AIトークンコストは現在、特にAI搭載の組み込み分析を出荷するSaaSチームにとって、CIOの予算の一部となっています。組み込み分析層内のすべての自然言語クエリ、生成されたダッシュボード、自動化されたインサイトは、大規模な言語モデルからトークンを書き込みます。数千人のユーザーを持つマルチテナントSaaSプラットフォームでは、その数は急速に増えます。AIトークン消費を管理するには、ガードレール、モデルの柔軟性、使用状況の監視など、真のガバナンスが必要です。Revealこれらのコントロールを初日からAI搭載の組み込み分析に組み込んでいるため、チームはコストが急増することなくAI分析をスケールできます。