TechCrunch AI • 49일 전

수백만 원 태우던 직원들… 리플링, AI 비용 추적 도구 출시

IMP

8/10

핵심 요약

HR 소프트웨어 기업 리플링은 직원들이 가장 비싼 AI 모델만 남발하여 막대한 토큰 비용을 낭비하던 문제를 해결하기 위해 'AI 스펜드 콘솔(AI Spend Console)'을 개발했습니다. 이 도구는 직원별 AI 사용량과 실제 업무 생산성을 비교 분석해 비효율적인 지출을 막아줍니다. 또한 프롬프트를 가장 적합하고 저렴한 AI 모델로 라우팅하는 게이트웨이 기능을 통해, 기업이 합리적인 비용으로 AI를 도입할 수 있도록 돕습니다.

번역된 본문

HR 소프트웨어 제공업체 리플링(Rippling)은 이번 주 기업이 AI 지출을 추적하고 통제할 수 있도록 돕는 토큰 과다 사용 방지 제품, 'AI 스펜드 콘솔(AI Spend Console)'을 공개했습니다. 가장 흥미로운 기능 중 하나는 개별 직원, 팀, 역할별 지출 규모를 매핑하여, 이들이 실제로 생산성을 높이고 있는지 아니면 그저 쓸모없는 AI 결과물(AI slop)만 양산하고 있는지 추적한다는 점입니다. 회사는 블로그 게시물을 통해 이 도구가 "동료들의 코드 리뷰에서 종종 재작업을 요청받는 등 실제 성과가 저조한데도 AI 지출이 높은 엔지니어가 누구인지 보여준다"고 밝혔습니다.

이 도구는 리플링이 올해 초 많은 기업들처럼 AI 토큰에 사활을 걸었다가 직원들이 현금을 무자비하게 태우고 있다는 사실을 발견하면서 탄생했습니다. 최고 제품 책임자(CPO) 맥 매키니스(Matt MacInnis)는 3월 재무 책임자(CFO) 아담 스비에키츠키(Adam Swiecicki)가 충격적인 수치를 발표했던 경영진 회의를 아직도 생생히 기억합니다. 리플링은 R&D(연구개발) 인건비 예산의 40%를 AI 토큰 구매에 태울 위기에 처해 있었습니다. 즉, 해당 부서 직원들에게 지급하는 인건비 총액의 40%에 맞먹는 돈을 토큰에 지출하고 있었던 것입니다. 금액으로는 수백만 달러에 달했습니다. (대부분의 기술 기업에서 R&D 조직은 엔지니어링 부서를 의미합니다.) 월간 지출 증가율은 80%에 달했으며, 이 추세가 지속될 경우 내년에는 고액 연봉을 받는 R&D 부서 직원 전체 인건비의 90%에 가까운 돈을 AI 토큰에 쓰게 될 상황이었습니다.

매키니스는 테크크런치(TechCrunch)에 "우리는 믿기지 않았다"고 말했습니다. 그는 경영진이 즉시 지출 내역과 그 대가로 무엇을 얻고 있는지 파악하기 위한 '긴급' 프로젝트에 착수했다고 덧붙였습니다. 실제로 이 신제품 출시 광고에는 스비에키츠키 CFO가 의자에 앉아 직원들이 두둑한 현금 다발을 집어 파쇄기에 갈아 넣는 장면이 담겨 있습니다. 리플링이 분석을 실시한 결과 "전체 직원의 약 10~15%가 총 AI 지출의 약 60%를 차지하고 있었으며, 한 엔지니어는 한 달에 5만 달러(약 6,700만 원)를 지출하고 있었다"는 사실을 발견했다고 블로그는 전했습니다.

