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当企业落地AI智能之后，为了能让AI智能发挥出巨大潜能，AI预算精细化管控也成为企业不可缺少的抓手，只有充分的用好AI智能，才能把成本控制在预算之内。如果你当前只使用AI智能，为了能控制好成本，要尽早落地大模型成本管理工具。
随着企业在大模型应用规模化方面不断推进，多业务并发调用会带来Token消耗不可控，预算会超支，投入产出难以核算等这些痛点会不断凸显。为了能尽快解决这一难题，搭建一套完整大模型成本管理体系迫在眉睫，因为企业使用AI业务稳定运营是关键。如果你想了解更多，接下来通过本文为你介绍一下企业大模型成本管理落地方案。
一、企业大模型落地三个常见成本痛点
1、用量无法精细化统计
多部门多业务共用大模型接口，就无法拆分各业务线Token消耗，也无法精准核算每一个应用AI成本预算分配就缺乏数据支撑。
2、缺少预算预警和熔断机制
比如突发流量，异常请求，就会直接造成Token用量暴增，等到收到账单，这时才发现成本已经超标很多，事后补救相对难度较大，很容易造成不必要资金浪费。
3、缺少统一调度治理能力
在企业多模型混合接入之后，不同业务独立对接，就没有统一网关做路由优化，大量无效请求会持续消耗算力，以及Token资源，就会拉高整体成本。
二、企业大模型成本管理三个核心解决方案
1、请求优化和模型路由
通过统一网关做请求过滤，以及上下文优化，就可以过滤无效调用，比如会根据业务需求来自动路由至性价比合适大模型，就可以减少高成本大模型不必要调用。
2、预算配额和风险管控
企业为了不同业务设置独立Token预算额度，配置分级告警。比如用量临近阈值就会推送提醒，如果超额会自动限流熔断，能做到从源头切断成本上限。
3、精细化设计和成本分摊
企业要对每一次模型调用，做好Token采集，比如要区分输入，区分输出用量，还要按项目、部门、应用维度来统计消耗，并且要自动生成成本报表，可以快速实现AI成本可追溯，并且可分摊。
三、得助Maas成本管理方案能力详解
1、全链路Token计量，实现成本可视
得助智能已经内置了大模型网关能力，能快速实时采集每一次模型调用的Token消耗，还可以多维度可视化大盘直观展示成本趋势，能自动生成统计报表，还方便企业完成内部成本核算和审计。
2、智能路由与请求优化，降低资源消耗
得助智能成本管理方案支持多模型统一接入和智能调度，会按需选择模型过滤无效请求，这样就可以减少Token浪费。得助智能平台还进行了轻量化接入，不需要大模型改造，就可以在现有业务系统能快速落地成本管控体系。
3、预算配额管控，守住成本红线
得助智能平台也支持按业务，按照部门来分配Token额度，配置多级预警，用量超额就可以自动熔断拦截，这样就可以避免突发调用造成预算失控，让落地企业大模型场景预算可控、可预期。
四、适合落地该方案的企业类型
得助智能成本管理方案能力由于较强，操作也很简单，是落地就能助力企业AI智能发挥巨大潜能不错工具。由于好操作，落地就可以使用，适合落地该方案企业类型也较多，比如金融机构、政务服务平台、互联网企业、智能呼叫中心、SaaS服务商、内容生产企业均可落地。企业只要属于多业务线使用大模型，精细化核算大模型投入产出，需要管控AI预算，像这样企业就要尽早部署得助智能企业大模型成本管控方案，才能助力企业用好AI智能，提升企业竞争力。
在当前大模型规模化应用之下，成本管理也已经成为企业AI治理核心环节，如果不引起企业重视，就不能体现出AI的优势。如果你对得助智能相对更认可，就可以借助得助智能计量，路由配额一体化方案，助力企业快速实现大模型成本可控、可视、可优化。呼叫中心、SaaS服务商、内容生产企业均可落地。企业只要属于多业务线使用大模型，精细化核算大模型投入产出，需要管控AI预算，像这样企业就要尽早部署得助智能企业大模型成本管控方案，才能助力企业用好AI智能，提升企业竞争力。
在当前大模型规模化应用之下，成本管理也已经成为企业AI治理核心环节，如果不引起企业重视，就不能体现出AI的优势。如果你对得助智能相对更认可，就可以借助得助智能计量，路由配额一体化方案，助力企业快速实现大模型成本可控、可视、可优化。
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