OpenAIは、チームが単純なチャットからより長時間実行されるマルチステップのワークフローへ移行する際に、AIの使用状況を評価し支出を制御するためのガイダンスを提供しています。記事では、リーダーがトークン価格だけでなく、完了したタスク数や節約された時間など、1ドルあたりの有用な作業量を測定することが重要であると強調しています。

  • Admin Consoleの更新された使用状況分析により、管理者はユーザー、製品、モデル別の採用状況、クレジット使用量、支出を追跡できます。
  • モデル選択は、最低トークンコストだけでなく、エッジケースを含む実際のタスクパフォーマンスに基づいて行うべきです。
  • ガバナンスには、プラグインやComputer Useの採用に伴い、高リスクなステップに対するコンテキスト、ツールアクセス、承認パスを定義することが必要です。
  • AI投資はポートフォリオとして管理し、新しいワークフローの起動を容易かつ安全にするために、共有機能を中央で資金調達すべきです。

記事は、製品容量を使用パターンに合わせ、OpenAIのデプロイメントエンジニアを活用することで、企業が実証済みの作業を効率的にスケールできると結論付けています。