Revenium今日宣布，其“工具注册表”（Tool Registry）功能正式上线。该公司将自身定位为“AI经济控制系统”，并表示新功能旨在为企业提供对AI智能体部署真实成本的更全面可视化能力。

Revenium称，企业在衡量智能体成本时往往主要关注大模型令牌（token）费用，但在实际业务流程中，智能体通常还会调用外部API、第三方平台或触发人工审核环节，这些支出并不体现在模型账单中，且可能显著高于令牌成本。

以贷款发放流程为例，Revenium给出的示例显示，LLM令牌成本可能为0.30美元，但同一智能体流程还可能产生信用报告费用35至75美元、身份验证2至5美元、欺诈评分检查1至3美元以及银行账户验证0.25至1美元，使得单次申请的实际成本达到50至85美元，令牌成本占比不足1%。Revenium称，这类外部费用通常以月度账单形式出现在Equifax、Westlaw或Qualtrics等供应商处，难以进一步归因到具体AI工作流。

Revenium首席执行官兼联合创始人John Rowell表示，企业管理层常会追问AI是否真正带来节省，但由于费用分散在多份供应商账单中、结果数据又存放在其他系统里，往往难以形成清晰答案。他称，工具注册表试图将智能体的每一笔支出与触发该支出的具体决策关联，并集中呈现。

关于市场趋势，Revenium援引Gartner预测称，到今年年底，“40%的企业应用将配备特定任务的AI智能体”，而2025年这一比例不足5%。公司同时引用Forrester《2026年技术与安全预测》报告称，企业将“推迟25%的计划AI支出至2027年”，原因之一是难以判断某些AI工作流是否创造了超过其消耗的价值，从而影响投资回报率（ROI）的评估。

在功能层面，Revenium表示，工具注册表允许组织注册任何成本来源，包括外部REST API、MCP服务器、SaaS平台、内部计算功能以及人工审核时间，并将每次调用的计量归因到具体智能体、工作流、追踪及客户。其列出的主要能力包括：通用成本注册（支持按调用次数或分层定价）、全栈归因（将工具调用与引发调用的智能体决策关联）、运行时自动发现未知工具、成本“断路器”机制（当单次追踪或工作流成本达到上限时自动停止执行），以及在单一仪表盘中统一展示令牌成本与工具成本并按组织、产品、智能体及客户维度细分。

Revenium还表示，工具注册表将人工介入活动作为同一追踪中的成本事件进行记录，企业可同时计量人工审核时间与AI及工具成本，以监控自动化对人工工作量的影响。公司举例称，在某保险理赔流程中，人工审核比例从35%在6个月后降至12%，此类变化需要在统一记录系统中同时覆盖人工与机器成本才能被捕捉。

Revenium首席产品官兼联合创始人Jason Cumberland表示，智能体驱动的支出往往发生在LLM账单之外，一个工作流可能触发多个外部服务并形成独立账单，导致归因困难。他称，工具注册表旨在为组织提供覆盖整个技术栈的智能体支出视图。

Revenium称，工具注册表已全面开放，并提供免费开发者套餐、中小企业定价及定制企业方案。公司信息显示，更多内容可访问revenium.ai。