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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2026-09-10 15:07:33
作者：JIfan
阅读量：51
文章目录
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。
传统AI应用通常采用“业务系统→某一个大模型API→返回结果”的模式，随着企业进入大模型规模化应用阶段，模型数量和业务场景也在不断增加，原先由各个业务系统分别适配模型的方式容易形成重复开发。因此，MaaS平台通过“业务应用→MaaS平台→模型路由→多个大模型→返回结果”的服务模式，让企业后续增加模型、更换模型以及调整模型调用策略，都可以在MaaS平台层统一完成。
MaaS平台与单纯的“大模型API聚合平台”并不完全相同。API聚合主要解决“怎么调用更多模型”，而企业级MaaS还需要继续解决模型运营、Token成本、权限配额、调用监控和安全审计等问题。之所以需要这些能力，是因为企业真正进入多模型应用以后，模型调用本身只是基础环节，后续的管理和运营才会逐渐成为实际落地中的重点。
一个明显变化是，企业AI正在从“一个模型解决所有问题”转向多模型协同。简单任务可以使用成本更低、响应更快的模型，复杂推理则需要更强的模型，而图像、视频、Embedding等业务又对应不同模型。因此，当企业同时使用多个模型以后，如何根据任务选择模型、控制成本以及保持服务稳定，就逐渐成为AI工程化需要解决的问题。
近期关于AI Agent的研究也在关注模型路由、Token优化和上下文管理问题，这说明随着Agent调用模型的次数增加，成本、延迟和模型选择已经成为企业AI工程化的重要问题。同时，AI Agent正在从聊天问答逐步走向调用工具、操作业务系统和执行任务，所以企业对模型权限、调用边界和审计留痕的要求也会进一步提高。
因此，企业真正需要的已经不是“再买一个模型”，而是建立一套能够统一管理AI资源的基础设施。尤其当企业从几个试点应用发展到多个部门、多个模型和大量Agent并行运行以后，如果模型接口、权限、Token和调用记录仍然分散管理，后续运营成本会持续增加，所以MaaS平台的作用也从模型调用逐步延伸到了企业级AI治理。
通过标准化API屏蔽不同模型厂商之间的接口差异，让业务应用采用统一方式调用模型，从而减少重复开发。与此同时，模型服务目录可以将企业能够使用的模型统一管理，并按照文本、推理、多模态、Embedding等能力进行分类，方便开发团队结合实际任务选择模型。
智能模型路由需要结合任务类型、模型能力、成本和响应速度等条件选择合适模型，同时通过Fallback等机制降低单一模型故障对业务造成的影响。对于企业而言，这部分能力之所以重要，是因为模型服务一旦直接绑定业务系统，后续调整模型或者处理故障都会牵动应用侧开发，因此统一放到MaaS层处理更适合规模化运营。
企业真正开始规模化使用AI以后，“用了多少Token、哪个部门用了、哪个项目花费最多”都会成为管理问题。因此，MaaS平台需要按照团队、项目、应用等维度统计调用次数、Token消耗和费用，同时结合配额、访问权限、调用频控和预算控制，避免模型资源被无序使用。
除了模型调用和成本管理之外，平台还需要对服务状态和异常情况进行监控，并保留操作和调用记录，为企业AI运营和安全管理提供依据。因此，企业在建设MaaS平台时，实际需要形成的是一套从模型接入、调用、计量到权限和审计的完整管理链路。
| 能力方向 | 企业实际需要解决的问题 |
|---|---|
| 统一API | 不同模型接口差异、重复开发 |
| 模型路由 | 模型选择、成本、响应速度及Fallback |
| Token治理 | 团队、项目、应用的Token与费用统计 |
| 权限配额 | 模型权限、频控、预算和配额 |
| 监控审计 | 调用状态、异常、操作和调用记录 |
得助MaaS平台定位于企业大模型一站式管理，目前形成Token Hub+Token OM的产品体系，覆盖从大模型调用到企业Token运营治理的流程。Token Hub主要面向企业和开发团队提供标准化大模型API服务，通过统一接口聚合不同模型能力，同时支持模型服务目录、团队配额、项目和应用调用权限、Token计量以及费用明细。
