Plevsy ordnet jeden LLM-Aufruf dem Feature, dem Kunden und dem Ticket zu, für die er lief – in Entwicklung wie in Produktion – und stellt die Kosten daneben, ob das Feature genutzt wird.
Für alle, die die Frage beantworten müssen — Engineering, Produkt, Finance.
Das Video hat keinen Ton. Hier seine Bildunterschriften, Szene für Szene – im Video auf Englisch. Die Firma, Nordlicht SaaS GmbH, und alle Zahlen darin sind erfunden.
Die Rechnung Ihres Anbieters ist eine einzige Zahl.
Ihre Entwickler wissen, welches Modell sie aufgerufen haben; niemand weiß, für welches Feature oder welchen Kunden.
Wenn Finance fragt, was die KI-Ausgaben gebracht haben, ist die ehrliche Antwort heute eine Tabelle und eine Schätzung.
Fünf Schritte, vom Aufruf in Ihrem Code bis zu Kosten auf einem Feature – und als Modellempfehlung zurück zu den Coding-Tools Ihrer Entwickler.
Entwicklung
Produktion
In der Produktion meldet Ihr Code Token-Anzahl, Modell, Feature und Kunde – per HTTP aus jeder Sprache oder über das TypeScript-SDK. Auf den Rechnern der Entwickler erfasst plevsy-dev jeden Aufruf aus Claude Code und Codex CLI exakt und liest das Ticket aus dem Branch-Namen. Events mit Prompt- oder Completion-Feldern werden abgewiesen.
Betreiben Sie eine Edge in Ihrem Entwicklungsnetz und eine in der Produktion. Edges puffern lokal und leiten an einen Hub weiter, nur ausgehend. Oder senden Sie direkt an den Hub.
Die Preise stammen aus einem signierten Katalog mit Tarifen für Input, Output, Cache und Batch. Verlangt ein Anbieter oberhalb einer Prompt-Länge mehr, gilt für den Aufruf der Tarif seiner Länge; lässt die Seite des Anbieters die Regel offen, wird der Eintrag markiert statt geraten. Ihre verhandelten Preise und Rabatte haben Vorrang.
Ordnen Sie Repositories, Ticket-IDs und Kunden-IDs Features, Teams und Kunden zu. Ist Jira Cloud verbunden, bringt jedes Ticket sein Epic, seinen Vorgangstyp und seinen Status mit. Events werden nie umgeschrieben: Eine Umbenennung – oder ein Ticket, das in ein anderes Epic wandert – gilt für die gesamte Historie.
Aus denselben Kosten und demselben Jira-Verlauf ermittelt der Hub für jedes Team und jede Art von Arbeit, ob ein günstigeres Modell die Arbeit genauso gut erledigt hat, und nennt es – oder sagt, dass es keine Empfehlung gibt, und warum. Die Entwicklungs-Edge hält eine Kopie, und ein Coding-Tool fragt sie, welches Modell es für die anstehende Arbeit verwenden soll. Es ist ein Rat: Ein Team nimmt ihn an oder nicht.
Jeder Aufruf aus einem Coding-Tool trägt Entwickler, Ticket und Tool. Tickets sind Features zugeordnet und über Jira ihren Epics und Initiativen, also lesen sich die Entwicklungskosten nach Initiative, Epic und Ticket – und nach Team und Tool.
Entwickler erscheinen standardmäßig pseudonymisiert, und Ansichten nach Entwickler brauchen eine eigene Berechtigung.
KI-Kosten in der Produktion nach Feature, Modul, Kunde und Modell.
Kosten pro Nutzung, nicht nur pro Aufruf: gemittelt über die Nutzungen, die ein Feature meldet, und exakt für Aufrufe, die eine Trace-ID verbindet. Pro Kunde die Marge gegenüber der monatlichen Gebühr, die Sie hinterlegen.
Ihr Code meldet Nutzungen — Events ohne KI darin, etwa „Zahlung abgeschlossen“, 312-mal.
Die Entwicklungskosten jedes Features stehen neben seinen Nutzungen, als Entwicklungskosten pro 1.000 Nutzungen. Releases als Markierungen in den Diagrammen: geplant.
Plevsy bepreist die tatsächlich verbrauchten Tokens neu auf den 72 aktuellen Modellen von Anthropic, OpenAI und Google in seinem signierten Katalog, mit veröffentlichten Benchmark-Werten neben dem Preis, wo es welche gibt. Wo sich der Tokenizer unterscheidet, ist der Wert als Schätzung markiert.
Der Preis allein ist keine Antwort. Für jedes Team und jede Art von Arbeit – Bug, Chore, Feature, Spike – liest Plevsy die Jira-Tickets der letzten 90 Tage. Ein günstigeres Modell nennt es nur, wenn jedes Modell mindestens 20 erledigte Tickets hat, die des günstigeren nicht öfter wieder geöffnet werden (auf fünf Prozentpunkte) und höchstens eine Review-Runde mehr brauchen, und es pro Ticket mindestens 20 % weniger kostet.
