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OpenAI implementa tracde crédito y los límites de gasto para ChatGPT Enterprise

PorOpeyemi OlanrewajuOpeyemi Olanrewaju
Lectura de hace 2 minutos
OpenAI introduce análisis de uso mejorados y controles de gasto de IA para ChatGPT Enterprise
  • OpenAI ofrece a los administradores de ChatGPT Enterprise un nuevo panel de análisis y controles de gasto flexibles que tracdel uso del crédito de IA por usuario, producto y modelo.
  • Esta actualización permite a las empresas establecer límites de crédito para todo el espacio de trabajo, a nivel de grupo e individuales, mientras que los empleados pueden controlar sus propios presupuestos y solicitar aumentos.
  • Estas funciones están disponibles de inmediato para todos los clientes de ChatGPT Enterprise.

OpenAI lanzó el jueves análisis de uso mejorados y controles de gasto actualizados para ChatGPT Enterprise, lo que proporciona a los administradores corporativos mejores herramientas para supervisar el consumo de créditos de IA y establecer límites presupuestarios importantes en sus organizaciones, a medida que el gasto institucional en IA continúa alcanzando nuevos máximos.

Estas nuevas funciones solucionan un problema creciente para las grandes empresas, ya que el coste de las herramientas de IA aumenta a la par que su adopción por parte de los empleados. Los usuarios avanzados pueden agotar rápidamente sus créditos, y estas funciones ayudarán a los administradores a tener una mejor visibilidad del gasto.

Nuevos análisis y controles de gasto

Según el anuncio de OpenAI, la consola de administración global de la compañía ahora consolida el uso de créditos de ChatGPT y Codex en un solo panel. Los administradores pueden filtrar los datos de consumo por usuario, producto y modelo de IA.

La consola también facilita el análisis de datos sobre tendencias a lo largo del tiempo, lo que ayuda a los equipos de TI a detectar patrones de uso emergentes edenta los empleados que consumen más créditos. OpenAI afirma además que dichos datos están disponibles para ser integrados directamente en los sistemas financieros de las empresas mediante una API de costes unificada.

OpenAI introdujo por primera vez límites de crédito por rol para roles personalizados a principios de 2026. Esta actualización amplía dicho sistema a través de tres niveles diferentes. En primer lugar, la configuración predeterminada para todo el espacio de trabajo permite a los administradores establecer un límite de crédito base que se aplica a todos los empleados. En segundo lugar, los límites a nivel de grupo permiten presupuestos diferentes para distintos equipos. Por último, las anulaciones individuales otorgan a usuarios específicos mayor capacidad sin aumentar los límites para los demás.

Por parte de los empleados, ahora pueden ver cuánto de su presupuesto de crédito han utilizado y enviar solicitudes para obtener más, incluyendo una nota que explique para qué necesitan la capacidad adicional.

respuesta de los primeros adoptadores

Ryan Oksenhorn, cofundador de Zipline, afirmó que la empresa utiliza Codex desde enero de 2026 y que recientemente amplió su uso a toda la compañía. «Le pedimos al equipo de OpenAI que desarrollara análisis de uso para identificar y capacitar a quienes aún no han adoptado Codex, así como controles de uso detallados para mantener la previsibilidad del gasto», declaró Oksenhorn en el comunicado.

Añadió que estas herramientas están ayudando a Zipline a "aumentar más rápidamente la productividad de nuestros empleados manteniendo las medidas de seguridad"

Las herramientas de análisis y los controles actualizados están disponibles de inmediato para todos los espacios de trabajo de ChatGPT Enterprise. Los empleados de dichos espacios de trabajo pueden consultar su propio consumo de créditos a través de la configuración de su espacio de trabajo.

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Opeyemi Olanrewaju

Opeyemi Olanrewaju

Opeyemi se especializa en la creación y perfeccionamiento de contenido de alta calidad centrado en criptomonedas, mercados financieros globales y economía. Se graduó de la Universidad de Ibadan con un título en Medicina y Cirugía (MBBS). Trabajó como editor jefe de la publicación editorial de su universidad y anteriormente en CFA. Durante más de seis años, contribuyó a preservar la singularidad como editor de noticias en Cryptopolitan.

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