DepthData
DepthData 是一个 AI 支出智能平台，它将您公司的 AI 工具（例如 ChatGPT、Claude、Copilot、Gemini、Cursor）连接到一个只读、受控的采用、支出和每结果成本视图中，提供董事会就绪的报告和辅导洞察——无需读取提示或安装代理。
https://depthdata.vercel.app/?ref=producthunt&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2026年08月07日
什么是 DepthData
DepthData (Depthdata) 通过将多个 AI 产品的使用情况、席位和支出整合到一个单一的事实来源中，帮助组织了解他们实际如何使用 AI。它无需管理多个供应商管理控制台，即可提供统一的、财务级的采用和效率视图——例如活跃用户、令牌使用量、模型组合、闲置席位浪费以及每个活跃用户的成本——因此领导者可以使用可靠的指标回答“AI 进展如何？”。它专为高管和运营利益相关者（CEO/CFO/CIO、财务、IT 和团队负责人）设计，并通过仅摄取元数据而非对话内容来强调隐私。
DepthData 的主要功能
DepthData 是一个 AI 支出智能平台，它将 ChatGPT Enterprise、Claude、GitHub Copilot、Gemini Workspace、Cursor 等工具的管理控制台连接起来，形成一个单一的、可审计的 AI 采用、使用深度和支出视图。它将供应商指标标准化为一个受控数据模型（因此“活跃用户”和支出在所有工具中都具有相同的含义），根据验证方式（测量值与具有置信区间的模型值）标记每个 KPI，并生成对领导友好的输出，例如工作区健康评分、可供董事会使用的报告以及规模调整建议。DepthData 在设计上是只读的，使用 OAuth/API 连接（没有代理或扩展），并且明确不摄取或读取提示内容——只读取元数据。
统一的 AI 支出和采用分类账: 将多个 AI 供应商的席位、角色、使用事件和支出聚合到一个受控视图中，取代了协调多个独立管理仪表板和电子表格的需要。
证据标签和可辩护的分析: 每个指标都标明了其验证方式（例如，直接 API、导出/日志、账单馈送或模型估算），并包含方法和置信区间，以便数据能够经受住 CFO/董事会的审查。
隐私优先、只读数据收集: 与供应商管理 API 的只读 OAuth 连接；没有笔记本电脑代理、没有浏览器扩展、没有抓取，也没有提示/内容摄取——只有会话、席位和使用信号等元数据。
工作区健康评分和高管仪表板: 将采用率、使用深度和效率/支出整合到一个健康评分中，并提供钻取 KPI 和趋势，旨在一目了然地回答“AI 进展如何？”。
辅导和提示以提高采用率: 识别高性能 AI 使用模式，将其转化为手册，并将提示发送给差距最大的团队——然后跟踪影响，以便赋能在采用指标中体现出来。
规模调整和浪费检测: 发现闲置或低强度席位、重复的工具覆盖范围和层级不匹配；提供建议，例如回收休眠许可证或在输出质量可能在容忍范围内的前提下降级层级。
DepthData 的使用场景
财务主导的 AI 成本治理（任何企业）: 将 AI 订阅和使用情况整合到一个视图中，以量化总支出、每个活跃用户的成本以及闲置席位可回收的浪费——支持预算编制、费用分摊和供应商谈判。
IT/CIO 可见性和标准化: 跟踪跨部门和工具的采用情况，识别冗余助手（例如，Copilot + Cursor 重叠），并在保持生产力和访问控制的同时，标准化更少的平台。
受监管行业的董事会就绪报告: 在金融服务、医疗保健和保险等领域，生成具有透明方法和隐私保证（不读取提示）的可审计导出，以支持治理审查和风险委员会。
工程工具投资回报率优化: 对于使用 Copilot/Cursor/LLM 套件的软件组织，监控活跃席位、使用深度和层级匹配；回收未使用的许可证，并将赋能重点放在采用率低但潜在影响大的团队上。
全公司范围的赋能和变革管理: 使学习与发展或运营团队能够识别谁在 AI 方面遇到困难或表现出色，部署有针对性的辅导手册，并随着时间的推移衡量采用率提升与公司自身基线的对比。
影子 AI 和运营风险跟踪: 维护 AI 风险登记视图（例如，影子使用估算、提示质量差异信号、未使用许可证暴露），以便领导层可以在不检查员工内容的情况下优先处理治理行动。
优点
具有验证标签和已发布方法的可审计指标，使分析比供应商报告的仪表板更具可辩护性。
隐私优先方法：仅元数据、只读连接、无代理/扩展，明确不摄取提示。
将不一致的供应商定义（例如，“活跃用户”）标准化为一个模式，简化了跨工具的比较和决策。
缺点
覆盖范围取决于每个供应商的管理 API 公开的内容，通常需要企业/商业层级；某些数据可能“尚未公开”。
