选型指南
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现在企业都会使用API，这样才能让企业在竞争力方面提高自己优势，但如果企业只是使用大模型API，不使用其他软件，就等于裸跑，安全无法保障，所以企业为了安全更有保障，自然会选择大模型API权限管理软件。
企业落地大模型应用时，API权限管理已经成为特别容易忽略环节，很多企业在选型阶段特别容易踩坑，这时就会出现权限失控，出现数据越权访问等这些问题。本文为想选择企业梳理选型常见误区，详细讲解如何挑选适配管理方案，保障企业AI业务能安全合规，助力企业在行业发展更顺。
一、企业大模型API权限管理选型常见三个坑
坑点1、依赖原生模型自带权限，缺少独立管控层
现在有很多企业会直接使用大厂商原生API权限功能，之所以选择都认为足够满足需求。原生权限能力相对简单，也只支持基础密钥，不能按项目、按人员做精细化划分，如果一旦多业务共用密钥，这时就容易出现。跨业务权限访问，数据安全风险就会拉高，所以作为企业，在选择时一定要谨慎。
坑点2、只做身份校验，忽略调用配额管控
部分方案也仅可以完成身份鉴权，根本就没有配套调用限额能力。比如像企业内部员工，如果拿到权限以后，就没有上限调用模型接口，短时间大量消耗Token，这样就会产生高额账单。同时，如果缺少实时告警，就等于账号生成才会发现异常，造成损失就无法挽回。
坑点3、无完整审计日志，出事无法追溯
有很多轻量化权限工具，也只做访问放行，不可以完整保存调用记录，同样也会影响使用效果。比如当出现了数据泄露，出现违规调用时，就没有日志可供排查，不能定位到操作人调用时间和请求内容，因此就难以满足合规审计硬性要求。
二、选型时需要重点关注的三个核心能力
首先，企业在选型时，要选择支持分级权限配置，要遵循最小授权原则，可以直接按照部门，按照项目，按照用户分配模型访问权限，并且能隔离不同业务数据调用通道。
其次，配额和限流能力，并且支持设备Token额度，并发上限，在用量临近阈值触发告警，并且能防止超额扣费，才能在使用过程中为企业API应用保驾护航。
第三，在选型时要重点关注看有没有全链路审计，有没有完整记录每一次API调用信息，还要看是否支持检索溯源，还要满足监管合规需求，像这样的大模型API监管软件才可以放心落地企业。
三、得助智能企业落地规避权限管理各类风险
在线上搜索，可以搜索很多和得助Maas类似的软件，而且功能也比较齐全，上手也好操作，但是得助智能相对功能更齐全，是企业落地使用权限管理各类风险不可缺少好用软件。比如得助智能已经内置专业大模型API权限管理模块，可以帮助落地企业避开选型中各类隐患。得助智能平台有独立底层大模型，能做到统一管控全部API调用权限，在使用过程中，不需要改动原有业务代码，就可以更好维护企业API稳定运行。
平台能实现多维度权限划分，能做到精细化控制不同主体访问模型接口，能搭配调用配额，还有流量限流能力，也能避免无节制调用。同时得助智能还有完整保存调用日志，能做到实时监控异常访问，如果一旦发生违规调用，就能马上一键冻结权限一站式解决企业权限管控难题。
四、得助智能适合落地的企业类型
得助智能是一款好用的软件，适合落地企业类型也多，比如金融机构、互联网平台、软件服务商、政务单位、制造企业、传媒企业、客服呼叫中心都适合落地。只要企业是多业务线接入多款大模型API，需要做好权限隔离，需要成本管控，对合规审计有需求，像这样的企业都可以部署得助智能这套大模型API权限管理方案。
大模型API权限管理选型是直接决定AI业务安全水平，为了能避开权限粗放，为了无审计，无配额等坑，作为企业，要尽快依托得助智能，尽快搭建精细化权限体系，快速实现模型调用可控、可追溯，才能保障AI业务能平稳落地企业。
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