Anthropic 一直將重點放在讓企業用戶持續留在其平臺上。週三，該公司宣佈推出一套新的報告工具，旨在讓客戶更詳細地了解他們從 token 的支出中獲得了多少價值。

藉由內部分析和員工調查，管理者可以查看某個團隊在特定日期區間內的工作情況、團隊產出了什麼、花費了多少錢，以及工作流程在哪些環節出現了問題。Anthropic 表示，在預設情況下這些數據不會用於模型訓練。報告還會提供改進結果的建議。

這顯然是試圖展示 Anthropic 工具的投資回報，並告知客戶如何提升這一回報——這也是大型客戶非常關心的問題。 Anthropic 仍在建立共享的團隊預算，以便各團隊能更好地管理 token 支出。

隨著企業不斷探索如何最佳地部署 AI 工具，這類信息成為企業尋求的重點。儘管風險投資對該工具使用的支持推動了 token 支出的增長，但在標普500指數成分公司中，大多數並未因部署 AI 而看到顯著的收益。

軟體開發工具公司 Jellyfish 昨天發布了一份新報告，該報告基於其 27.6 萬客戶對代理式編程工具的使用情況。報告顯示，Claude Code 以及其他基於 Anthropic 模型構建的工具仍然是最廣泛使用的工具，佔提交審查的所有擬議代碼變更的近三分之一。更重要的是，這些工具的支出自今年年初以來增長了 10 倍，如今其成本約相當於工程總成本的 2%。

Jellyfish 首席科學家 Nicholas Arcolano 對 TechCrunch 表示：「即便你說 2% 仍然不算高，但 10 倍的增長是大多數 CFO 沒有預先規劃到的增長。我們顯然已經到了這樣一個階段：人們意識到，單純花很多錢已經不夠了。現在你還得優化它，讓它真正發揮作用。」

Jellyfish 的 AI 產品負責人 Nikolas Albarran 對 TechCrunch 表示：「我們花了很多時間才在數據中真正看到 Codex 開始浮現，而後來它又被 Astra [ OpenAI 的最新模型] 超過了。」他繼續說，看看 X 上的討論，會讓人明顯感覺競爭更加激烈。「矽谷裡每個人都在說，『哦，Codex 更好。』」

但 Albarran 认為，現實並非如此。「Anthropic 只是憑藉很強的企业運作方式站穩了腳跟，而且它本身也有先發優勢——這些東西就是好用，而且非常好用，很多人已經花了很多精力將工作流程標準化圍繞它來搭建。沒有足夠大的理由去切換。」

這不僅僅是模型和工作流程的問題。商業現實意味著，一旦某個尖端實驗室已經牢牢抓住客戶，轉換成本就會比個人程序員或小型組織高得多。Albarran 指出，各大AI實驗室都在投入前置部署工程（FDE）團隊，這些團隊會將AI顧問嵌入客戶組織，幫助他們起步。Anthropic這次推出的新報告工具，可以被視為是一種“輕量版FDE”——為Anthropic客戶提供更輕鬆的，但仍然是一對一式的幫助。

他說：「我們現在已經進入了一個成熟階段，一旦你進去了，切換就會變得越來越難，因為你已經投入了精力。即便它們大體上差不多，也還是會有一些細微的差別，比如它們如何處理從 agents 到 ND 的文件之類的事物，所以切換成本並非零。」