AI热榜 JetBrains在一篇博客文章中介绍 ，在开发相关支出在六个月内大约增长十倍后，公司如何开始集中管理 AI 的使用。
公司没有限制工程师只能使用少数已批准的工具，而是构建了一个共享的访问与记账层，其目标是在保留工具选择的同时，为团队提供更高的可见性与控制能力。
随着 AI 的使用在公司内部加速增长，变化逐步显现了出来。
JetBrains 表示，大多数开发者每月会使用 3 到 5 个 AI 工具，而自 2026 年 1 月起，随着更强模型的出现（包括 Claude Opus 4.5 和 4.6），token 消耗开始急剧上升。
工具多样性使得账单变得越来越难以理解。
JetBrains 最初花了四天时间将 AI 的使用与费用数据手动汇总到电子表格中，以生成各供应商与工具开销的快照。
随后公司通过供应商 API 与内部仪表盘实现了自动化，为团队提供持续更新的当前与预测支出视图。
然而，可视化并不能方便地进行干预。
仪表盘可以显示支出发生的位置，但请求仍然直接从各个工具发往相应的供应商。
随后的进展来源于一个由单个开发者最初构建的内部工具。
JetBrains 将该 wrapper 扩展为 Central CLI，提供了一种统一的方式来调用自研与第三方 AI 工具。
通过 CLI 发起的请求会经由公司现有的 AI 平台路由，从而在开发者与底层模型供应商之间建立一个共享的控制点。
这使得平台的角色从事后观察 AI 支出，转变为参与产生这些流量的组成部分。
JetBrains 可以将现有的 AI-credit 体系应用到第三方工具，同时管理者可以查看支出并为单个开发者、团队或更大组织单元配置限制。
公司刻意避免通过大幅减少可用工具的数量来解决问题。
JetBrains 表示，他们曾经见过其他组织标准化为一两个 AI 产品，但该公司认为市场变化速度很快，几个月后某一工具可能就不再是最佳选择。
集中化访问层可以将这两个问题分离开来。
开发者可以继续在支持的工具中选择，而记账、访问管理与支出控制则位于其下层。
据 JetBrains 称，在数周内已有超过 1000 名开发者采用 Central CLI，但该系统尚未覆盖所有的 AI 支出源。
一些基于终端智能体与个人订阅仍在受控路径之外，公司也在制定在不同用户与团队间公平分配 AI 预算的策略。
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