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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2026-09-17 14:00:00
作者：JIfan
阅读量：51
文章目录
随着企业AI应用从单点测试进入规模化落地阶段，企业面对的问题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，并进一步保障权限、安全和服务稳定性。因此，企业级MaaS平台开始成为连接底层大模型与上层AI应用的重要服务层，企业在选择时，应重点结合模型接入、Token治理、权限安全、应用场景以及部署服务能力进行判断，而不是单纯比较模型数量和API价格。
过去企业做AI应用，一个项目可能只需要对接一个模型，开发团队直接调用API即可。但随着客服、知识库、办公助手、Agent等应用不断增加，不同业务需要使用不同模型，原有一对一接口接入方式就容易出现重复开发、权限分散、成本难统计等问题。因此，企业需要增加统一服务层，对模型调用进行集中管理。
企业级MaaS平台之所以逐渐成为AI基础设施，核心在于它能够把模型接入、调用、权限、Token、费用和运营管理集中起来。简单来说，大模型负责提供能力，AI应用负责解决业务问题，而MaaS平台则负责连接两者，并进一步完成企业级运营管理。
企业使用多个大模型以后，不同厂商的接口、参数和调用方式存在差异，如果每个业务系统分别适配，就会增加开发和维护成本。因此，MaaS平台可以通过统一接口接入多个模型，让企业应用按照统一方式调用，从而减少重复适配工作。得助MaaS平台的Token Hub提供标准化大模型API服务，并通过模型服务目录统一管理模型能力、适用场景和服务等级。
模型调用越来越多以后，用了多少Token、哪个部门使用、哪个项目产生费用，会成为企业必须面对的问题。企业级MaaS平台可以按照组织、团队、项目、应用等维度进行Token计量和费用归集，同时设置预算、配额和超额预警，让AI使用成本能够被看见、被统计和被管理。
企业内部不同部门使用的模型和AI应用并不完全相同，因此需要按照角色、项目和应用控制模型访问权限。以得助MaaS平台为例，其Token运营管理能力覆盖模型纳管、Token计量、费用分摊、预算配额、权限控制和调用审计，可以进一步形成企业统一的模型运营治理体系。
| 管理维度 | 企业主要关注内容 |
|---|---|
| 模型接入 | 多模型统一调用、模型目录 |
| Token治理 | 计量、费用归集、预算配额 |
| 权限安全 | 权限控制、密钥管理、调用审计 |
| 运营管理 | 组织、项目、应用统一管理 |
MaaS平台可以为客服机器人、坐席助手、工单摘要、智能质检等应用提供统一模型服务。当企业需要根据不同任务调用不同模型时，可以通过统一平台进行管理。同时，在企业知识库、RAG问答等场景中，还会涉及文档解析、Embedding、向量检索等能力，因此MaaS可以作为底层模型服务，为知识助手和企业内部问答系统提供稳定调用能力。
报告生成、会议纪要、内容总结、营销文案、用户洞察等应用，本身具有较高的模型调用频率。通过MaaS统一管理以后，可以按照部门和应用进行调用统计，进一步控制整体使用成本。除此之外，随着企业Agent数量增加，单个Agent可能同时调用大模型、知识库、工具和业务系统，因此MaaS可以成为Agent背后的模型基础设施。得助MaaS平台官网也将Agent应用列为其支撑场景之一。
企业选择MaaS平台时，不建议只比较“支持多少模型”和“API价格”。真正进入生产环境以后，首先要看模型兼容能力，判断能否接入企业需要的主流模型，以及后续是否方便扩展；其次看统一调用能力，是否能够通过标准接口降低应用开发和模型迁移成本。
再次看Token治理能力，是否支持团队、项目、应用等多维度计量，能否进行费用统计、预算管理和超额控制。同时还要看权限和审计，对于金融、政企、集团型企业而言，需要关注模型访问权限、密钥管理、调用日志和审计留痕。最后看部署与服务能力，结合数据安全要求、业务规模和IT环境，判断标准化服务还是企业级私有化运营模式更合适。
得助MaaS平台定位于企业大模型一站式管理，整体包含Token Hub大模型API服务和Token OM运营管理能力。其中，Token Hub主要解决模型统一接入、模型目录、团队配额、Token计量和调用监控等问题；Token OM则进一步面向企业内部模型运营，覆盖模型、组织、应用、用户和密钥管理。
在模型调用层面，平台可以统一接入主流大模型，并通过统一接口屏蔽不同模型厂商之间的接口差异；在运营层面，则可以进一步进行Token消耗统计、费用归集、预算配额、权限控制以及调用审计。此外，得助MaaS平台覆盖智能客服、知识库问答、办公提效、营销运营和Agent等企业AI应用场景，并支持标准化模型服务调用与企业级Token运营管理两种模式。
从企业实际落地来看，MaaS平台解决的并不是再增加一个大模型，而是解决企业大模型规模化使用之后的统一接入、统一管理和统一治理问题。对于开发团队，可以减少不同模型重复适配；对于业务部门，可以更加灵活地使用不同模型能力；对于管理层，可以看到不同组织、项目和应用的AI使用情况与成本；对于IT与安全团队，则能够进一步完善权限、审计和运营管理。
因此企业选择MaaS平台时，应该从自身AI应用规模、模型数量、Token消耗、权限管理和部署要求出发，而不是单纯以模型数量或者单次调用价格作为判断依据。最终能够真正进入企业生产环境，并持续支撑AI应用扩张的MaaS平台，才更符合企业长期AI基础设施建设的实际需求。
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。
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。
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