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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2026-08-13 10:12:54
作者：JIfan
阅读量：115
文章目录
2026年企业做AI，真正麻烦的已经不只是“选哪个大模型”了。刚开始接入AI的时候，企业一般会比较模型能力、价格和接口，选定之后接进去就能用。但应用一多，就出现Token（词元）费用高、管理难的问题，因此得助MaaS平台比较适合解决这种“模型越来越多、AI应用越来越多，但企业开始管不过来”的问题，通过统一接口把不同的大模型接进来，需要调整模型也可以在平台快速调整，价格也比直接接入官方API接口便宜。
模型统一接进来以后，还要解决怎么用的问题。比如客服问答、内容生成、知识库检索、复杂推理，本身对模型的要求就不一样。如果所有业务都固定调用同一个模型，很多时候并不划算。
得助MaaS平台可以把不同模型统一纳入资源池，再根据实际业务场景进行调度。简单一点的任务，可以使用更适合高频调用的模型；对效果要求比较高的任务，再调用能力更强的模型。这样做以后，企业不用每个项目都自己研究“这个场景到底该接哪个模型”，模型选择和调用可以统一放到平台里管理。
但真正让企业开始重视MaaS的，往往还是后面的Token账单。以前一个项目一个接口，花多少钱可能还能算清楚。项目一多，模型一多，账就容易乱。财务看到的是几家模型厂商的账单，技术看到的是各个系统的调用记录，业务部门只知道自己在用AI，三边的数据很难对到一起。
得助MaaS平台里的Token OM，就是把这部分数据重新整理起来。企业可以按照组织、部门、项目、应用、用户等维度去看Token消耗。比如这个月一共用了多少Token，其中销售部门用了多少，客服用了多少，哪个项目消耗最高，哪个应用最近调用量突然增加，都可以继续往下查。
这样一来，原来月底只能看到一笔“AI费用”，现在可以知道这笔钱具体是怎么产生的。
对于规模比较大的企业，这一点其实很重要。因为AI应用越来越多以后，成本问题不是简单地找一个便宜模型就能解决的。真正需要解决的是谁在用、用了多少、预算还有多少，以及出现异常以后能不能及时发现。
比如一个项目原本每个月预计使用10万元的Token，如果快接近预算了，平台可以提前进行提醒；如果某个部门突然出现大量调用，也可以及时看到。这样管理人员不用等月底看到账单以后才开始查原因，而是可以在使用过程中就把成本控制住。
同时，企业如果涉及金融、政务等对权限和审计要求比较高的业务，模型调用也不能完全处于“谁接了接口谁就能用”的状态。模型统一纳管以后，可以进一步按照企业内部的组织和权限进行管理，把调用记录留下来。以后需要查某个项目调用了什么模型、用了多少资源，也不需要再去翻不同系统的日志。
所以得助MaaS平台真正解决的，并不是“企业没有大模型可用”这个问题。现在模型越来越多，反而不缺模型。
它更适合解决的是企业已经有很多模型、很多AI应用之后，接入越来越乱、成本越来越难算、权限越来越不好管的问题。前面把模型统一接进来，中间把Token和资源统一管起来，后面再把这些模型能力继续用于企业自己的AI应用和智能体。
这样企业原来需要自己完成“找模型、接接口、维护代码、看账单、做统计、控预算”这一整套工作，就可以先通过MaaS把基础的模型管理和Token管理统一起来，研发把更多精力放到业务应用本身，而不是一直耗在模型接入和资源管理这些重复工作上。
所以到了2026年，企业选MaaS平台时，看的其实已经不只是“能接多少模型”。更现实的问题是：模型接进来以后，能不能长期用，成本能不能算清楚，权限能不能管住，后面业务增加以后是不是还撑得住。
很多企业搭建RAG知识库时，前期关注点往往集中在知识库建设和文档切分，但真正上线后才会发现，模型API怎么选，同样会影响知识库的准确率、响应速度和使用成本。尤其同时接入客服问答、内部知识助手、智能办公、Agent等场景后，很难用一个模型解决所有问题。因此，成熟的RAG架构通常不是“一个知识库+一个大模型”，而是根据不同环节选择合适的模型。
RAG的Embedding模型选择的时候需要考虑中文语义理解、检索准确率、调用成本、向量数据库以及API接入方式综合判断，因此企业需要基于完整RAG链路测试，而不是单独比较模型参数。
RAG之所以在应用规模扩大后容易产生较高Token成本，并不是单纯因为知识库内容多，而是因为一次问答背后包含文档召回、上下文拼接、Prompt调用和模型生成等多个环节。因此，企业优化RAG不能只盯着模型价格，而需要从文档召回、上下文长度、Prompt、模型选择和缓存等环节进行整体控制。对于已经部署知识库AI的企业而言，召回更精准、上下文更短、Prompt更精简、模型分层以及减少重复调用，是控制RAG成本的主要方向。
企业刚开始做AI时，可能只有一两个应用，一个月花几万元，通常不会特别在意。但当客服、销售、运营、知识库、内部办公等场景陆续接入以后，模型调用量就会跟着上去。更麻烦的是，不同部门可能接了不同模型，账单也分散在不同厂商那里。得助MaaS平台比较适合解决的，就是这种“AI应用已经铺开，但Token费用越来越难算”的场景。
随着大模型技术的不断发展和进步，2026年企业AI应用也正式的迈入了多模型、多应用规模化落地的新阶段，原先那种单个项目试用的应用模式也已经随着企业AI建设的进一步深入而逐渐难以满足实际业务需求。在这种企业大模型规模化应用的行业背景中，MaaS（Model as a Service，模型即服务）平台也是随之而应运而生。现在的MaaS平台，其主要是作为企业AI应用与底层大模型之间的统一服务层，依托统一接口、模型管理、路由调度、Token计量和权限治理等前沿的信息发展技术，真正的实现了业务应用与多个大模型之间的统一调用。同时，MaaS平台还进一步解决了企业多模型管理、模型切换以及AI成本运营等问题，真正的做到了从单模型调用向统一模型服务管理进行转变，并且也被广泛的适配于企业客服、办公、营销、研发以及AI Agent等主流应用场景中。
MaaS全称Model as a Service，即模型即服务。2026年企业选择MaaS平台，不能只看模型数量和API价格，更应该结合实际项目落地情况，重点评估多模型统一接入、API管理、Token成本治理、权限控制和后续扩展能力。目前市场上的MaaS平台主要包括云厂商、大模型厂商和企业级AI/MaaS平台，其中阿里云百炼、百度智能云千帆、腾讯云相关大模型服务、火山引擎方舟以及得助MaaS平台，分别面向不同企业需求。
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精选案例公司介绍中关村科金及其旗下的得助智能是领先的企业级人工智能平台公司，聚焦"垂类大模型+企业级智能体"的深度融合,为企业提供“智能底座一平台一应用”的全智能化产品矩阵及解决方案。入选 “2025《财富》中国科技 50 强”、“2025 胡润中国人工智能企业 50 强” 及 “2026 福布斯中国 AI 科技企业 TOP50”，深耕金融、保险、政务、工业、汽车及零售等所有行业的业务场景，已服务超3000家客户。
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