2026年企业烦恼的不再是选择哪个大模型，而是Token费用和管控的问题！

选型指南

2026-08-13 10:12:54

作者：JIfan

阅读量：51

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文章摘要：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。

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。

2026年企业烦恼的不再是选择哪个大模型，而是Token费用和管控的问题！

一、模型越接越多，企业开始管不过来了

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。

二、Token账单不能只看总数，还得知道是谁用了

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。

三、模型统一之后，权限和调用记录也要跟着管

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。

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