AI 开销半年涨了近十倍，JetBrains 决定收口
JetBrains 因为 AI 相关开销在六个月内涨了差不多十倍，搞了一个叫 Central CLI 的东西，把 AI 工具和费用统一管起来。这么做并不是限制大家用什么工具，而是通过一个共享的访问和记账层，让成本变得可控。这个思路对想上云、想控制云服务器 ECS 费用的团队来说，挺有参考价值。
JetBrains 的研发团队发现，AI 相关支出半年内涨了近十倍。这个涨幅让财务和研发管理都有点坐不住。他们没急着砍工具，而是先搭了一套共享的访问和记账层，把 AI 使用集中管理起来。
在 JetBrains 内部，多数开发者每个月会用 3 到 5 个 AI 工具。2026 年 1 月之后，更强的新模型陆续出现，token 消耗开始猛涨。原本分散在各团队的工具采购和调用，一下子变成了需要全局视角来处理的成本问题。
从四天手工汇总，到自动化仪表盘
一开始，JetBrains 用电子表格人工汇总 AI 使用量和费用。别小看这一步，光是收齐各团队数据、对账、算趋势，就得花四天。后来他们接入了供应商 API，把数据灌进内部仪表盘，能实时看到当前支出和预测支出。
但仪表盘只能看，不能管。看到问题没法及时干预，还是很被动。后来有个开发者做了个内部小工具，慢慢扩展成了 Central CLI。这个工具把所有 AI 调用统一到一起，不管是自研模型还是第三方工具，都走公司 AI 平台路由。
- Central CLI 把现有的 AI-credit 体系延伸到第三方工具，开发者不用再单独申请采购。
- 管理者能看到每个开发者、团队或组织的支出，也能设置额度上限。
- 上线几周，就有超过 1000 名开发者开始用。
当然，Central CLI 还没覆盖所有 AI 支出来源，JetBrains 也在琢磨怎么在不同团队之间公平地分配预算。
不砍工具，保留选择空间
JetBrains 刻意没有通过减少工具数量来解决问题。AI 市场变化太快，今天最好的工具，过几个月可能就被新模型或新产品超过了。如果硬性指定几个工具，反而会让团队失去试错的空间。
Central CLI 的做法是“统一入口，保留选择”。开发者依然可以自由调用喜欢的工具，但每一笔调用都在可见、可控的账本里。这种思路对成本治理挺有启发。
对云服务器 ECS 成本治理的启示
JetBrains 这个案例，其实反映了一个更普遍的问题：AI 工具和云资源的费用，越来越难靠人工盯住。对很多团队来说，云资源的实例规格、带宽、存储、API 调用，每一项都可能悄悄膨胀。如果只靠月底看账单，很难及时调整。
一个可落地的办法是像 Central CLI 一样，先建立统一的使用入口和计量层。云服务商通常也提供类似的成本管理工具，关键是别让费用散落在各个部门手里。对于正在规划企业上云、或者想控制云资源开销的团队，可以找专业的服务商帮忙梳理架构。比如 易枫顺 - 阿里云官方旗舰级代理商，能提供阿里云代金券和成本优化建议，让预算更清楚。
如果你还没领过阿里云优惠，或者想了解阿里云代理商能帮你做什么，不妨从一个小项目开始验证。先看清支出，再谈优化，比盲目换工具或砍配置更靠谱。
FAQ
Q: JetBrains 的 Central CLI 是什么？
A: 它是 JetBrains 内部开发的命令行工具，用来统一调用自研和第三方 AI 工具，并把所有请求路由到公司 AI 平台。管理员可以查看支出、设置额度，开发者仍可自由选择工具。
Q: 为什么 JetBrains 不限制开发者使用少数几个 AI 工具？
A: 因为 AI 工具市场变化很快，今天最合适的工具几个月后可能就被新模型取代。限制工具选择会阻碍团队快速尝试和调整，所以他们选择保留自由度，同时通过统一入口管理。
Q: 企业如何借鉴 JetBrains 的 AI 成本管理方法？
A: 先建立统一的使用和计量层，把分散的 AI 调用、云资源费用集中起来。再配合自动化仪表盘和额度限制，让费用可见、可控。对云资源这类开销，也可以找阿里云代理商协助规划，利用阿里云代金券降低初期成本。
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