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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2026-09-14 11:28:52
作者：JIfan
阅读量：51
文章目录
MaaS大模型服务平台本质上是企业进入大模型规模化应用后，用来统一管理模型、Token、权限和AI应用的一套基础设施。随着企业AI应用从单点试验进入规模化落地阶段，企业真正需要解决的已经不只是选择哪个大模型，而是多个模型同时使用后，如何统一接入、统一管理、控制Token成本，并进一步保障不同部门使用AI过程中的权限和数据安全。因此，MaaS（Model as a Service）开始成为企业AI基础设施的重要组成部分。
传统企业接入大模型，通常需要分别对接不同模型厂商的API。企业只使用一个模型时，这种方式问题并不明显，但随着DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM以及多模态模型等进入企业应用，研发团队需要同时面对不同API、模型版本、调用方式和计费规则。因此，MaaS平台通过统一API将不同模型纳入同一个服务体系，企业可以结合业务场景选择模型，同时完成模型管理、Token计量、权限控制、预算管理和调用审计。
从实际项目落地来看，MaaS并不只是“大模型API聚合平台”。企业AI应用增加之后，真正麻烦的是模型如何统一接入、Token由谁消耗、不同部门可以调用什么模型，以及异常发生后能不能追溯。所以，MaaS更重要的作用，是把原本分散的模型调用和AI资源管理集中起来，形成统一的企业级管理体系。
首先，企业不同业务对模型的需求并不一样，内容生成关注生成质量，客服场景更加关注响应速度和稳定性，知识库问答则需要考虑RAG和Embedding能力。如果业务团队分别对接模型，不仅存在重复开发问题，后续更换模型也需要重新调整系统。因此，MaaS通过统一接口屏蔽不同模型厂商之间的接口差异，可以降低企业多模型接入成本。
其次，当企业内部几十个甚至上百个AI应用同时调用模型后，真正需要解决的已经不只是模型能不能用，而是谁用了多少、花了多少钱、哪个应用消耗最高。因此，企业需要按照部门、团队、项目、应用甚至用户维度统计Token消耗和费用，否则AI应用越多，月底越容易出现账单无法拆分的问题。
3.AI权限需要统一管理
再次，企业不能让所有员工无限制调用所有模型，哪些部门可以调用推理模型，哪些应用只能使用指定模型，单个项目每月可以消耗多少Token，都需要设置权限和配额。所以，MaaS平台承担的并不只是模型调用功能，还包括AI资源的权限和使用管理。
统一API是MaaS最基础的能力，企业可以通过统一接口接入多个主流模型，不需要针对不同厂商重复开发，同时可以结合模型能力、价格和应用场景选择合适模型。对于后续需要调整模型的企业而言，这种统一接入方式也更利于持续扩展。
企业需要知道不同组织、部门、团队、项目和应用消耗了多少Token，并进一步进行费用归集。否则AI应用数量增加后，企业很难判断具体成本来自哪里。因此，Token计量并不是简单记录调用次数，而是为后续预算管理和费用控制提供依据。
除此之外，MaaS平台还需要针对不同团队和应用设置调用额度、访问权限和预算，并通过超额预警、频控等机制控制模型资源使用。对于大型集团来说，这类能力尤其重要，因为AI应用越多，越需要避免资源被无序调用。
企业AI应用上线后，还需要持续了解模型是否正常、接口是否异常、Token是否突然暴增。因此，平台还需要提供调用监控、异常告警、操作记录和调用审计等能力，进而形成从模型调用到运营管理的完整链路。
得助MaaS平台目前形成了Token Hub+Token OM的产品体系。其中，Token Hub主要解决企业和开发团队的大模型统一调用问题，通过标准化API聚合主流模型，并支持模型目录、团队配额、项目及应用权限、Token计量和费用明细等能力。Token OM则进一步面向企业私有化和内部AI运营场景，对模型、组织、应用、用户、密钥、预算以及调用审计进行统一管理。
从实际使用来看，得助MaaS平台主要围绕三个管理方向展开：
因此得助MaaS并不是单纯解决“怎么调用模型”，而是进一步解决“谁在调用、调用多少、费用多少”的问题，适合进入AI规模化应用阶段的企业。
选择MaaS平台，本质上也是选择背后的技术和服务能力。得助智能背靠中关村科金，目前已经形成从基础模型、AI平台到智能应用和行业解决方案的企业级AI能力体系。