某些结果/值是建模而非直接测量的，即使有置信区间也可能引入不确定性。
最佳结果需要连接多个管理控制台并协调各部门对“良好”结果的内部定义（设置和利益相关者协调）。
如何使用 DepthData
1) 确认您拥有正确的供应商计划和管理员访问权限: Depthdata 依赖于官方供应商管理 API（通常需要企业/商业层级）。确保您是您要连接的每个工具的管理员（例如，ChatGPT Enterprise、Claude Enterprise、GitHub Copilot、Gemini Workspace、Vercel + AI Gateway、Notion AI、Replit、Lovable）。
2) 决定您希望 Depthdata 首先回答什么问题: 选择初始问题，例如：所有工具的总 AI 支出、谁是活跃用户谁是休眠用户、哪些席位是闲置的、每个活跃用户的成本，以及重叠工具在哪里造成了重复覆盖。
3) 通过只读 OAuth 连接您的 AI 工具: 在 Depthdata 中，使用只读 OAuth 将每个供应商连接到管理控制台。Depthdata 的设计宗旨是不需要代理、不需要浏览器扩展、不需要抓取，也不需要在员工设备上安装任何东西。
4) 运行首次摄取同步（每日只读拉取）: Depthdata 每天从每个供应商源进行只读拉取，以同步元数据，例如席位、角色、会话、使用事件和支出。对话/提示内容不会被摄取。
5) 审查每个供应商的连接器覆盖矩阵: 检查每个供应商可以和不能公开的内容（例如，席位和角色、使用和采用、支出、审计事件）。Depthdata 明确显示了数据通过 API、通过导出/日志流可用或尚未公开的位置。
6) 在内部验证隐私和治理预期: 与利益相关者确认 Depthdata 仅使用元数据，不读取提示。如果供应商源可能包含对话内容，Depthdata 会在摄取时将其丢弃。
7) 让 Depthdata 将指标标准化为一个受控模式: Depthdata 将令牌/积分/操作/高级请求映射到一个单一模式，以便“活跃用户”等定义在所有工具中保持一致（而不是因供应商而异）。
8) 建立您的基线（前四周）: Depthdata 根据您组织自己的前四周（按部门）来衡量提升，而不是使用供应商基准或行业平均水平。
9) 打开“概览”界面以获取工作区健康评分: 使用“概览”查看采用率、深度和支出汇总为一个单一的工作区健康评分，并附带 KPI 变化和 12 周趋势。
10) 使用“分析”生成可靠的趋势: 按部门、工具或资历划分采用率、深度和支出。使用置信度标签和开放方法，以便数据能够经受住财务/董事会的审查。
11) 识别浪费并调整许可证规模: 使用每个活跃用户的成本、闲置席位检测（例如，30-60 天内无活动）和重叠信号（例如，Cursor + Copilot）来查找可回收的支出和降级机会。
12) 使用“辅导”弥补采用差距: 审查来自强大 AI 用户的检测到的使用模式，将其转化为行动手册，并向未充分利用价值的团队发送提示。跟踪辅导是否会随着时间的推移改变采用率。
13) 使用“排行榜”奖励深度（而非垃圾信息）: 使用深度评分（工具广度、链式工作流、重试模式）而不是原始消息计数来比较部门/个人，以鼓励有意义的采用。
14) 审查 AI 风险登记册和治理信号: 使用治理视图监控运营风险，例如影子 AI 估算、未使用的许可证、提示质量差异（通过重试率）、工作流重复和数据泄露风险（请注意 Depthdata 不摄取提示文本）。
15) 设定目标并跟踪季度末进展: 定义目标，例如每周采用率百分比、每个用户的成本、支出上限或部门激活目标。使用目标状态（按计划/落后/有风险）来识别根本原因（例如，特定部门的休眠席位）。
16) 导出带有方法论的董事会就绪报告: 生成带有品牌标识的 PDF 导出文件，其中包括采用率/支出细分和可靠的方法论（包括对建模值使用置信区间）。
17) 如有需要，将数据推送到您的 BI 堆栈: 如果您更喜欢内部仪表板，请将标准化数据推送到您的 BI 环境中，保持受控定义和置信度标签的一致性。
18) 添加新工具（几分钟内即可连接）: 当公司引入新的 AI 工具时，通过相同的只读管理方法连接它。Depthdata 将其标准化为相同的采用/支出/价值模型，同时保持历史连续性。
DepthData 常见问题
DepthData是一个AI支出智能平台，它将公司使用的AI工具（例如ChatGPT、Claude、Copilot、Gemini、Cursor等）连接到一个受治理、可审计的视图中，以展示采用情况、支出和每次产出的成本。
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