DepthData
DepthData 是一個 AI 支出智能平台，它將您公司的人工智慧工具（例如 ChatGPT、Claude、Copilot、Gemini、Cursor）連接到一個唯讀、受控的採用、支出和每個成果成本視圖，並提供董事會就緒的報告和輔導洞察——無需讀取提示或安裝代理。
https://depthdata.vercel.app/?ref=producthunt&utm_source=aipure
產品資訊
更新時間：2026年08月07日
什麼是 DepthData
DepthData (Depthdata) 透過將多個人工智慧產品的使用情況、席位和支出整合到單一事實來源中，幫助組織了解他們實際如何使用人工智慧。它無需處理多個供應商管理控制台，而是提供統一的、財務級別的採用和效率視圖——例如活躍用戶、代幣使用量、模型組合、閒置席位浪費以及每個活躍用戶的成本——因此領導者可以透過可靠的指標回答「人工智慧進展如何？」的問題。它專為高階主管和營運利益相關者（CEO/CFO/CIO、財務、IT 和團隊負責人）設計，並透過僅攝取元數據而非對話內容來強調隱私。
DepthData 的主要功能
DepthData 是一個 AI 支出智慧平台，它將 ChatGPT Enterprise、Claude、GitHub Copilot、Gemini Workspace、Cursor 等工具的管理控制台連接起來，以單一、可稽核的視圖呈現 AI 的採用、使用深度和支出。它將供應商指標標準化為一個受管制的數據模型（因此「活躍用戶」和支出在所有工具中都具有相同的含義），根據其驗證方式（測量或帶有置信區間的模型）標記每個 KPI，並產生對領導層友好的輸出，例如工作區健康分數、可供董事會使用的報告以及規模調整建議。DepthData 採用只讀設計，使用 OAuth/API 連接（無代理或擴展），並且明確不攝取或讀取提示內容——僅限元數據。
統一的 AI 支出和採用分類帳: 將多個 AI 供應商的席位、角色、使用事件和支出匯總到一個受管制的視圖中，取代了協調多個獨立管理儀表板和電子表格的需求。
證據標籤和可辯護的分析: 每個指標都標記了其驗證方式（例如，直接 API、匯出/日誌、計費饋送或模型估計），並包含方法和置信區間，以便數據能夠經受住 CFO/董事會的審查。
隱私優先、只讀數據收集: 與供應商管理 API 的只讀 OAuth 連接；沒有筆記本電腦代理、沒有瀏覽器擴展、沒有抓取，也沒有提示/內容攝取——只有會話、席位和使用訊號等元數據。
工作區健康分數和執行儀表板: 將採用、使用深度和效率/支出整合到一個健康分數中，並帶有向下鑽取 KPI 和趨勢，旨在一目了然地回答「AI 情況如何？」。
輔導和提示以提高採用率: 識別高效能 AI 使用模式，將其轉化為手冊，並將提示發送給差距最大的團隊——然後追蹤影響，以便啟用在採用指標中顯示出來。
規模調整和浪費檢測: 顯示閒置或低強度席位、重複工具覆蓋和層級不匹配；提供建議，例如回收休眠許可證或降級層級，其中輸出品質可能在容忍範圍內。
DepthData 的使用案例
財務主導的 AI 成本治理（任何企業）: 將 AI 訂閱和使用情況整合到一個視圖中，以量化總支出、每個活躍用戶的成本以及閒置席位的可回收浪費——支持預算編制、費用分攤和供應商談判。
IT/CIO 可見性和標準化: 追蹤跨部門和工具的採用情況，識別冗餘助手（例如，Copilot + Cursor 重疊），並在保持生產力和存取控制的同時，標準化更少的平台。
受監管行業的董事會就緒報告: 在金融服務、醫療保健和保險等行業中，提供具有透明方法和隱私保證（不讀取提示）的可稽核匯出，以支持治理審查和風險委員會。
工程工具 ROI 優化: 對於使用 Copilot/Cursor/LLM 套件的軟體組織，監控活躍席位、使用深度和層級匹配；回收未使用的許可證，並將啟用重點放在採用率低但潛在影響高的團隊上。
全公司啟用和變革管理: 使學習與發展或營運團隊能夠識別誰在 AI 方面遇到困難或表現出色，部署有針對性的輔導手冊，並隨著時間的推移衡量採用率相對於公司自身基準的提升。
影子 AI 和營運風險追蹤: 維護 AI 風險登記視圖（例如，影子使用估計、提示品質差異訊號、未使用許可證暴露），以便領導層可以在不檢查員工內容的情況下優先處理治理行動。
優點
具有驗證標籤和已發布方法的稽核就緒指標，使分析比供應商報告的儀表板更具說服力。
隱私優先方法：僅限元數據、只讀連接、無代理/擴展，並且明確不攝取提示。
將不一致的供應商定義（例如，「活躍用戶」）標準化為一個架構，簡化了跨工具比較和決策。
缺點
覆蓋範圍取決於每個供應商的管理 API 所暴露的內容，並且通常需要企業/商業層級；某些數據可能「尚未暴露」。
