Anthropic 一直把重点放在让企业用户持续留在其平台上。周三，该公司宣布推出一套新的报告工具，旨在让客户更细致地了解他们从 token 支出中获得了多少价值。

借助内部分析和员工调查，管理者可以查看某个团队在特定日期区间内的工作、团队产出了什么、花了多少钱，以及工作流程在哪些环节出现了问题。Anthropic 表示，默认情况下不会将这些数据用于模型训练。报告还会提供改进结果的建议。

这显然是在试图展示 Anthropic 工具的投资回报，并告诉客户如何提升这一回报——这也是大型客户非常关心的问题。Anthropic 还在创建共享的团队预算，以便各团队更好地管理 token 支出。

随着企业不断摸索如何最好地部署 AI 工具，企业一直在寻找这类信息。尽管风投支持公司的使用正在推动 token 支出增长，但标普 500 指数成分公司中，大多数并没有因为部署 AI 而看到显著收益。

软件开发工具公司 Jellyfish 昨天发布了一份新报告，基于其 27.6 万名客户对代理式编程工具的使用情况。报告显示，Claude Code 以及其他基于 Anthropic 模型构建的工具仍然是使用最广泛的工具，占提交审查的所有拟议代码变更的近三分之一。更重要的是，这些工具的支出自今年年初以来增长了 10 倍，如今其成本约相当于工程总成本的 2%。

Jellyfish 首席科学家 Nicholas Arcolano 对 TechCrunch 表示：“即便你说 2% 仍然不算高，但 10 倍增长是大多数 CFO 没有预先规划到的增长。我们显然已经到了这样一个阶段：人们意识到，嗯，光是花很多钱还不够。现在你还得优化它，让它真正发挥作用。”

Jellyfish 的 AI 产品负责人 Nikolas Albarran 对 TechCrunch 表示：“我们花了很长时间才在数据里真正看到 Codex 开始冒头，而它后来又被 Astra [OpenAI 的最新模型] 赶上了。”他继续说，看看 X 上的讨论，会让人明显感觉竞争更加激烈。“硅谷里每个人都在说，‘哦，Codex 更好。’”

但 Albarran 认为，现实并非如此。“Anthropic 只是凭借很强的企业打法站稳了脚跟，而且它自己也有先发优势——这些东西就是能用，而且很好用，很多人已经花了大量精力把工作流程标准化围绕它来搭建。没有足够大的理由去切换。”

这不仅仅是模型和工作流程的问题。商业现实意味着，一旦某个前沿实验室已经牢牢抓住了客户，切换成本就会比个人程序员或小型组织高得多。Albarran 指出，各大 AI 实验室都在投入前置部署工程（FDE）团队，这些团队会把 AI 顾问嵌入客户组织，帮助他们起步。Anthropic 这次推出的新报告工具，可以被看作是一种“轻量版 FDE”——为 Anthropic 客户提供更轻的、但仍然是手把手式的帮助。

他说：“我们现在已经到了一个成熟阶段，一旦你进来了，切换会变得越来越难，因为你已经投入了精力。即便它们大体上都差不多，也都会有些细微差别，比如它们如何处理 agents 到 ND 文件之类的东西，所以切换成本并不是零。”