OpenAI 宣布为面向企业的 ChatGPT Enterprise 新增积分用量分析功能和更新后的支出管控（spend controls）[1]。此次更新让管理员能够统一掌握谁在使用 AI、使用了哪些产品和模型、用量有多少，从而主动管理整个组织的成本。新功能即日起可用，管理员可以一边用数据确认落地效果，一边推进部署。
把用量集中到一个视图的分析功能
此次更新的核心，是管理控制台「Global Admin Console」中新增的积分用量分析。该控制台把 ChatGPT 和编程辅助工具 Codex 的积分消耗汇总到一个界面，管理员可以按用户、产品、模型等维度细致查看消耗的明细[1]。
具体而言，管理员可以追踪一段时间内的积分消耗趋势、找出用量较高的头部用户和新出现的使用模式，并把整个工作区的消耗按用户、产品、模型拆分[1]。这样就更容易区分由有价值的工作带来的用量增长，和需要进一步核查的使用情况。其目的是回应那些希望把 AI 当作重要业务投资、并以同等严谨程度加以管理的企业需求。
贴合团队工作方式的支出管控
在支出方面，用量上限的设置变得更灵活。OpenAI 今年早些时候已为 ChatGPT Enterprise 中的自定义角色引入了细化的积分用量上限[1]，而此次更新让工作区所有者可以为整个工作区设置默认上限、为特定群组配置上限，并为需要更多额度的个人创建单独的覆盖设置。
使用的员工一方，也能看到自己可用的预算以及对应的当前消耗情况。当额度不足时，可以申请追加积分，并在申请时附上自己正在做什么工作的背景信息，便于管理员据此做出判断[1]。这样就无需为了少数高用量用户而抬高所有人的上限，这些用户也能不中断地继续工作。
可在自有系统中分析的「Cost API」
分析数据并不只停留在界面上。管理员可以通过统一的「Cost API」把同样的积分用量数据接入自有系统，用于更深入的分析[1]。若与公司内部的费用管理或 BI 工具结合，还能把 AI 相关支出与其他成本指标放在一起评估。
第三方报道同样把此次更新定位为一种跨团队监控 AI 使用情况、并为其设定预算的手段[2]。这反映出随着 AI 融入日常工作，使用透明度和成本管控已成为一线的现实课题。
提供情况与带来的变化
新的用量分析和更新后的支出管控，ChatGPT Enterprise 的管理员即日起即可开始使用。属于这些工作区的用户，也可以在工作区设置界面查看自己的积分用量情况[1]。
此前在企业 AI 落地中，常常是能感到用量在扩大，却缺乏用数据把握明细和成本的手段。此次更新从可视化与管控两方面填补了这种「看不清」。在部署规模越大、支出管理越重要的阶段，它有望成为管理员放心扩大规模的基础。
总结
面向 ChatGPT Enterprise 的新积分用量分析与支出管控，旨在让管理员掌握 AI 的使用方式并主动控制成本。Global Admin Console 可按用户、产品、模型查看 ChatGPT 和 Codex 的消耗，并能在工作区、群组、个人层级设置上限。数据还能通过 Cost API 接入公司自有系统。对于希望以业务投资的严谨程度来管理 AI 的企业而言，这是一次在扩大部署时提供现实「缰绳」的更新。
出典:https://openai.com/index/chatgpt-enterprise-spend-controls