某些結果/值是透過模型而非直接測量，即使有置信區間，也可能引入不確定性。
最佳結果需要連接多個管理控制台並根據每個部門調整「良好」結果的內部定義（設置和利害關係人協調）。
如何使用 DepthData
1) 確認您擁有正確的供應商方案和管理員權限: Depthdata 依賴官方供應商管理員 API（通常需要企業/商業層級）。確保您是您要連接的每個工具的管理員（例如，ChatGPT Enterprise、Claude Enterprise、GitHub Copilot、Gemini Workspace、Vercel + AI Gateway、Notion AI、Replit、Lovable）。
2) 決定您希望 Depthdata 首先回答什麼問題: 選擇初始問題，例如：所有工具的總人工智慧支出、誰是活躍用戶與休眠用戶、哪些席位閒置、每個活躍用戶的成本，以及重疊工具在哪裡造成重複覆蓋。
3) 透過唯讀 OAuth 連接您的人工智慧工具: 在 Depthdata 中，使用唯讀 OAuth 將每個供應商連接到管理控制台。Depthdata 的設計宗旨是不需要代理、不需要瀏覽器擴充功能、不需要抓取，也不需要在員工設備上安裝任何東西。
4) 執行首次攝取同步（每日唯讀拉取）: Depthdata 每天從每個供應商饋送中執行唯讀拉取，以同步元數據，例如席位、角色、會話、使用事件和支出。不會攝取對話/提示內容。
5) 審查每個供應商的連接器覆蓋範圍矩陣: 檢查每個供應商可以和不能公開的內容（例如，席位和角色、使用和採用、支出、稽核事件）。Depthdata 明確顯示了哪些數據可透過 API 獲得、可透過匯出/日誌流獲得，或者尚未公開。
6) 在內部驗證隱私和治理預期: 與利益相關者確認 Depthdata 僅使用元數據，不讀取提示。如果供應商饋送可能包含對話內容，Depthdata 會在攝取時將其丟棄。
7) 讓 Depthdata 將指標標準化為一個受控架構: Depthdata 將代幣/積分/動作/高級請求映射到單一架構，因此「活躍用戶」等定義在所有工具中都是一致的（而不是因供應商而異）。
8) 建立您的基準（前四週）: Depthdata 衡量的是相對於您組織自己的前四週（按部門）的提升，而不是使用供應商基準或行業平均水平。
9) 開啟「概覽」介面以獲取工作區健康分數: 使用「概覽」查看採用率、深度和支出匯總為單一工作區健康分數，並附帶 KPI 差異和 12 週趨勢。
10) 使用分析產生可靠的趨勢: 按部門、工具或資歷劃分採用率、深度和支出。使用置信度標籤和開放方法，使數字能夠經受住財務/董事會的審查。
11) 識別浪費並調整許可證規模: 使用每個活躍用戶的成本、閒置席位檢測（例如，30-60 天內沒有活動）和重疊信號（例如，Cursor + Copilot）來查找可回收的支出和降級機會。
12) 使用輔導來彌補採用差距: 審查來自強大 AI 用戶的檢測到的使用模式，將其轉化為行動手冊，並向未能充分利用價值的團隊發送提示。追蹤輔導是否隨時間改變採用率。
13) 使用排行榜獎勵深度（而非垃圾郵件）: 透過深度評分（工具廣度、鏈式工作流程、重試模式）而不是原始訊息數量來比較部門/個人，以鼓勵有意義的採用。
14) 審查 AI 風險登記冊和治理信號: 使用治理視圖監控操作風險，例如影子 AI 估計、未使用的許可證、提示品質差異（透過重試率）、工作流程重複和數據洩漏風險（請注意 Depthdata 不會攝取提示文本）。
15) 設定目標並追蹤季度末進度: 定義目標，例如每週採用率百分比、每個用戶的成本、支出上限或部門啟用目標。使用目標狀態（在軌道上/落後/有風險）來識別根本原因（例如，特定部門的休眠席位）。
16) 匯出附帶方法的董事會就緒報告: 生成品牌 PDF 匯出，其中包括採用/支出明細和可靠的方法（包括建模值時的置信區間）。
17) 如有需要，將數據推送到您的 BI 堆棧: 如果您喜歡內部儀表板，請將標準化數據推送到您的 BI 環境中，保持受控定義和置信度標籤的一致性。
18) 隨著新工具的出現而添加（幾分鐘內連接）: 當公司引入新的 AI 工具時，透過相同的唯讀管理方法連接它。Depthdata 將其標準化為相同的採用/支出/價值模型，同時保持歷史連續性。
DepthData 常見問題
DepthData 是一個 AI 支出智慧平台，它將公司使用的 AI 工具（例如 ChatGPT、Claude、Copilot、Gemini、Cursor 等）連接起來，以提供一個受控、可供審計的採用、支出和每次成果成本視圖。
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