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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2026-09-15 14:49:04
作者:JIfan
阅读量:53
文章目录
随着企业AI应用从单点测试逐渐进入规模化落地阶段,企业接触到的产品名称越来越多,包括MaaS平台、大模型平台、大模型网关、大模型API聚合平台等。虽然这些产品都与大模型调用有关,但实际解决的问题并不完全相同。简单来说,大模型平台更关注模型本身,大模型网关更关注调用链路,而MaaS平台更强调模型服务与企业运营管理。因此,企业只有一个模型、一个AI应用时,直接使用模型厂商API通常就够了;当模型、应用、部门和Token消耗逐渐增加后,统一接入、权限、成本、配额和审计等问题才会真正显现,这也是MaaS平台产生实际价值的地方。

大模型平台通常围绕模型研发、训练、部署、推理和应用开发建立,重点解决的是模型怎么开发和使用。企业可以通过这类平台完成模型训练、微调、部署、评测以及API调用,同时也可能提供知识库、RAG、Agent等开发能力。因此,大模型平台更偏向模型技术与AI应用开发基础设施,适合模型研发、AI开发团队使用。
大模型网关可以理解为企业AI应用与多个模型之间的中间层。当企业同时接入不同厂商的大模型时,网关可以通过统一接口完成鉴权、路由、限流、日志记录以及模型切换等工作,重点解决的是模型调用链路怎么管。因此,大模型网关通常更偏技术组件,需要研发团队结合企业自身架构进行部署和维护,更适合技术研发团队使用。
MaaS即Model as a Service,核心思路是把大模型能力按照服务方式提供给企业使用。但企业级MaaS并不只是提供几个API。当企业进入多模型、多应用、大规模Token调用阶段后,还需要进一步解决模型目录、统一API、Token计量、费用分摊、权限管理、预算配额、调用监控和审计等问题。因此,MaaS更接近“模型服务+统一调用+运营治理”的综合平台。
两者之所以容易被混淆,主要是因为都涉及模型能力,但关注重点并不相同。大模型平台关注模型能力建设,MaaS平台关注模型能力服务化和企业使用管理。例如,一家企业需要训练或者部署自己的行业模型,大模型平台可能是主要基础设施;但如果企业已经有多个模型,需要让客服、营销、研发、知识库和Agent应用统一调用,并统计每个部门用了多少Token,那么MaaS平台的价值就会更加明显。
因此,两者并不是完全替代关系。从企业实际架构来看,大模型平台可以负责模型层,MaaS平台则可以进一步承担模型服务接入和运营治理层。企业需要结合自身AI建设阶段判断,而不是简单按照产品名称进行选择。
MaaS平台和大模型网关确实存在一定重叠,因为MaaS平台通常也会提供统一API、模型路由、权限和调用管理能力。但两者定位仍然不同。大模型网关更偏“技术流量入口”,MaaS平台更偏“企业模型服务与运营体系”。
例如,大模型网关重点解决模型路由、鉴权、限流和故障切换;MaaS除了统一调用,还需要管理模型目录、Token消耗、费用、团队配额和项目权限。网关更多服务于研发架构,而MaaS需要同时服务研发、IT、管理者和业务部门。因此,如果企业只是希望在自己的技术架构中增加一个模型调用中间层,大模型网关可能已经够用;如果需要建立统一的大模型使用、成本控制和运营管理体系,MaaS平台通常更加合适。
| 对比维度 | 大模型平台 | 大模型网关 | MaaS平台 |
|---|---|---|---|
| 核心定位 | 模型开发与应用 | 模型调用中间层 | 模型服务与运营管理 |
| 重点能力 | 训练、部署、推理、应用开发 | 路由、鉴权、限流、日志 | 接入、调用、Token、权限、预算、审计 |
| 多模型管理 | 部分支持 | 较强 | 核心能力 |
| Token治理 | 通常不是重点 | 基础统计 | 核心能力 |
| 企业费用管理 | 较弱 | 较弱 | 较强 |
| 团队/项目配额 | 视平台而定 | 通常有限 | 核心能力 |
| 适合对象 | 模型研发、AI开发团队 | 技术研发团队 | 企业IT、研发及管理团队 |