Dann nennt es das Modell, die Ersparnis und jede Zahl dahinter. Andernfalls sagt es „keine Empfehlung“ und warum; bei weniger als 20 Tickets zeigt es, wie viele es hat. Es ist ein Rat, den ein Team annimmt oder nicht: Plevsy leitet keinen Aufruf um, wechselt kein Modell und nennt keinen Entwickler.
In Claude Code, und in Cursor, wo es eingerichtet ist, kommt die Antwort von der Edge in Ihrem eigenen Netz – auch wenn der Hub nicht erreichbar ist, dann als veraltet markiert. Dieselbe Empfehlung lässt sich als Änderung an CLAUDE.md oder AGENTS.md des Repositorys vorschlagen, als Diff, den jemand prüft. Beides ist optional. Das Tool antwortet nur; die Entscheidung trifft der Entwickler oder sein Agent.
Legen Sie ein wöchentliches KI-Budget für die Entwicklung und eines für die Produktion fest. Jeder Zeitraum, den Sie ansehen, wird am darauf skalierten Budget gemessen.
Nicht zugeordnete Werte, Modelle ohne Preis und abgewiesene Events werden aufgelistet, jeweils mit Grund. Ein Aufruf ohne Preis zählt ohne Kosten, nie als null – und sobald ein Preis existiert, bepreist eine Neuberechnung die vergangenen Aufrufe, nachdem sie genau gesagt hat, wie viele es betrifft.
Tokens, Modell, Kosten und Tags. Prompt- und Completion-Felder werden bei der Annahme abgewiesen, in jeder Tiefe; das Event-Schema hat keinen Platz für sie. Tag-Werte sind Freitext, also halten Sie Inhalte daraus fern.
Ein Binary, gebaut als Docker-Image, mit Postgres und ClickHouse. Docker-Compose-Dateien liegen bei.
Nach außen verbindet es sich nur für Preise und für seine Lizenz, und beides lässt sich abschalten: Laden Sie den signierten Katalog aus einer Datei und installieren Sie die Lizenzdatei von Hand. Ihre eigene Jira-Site liest es, sobald Sie sie verbinden; einen Heartbeat, nur mit Zählwerten, sendet es, wenn Sie ihn einschalten, und einen Problembericht, wenn jemand einen sendet.
Daten auf Ebene einzelner Entwickler liegen hinter einer eigenen Berechtigung. Die Finance-Rolle sieht Kosten, Kunden, ROI und Budgets und kann Budgets festlegen — aber keine Entwickler, Teams, Repositories oder Tickets, durchgesetzt von der API, nicht nur ausgeblendet.
Kunden-IDs bleiben auf Ihrem Hub und erhalten ihre Namen aus Ihrem eigenen Verzeichnis. Mit einer Lizenz kann eine Edge sie vor dem Weiterleiten durch einen schlüsselbasierten Hash ersetzen.
Eine Änderung und ihr Audit-Eintrag werden gemeinsam geschrieben: Lässt sich der Eintrag nicht schreiben, unterbleibt die Änderung. Auch Anmeldungen, abgewiesene Anmeldungen und beendete Sitzungen werden festgehalten. Anmeldungen bleiben 180 Tage gespeichert, Änderungen 730 – beides in Grenzen einstellbar, nie unbegrenzt.
Noch ist nichts veröffentlicht: Hub, Edge, SDK und plevsy-dev gibt es ab dem ersten Release zum Herunterladen.
Noch keine Preise: Bezahltes verkaufen wir erst, wenn wir es können. Die bezahlten Stufen kommen bald, und Sie können Ihr Interesse an einer unten anmelden.
Zum Ausprobieren: eine Woche Verlauf.
Enthält
Ein Jahr Verlauf für eine Installation im Betrieb.
Enthält
Keine Grenze für Verlauf, Edges oder Plätze.
Enthält
Wir schreiben Ihnen einmal, sobald die gewählte Stufe verfügbar ist. Kein Konto, keine Bestätigungs-E-Mail.
Wir senden Ihnen einen Link, um Ihre Adresse zu bestätigen. Anmeldungen, die nicht innerhalb von 7 Tagen bestätigt werden, löschen wir.
Selbst gehostet bleiben die Daten dort, wo Sie Plevsy betreiben. Events enthalten keine Prompt-Inhalte, und eine Edge kann Kunden-IDs vor dem Weiterleiten hashen.
Die Aufbewahrungsdauer legt jeder Mandant fest. Das Audit-Log hält jede Änderung und jede Anmeldung fest, und seine Einträge verfallen je nach Art. Die Daten einer einzelnen Person auf Anfrage zu löschen, ist noch nicht gebaut.
Einen Aufruf zu erfassen dauert unter 200 ns, ein Client mit dem Wrapper des SDK braucht etwa eine Mikrosekunde mehr – im eigenen Benchmark des TypeScript-SDK. Das Event entsteht erst, nachdem die Antwort Ihren Code erreicht hat, und wird im Hintergrund gesendet; eine Edge in Ihrem Netz puffert, sodass Ihr Code nie auf den Hub wartet.
