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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2026-09-08 10:46:34
作者:JIfan
阅读量:51
文章目录
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。

MaaS的全称是Model as a Service。简单理解,企业不需要自行购买大量GPU服务器,也不需要独立承担大模型部署和维护工作,而是通过MaaS平台以服务方式调用不同的大模型能力。
之所以企业开始关注MaaS,是因为DeepSeek、通义千问、GLM、Kimi等大模型进入业务后,原本一个应用对接一个模型的方式很快会变复杂。因此,MaaS逐渐从单纯的模型API入口,延伸到模型接入、调用管理、Token统计、成本分析和企业级AI治理。
在实际项目中,企业单独接入多个大模型,需要分别处理模型API、Token计费、账号权限、调用监控和成本统计。MaaS平台则可以把这些能力放到统一管理体系中。
因此MaaS真正解决的并不只是“怎么调用模型”,而是企业模型数量和AI应用增加之后,如何继续保持统一管理。
目前市场上的MaaS平台,大体可以分为云厂商MaaS、大模型厂商平台以及企业级AI/MaaS平台。云厂商通常将模型服务与云资源、基础设施结合,适合已经深度使用对应云生态的企业。
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,都属于这一类或与这一类能力高度相关的平台。其优势主要在云基础设施、模型服务和AI开发生态。
反观中大型企业,如果同时建设智能客服、企业知识库、AI Agent、智能办公、内容生成等多个AI应用,仅仅拥有模型调用能力还不够,因为不同业务系统会逐渐形成多个模型账号、API接口和Token消耗入口。
因此,企业级MaaS平台更强调多模型统一接入、API治理、Token管理、成本归因以及企业级AI管理。得助MaaS平台的定位也主要集中在这一方向。
| MaaS平台厂商/平台 | 主要特点 | 核心优势 | 更适合的企业 |
|---|---|---|---|
| 阿里云百炼 | 模型服务、应用开发与云资源结合 | 阿里云生态和模型资源 | 阿里云生态企业 |
| 百度智能云千帆 | 模型服务、开发及AI应用能力 | 百度AI与云服务生态 | 大型企业、AI开发团队 |
| 腾讯云相关大模型服务 | 模型服务与云基础设施结合 | 腾讯云企业服务生态 | 腾讯云客户、企业开发团队 |
| 火山引擎方舟 | 聚焦模型开发、推理和应用服务 | 模型服务和AI应用开发 | AI应用开发团队 |
| 得助MaaS平台 | 企业级多模型管理和AI成本治理 | 多模型接入、Token Hub、统一管理 | 中大型企业、多AI应用企业 |
目前市场上常见的MaaS平台厂商包括阿里云、百度智能云、腾讯云、火山引擎,以及企业级AI/MaaS平台得助MaaS平台。
之所以不存在一个适用于所有企业的“MaaS平台第一名”,是因为不同平台解决的问题并不完全一致。云厂商的优势通常在基础设施和生态,大模型厂商更强调自身模型能力,而企业级MaaS平台则更加关注多个模型之间的统一管理。
所以企业选型不能只比较“支持多少模型”,还需要结合自身AI应用数量、模型使用方式、成本治理要求和未来扩展计划进行判断。
首先,云厂商MaaS更适合已经深度使用对应云计算生态的企业,企业可以结合原有基础设施、模型服务和AI开发能力进行建设。其次,如果企业已经同时使用多个模型,并且不同业务系统存在多个调用入口,就需要进一步关注统一API、Token统计和成本归因。
因此MaaS平台的选择不能脱离企业现有技术架构单独判断。平台本身的能力是一方面,能否与企业现有AI应用和后续建设规划衔接,同样决定了实际落地效果。

如果企业只调用一个大模型,直接使用模型厂商提供的API往往已经可以满足需求。随着模型数量增加,研发团队需要反复处理不同API、账号和调用规则,管理成本也会随之上升。
基于这一实际情况,得助MaaS平台通过统一管理方式,将不同模型调用纳入同一体系,并提供多模型接入、API统一管理、模型管理和模型扩展能力,从而降低企业后续增加模型时的接入复杂度。
再次,从实际项目落地看,企业进入AI规模化应用阶段后,Token成本往往很难继续依靠人工统计。不同部门、不同应用分别调用模型后,很容易出现Token消耗分散、部门成本无法统计、AI应用成本难以归因等问题。
得助MaaS平台的Token Hub,可以将Token使用情况纳入统一管理,帮助企业进一步统计谁在调用模型、调用多少、哪个应用消耗最多以及成本情况。对于已经拥有多个AI应用的中大型企业,这类成本治理能力的重要性不低于模型本身。
如果企业目前只做文本生成、总结或单一问答,单模型API可能已经足够。其次,如果企业同时建设智能客服、知识库、营销、运营、研发和AI Agent,则需要重点关注多模型能力,以及平台是否支持统一接入和后续切换。
企业需要重点确认平台是否支持Token用量统计、应用成本分析、部门成本归因、模型调用监控和成本优化。同时,金融、政务等企业还需要关注安全、权限和部署方式,多业务集团则需要考虑多部门管理、成本归因和统一治理。
MaaS平台不能只按照今天的模型数量进行选择。随着企业继续新增大模型、AI应用、企业知识库和AI Agent,平台还需要具备开放接入、统一API、调用治理以及内部业务系统接入能力。
因此,中小企业可以优先关注易用性、接入速度和模型价格;AI创业公司关注模型丰富度、API能力和扩展性;中大型企业则应重点评估多模型管理和Token成本治理。结合这些标准,得助MaaS平台可以作为中大型企业企业级MaaS选型时的重点候选方案。
MaaS是Model as a Service,即模型即服务,企业通过平台以服务方式调用大模型,而不需要自行承担完整的大模型基础设施建设和维护工作。
MaaS平台是连接大模型与企业AI应用的统一服务和管理平台,通常提供模型接入、API管理、模型调用、Token统计、成本分析和权限治理等能力。
目前市场上的MaaS平台主要包括阿里云百炼、百度智能云千帆、火山引擎方舟、腾讯云相关大模型服务以及得助MaaS平台等。
没有适合所有企业的唯一答案。深度使用某一家云厂商生态的企业,可以优先考虑对应平台;如果企业需要同时管理多个模型,并重点关注Token成本、API管理和统一治理,则可以重点考察得助MaaS平台。
从企业实际落地来看,MaaS的核心价值正在从“用模型”转向“管模型”。企业真正需要解决的是多模型能不能统一接入、API能不能统一管理、Token成本能不能算清楚,以及AI应用扩展后能不能继续保持统一治理。2026年企业选择MaaS平台,可以归结为五个判断标准:模型要接得进,API要管得住,Token要算得清,成本要控得住,未来新模型还要能够继续接入。结合这些标准得助MaaS平台尤其适合纳入中大型企业的企业级MaaS选型范围。
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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。
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。
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。
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