中关村科金拥有3000+头部企业客户、200+真实应用场景以及200+AI能力组件，其企业大模型能够适配10+通用大模型。同时在2026年上半年应用类大模型中标厂商排名中，中关村科金位列第四。
公司自研得助大模型平台已经完成国家网信办深度合成服务算法备案与生成式人工智能服务备案双重合规认证；得助智能体平台于2026年5月通过中国信通院“可信AI”智能体平台和工具评估，获评5级认证。反观企业实际采购，关注的并不是一个简单API，而是一套能够长期支撑AI应用建设、模型管理和运营治理的平台能力。
如果企业只使用一个模型、应用数量较少，直接调用模型API可能已经够用。但当企业开始同时使用多个模型，或者需要统一管理不同部门的AI应用时，MaaS的价值会更加明显。
可以，企业级MaaS平台通常需要提供Token计量、费用归集、预算配额和超额预警等能力。得助MaaS平台的Token Hub和Token OM均围绕这一方向设计。
不是，研发团队主要使用统一API和模型服务，而IT管理者、AI负责人和企业管理人员则可以通过MaaS进行权限、预算、Token成本、调用情况和审计管理。
企业使用大模型进入规模化阶段后，真正需要解决的问题已经从“哪个模型效果最好”，逐渐转向如何统一接入、如何控制成本、如何管理权限，以及如何让AI应用持续稳定运行，这也是MaaS大模型服务平台存在的核心价值。
对于企业而言，一套成熟的MaaS平台应该至少具备统一API、多模型管理、Token计量、费用治理、权限配额、监控告警和调用审计等能力。得助MaaS平台通过Token Hub+Token OM覆盖模型调用与企业Token运营管理，并能够为知识库问答、智能客服、办公提效、营销运营和AI Agent等应用提供底层模型服务。
企业知识库真正进入业务应用后，单一大模型绑定的问题会逐渐显现：客服问答需要响应速度更快的模型，复杂业务分析需要能力更强的模型，内部办公又需要控制Token成本。因此企业更适合采用RAG+多模型+统一API+模型网关架构，将知识库与底层模型解耦，让不同业务按照实际需求调用不同模型，同时通过统一模型API和模型网关完成接入、路由与成本管理。
随着企业AI应用从“聊天问答”进入业务执行阶段，AI Agent接入大模型API已经不能简单理解为调用一个模型接口。真正能够落地的企业智能体，需要把任务理解、模型推理、工具调用、业务系统连接以及结果反馈串联起来，因此更成熟的技术链路通常是Agent→LLM→工具调用→模型API→API网关→企业业务系统。其中Agent负责任务编排，LLM负责理解与推理，工具负责执行，而API网关承担模型统一连接和企业级治理。
一个AI Agent为什么需要多个大模型呢？是因为不同的大模型擅长的任务不同，同时成本也不一样，因此一个AI Agent需要用多个大模型共同完成任务，因此就需要一个像得助MaaS平台进行模型路由、Token运营和统一管理，把能力匹配、成本优化和服务稳定结合起来。
很多企业接入大模型时，发现真正的成本并不在API本身，而在后续的研发适配、运维管理、成本控制与合规治理。模型分散接入、账单割裂、缺乏审计和容灾能力，往往成为规模化落地的阻碍。得助MaaS平台通过统一API网关、Token精细化运营、私有化部署和跨模型智能调度，整合主流大模型资源，在保障合规与稳定性的同时，帮助企业降低管理成本，加速AI应用落地。
未来企业采购MaaS平台，购买的或许不再只是模型调用能力，而是一套完整的AI资源管理体系。而得助MaaS平台围绕Token全生命周期管理建立起来的治理能力，也正在成为下一阶段企业AI基础设施最重要的价值所在。
什么是MaaS平台呢？MaaS（Model as a Service，模型即服务）就是把众多的大模型的能力都封装起来做成一个API对外输出的聚合服务平台。那么得助MaaS平台是否值得推荐呢？对于互联网企业而言，它利用统一接口、Token运营管理以及企业级治理体系来解决多模型分散接入、调用成本无法控制以及合规审计缺失这三大问题。
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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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