01Core pain point and demand
企业大规模使用AI后，token消耗成本过高，远超预期，甚至超过人力成本，缺乏有效的成本管控手段。
02Product solution
开发一个AI成本管控平台，通过API集成、用量监控、预算预警、模型路由优化、缓存机制等手段，帮助企业实时追踪和优化token消耗，降低AI使用成本。
03Monetization and business model
采用SaaS订阅模式，按企业月均token消耗量或API调用次数分层收费，同时提供高级分析、定制化优化方案等增值服务。
04Action steps
- 11. 深入调研目标企业（如Uber）的AI成本痛点，收集具体数据。
- 22. 开发MVP，集成主流AI API（如OpenAI、Anthropic、Google）的用量监控功能。
- 33. 实现成本优化算法，包括模型路由、缓存策略和用量预警。
- 44. 邀请5-10家目标企业进行内测，收集反馈并迭代。
- 55. 正式上线，通过内容营销和行业会议推广。
- 66. 建立客户成功团队，提供成本优化咨询。
- 77. 持续迭代，增加更多AI服务商支持和高级分析功能。
05Risk notice
AI服务商可能推出官方成本管理工具，导致竞争加剧；企业可能对第三方平台的数据安全有顾虑；优化算法效果可能因企业使用模式而异，需持续调优。