OpenAI 於 9 月 16 日發布文章，介紹 ChatGPT Admin Console（管理主控台）內建分析功能的使用方式[1]。除了使用量與支出之外，這些工具還能將員工用 AI 完成的工作加以分類，並追蹤 Codex 對已合併程式碼的貢獻程度。文章也附上 ROI 試算範例，說明如何為投資決策準備依據。
在單一畫面掌握使用狀況與費用
Usage 檢視會把 ChatGPT Work 與 Codex 的活躍使用者數、額度與 token 用量整合在一起[1]。依群組或使用者篩選，就能看出哪些部門的導入進展緩慢。OpenAI 建議，發現使用率偏低的群組時，管理者應以此為契機，與該團隊負責人一起檢視入門工作流程與訓練需求[1]。
看清支出集中在哪裡本身並不稀奇，但當擴增額度的申請送上來時，能用數據確認是否真的不夠用，這點相當實用。
用 Insights 分類實際在做哪些工作
Insights 的任務分類器會將訊息樣本歸入使用情境與任務[1]。軟體工程可細分為功能開發與程式碼維護，業務與營收則包含客戶研究與方案規劃。Overview 分頁用於綜覽工作組成，Use cases 分頁則提供更詳細的拆解表格。
在任務細節中，可以看到 Models、Reasoning、Speed 各項設定在額度中的占比[1]。對於例行性的文件撰寫，這有助於判斷是否值得改用更快或成本更低的設定，並比較品質與後續修改所花的時間。由於直接牽動費用，這是不起眼但有效的施力點。
Plugin leaderboard 與 Skills 檢視則顯示哪些工具在支撐某項工作[1]。相關外掛使用率偏低，往往指向權限或訓練的問題；而被頻繁使用的技能，則需要指定負責人並定期更新。
用已合併的程式碼衡量 Codex 的貢獻
Outcomes 檢視會把 Codex 對已合併提交與程式碼行數的貢獻，與程式碼審查活動並列呈現[1]，並支援依群組、使用者、儲存庫篩選。
OpenAI 認為，若 Codex 在已合併程式碼中的占比持續上升，就應將這項趨勢與審查時間、缺陷與重工狀況對照，確認團隊是否真的交付得更快[1]。產出量增加卻讓審查塞車就失去意義，這個道理本身並不新鮮，但能否在同一畫面並排檢視，會造成營運層面的差別。
報告產出與 ROI 試算
透過 ChatGPT Work 中的 Admin 外掛，管理者可以比較導入程度、支出與任務，並把結論轉換成用於預算與推行決策的報告[1]。它也能產出包含圖表、重點與後續建議的管理層簡報。Admin 外掛本身是 OpenAI 先前另行發布的功能[2]。搭配 Admin API，還能把資料接進自家儀表板，與客服類指標並列檢視[1]。
文章中的 ROI 試算明確標示為假設性範例[1]。假設 20 位業務每週各撰寫 2 份客戶資料，每份節省 3 小時，以一年 46 週計算即 5,520 小時。若其中一半轉入具生產力的工作，以每小時 75 美元（約 1.2 萬日圓）的綜合人力成本計算，相當於每年 20.7 萬美元（約 3,200 萬日圓）的產能價值。假設首年成本為 6 萬美元（約 930 萬日圓），ROI 即為 245%[1]。
※1 美元 = 155 日圓（截至 2026 年 9 月 16 日）
比數字本身更值得參考的，是把所有前提條件一併揭露的做法。OpenAI 自己也寫明，所有數值皆為假設，且不包含成交率提升或案件規模擴大所帶來的效益[1]。
客戶案例與起步方式
文章也列舉了客戶案例。1Password 以 Codex 打造功能與內部工具，估算 ROI 為 553%，每年約 80 萬美元（約 1.24 億日圓）的工程產能價值[1][3]。ATV Big Air Tour 把活動刊登資訊的確認從每週 8 小時壓縮到 1 小時，庫存相關作業從 2 至 3 天縮短為 2 至 3 小時[1]。Playco 透過 API 使用 GPT-6 Astra 製作可試玩的遊戲原型，據稱手動修改量比前一代模型減少 50%[1]。
關於起步方式，OpenAI 的建議是：從 Insights 中挑一項與業務優先順序相關的任務，與業務負責人一起確定基準值與要衡量的成果，並事先訂好檢討日期[1]。想改善什麼、目前流程長什麼樣、導入 AI 後有何改變、省下的時間能做什麼、效益是否值得投入，依序回答這 5 個問題，投資判斷的依據大致就齊全了[1]。
總結
Admin Console 分析功能的特色，在於使用量、支出、工作內容與 Codex 的成果都能在同一處確認。它並未設計成管理者一人就能得出結論的形式，文章一再強調業務負責人才能提供衡量價值所需的脈絡。對於正在苦惱該如何說明 AI 投入的團隊來說，這份內容可以當作一套可用的衡量範本。
來源[1]: https://openai.com/index/how-to-connect-ai-usage-to-business-value
