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Synthesis SpendOps Public Beta

Synthesis SpendOps

Turn tokens into tELEmetry.

Synthesis SpendOps ordnet Cursor-Usage (Tokens/Kosten) transparent Features, PRs und Teams zu — mit Confidence statt Scheingenauigkeit. Von Spec-First Requirements bis zu Budget-Gates in CI.

Auditierbare Allocation
Forecast vs. Actuals
Compliance-Ready

AI verschiebt den Engpass.

Weniger Tipparbeit, mehr Iteration. Doch das Problem verschiebt sich: Kosten und Aufwand entstehen nicht mehr nur in Engineering-Stunden, sondern auch in Tokens, Modellwahl, Kontextwechseln und Rework.

In vielen Organisationen landen diese Kosten als Monatsabo oder Topf im Budget — sichtbar erst im Nachhinein und nicht auf Feature-Ebene steuerbar.

„Gerade in regulierten Umgebungen fehlt oft die entscheidende Eigenschaft: auditierbare Nachvollziehbarkeit, wie Spend entsteht und wo er Wirkung erzeugt.“
Status Quo

Budget als „Blackbox“

Keine Feature-Zuordnung

Synthesis SpendOps
Feature A$42.50 (High Conf)
Rework$12.20
Forecast in Range

Vier Säulen für totale Kontrolle.

Synthesis SpendOps ist ein AI-Kosten- und Forecasting-Layer für Software Delivery: von Requirements über Umsetzung bis Post-Mortem.

Requirements als Vertrag
Spec-First & Auditierbar

Requirements werden zum vertraglichen Artefakt: standardisiert, diffbar, reviewbar und auditierbar.

  • Story-Template als Standard
  • Versionierung wie Code
  • Weniger Rework & Loops
Forecasting

Vor dem ersten Commit entsteht ein Forecast, der Engineering-Aufwand und AI-Budget zusammenführt.

Unsicherheitsband +/- 20%
Risk Premium Integration
Telemetrie & Allocation

Spend wird nicht geschätzt, sondern als Telemetrie erfasst. GitHub Events + Cursor Usage.

{ confidence: 0.92, pr_id: 124 }
SpendOps Governance
Policies, Budgets, Gates

Governance ist optional, aber durchsetzbar: vom Reporting zur Policy. „Stop-the-line“ bei Ausreißern.

Budget Caps
Hard/Soft Limits & Alerts
Policy Engine
Erlaubte Modelle & Limits
CI/PR Gates
Block bei Violation
How it works

3 Schritte. Operativ steuerbar.

Progressive Disclosure: auf der Landing nur die Essentials — die Details liegen in den Docs.

Planen & Schätzen
Spec-First Requirements + Forecast (Zeit & AI-Budget) vor dem ersten Commit.
Messen & Zuordnen
GitHub Events + Usage Reconciliation → Allocation mit Confidence (Default PR-Level).
Lernen & Steuern
Forecast vs. Actual + Ursachencluster. Optional: Budget-Gates & Policies in CI.
Use Cases

Für jede Rolle — ein klarer Outcome.

Rollenbasierte Views reduzieren Reibung zwischen Engineering, Product und FinOps: gleiche Daten, gleiche Sprache.

Engineering
Kosten pro Feature, Burn-Rate, Rework-Drift — mit Confidence statt Scheingenauigkeit.
Product & Business
Forecasts mit Unsicherheitsbändern. ROI-Diskussion auf Feature-Ebene.
FinOps
Guardrails im Flow: Budget Caps, Alerts, Policies — auditierbar und kontrollierbar.
Security & Compliance

Trust by Design — enterprise-first.

Capabilities statt Overclaims: klare Kontrollen, auditierbare Entscheidungen und Deployment-Optionen.

Least Privilege
Minimale Scopes, klare Rollen, keine Secrets in Clients.
Auditability
Audit Trail für Policies, Forecasts, Overrides und Allocation-Inputs.
Data Residency
Cloud oder Private Deployment — je nach Compliance-Profil.

Macht AI-Spend steuerbar
ohne Blackbox.

Wenn ihr AI intensiv nutzt und Auditierbarkeit ernst meint, zeigen wir euch den Weg von Token-Kosten zu belastbarer Delivery-Telemetrie.