在企业运营管理层面，得助MaaS平台支持模型、应用、组织、用户和密钥统一管理，并提供Token精准计量、费用归集、预算配额、调用频控、超额预警、审批以及调用审计等能力。因此，它解决的不只是开发团队调用模型的问题，也覆盖企业管理人员对于模型权限、Token消耗、费用、预算和运营数据的管理需求。
同时，平台可以为企业知识库与RAG问答、智能客服、AI办公与文档处理、营销内容生成、AI Agent和业务助手提供底层模型服务支撑。平台既支持标准化模型服务调用，也支持企业私有化运营管理，可以根据企业规模和AI应用阶段选择相应模式。
AI Agent并不是一个孤立的大模型，而是需要模型、知识库、工具、API和业务系统共同协作。例如一个企业销售Agent可能需要经历“理解客户问题→查询CRM→检索产品知识→调用大模型分析→生成方案→写入业务系统”的过程。
当企业部署几十甚至上百个Agent以后，模型调用量会快速增加。因此，MaaS平台可以作为Agent背后的模型服务层，对模型进行统一接入、路由、计量和权限管理。基于这个关系，未来企业AI架构中的MaaS与Agent平台并不是替代关系，而更像是模型基础设施与AI应用层之间的协同关系。
企业选型不能只看“支持多少模型”或者“API价格是多少”，更应该关注实际运营能力。首先看模型兼容能力，能否持续接入主流模型以及不同类型的模型；其次看路由与Fallback能力，在模型异常或者不同任务需要不同模型时能否灵活切换；再次看Token治理，是否能够细分到团队、项目、应用进行成本核算。
最后还需要关注权限和安全，包括密钥管理、权限控制、频控、预算以及审计；同时需要结合企业未来的AI建设方向，看MaaS平台能否适配Agent和业务应用。如果企业未来要大规模建设Agent，那么MaaS是否能够成为稳定的模型基础设施，就会直接影响后续AI应用的管理效率。
1.MaaS平台是不是只能给开发团队使用？
并不完全是。随着企业大模型应用规模的不断扩大，开发团队主要使用模型API和服务能力，而企业管理人员则更加关注模型权限、Token消耗、费用、预算和运营数据。因此，企业级MaaS平台也进一步承担了开发调用与企业运营管理两个层面的服务能力。
2.MaaS平台能降低AI成本吗？
MaaS平台更准确的价值是帮助企业实现AI成本可见、可控和可优化，通过模型选择、路由、配额和调用管理，可以进一步减少无序调用。不过，企业实际能够节省多少AI成本，仍然取决于企业原有模型架构和具体使用方式。
3.MaaS和大模型平台有什么区别？
大模型平台通常覆盖模型训练、部署或应用开发等能力，而MaaS平台则更加侧重于将多个模型作为统一服务提供给企业业务，同时进一步解决企业在模型调用和运营治理过程中产生的管理问题。
MaaS平台的核心价值，可以概括为让企业从“分别调用大模型”，升级为“统一管理和运营大模型”。当企业AI从几个试点应用发展到多个部门、多个模型和大量Agent并行运行以后，统一API、模型路由、Token计量、权限配额、成本分析和调用审计都会逐渐成为基础能力。
得助MaaS平台以Token Hub+Token OM为核心，覆盖统一模型接入、模型目录、团队与项目配额、Token计量、费用管理、权限控制、预算预警、调用监控和审计等能力，适合企业进一步建立统一的大模型服务和运营管理体系。因此，企业选择MaaS平台时，与其单纯比较“模型数量”，不如重点判断平台能否真正解决多模型接入、AI Agent调用、Token成本和企业级治理这四类问题。
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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。
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。
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。
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