让企业 AI 的 Token 消耗可观测、可节省、可管理

客观记录员工与 AI 应用工具的使用情况,降低企业 Token 费用;基于企业诊断,按岗位配置管理权限与 Token Plan,实现全公司统一的 KEY 入口与零维护成本。

AI 企业落地的三项关键收益

企业都在用 AI,「一共用了多少」「谁在用」「钱花在哪」「数据有没有外漏」,token 预算费用有限,这些问题如何解决?

① 客观记录 · AI 使用数据

每位员工、每个 AI 应用工具消耗的 Token 量实时可见。打破信息黑箱,让「谁真正在用 AI」「谁压根没碰」有了客观的、可量化的答案。

② 企业 Token 费用显著降低

95%

基于缓存命中机制与最优计费模型,节省企业 Token 月度实际花费,最高降幅理论可达 95% 左右。不是折扣,是结构性的成本重构。

③ 分级权限 · 按岗配置

基于企业诊断,针对不同岗位的工作特性与属性,配置相应的管理权限与 Token Plan。业务人员用经济模型做日常生产,Coding、后端中台用高速 Coding Plan,关键决策者用强模型支持判断。

行业最低延迟

所有主流开源与闭源中转项目横向跑测,我们在核心性能指标上位列第一。中转损耗无限趋近于零。

📊

员工级用量统计

每个员工、每个 key 的 token 消耗实时可见。AI 使用深度从此有了客观的、可量化的第一手数据。

🔑

单 KEY 多端接入

全公司统一一个入口 KEY,客户端无需频繁换 KEY,实现零维护成本。

🛡

配额兜底保护

每个 key 独立分配 token 额度。员工只能花自己分到的那份,避免意外大额消耗。

🔄

多模态模型兼容

支持 kimi、千问、GLM 等主流国内模型。按需接入,不被单一厂商锁定,随时切换性价比最优方案。

📋

请求日志全记录

每一次 API 调用都有完整日志。出了问题,第一时间判断是模型问题、员工使用问题还是中转问题。

在帮助企业落地先进多模态大语言模型的过程中,我们亲历过两类典型问题:按官方标准计费导致月度成本快速失控,以及员工各自购买账号、分散持有密钥所造成的管理黑箱与数据外泄风险。经过近千亿 Token 的工程级项目验证,我们跑通了从成本优化、权限管控到用量审计的完整链路,并沉淀为可复用的企业级托管方案。目前,该方案已为 2 家企业稳定提供服务,在保障工程可用性的前提下,将模型接入成本压缩至原来的 1/30,同时实现全公司统一的 KEY 入口与员工级 Token 用量可视。
¥1,200
每月
(2 家企业合计)
55B
Tokens / 月
处理量
0
客户端换 KEY 成本
零维护

你的员工每天在用多少 AI?
现在就可以知道

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