของ engineering, product, support และ customer-facing AI ได้สะอาด
มี accountability ของ usage
จับ user ปริมาณสูง feature แพง และ request pattern ที่เริ่ม runaway ได้เร็วขึ้น
โมดูล
Product modules
พื้นที่อธิบาย product แบบครบสำหรับ marketing, trial และการเชื่อม backend ทีละชุดอย่างปลอดภัย
Live usage ledger
stream ของทุก AI request ที่ normalize แล้ว พร้อม cost และ metadata
Cost allocation dashboard
breakdown ตาม model, provider, feature, team, user และ customer
Provider comparison
เทียบ spend และ behavior ของ AI providers หลายเจ้าในที่เดียว
FAQ
คำถามที่พบบ่อย
คำตอบสั้นสำหรับผู้ซื้อ ทีมปฏิบัติการ และผู้ใช้ trial ช่วงแรก
ต้องเปลี่ยน AI provider เดิมไหม?
ไม่ต้อง AIProfitHub วางอยู่เหนือ AI stack เดิม แล้วเปลี่ยน usage ให้เป็น cost intelligence
เริ่มจากไฟล์ usage ที่อัปโหลดได้ไหม?
ได้ audit flow เริ่มจาก uploaded usage หรือ demo usage ได้ก่อน แล้วค่อยต่อ live ingestion ภายหลัง
เริ่มตอนนี้
เปลี่ยน AI spend ให้เป็นแผนลงมือทำที่ชัดเจน
เปิด web surface ให้ลูกค้าเข้าใจก่อน จากนั้นค่อยเชื่อม usage, billing และ automation จริงเป็น batch ที่ควบคุมได้