Új használatelemzés és frissített költési kontrollok vállalatoknak
Az új használatelemzés és a frissített költési kontrollok nagyobb átláthatóságot, kontrollt és magabiztosságot adnak a ChatGPT Enterprise adminisztrátorainak az AI-bevezetéseikhez.
Ahogy az AI a mindennapi munka részévé válik, a szervezeteknek ugyanazzal a fegyelemmel kell tudniuk kezelni, mint bármely kritikus üzleti befektetést. A vállalatoknak világosan kell látniuk a használatot, az elterjedést és a kiadásokat, hogy magabiztosan növekedhessenek, és megértsék, hol teremt értéket az AI.
Ma bemutatjuk a kreditfelhasználási analitikát és a frissített költési kontrollokat a ChatGPT Enterprise számára. Ezek a képességek segítenek a vállalatoknak nyomon követni a kreditfelhasználást, megérteni az elterjedési mintákat, és megalapozottabb döntéseket hozni arról, hogyan vezetik be az AI-t a szervezetükben. Átláthatóbb adatokkal és rugalmasabb kontrollokkal a szervezetek proaktívan kezelhetik a költségeket, megadhatják a csapatoknak a szükséges hozzáférést, és az AI-befektetéseket a legfontosabb munkára összpontosíthatják.
Számlázási lap és teljes csomagnézet a globális adminisztrátori konzolban.
Új kreditfelhasználási analitika a globális adminisztrátori konzolban
A globális adminisztrátori konzol egy nézetben jeleníti meg a ChatGPT és a Codex kreditfelhasználását, így az adminisztrátorok részletesebb bontásban láthatják a kreditfogyasztást felhasználók, termékek és modellek szerint — ez segít megérteni, honnan erednek a kiadások, és hogyan kapcsolódnak a tényleges kreditfelhasználáshoz. Így könnyebb megkülönböztetni az értékes munkából eredő fokozott használatot azoktól a használati mintáktól, amelyek alaposabb vizsgálatot igényelhetnek.
Az adminisztrátorok mostantól:
- Nyomon követhetik a használat és a kreditek trendjeit az idő múlásával
- Azonosíthatják a legaktívabb felhasználókat és a kialakuló kreditfelhasználási mintákat
- Lebonthatják a kreditkiadásokat a munkaterületen belül, többek között felhasználó, termék és modell szerint
- Ugyanezeket a kreditfelhasználási adatokat az egységes Cost API-n keresztül is elérhetik, hogy saját rendszereikben mélyebb elemzést végezzenek
Analitikai áttekintés a ChatGPT és a Codex használatáról és a kreditfogyasztásról.
Költési kontrollok a csapatok munkamódjához igazítva
Az év elején egyéni szerepkörökhöz finoman szabályozható kreditfelhasználási korlátokat(új ablakban nyílik meg) vezettünk be a ChatGPT Enterprise számára, hogy a munkaterület-tulajdonosok a különböző felhasználótípusoknál egységes, mindenkire azonos korlátozások nélkül kezelhessék a fejlett modellek használatát.
Végfelhasználói nézet a költési kontrollokról és a korlátemelés kéréséről.
Az adminisztrátorok mostantól alapértelmezett korlátot is beállíthatnak a ChatGPT Enterprise-munkaterületükre, korlátokat konfigurálhatnak meghatározott csoportokhoz, és egyéni felülbírálásokat hozhatnak létre azoknak, akiknek nagyobb kapacitásra van szükségük. Az alkalmazottak láthatják kreditfelhasználásukat a rendelkezésre álló kerethez képest, szükség esetén további krediteket kérhetnek, és kontextust adhatnak arról, min dolgoznak, hogy az adminisztrátorok megalapozott döntést hozhassanak. Így az egyes kiemelt felhasználók megszakítás nélkül folytathatják a munkát, anélkül hogy mindenki más korlátját is emelni kellene.
Ezek a frissített kontrollok együtt segítenek a vállalatoknak abban, hogy vállalati léptékben átgondoltabban vezessék be az intelligens képességeket, miközben a csapatok megkapják, amire a nagy hatású munkához szükségük van.
Elérhetőség és következő lépések
A ChatGPT Enterprise adminisztrátorai már ma elkezdhetik használni az új analitikát és a frissített költési kontrollokat. Az ezekben a munkaterületekben dolgozó felhasználók a munkaterület-beállításokban a saját kreditfelhasználásukat is megtekinthetik.
További információ a súgóközpontban a használati korlátokról(új ablakban nyílik meg) és a globális adminisztrátori konzolról(új ablakban nyílik meg).
Kérdése van arról, hogyan érdemes kontrollokat bevezetni a munkaterületén? Lépjen velünk kapcsolatba itt, vagy forduljon közvetlenül az OpenAI csapatához.
Olvass tovább
