AUDYT KOSZTÓW I EFEKTYWNOŚCI AI
Audyt kosztów i efektywności AI dla software house'ów, SaaS-ów i firm używających LLM API. W 10–15 dni pokazujemy, gdzie rosną koszty, które procesy są nierentowne i jakie optymalizacje wdrożyć jako pierwsze.
STAN RYNKU · 2025
Twarde dane z badań Gartner, Menlo Ventures, MIT NANDA i Benchmarkit. Polski rynek nie różni się od globalnego — różnica jest taka, że jeszcze mało kto to mierzy.
DIAGNOZA
↳ Kliknij te, które brzmią znajomo · 0/7
ZAKRES AUDYTU
Każdy audyt łączy perspektywę finansową, techniczną i biznesową — bo CFO i CTO patrzą na te same koszty z dwóch różnych stron.
Miesięczny AI spend, koszt per dostawca, per model, per projekt, per dział, per użytkownik, per request, per proces. Waste subskrypcyjny (nieaktywne licencje, duplikujące się narzędzia) i waste operacyjny (retry, pętle agentów, błędy).
Model mix, input/output tokens, prompt length trend, context bloat, retry rate, error rate, latency, cache potential, routing potential, batch potential, RAG quality, observability.
Czy AI naprawdę oszczędza czas. Koszt pracy człowieka vs koszt AI. Jakość outputu. Human review rate. Cost per useful output. ROI AI. Wpływ na przychód i marżę.
Koszt AI per aktywny user, per płacący klient, per plan cenowy, per power user. Czy aktualny pricing pokrywa zmienny koszt. Czy funkcja AI powinna być częścią planu, dodatkiem płatnym, limitem usage czy modelem consumption-based.
Polityka AI usage, lista zatwierdzonych narzędzi, Shadow AI, dane poufne w promptach, approval flow, limity budżetowe, monitoring kosztów, właściciel kosztów AI.
PAKIETY
Każdy pakiet to konkretny zakres, konkretny czas i konkretne deliverables. Bez „skontaktuj się, podamy cenę”.
Dla firm, które nie wiedzą jeszcze, czy problem jest wystarczająco duży na pełny audyt.
Dla firm, które wydają istotne kwoty na AI, mają AI w produkcie i chcą policzyć wpływ AI na marżę.
Dla firm po audycie, które chcą wdrożyć rekomendacje — observability, routing, caching, polityki.
Comiesięczna kontrola kosztów i optymalizacja. Trzy poziomy intensywności.
BLOG
Krok po kroku: jak rozbić rachunek za AI na koszt per model, per projekt i per użytkownika — i które trzy liczby pokazują prawdziwy problem w 30 minut.
40–85% redukcji kosztów inferencji bez utraty jakości. Konkretne pary use-case → model, które wdrażamy w pierwszej kolejności.
Dlaczego 4% userów potrafi generować 38% kosztu funkcji AI — i co konkretnie zmienić w pricingu, żeby pricing pokrywał zmienny koszt.
Co naprawdę się cache'uje, jak liczyć cache hit rate i dlaczego „context bloat” kosztuje firmy dziesiątki tysięcy złotych miesięcznie.
Jak zinwentaryzować subskrypcje AI w organizacji, ustawić approval flow i powołać właściciela kosztów AI — bez bycia kontrolnym betonem.
KALKULATOR
Wpisz miesięczne koszty i przychód. Sprawdzimy, jaki procent marży zjada AI i ile mogłoby się zwrócić po audycie.
FAQ
Krótkie odpowiedzi na pytania, które zadają CTO, founderzy i CFO przed pierwszą rozmową.
Mini Audit zajmuje 3–5 dni roboczych, pełny audyt (Full Audit) 10–15 dni — od onboardingu do raportu i prezentacji wyników. Wdrożenie rekomendacji to osobny projekt, zwykle 3–8 tygodni.
Nie. Audyt opiera się na fakturach, billingach, logach użycia API i metadanych requestów. Dostęp do kodu bywa pomocny przy audycie technicznym, ale nie jest warunkiem — pracujemy też wyłącznie na danych kosztowych i obserwowalności.
Konkretne deliverables: raport zarządczy i techniczny, mapę kosztów AI, arkusz unit economics, listę 5–10 quick wins z priorytetami oraz roadmapę 30/60/90 dni. Wszystko omawiamy na spotkaniu podsumowującym.
Ceny są jawne: Mini Audit od 4 900 zł netto, Full Audit 14 900–29 900 zł netto. Audyt zwraca się typowo w 1–3 miesiące od wdrożenia pierwszych quick winów — sam routing modeli potrafi obniżyć koszt inferencji o 40–85%.
Dla software house'ów, firm SaaS i zespołów produktowych, które używają LLM API w produkcji lub mają funkcję AI w produkcie. Jeśli miesięczny spend na AI przekracza kilka tysięcy złotych, audyt zwykle ma sens.
Idea jest ta sama — widoczność, alokacja i optymalizacja kosztu zmiennego — ale AI ma własne mechanizmy: koszt per token, prompt caching, model routing, retry waste i unit economics funkcji AI. Cloud FinOps nie pokrywa żadnego z nich.
NASTĘPNY KROK
30 minut. Bez zobowiązań. Wychodzisz z konkretną odpowiedzią: czy audyt ma sens i jaki potencjał oszczędności widać już na pierwszy rzut oka.