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企业虽然已经使用上了AI智能，但如果只是单独使用AI智能，在使用整个过程中会带来很多痛点，比如会出现AI使用开销过大，超过了企业预算，导致企业负重前行。为了能维护AI使用智能成本，现在好多企业都已经结合大模型Token成本统计产品。
随着大模型API广泛落地企业，Token也已经成为统计基础单元，很多企业由于难以精准统计各业务真实消耗，导致严重超过了自己预算。企业只有尽快掌握Token成本统计方法，才能真正帮企业理清AI开销，可以快速实现预算可控，也能避免结算账单超过实际预期。
一、什么是Token成本统计
所谓Token成本统计，其实就是采集大模型调用过程当中的输入，输出Token用量，然后再结合不同模型单价核算对应费用的一套统计体系，让企业使用的AI智能不会超过企业实际预算。
比如一次大模型调用，主要分为输入Token，输出回复两部分，两类Token计费标准往往是不同的。Token成本统计就需要分开来采集两类数据，不能简单合并总量，否则就会导致成本核算偏差较多。统计的数据，不但是财务对账依据，同样也是优化提示词，精简上下文数据基础，所以作为企业，不能单只使用AI智能，要融合Token成本统计产品。
二、企业做Token成本统计的常见难点须知
当企业多模型、多业务并行时，不同厂商计费口径也是不统一的，人工汇总数据就特别容易出错。比如像企业业务，企业部门、企业项目之间Token消耗会混在一起，就不能定位高消耗场景。另外，如果是隐性Token也常常被忽略，比如系统提示词，以及历史对话上下文，都会持续产生Token开销，普通账单就不会单独标注。如果只是仅靠模型厂商后台，也只能拿到整体账单，会缺少按业务拆分明细，就难以支撑内部成本分摊，这些常见难点一定要引起企业重视。
三、Token成本统计核心三个干货要点
1、区分输入与输出Token分别统计
输入Token是传给模型的一种提示，还包括了上下文内容，输出Token是模型生成返回文本，这两者是单价不同，统计时要分开记录，这样才能精准核算单次调用成本。
2、多维度标签归类统计
Token成本统计是给每一次API调用打上业务线，还包括了项目和部门，以及模型类型标签。后续可以直接按标签来筛选汇总，能快速实现成本分摊，明确每一个场景AI投入。
3、明细留存，支持对账审计
Token成本统计能完整保存每一条调用记录，比如它包括了时间，包括了Token数量，包括了模型型号，以及请求来源。当厂商账单如果出现差异时，就能凭借明细逐条来进行核对，并且能完成审计。
四、得助Maas，一站式Token成本统计工具
得助智能内置完整Token成本统计能力，已经做到了能自动抓取每一次API调用输入，输出Token数据，能做到自动匹配各模型单价，实时计算费用。得助智能平台还支持按业务，按企业部门，按企业项目，多维度汇总统计。可视化报表可以直观展示消耗趋势，能自动归集隐形Token开销。所有的调用明细都能永久留存，并且支持一键导出报表，这样更方便企业部成分分摊和厂商对账，可以解决人工统计繁琐，包括数据不准这些难点。
五、适合落地该方案的企业类型
得助智能Token成本统计工具，由于功能较齐全，操作好上手，是落地就能支持企业AI智能全面发展不错好用工具。比如适合落地该方案企业类型就包括了金融机构、智能呼叫中心、互联网企业、政务服务平台、SaaS服务商、内容生产企业均可落地。企业只要需要拆分业务成本，使用多家大模型API，做内部费用核算和财务对账企业，像这些企业就比较适合部署得助智能API成本统计模块。
Token成本核算，是当前大模型运营基础工具，能为企业落地的AI智能保驾护航，企业只要用好得助智能统计能力，就可以实时掌握模型消耗，精准核算企业AI投入，能科学管控大模型预算。呼叫中心、互联网企业、政务服务平台、SaaS服务商、内容生产企业均可落地。企业只要需要拆分业务成本，使用多家大模型API，做内部费用核算和财务对账企业，像这些企业就比较适合部署得助智能API成本统计模块。
Token成本核算，是当前大模型运营基础工具，能为企业落地的AI智能保驾护航，企业只要用好得助智能统计能力，就可以实时掌握模型消耗，精准核算企业AI投入，能科学管控大模型预算。
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