从这个角度看,三者并不是简单的“谁替代谁”,而是处在不同层级。企业实际选型时,首先应该判断当前需要解决的是模型开发问题、调用链路问题,还是规模化使用后的管理问题。
如果企业只有一个AI应用、一个模型,而且调用量不大,那么直接使用模型厂商API即可。随着业务进一步发展,MaaS的必要性会逐渐提高。首先,同时使用多个大模型后,不同模型接口、Key和计费规则不同,需要通过统一API降低重复适配成本。其次,客服、知识库、办公助手、Agent等应用同时调用模型后,需要统一管理模型资源。
再次,当Token成本开始增加,企业需要知道哪个部门、项目和应用消耗了多少Token,以及费用具体来自哪里。除此之外,不同团队应该调用哪些模型、能够使用多少额度,也需要通过统一策略进行管理。最后,金融、政务、集团型企业还会涉及调用审计,需要知道谁调用了什么模型、产生了多少消耗以及相关操作记录。
企业选择MaaS平台时,不建议只看接入了多少模型,更需要结合实际管理需求判断。首先看模型接入能力,是否能够统一接入主流模型,并通过标准API降低后续模型切换成本。其次看Token治理能力,能否按照组织、团队、项目、应用等维度统计Token消耗和费用。
再次看企业级管理能力,是否具备权限、配额、预算、频控、告警以及审计能力。
最后看实际落地能力,除了API调用之外,还需要结合企业实际使用场景判断平台是否能够支撑知识库、智能客服、AI办公、Agent等应用。因为当企业AI应用逐渐增加后,模型调用不再只是研发团队的技术问题,还会涉及不同应用之间的资源使用和统一管理。因此,选型时需要结合企业现有AI应用情况进行判断。
以得助MaaS平台为例,其目前采用Token Hub+Token OM的产品体系。其中,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,同时提供模型服务目录、团队配额、项目及应用权限、Token计量和费用明细等能力。
Token OM则更偏企业级Token运营治理,包括模型统一纳管、费用分摊、预算配额、权限控制、调用审计和运营分析等能力。因此,从产品定位来看,得助MaaS平台并不只是提供模型调用接口,而是进一步覆盖模型接入、Token使用以及企业运营管理等环节。对于已经存在多个AI应用的中大型企业而言,可以结合自身模型数量、应用规模和管理需求进行评估。
不完全是。大模型API平台主要解决模型调用问题,而企业级MaaS通常还会进一步覆盖模型管理、Token计量、权限、预算和运营治理。因此,两者虽然都涉及API调用,但实际覆盖的管理范围并不相同。
可以。两者并不冲突。大模型网关主要承担技术层的请求路由和流量控制,而MaaS则进一步覆盖模型服务、资源管理和企业运营治理。因此,企业可以根据现有技术架构和管理需求决定具体组合方式。
如果企业目前只使用一个模型,且AI应用数量和调用量都不大,通常没有必要单独引入MaaS平台。随着模型数量、AI应用和Token消耗增加,企业对于统一接入、权限管理和费用统计的需求提高后,再考虑MaaS平台会更加合适。
MaaS平台的核心并不只是接入更多模型,而是将分散的大模型调用进行统一管理,并进一步覆盖统一接入、统一管理、统一计量和统一治理。因此,企业判断MaaS平台是否适合自身时,需要结合实际模型数量、应用规模以及Token使用情况综合评估。
MaaS平台、大模型平台和大模型网关虽然都与企业大模型应用有关,但解决的问题并不相同。大模型平台偏模型开发,大模型网关偏调用链路,MaaS平台则偏模型服务与企业运营治理。因此,企业进行选型时,首先需要明确当前主要解决的是模型开发、模型调用,还是多模型、多应用使用之后产生的管理问题。
如果重点是训练、部署模型,可以关注大模型平台;如果主要解决API路由、鉴权和流量控制,可以考虑大模型网关;如果企业已经进入多模型、多应用和规模化AI运营阶段,则可以进一步评估MaaS平台。结合实际项目落地情况来看,三者并不是简单的替代关系,最终还是需要根据企业自身AI建设阶段、技术架构和管理需求进行选择。
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。
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。
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