Rippling zag tokenkosten stijgen tot 40% van R&D-budget
HR-softwarebedrijf Rippling ging begin dit jaar vol op AI. In maart legde financieel directeur Adam Swiecicki een cijfer op tafel dat de directie eerst niet geloofde: het bedrijf zat op koers om 40 procent van zijn R&D-personeelsbudget uit te geven aan AI-tokens. Die schrik heeft een product opgeleverd. Deze week lanceerde Rippling de AI Spend Console, meldt TechCrunch.
Een engineer van 50.000 dollar per maand
De uitgaven groeiden met ongeveer 80 procent per maand, schrijft Rippling in de aankondiging op het eigen blog. In mei verbruikte het bedrijf 605 miljard tokens. De verdeling was scheef: 10 tot 15 procent van de medewerkers was goed voor zo’n 60 procent van alle AI-uitgaven. Eén engineer kwam uit op 50.000 dollar per maand. Chief product officer Matt MacInnis zegt tegen TechCrunch dat het team de presentatie van de CFO met ongeloof aanhoorde.
Het patroon is niet uniek. Microsoft zette eerder een tokenbudget op het AI-gebruik van zijn engineers en ontwerpsoftwarebedrijf Canva verlaagde zijn omzetprognose vanwege oplopende AI-kosten.
Wat de console meet
De AI Spend Console koppelt uitgaven bij leveranciers als OpenAI, Anthropic en Cursor aan signalen uit systemen als GitHub. Daarmee wil Rippling zichtbaar maken wat het tokenverbruik oplevert: pull requests, doorlooptijd van code, bijgedragen omzet. Beheerders kunnen bepalen welke modellen medewerkers mogen gebruiken en er limieten op zetten.
Het product zit inbegrepen bij een HR-abonnement van Rippling, met aanvullende kosten op basis van gebruik. Losse afname naast een ander HR-systeem kan ook, met een proefperiode van 30 dagen.
Van 40 naar 15 procent
Rippling stelde limieten in en bouwde een eigen gateway die prompts per taaktype naar een passend model stuurt. Volgens TechCrunch bleek het Chinese GLM 5.2 op een deel van dat werk ongeveer 85 procent goedkoper dan de topmodellen, bij vergelijkbare resultaten. De prognose zakte daarmee van 40 procent van het personeelsbudget naar 10 à 15 procent. In juli verbruikte het bedrijf ongeveer evenveel tokens als in april, rond de 600 miljard, tegen 37 procent lagere kosten.
Die route naar goedkoper wordt wel smaller. DeepSeek kondigde onlangs een forse prijsverhoging aan voor zijn API, en chipmakers proberen de rekensom aan de hardwarekant op te lossen, zoals AMD deed met de overname van Taalas.
Wat betekent dit
AI-uitgaven zijn bij veel bedrijven verschoven van een vast licentiebedrag per medewerker naar een meter die doorloopt zolang iemand typt. Wie coderende agents uitdeelt zonder verbruikslimiet of zicht op wie wat draait, ziet de rekening pas achteraf, en dan meestal bij de kwartaalafsluiting.
Twee maatregelen kosten geen nieuwe software. Leg vast welk model welke taak doet, want het duurste model is zelden nodig voor een simpele refactor. En koppel verbruik aan iets dat je toch al meet, zoals doorlooptijd of afgeronde tickets. De ervaring van Rippling laat zien dat het volume niet omlaag hoefde om de kosten te halveren. Het ging om waar die tokens naartoe gingen.
