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现在企业发展已经离不开AI智能，通过AI智能不同功能，可以让客服和客户能随意沟通，并且能进行文档解析和文案生成，可以助力企业在行业提高优势。不过AI智能也有弊端，容易在使用过程中成本过高，出现稳定性差，以及其他问题，就需要和大模型Token融合使用。
现在大模型Token统计已经成为AI成本管理基础，只有做好Token用量统计，以及Token消耗统计和Token使用量检测，还可以精准掌握模型调用开销，让企业每一个环节都能开销花费做到一目了然，有据可查。如果你想了解更多，接下来通过以下文案为你做详细阐述，希望对你落地该软件有帮助。
一、区分Prompt Token与Completion Token统计
开展大模型Token统计，要区分Prompt Token和Completion Token，Prompt Token是输入提示词产生的token，Completion Token也是模型输出返回内容产生的token。不过两者计费单价是不同的，Token消耗统计，就需要分开采集两类数据，不可以简单合并总量。因此，这也是Token用量统计最基础的一个环节，能为企业使用后续成本核算提供原始数据。
二、模型维度Token统计
现在很多企业会通常同时接入多款大模型，由于不同模型单价差异会很明显，因此就需要按模型维度来开展Token用量统计，才能在费用方面能做到自己心中有数。可以分别记录每一个模型Prompt、Completion Token消耗，就能统计各模型总Token使用量。只要通过Token使用量监控，就可以直观对比不同模型资源消耗，可以直接辅助模型选型优化。
三、部门维度Token统计
当企业多个业务部门共用大模型资源时，部门维度，Token用量统计就不能缺少，因此就需要绑定每一个模型调用归属业务部门，比如会汇总各部门Token消耗量，还要依托Token使用量检测，就能清晰划分各部门AI资源开销，可以支撑后续内部费用分摊。
四、应用维度Token统计
如果是同一模型，就会被多个业务应用调用，因此需要下沉到应用维度来完成大模型Token统计。如果是单独采集智能客服，包括内容生成，文档解析等应用，Token消耗数据，Token消耗需要统计到应用层面，这样可以方便业务负责人查看自身应用资源消耗，并且能定位高消耗应用。
五、多维度Token统计落地实践
当前完整大模型Token统计体系，就需要把Prompt/Completion、模型、应用、部门多维度数据关联起来。比如像汇总、持续采集、存储，每一个调用Token数据，生成可观化报表。Token消耗统计，不再只是单纯数据记录，已经成为实现Token使用量监控，让AI资源消耗可追溯不可缺少的软件。
六、软件功能介绍
中关村科金得助智能就是值得选择的好用软件，操作方便简单，功能更齐全，能直接对接企业现有AI智能能力，能形成互补协同，可以统一纳管各类大模型，能完成Token用量统计，能进行多维度费用分摊，能预算配额、管控，能调用异常检测，可以提供模型路由，还可以提供用量审计能力，是补齐原生AI缺失运维以及成本治理能力好用，而且比较安全的低成本软件。
七、适配落地的企业介绍
这款得助智能大模型API管理平台，由于体现的功能较齐全，因此适合落地企业也较多，比如适配企业包括了互联网平台、电商企业、金融机构、传媒公司、软件服务商、医疗机构、政务单位、制造企业、在线教育、呼叫中心等。企业需要接入多款大模型，就需要落地大模型Token统计，可以完成Token用量统计，Token消耗统计，Token使用量监控。
通过以上文案区分Prompt/Completion Token，从模型、应用、部门多维度搭建统计体系，作为企业，只要尽快落地大模型Token统计，就可以快速实现Token用量统计，包括Token使用量监控，Token消耗统计等服务，让落地使用企业尽快摸清AI资源消耗底数，更好地服务于自己的AI智能。
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