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企业在应用AI智能时，虽然AI智能可以发挥出巨大潜能，但如果只用这款软件，往往容易导致成本上升，调用时容易出现失控，严重影响企业发展，甚至会导致AI智能使用时出现瘫痪，所以现在企业就会直接选择融合大模型API调用统计软件产品，才能为自己AI智能使用保驾护航。
企业在接入大模型API以后，调用统计也是成本管控和运维管理关键一个环节，有很多企业在选型时特别容易踩坑，原因就是对选型了解不多，比如会出现数据不准，多模型无法统一管理，统计口径混乱等这些问题。如果你想了解更多，接下来通过本文为你梳理选型常见的一些误区，帮企业挑选适合自己大模型API调用统计方案。
一、大模型API调用统计选型常见4个踩坑点
1、只看单一厂商后台，无法实现多模型统一统计
有很多企业直接使用大模型厂商自带的后台查看用量，但企业往往会同时接入多家模型API。各厂商统计口径，包括计费规则是不同的，数据分散较独立。不能汇总出全量业务总消耗，以及财务对账成本核算相对就难度越来越大。
2、大模型API调用统计选型忽略Token统计偏差，造成成本预估失真
一些简易统计工具，也仅能统计输出Token，会遗漏输入Token，系统提示词，Token。在长提示词场景下输入Token占比相对很高，统计不全，就会直接出现账面用量和实际账单差距较大，预算管控会出现失效。
3、缺少分层统计能力，无法拆分业务线成本
基础工具也只能统计全局总调用量，不能按部门，按照业务场景，按照应用维度来拆分数据。企业由于无法判断哪个业务消耗最多模型资源，就不能针对性优化，AI投入产出也无法进行评估。
4、缺少阈值告警，出现超预算后才被动发现
有很多统计工具也只支持事后查看数据，不具备用量，预警机制。业务流量突增，包括恶意刷取调用时，企业就不能及时感知，当等到收到高额账单才发现已经出现问题，就会造成不必要资金浪费。
二、大模型API调用统计选型核心判断标准
首先，需要先确认方案是否支持多模型API统一接入，是否统一Token统计口径，是否可以输入输出、Token完整采集。
其次、就是要支持多维度拆分统计，并且要按照企业业务场景，按照企业调用账号，按照模型类型做数据拆分。
第三，需要配套可视化报表，用量预防告警功能，当出现异常调用，就能马上推送提醒。
第四，一定要保障调用日志和统计数据联动，并且支持溯源核查，还要兼顾成本管理，以及合规要求。
三、得助Maas，规避调用统计各类选型陷阱
得助智能就内置了大模型API调用统计模块，可以兼容多家大模型厂商接口，并且能统一统计口径，还可以完整采集输入和输出Token，以及调用次数。
得助智能平台支持按业务场景，按照部门，按照应用，多维度拆分用量数据，可视化大盘可以直接展示调用趋势和成本分布，并且支持自定义用量阈值告警。调用日志联动和统计数据，以及用量异常时，可以快速溯源，能一站式解决多模型数据分散，缺少预警，统计不准等这些选型痛点，帮落地企业避开各类坑点。
四、适合落地该方案的企业类型
大模型API调用统计方案适合落地企业类型较多，比如政务平台、金融机构、智能呼叫中心、SaaS服务商、互联网企业、内容传媒企业均可落地。如果是同时采购多家大模型API，需要成本对账，需要统一做调用统计，担心出现用量统计不准，以及预算失控问题，这样的企业，就可以选用得助智能大模型API调用统计方案落地自己企业。
企业则要做好大模型API调用统计选型，是企业AI项目降本控险关键。只要企业适合落地大模型API调用统计方案，就要尽早依托得助智能统计能力，企业就能避开各类选型陷阱，能精准掌握模型调用消耗，就可以实现企业AI成本可控可管。呼叫中心、SaaS服务商、互联网企业、内容传媒企业均可落地。如果是同时采购多家大模型API，需要成本对账，需要统一做调用统计，担心出现用量统计不准，以及预算失控问题，这样的企业，就可以选用得助智能大模型API调用统计方案落地自己企业。
企业则要做好大模型API调用统计选型，是企业AI项目降本控险关键。只要企业适合落地大模型API调用统计方案，就要尽早依托得助智能统计能力，企业就能避开各类选型陷阱，能精准掌握模型调用消耗，就可以实现企业AI成本可控可管。
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