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现在企业在使用AI智能时，由于在使用时有时会出现高峰，有时会出现低使用，在高峰使用时往往性能不稳定，安全也无法保障，给企业客服，以及文案生成带来了很多弊端，因此作为企业，要想体现AI智能稳定性，就需要盘古大模型API一起使用。
企业在盘古大模型API工作时，采购时需要一套完整落地流程，需要搭建合理大模型API采购方案，并且不能盲目，需要按企业需求按测试安全、成本等这些关键环节来采购。为了能采购大模型API让自己更满意，接下来通过本文为你做详细解答，希望对你采购有帮助。
一、需求确认，明确业务目标
企业在盘古大模型API第1步就需要先梳理真实业务场景，需要区分智能客服，内容生成，文档解析等不同任务，还需要明确并发量，数据处理范围，响应时效等这些指标。只有清晰需求，才可以筛选匹配模型，能避免采购能力过剩，或者是能力不足接口，为后续采购全流程打下坚实基础。
二、商务报价对比，核算长期开销
在进入采购报价环节时，要重点对比Token单价、阶梯价位，计费模式，额外服务费等。不能只看单次调用价位，要预估一下业务峰值和年调用总量，测算长期成本才能准确度更高。还要结合业务流量波动，预留扩容空间，避免上线以后调用量激增，给自己带来预算超支。
三、模型测试，验证实际效果
当完成需求梳理以后，这时就已经进入模型测试阶段，企业需要在真实业务样本下进行测试模型输出质量，响应速度以及错误率。千万不能只看厂商宣传指标，要实测模型在自身业务场景体现表现，验证多轮对话，以及长文本处理等这些能力，才能筛选出适配企业业务模型。
四、安全能力评估，守住数据底线
安全也属于企业大模型API采购不能忽视环节，要重点考察数据传输加密密钥管理，数据隔离，调用审计，访问权限等能力。企业内部文档，客户对话数据也属于敏感信息，要确认数据不会被模型厂商留存，以及用于模型训练，要规避信息泄露风险。
五、SLA服务等级协议约定
在采购阶段需要明确SLA协议，还需要约定接口可用率，赔偿机制，故障响应时长。还要确认限流，宕机等异常场景下，厂商应急保障方案。约定接口可用率、故障响应时长、赔偿机制。确认限流、宕机等异常场景下厂商应急保障方案。完善的SLA，能约束服务商服务质量，当使用过程出现故障时，企业有对应保障和维权依据。
六、成本治理，持续管控调用开销
模型API上线也不等于采购结束，需要持续做成本治理。比如可以通过监控实时查看Token消耗，设置用量告警，利于模型路由调度，可以把任务分配给性价比合适模型。只有通过精细化管控，才能杜绝无效调用，还能控制整体AI调用成本，就能让预算可控。
七、上线落地，稳定运维保障
在正式上线之前，需要做好灰度发布，可以先小流量试运行，观测性能和报错情况，要搭配API网关平台来实现流量调度，包括故障自动切换来保障业务平稳运行。在上线以后，要持续监控各项指标，需要定期复盘模型效果和成本，动态优化大模型API采购方案。
八、软件功能
在不同软件当中，中关村科金得助智能是值得选择的好用软件，可以对接企业现有AI智能能力，并且能形成互补协同，能统一纳管各类大模型，可以完成Token用量统计，可以多维度费用分摊，也可以预算配额管控，能调用异常检测，可以提供模型路由，用量审计能力可以补齐原生AI缺失运维，也有成本治理能力，是当前企业不错助力好用软件。
九、适配落地的企业
适合落地企业也比较多，比如软件服务商、互联网平台、金融机构、电商行业、医疗机构、政务单位、在线教育、制造企业、传媒行业、呼叫中心等企业都可以落地使用。比如像有文档解析智能问答等AI业务规划，要准备开展大模型API采购，需要兼容安全管控，也要根据自己投资预算来采购大模型API管理平台。
企业大模型API采购属于全流程工作，一定要依托完整采购方案才能做对应企业业务需求选型，还要保障使用安全，也要根据投资成本来选择，才能让大模型API稳定赋能企业业务快速实现价值最大化。
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