리플링은 AI 사용을 중단하는 것이 아니라, 단지 지출을 크게 통제하고자 했습니다. 우선 회사에서 사용하는 Cursor, OpenAI, Anthropic 등 각 도구와 최대 지출 한도를 협의했습니다. 그 과정에서 즉각적이고 명확한 문제점을 발견했습니다. 직원들이 모든 작업에 기본적으로 가장 최신이고 비싼 최첨단 모델(frontier model)을 사용하고 있었던 것입니다. 매키니스는 "Anthropic이나 OpenAI 같은 인퍼런스 제공업체들은 고객이 지출을 통제하도록 도울 인센티브가 전혀 없습니다. 그들은 고객의 지출이 걷잡을 수 없이 커지기를 바라며, 실제로 그렇게 만듭니다. 이들은 훌륭한 사용량 인사이트를 제공하지 않으며 서로 협력하지도 않습니다"라고 지적했습니다.

이는 2026년 초반 기업들이 겪던 흔한 문제였습니다. 이제 연중 8개월이 지난 시점에서 기업들은 몇 가지 사실을 깨달았습니다. 첫째, 다양한 가격대의 여러 AI 연구소에서 나온 다양한 모델이 필요하다는 것입니다. 여기에는 중국산 최첨단 오픈 웨이트(Open Weight) 모델도 포함됩니다. 리플링의 설립자이자 CEO인 파커 콘래드(Parker Conrad)는 지난달 자사의 내부 활용 사례에 대한 벤치마크를 실시한 결과 스페이스X(SpaceX)의 Grok이 종합적인 성능 1위였지만, "GLM 5.2가 최첨단 모델들과 거의 동일한 성능을 보이면서도 85% 더 저렴했다"고 언급했습니다. (스페이스X는 현재 Grok과 수십 종의 다른 모델을 이용할 수 있게 해주는 Cursor를 소유하고 있습니다.) 요즘 기술 기업들 사이에서 Z.ai의 GLM 5.2는 코딩 작업을 위한 가장 선호되는 중국 모델이 되었으며, 데이터브릭스(Databricks) 역시 이 모델을 적극적으로 지지하고 있습니다.

둘째, 기업들은 이제 프롬프트를 해당 작업에 가장 적합하고 비용 효율적인 모델로 라우팅해 주는 AI 게이트웨이가 필요하다는 것을 알게 되었습니다. 리플링 역시 같은 결론에 도달했고, 자체적인 AI 게이트웨이를 구축하여 이번 제품에 포함시켰습니다. 매키니스에 따르면 이미 다른 게이트웨이를 사용 중인 기업도 AI 스펜드 콘솔 제품을 이용할 수는 있지만, 지출을 통제하는 핵심 기능을 원한다면 리플링의 게이트웨이를 사용해야 합니다. AI 스펜드 콘솔은 일일 프롬프트 수, 실제 작업 산출물(코드 줄 수/풀 리퀘스트), 그리고 지출액 등의 속성을 종합적으로 평가하는 대시보드를 제공합니다. 리플링은 이 도구를 도입한 후 토큰 지출을 성공적으로 감소시켰다고 밝혔습니다.

