Rippling, AI erişimini tamamen kapatmak yerine kendi sorununu çözecek bir araç geliştirdi: AI Spend Console. 6 Ağustos 2026'da herkese açılan bu ürün , birbirine bağlı birkaç yetenek sunuyor:
AI Spend Console, AI token harcamalarını tek tek çalışanlara, ekiplere ve rollere kadar haritalandırıyor. Ardından bu harcamayı, pull request'ler ve kod incelemeleri gibi üretkenlik sinyalleriyle ilişkilendiriyor . Bu sayede hangi rollerin veya kişilerin faturayı şişirdiği ve bu harcamanın sonuç verip vermediği net bir şekilde görülebiliyor.
Rippling, her komutu en pahalı öncü modele yönlendirmek yerine, göreve en uygun maliyetli modeli otomatik olarak seçen bir ara katman (AI gateway) geliştirdi . Şirketin iç kıyaslamaları, Z.ai'nin GLM 5.2 modelinin, öncü modellerden %85 daha ucuz olduğunu ve neredeyse aynı performansı sunduğunu gösterdi; bu nedenle rutin komutlar bu modele yönlendirilmeye başlandı
. (Bu karşılaştırma şirket raporuna dayanmaktadır, bağımsız bir test sonucu değildir
.)
Rippling, her bir AI aracı (Cursor, OpenAI, Copilot vb.) için azami harcama limiti belirleyerek tek bir aracın kontrolsüz bir fatura çıkarmasının önüne geçti .
Konsol, token tüketimini ölçülebilir çıktılarla (kod teslimleri, PR kalitesi, inceleme hızı) ilişkilendiriyor. Üretkenlik sağlamayan harcamalar tespit edilip aksiyon alınabiliyor . Rippling, bu özelliği bilinçli olarak bir "liderlik tablosu" değil, bir "gösterge paneli" olarak adlandırıyor
.
Ekiplerindeki AI harcamalarını izlemek ve yönetmekle görevli, doğrudan sorumluluğa sahip çalışanlar atandı .
Birkaç ay içinde Rippling, AI token harcamasını Ar-Ge çalışan bütçesinin %40'ından kabaca %15'ine düşürdü—üstelik kullanım hacmini azaltmadan. Şirket, Temmuz ayında hala yaklaşık 600 milyar token tüketiyordu, ancak Temmuz faturası, Nisan ayı faturasının sadece %37'si kadardı . Birden fazla kaynağın belirttiği gibi: token hacmi hiç düşmedi, düşen faturaydı
.