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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2026-09-04 11:50:56
作者：JIfan
阅读量：54
文章目录
对于已经规模化使用DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM等大模型的企业，通过得助MaaS平台Token Hub进行统一管理，按照企业实际落地数据，综合AI调用成本可降低约5%—10%左右，模型切换和渠道替换效率提升90%。如果一家企业每年投入100万元用于大模型API调用和相关研发维护，理论上可能节省5万—10万元（具体根据企业实际情况）。成本之所以能够下降，并不只是因为Token价格变化，而是因为企业把模型选择、重复调用、接口适配和预算失控这些长期存在的成本问题统一管理起来。
从中大型企业项目落地经验来看，很多企业刚开始接入大模型时，通常优先考虑模型能力，因此业务系统上线后，客服FAQ、简单问答、文本分类、信息提取、文案初稿、日志分析等不同任务，往往都调用同一个最强、最贵的模型。之所以会出现这种情况，是因为前期研发更关注能不能用，反而没有进一步区分不同任务真正需要什么能力，因此调用规模扩大以后，Token账单增长速度往往超过企业预期。
得助MaaS平台Token Hub通过智能路由，根据不同任务的复杂程度匹配更合适的模型，简单任务使用轻量级模型，复杂推理任务再调用高性能旗舰模型。按照企业实际落地数据，这种模型分层调度方式可节省约3%的Token成本。假设企业每个月的大模型API支出是10万元，仅通过智能路由优化，理论上就可能节省接近3000元，因此调用规模越大，模型选择带来的成本差距也越明显。
其次，企业真正查看大模型调用日志以后，通常还会发现大量请求存在重复。例如同一份文档被不同员工反复要求生成摘要，同一个产品问题被不同客户重复咨询，同一个系统报错被开发人员多次询问解决方案，客服场景中的同一类FAQ一天甚至可能出现几百次、几千次。由于传统调用方式每次都重新请求模型，因此相同或高度相似的问题，会持续产生新的Token消耗。
Token Hub提供语义缓存机制，可以识别语义相同或高度相似的请求，并直接返回已有结果，因此命中缓存的请求无需再次调用大模型，也不会产生新的Token消耗。平台通过自研推理框架，将缓存命中率提升至85%以上。基于智能客服、知识库问答、企业内部助手等高频重复场景，这部分成本节省会更加明显，因为企业原来持续为重复问题付费，现在可以减少这部分无效调用。
| 成本环节 | Token Hub对应方式 | 原文数据 |
|---|---|---|
| 高价模型无效调用 | 智能路由、模型分层调度 | 可节省约3%的Token成本 |
| 高频重复请求 | 语义缓存 | 缓存命中率85%以上 |
| 多模型研发适配 | 统一API接入 | 研发适配成本降低约70% |
| 模型与渠道切换 | 配置化切换 | 效率提升90% |
再次来看研发侧的成本。DeepSeek一个接口，Qwen一个接口，GLM一个接口，Kimi又是一套接入方式，传统模式下每增加一个模型，研发团队都需要重新研究SDK、修改接口并测试调用逻辑。平均接入一个新模型，可能需要2—3人日的SDK适配工作，因此模型数量增加以后，研发维护成本也会同步增加，而且这种成本通常不会直接体现在Token账单中。
得助MaaS平台Token Hub聚合100+主流模型，包括DeepSeek、GLM、Kimi、Qwen等，并兼容OpenAI API标准协议。开发团队只需要完成一次接入，就可以通过统一API调用不同模型，原来的“N个模型，N套接口”变成“N个模型，一套接口”，研发适配成本可降低约70%。因此，对于拥有多个AI应用、多个研发团队的企业，统一接口解决的不只是接入效率，同时也减少了后续维护工作。
同时，企业在实际使用过程中还会遇到模型价格上涨、效果变化或者服务不稳定的情况。传统模式下，模型或渠道发生变化以后，研发团队通常需要重新修改代码、测试接口并完成发布，因此业务系统越多，调整成本越高。反观统一管理模式，企业可以通过Token Hub进行模型或渠道切换，业务代码无需改动，模型更新效率提升90%。
这种方式的价值在于，企业可以把模型层和业务代码进一步分开管理。基于统一API，业务系统不需要随着模型变化不断进行接口改造，因此当企业需要调整模型策略时，技术团队可以减少重复适配工作，进而降低长期维护成本。对于多模型并行使用的企业，这部分效率提升通常会随着业务规模扩大而更加明显。
最后还有一笔容易被忽视的成本，就是AI预算失控。企业知道AI花了很多钱，但如果无法按照部门、项目、应用查看调用量和费用，就无法判断具体成本来自哪里。同时，哪个应用正在大量消耗Token、哪些API Key存在异常调用，也难以及时发现，因此很多企业只能等到账单出现以后再处理问题，反而错过了成本控制的时间。
得助Token Hub支持按照团队、项目、应用等维度，对模型调用量和费用进行统一归集，每一笔AI调用都有对应的数据记录。同时企业还可以设置月度预算、费用预警和自动熔断机制。因此，大模型成本不再只是月底才能看到的结果，而是可以实时监控和提前预警的数据。新用户注册还可获得200万Token额度，企业可以先基于真实业务场景进行测试，再决定后续的模型使用和投入策略。
结合前面的成本结构来看，企业每年投入100万元用于大模型API调用和相关研发维护，通过智能路由可以减少部分高价模型的无效使用，通过语义缓存可以降低重复调用产生的Token消耗，通过统一API可以减少多模型接入和维护成本，同时通过成本归因和预算管理避免异常调用和无效支出。按照企业实际落地数据，通过系统化的大模型调用治理，综合AI调用成本可降低约5%—10%。
因此，一家每年投入100万元AI成本的企业，理论上可能节省5万—10万元。规模越大，这笔成本差距越值得计算。得助MaaS平台Token Hub的作用，并不是简单帮助企业购买更便宜的Token，而是从模型选择、API接入、智能路由、语义缓存到成本归因，把原本分散的大模型调用统一管理。当企业进入规模化应用阶段，真正需要解决的已经不是是否接入更多模型，而是让每一次调用使用更合适的模型，并减少重复、适配和失控带来的长期成本。
中关村科金得助MaaS平台识别系统免费预约演示
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AI Agent从简单问答进入多轮推理、工具调用、知识库检索以及多Agent协同阶段，大模型调用已经从单一API接入转向复杂的模型服务管理。因此AI Agent大模型网关逐渐成为Agent基础设施的重要组成部分。它不仅负责统一模型接口，还承担模型路由、Token成本统计、权限控制、调用审计等工作，帮助企业把分散的Agent模型调用统一纳入技术和运营体系。
AI Agent的Token成本通常比普通问答更高，原因并不只是模型贵，而是一次任务往往包含多轮推理、上下文传递、工具调用、任务拆解以及多Agent协作。一次用户请求，可能对应多次甚至几十次模型调用。因此优化Agent成本不能只看模型单价，还要从调用次数、上下文长度、模型选择、工具调用、Agent架构和Token治理几个方面一起优化。
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