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它把 token 用量、席位许可和云模型成本收进同一张支出视图，再逐笔追踪到具体团队、工具或智能体。示例月度视图显示总支出 183,847 美元，覆盖 839 人、183 个智能体和 8 个模型，其中智能体用量 88,707 美元占 48%，人工用量 33,847 美元占 18%，固定许可 61,293 美元占 33%。

做法是把每个团队的 AI 支出与回收小时数挂钩。官方示例的 12 周数据显示：AI 支出 547K 美元，每周回收 1,440 小时，相当于 36 个人力容量，净容量价值 1.35M 美元，投入回报 2.5 倍。部门层面工程部每周回收 520 小时、客服部 340 小时、销售部 240 小时。

Developer Intelligence 把工程产出、代码质量与交付表现关联到 AI 支出，判断编码智能体在哪些环节真正帮上忙。示例的 4 周团队数据显示，每千美元 AI 支出对应 67.6 分工程产出、环比提升 31%，AI 质量分 92 分（提升 4 分），AI 投入回报 4.8 倍。

可以。部门效果榜按采纳率、流畅度评分和每 AI 小时成本列出排名。示例中工程部采纳率 84%、流畅度 6.8 分、每周回收 520 小时、每 AI 小时成本 38 美元；客服部为 71%、5.6 分、340 小时、23 美元；销售部为 58%、4.8 分、240 小时、30 美元。7 个部门合计采纳率 58%、流畅度 5.6 分、每 AI 小时成本 31.65 美元。

Workflow Intelligence 从实际观测到的活动里识别重复性工作，把候选流程从识别阶段推进到试点和上线，并对照基线跟踪效果。示例显示自动化潜力为每年 3.6M 美元，识别出 195 个流程、合计每周 2,250 小时，相当于全部观测工作量的 23%；当前 8 个在试点、9 个已上线。示例中排在下一个的候选是发票处理与对账，属财务部门，年化潜力 164K 美元。

面向企业安全审查，产品提供 SOC 2 Type II 认证、HIPAA 合规和 GDPR 合规。部署方式有三种：由 Larridin 托管的云端、部署在你自有数据中心的本地方式，以及自带云方式。数据使用上声明不使用客户数据训练模型，并对客户数据零留存。

通过联系页提交企业 AI 使用足迹的相关信息后，会在一个工作日内收到报价和一个会议预约链接，之后进入演示与部署流程。由于没有公开的自助注册和免费试用入口，评估阶段需要先安排一次演示来确认适配度。