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HR software provider Rippling this week unveiled AI Spend Console , an anti-tokenmaxxing product that helps a company track and contain its AI spending. One of the most interesting features is that it maps how much individual employees, teams, and roles are spending and if they are genuinely more productive, or generally producing more AI slop. The company promises the tool will show "which engineers have high AI spend whose peers frequently ask them to redo work in code reviews," the company says in its blog post . The tool was born after Rippling went all in on tokenmaxxing at the start of the year — as so many did — only to discover employees were wildly burning cash. Chief Product Officer Matt MacInnis still recalls the executive team meeting in March when CFO Adam Swiecicki presented a number that shocked them. Rippling was on track to burn 40% of its R&D headcount budget on AI tokens, meaning it was spending as much on tokens as 40% of all the compensation it paid employees in that unit. Millions of dollars. (The R&D org is home to engineering at most tech companies.) Spending was growing by 80% month-over-month, and if that trend continued, the next year it would spend almost as much on AI tokens — 90% — as it spent on its high-paid R&D unit employees. "We were incredulous," MacInnis told TechCrunch. Management immediately undertook an "urgent" project to understand the spending and what they were getting for that money, he said. In fact, the launch ad for this new product features Swiecicki sitting on a stool while employees are picking up wads of cash and dumping them into a paper shredder. When Rippling conducted an analysis, it discovered facts like "roughly 10–15% of our employees were driving about 60% of total AI spend. One engineer was spending $50,000 a month," its blog post shared. Rippling didn't want to stop AI usage, just rein it in — a lot. It started by negotiating a max spending cap with each of the tools its company used: Cursor, OpenAI, and Anthropic. It immediately found an obvious issue: Employees defaulted to using the most recent, and most expensive, frontier models for all tasks. "The truth is that the inference providers, like Anthropic and OpenAI, have absolutely no incentives to help you control your spend. They have every incentive for it to be a runaway expense, and that's exactly what they do. They don't provide you with great usage insight, and they don't collaborate with one another," MacInnis said. That was a common early-2026 problem. Now, eight months into the year, enterprises have figured out a couple of things. First, they know they need multiple models from multiple AI labs at various price points, including a frontier open weight option, perhaps of Chinese origin. Rippling founder and CEO Parker Conrad noted last month that when his company conducted its own benchmarks for its own internal uses, it discovered SpaceX's Grok was the all-around leader but that "GLM 5.2 is 85% cheaper but [had] nearly identical performance" to the frontier models. (SpaceX now owns Cursor, which offers access to Grok and dozens of other models.) Z.ai's GLM 5.2 has become a particular favorite Chinese model for coding tasks among tech companies these days. Databricks has also been championing it. Second, enterprises now know they need an AI gateway that routes prompts to the best, most cost-effective model for the task. Rippling came to that conclusion too. So it built its own AI gateway that is also part of this product. MacInnis says it is possible for enterprises that already use another gateway to still use the AI Spend Console product, though if they want the features that govern spending, they would need to use Rippling's gateway. AI Spend Console produces dashboards (once known as leaderboards in the tokenmaxxing days) that score attributes such as prompts per day combined with work output (lines of code/pull requests) and spend. With this tool in place, Rippling said it dropped its token spend from 40% of its headcount budget to about 15%. But it didn't curtail AI usage. The company spent a peak of 605 billion tokens the month the CFO issued his warning, MacInnis shared. In July, internal usage hit 600 billion tokens again, yet "the cost of July's token spend was 37% of the cost of April's token spend," he said. "That's just because now we're routing to the more effective models," he said, joking that "we're not letting the sales team do grammar updates using Fable." But technology solutions aren't enough, Rippling notes. The company found people using AI effectively and made them "AI captains" tasked with assisting the rest of the company. Still, such efforts to use AI beyond engineering are a work in progress, MacInnis says, as software engineers have been the primary users so far. But Rippling is, for example, working on it for customer onboarding teams to automate some mailing data and data-reconciliation tasks. The dashboard will then measure productivity in terms of onboarding more customers. "We have to be able to link token consumption in G&A functions and in customer-facing functions back to productivity. If we can't do that, all bets are off on any of this stuff being available to the broader employee base," MacInnis says. So, if Rippling is an example, tokenmaxxing may have swung so far the other direction that employee AI access may no longer be like Slack or email. If the company can't measure productivity, then all employees might not have access. As for the product, AI Spend Console is included for Rippling's HR subscribers, though there are additional AI usage-based costs. It can also be purchased as a stand-alone product and integrated with another HR system of record, MacInnis says. Topics AI , Enterprise , Rippling When you purchase through links in our articles, we may earn a small commission . This doesn’t affect our editorial independence. Julie Bort Venture Editor Julie Bort is the Startups/Venture Desk editor for TechCrunch. You can contact or verify outreach from Julie by emailing julie.bort@techcrunch.com or via @Julie188 on X. View Bio October 13 - 15 San Francisco Scale faster. Grow your portfolio. Gain practical expertise. No matter your goal, Disrupt can empower you. Save up to $400 toda y! 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