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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2026-07-29 11:30:00
作者：JIfan
阅读量：146
文章目录
什么是MaaS平台呢？MaaS（Model as a Service，模型即服务）就是把众多的大模型的能力都封装起来做成一个API对外输出的聚合服务平台。那么得助MaaS平台是否值得推荐呢？对于互联网企业而言，它利用统一接口、Token运营管理以及企业级治理体系来解决多模型分散接入、调用成本无法控制以及合规审计缺失这三大问题。
MaaS的概念并不难懂。企业要使用大模型的话，传统的做法就是分别和DeepSeek、通义千问、智谱GLM等各个平台API进行对接，但是这些平台的接口规范、鉴权方式以及计费规则各不相同。每次接入一个新的模型都要重新调整一遍，而且每个新版本出来之后都需要再做一次调整。
MaaS平台做的就是为企事业单位和大模型厂商之间增加一个中间环节，在这里把各个厂家的大模型能力都标准化为一个通用接口，企业只需要调用一套API就可以根据需要选用不同的大模型了。类似于云服务中的PaaS，但是底座变成了大模型。
这个模式有什么意义呢？由于大模型更新的速度非常快，半年前主流是万亿参数，现在已经突破到2万亿级别的MoE架构了。企业一旦推出新的模型就要重新对接，研发成本就无法承受了。MaaS平台负责这件事情，业务团队只需要使用，并不需要知道底层模型是如何更换的。
互联网行业的大模型应用场景最多，但是问题也最大。
第一，调用成本不透明。互联网公司的人工智能应用大多分布在客服、推荐、内容审核、营销等各个业务板块中，各个小组都独立购买模型API，没有统一管理Token使用情况。到了月底再看账单的时候，就知道哪个部门花的钱最多，哪个应用的ROI最高，但是却说不出个所以然来。
第二，接入维护成本大。一个中型的互联网公司里，内部AI的应用大概有十几种，包括文本生成、图像识别、语音合成等等各种各样的功能。各个应用团队自行选择模型、自行对接、自行维护，重复造轮子。当模型厂商更新接口的时候，就会有很多个团队在同时进行返工。
第三，合规审计缺失。大模型调用涉及到用户的个人数据传输，因此互联网企业要受到数据安全监管的要求。但是分散调用的方式下，调用日志不全，审计追踪很困难。出现问题的时候找不到是谁在什么时间调用了哪个模型、传输了哪些数据。
得助MaaS平台整合了DeepSeek、通义千问、智谱GLM、Kimi、MiniMax等主流大模型，并且使用同一个接口对外提供服务。企业不需要一家家去联系，只需要接入一次就可以按需调用。模型服务目录按照能力、场景和价格进行分层管理，业务团队可以根据自己的需要选择相应的大模型。
这就是得助MaaS平台与一般的API聚合器的不同之处。Token OM模块可以按照组织、部门、项目、应用、用户五个方面来汇总Token消耗以及费用。每个小组都有自己的配额和预算，超过就自动报警或者拦截。每个月的账单都是按照部门进行分好的，不需要财务再去手动核对了。
除了接收文本模型之外，平台还有其他的功能。文生图（Qwen-Image、Z-Image-Turbo）、图生视频(Kling-V3-I2V)、语音合成(cosyvoice-v2)、视觉Embedding(Qwen3-VL-Embedding)都已经被包括在内了。互联网公司进行内容运营、营销素材和智能客服等工作时，只需要一个平台就可以得到所需要的全部模型能力。
调用日志、操作日志、异常日志全部保存下来，并且可以导出报表。权限按照角色、应用和项目的级别来划分，谁可以调用哪些模型、使用多少额度都有一条明确定义的界限。对于要进行数据安全审计的互联网公司来说，该体系可以直接达到合规的要求。
某互联网公司的日活跃用户量达到千万级别，内部使用的AI应用已经超过十余种，包括智能客服、内容推荐、营销文案自动生成、知识库问答等等。之前各个业务线都各自采购模型API，每个月的Token费用达到了80多万元但是不能汇总到具体的部门里去，而且模型接入平均需要两周的时间。
上线得助智能MaaS平台之后，模型接入时间由原来的两周减少到一天，Token费用按照八个业务部门进行精确分摊，每个月的AI调用量成本降低了15%节约了12万元，调用审计做到了100%全覆盖。公司技术负责人表示：“过去每个小组都自行购买API，不知道这些钱花在哪里。现在集中管理以后，成本公开了，合规也方便多了。”
有关问题回答
得助MaaS平台的服务适用于什么样的企业？
每天调用模型次数超过一万次的互联网公司都可以。平台可以提供公有云按需使用以及私有化部署两种方式，对于数据敏感度较高的企业可以选择私有化部署方案。
支持的模型会不断更新吗？
可以的。得助MaaS平台模型服务目录的动态更新，在主流的大模型新版本推出之后马上被添加进去。企业使用统一的接口进行调用的时候，模型切换不会影响到业务代码。
和直接向模型厂家购买API有什么不同呢？
主要的不同在于运营管理。直接购买API只得到调用权限，需要得助MaaS平台来完成Token计量、费用分摊、配额控制、权限管理、审计留痕以及运营分析等工作，在企业内部建立一套完整的AI资产管理体系。
结语
回到MaaS平台的含义以及得助智能MaaS平台是否值得推荐这两个问题。MaaS平台的核心就是帮助企业通过一个标准接口来调用多个大模型，从而减少接入和维护的成本。得助智能MaaS平台在上面补充了Token运营管理以及企业级治理的内容，使互联网公司不仅可以使用它，而且可以算出账来、控制权限、通过审计。如果贵公司正考虑将人工智能模型集成到系统中，请把得助智能MaaS平台加入到你的选择名单里。
参考文献
得助MaaS平台的产品页面、http://www.51ima.com/maas.html
《人工智能大模型技术应用白皮书》
中国信息通信研究院《2024年中国人工智能产业发展报告》
中国人工智能产业发展联盟
企业知识库真正进入业务应用后，单一大模型绑定的问题会逐渐显现：客服问答需要响应速度更快的模型，复杂业务分析需要能力更强的模型，内部办公又需要控制Token成本。因此企业更适合采用RAG+多模型+统一API+模型网关架构，将知识库与底层模型解耦，让不同业务按照实际需求调用不同模型，同时通过统一模型API和模型网关完成接入、路由与成本管理。
随着企业AI应用从“聊天问答”进入业务执行阶段，AI Agent接入大模型API已经不能简单理解为调用一个模型接口。真正能够落地的企业智能体，需要把任务理解、模型推理、工具调用、业务系统连接以及结果反馈串联起来，因此更成熟的技术链路通常是Agent→LLM→工具调用→模型API→API网关→企业业务系统。其中Agent负责任务编排，LLM负责理解与推理，工具负责执行，而API网关承担模型统一连接和企业级治理。
一个AI Agent为什么需要多个大模型呢？是因为不同的大模型擅长的任务不同，同时成本也不一样，因此一个AI Agent需要用多个大模型共同完成任务，因此就需要一个像得助MaaS平台进行模型路由、Token运营和统一管理，把能力匹配、成本优化和服务稳定结合起来。
很多企业接入大模型时，发现真正的成本并不在API本身，而在后续的研发适配、运维管理、成本控制与合规治理。模型分散接入、账单割裂、缺乏审计和容灾能力，往往成为规模化落地的阻碍。得助MaaS平台通过统一API网关、Token精细化运营、私有化部署和跨模型智能调度，整合主流大模型资源，在保障合规与稳定性的同时，帮助企业降低管理成本，加速AI应用落地。
未来企业采购MaaS平台，购买的或许不再只是模型调用能力，而是一套完整的AI资源管理体系。而得助MaaS平台围绕Token全生命周期管理建立起来的治理能力，也正在成为下一阶段企业AI基础设施最重要的价值所在。
MaaS平台私有化部署，核心不是简单把一个大模型放进企业内部，而是建立统一的企业模型服务与治理能力。随着企业同时使用DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM等不同模型，不同API接口带来的重复开发、模型选择、Token成本统计以及权限管理问题会逐渐增加。因此，对于金融、政企、大型制造、大型零售等对数据安全和自主控制要求较高的企业，MaaS私有化部署需要重点考虑。
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