费用报销说不清
员工个人购买 AI 账号或 API，再交给公司报销。企业难以判断费用是否真实、是否必要、是否被充分使用。
企业 AI 使用的真实痛点
AI 使用正在失控
员工各买各的账号、各接各的 API，短期看灵活，长期会变成成本黑盒、权限黑盒和调用风险。企业需要一个统一的 API 管控入口。
用量数据看不见
管理层不知道哪些部门在用、用了多少 Token、花了多少钱，也无法评估 AI 投入是否真正进入业务流程。
多模型接入太散
不同供应商的 Key、模型名称、计费规则和调用方式各不相同，IT 与研发团队需要重复配置和维护。
调用风险缺少留痕
没有统一网关时，企业无法清楚知道谁在什么时间调用了什么模型，也难以及时发现异常消耗和高风险调用。
产品定义
底层 API 网关
企业AI中转站部署在企业自己的服务器或云环境中。企业自行配置模型供应商 API 资源，系统负责统一接入、统一分发、统一统计、统一权限和统一审计。
不做 SaaS 托管默认采用私有化部署，数据、配置和调用记录由企业自主管理。
不做内置聊天页员工通过公司分配的 API Key 接入 Cursor、Chatbox、Dify、内部系统等工具。
企业自主管理模型资源企业自行提供供应商 API Key，中转站负责纳管和分发，不混淆资源归属。
核心能力
统一管控 AI 调用
围绕企业最关心的成本、权限、用量和安全，把分散的 API 接入变成可管理的企业能力。
↔
多模型统一接入
统一管理主流模型供应商资源，降低企业多模型接入、切换和维护成本。
钥
API Key 分发管控
按员工、部门、项目或内部系统创建独立 Key，并设置可用模型、额度、有效期和限流规则。
榜
员工 Token 消耗排行
按员工、部门、项目查看 Token 使用排行，快速识别高频使用者、异常消耗和 AI 采用情况。
额
额度、预算和异常提醒
围绕部门、项目或 Key 设置预算与额度，识别异常消耗，减少个人账号报销和资源浪费。
审
元数据审计，可选内容审计
默认记录调用人、Key、模型、时间、Token、费用、状态等元数据；企业可按要求选择开启内容审计。
私
私有化部署与自主配置
部署在企业自己的服务器或云环境中，由企业管理模型资源、权限策略、调用数据和审计配置。
控制台能力示意
用量一屏看清
管理层看总量和趋势，IT 看 Key 和策略，部门负责人看员工 Token 消耗排行。所有数据都围绕 API 调用自动沉淀。
企业AI中转站 · 管理看板
按公司、部门、员工、项目、模型和 Key 聚合统计
本月调用86,420
Token 用量2.41亿
异常拦截37
模型供应商企业自行配置 API Key
→
企业AI中转站鉴权、限流、统计、审计
→
内部使用方员工、部门、项目、业务系统
| 使用方 | 模型 | 状态 | 策略 |
|---|---|---|---|
| 研发部 Key | 代码模型 | 成功 | 额度内 |
| 运营项目 Key | 通用对话模型 | 成功 | 记录元数据 |
| 测试系统 Key | 推理模型 | 拦截 | 超过限流 |
员工 Token 消耗排行榜
示意数据
1
18.6M Token
产品经理 A
2
15.2M Token
研发工程师 B
3
11.9M Token
运营同学 C
4
8.4M Token
销售顾问 D
排行榜既能帮助老板看到谁真正高频使用 AI，也能帮助 IT 发现异常消耗，后续可按员工、部门、项目、模型切换维度。
典型使用流程
四步接入使用
不改变员工熟悉的 AI 工具，只把底层 API 入口收归企业统一管理，让使用保持灵活，让管理变得清楚。
1
企业配置资源
管理员录入企业已有或新采购的模型供应商 API Key。
2
分配内部 Key
按员工、部门、项目或系统创建可管控的 API Key。
3
接入常用工具
员工将内部 Key 配到 Cursor、Chatbox、Dify 或内部系统中。
4
持续统计审计
所有调用统一经过网关，自动形成用量、费用和审计记录。
适用对象
服务三类角色
企业AI中转站把底层 API 管控转化为管理层、IT 团队和业务部门都能理解的成本、用量和风险视角。
管
企业老板和管理层
查看公司、部门、员工、项目的 AI 使用情况，判断 AI 投入是否真正被使用，预算是否合理。
IT
IT 管理员
统一配置供应商、管理 Key、设置额度和限流，减少分散账号带来的维护压力。
研
技术团队
通过统一 API 网关接入不同模型，减少每个项目重复对接多家供应商的工作量。
部
部门负责人
了解本部门 AI 使用量、费用消耗、模型使用结构和异常调用情况。
方案差异
不是聊天工具
它解决的是底层 API 分发、成本统计、权限控制和审计留痕问题，适合已经开始让员工或系统使用 AI 的企业。
分散使用的旧方式
- 员工各自购买账号或 API，公司事后报销。
- 企业不知道真实用量、费用归属和使用效果。
- 每个系统单独配置模型供应商，维护成本高。
- 调用行为缺少统一日志，风险发现滞后。
企业AI中转站的方式
- 企业统一配置模型资源，再按组织和业务分发 Key。
- Token、费用、模型、部门和员工维度集中统计。
- 内部系统统一走网关，降低重复对接成本。
- 默认保留调用元数据，可按需开启内容审计。
常见问题
客户常见问题
围绕客户采购前最常见的疑问，清楚说明产品形态、资源归属和部署方式。
系统自带 AI 模型能力吗？
默认不代持或代购模型资源。企业自行提供模型供应商 API Key，中转站负责统一接入、分发、统计和审计。
是否包含 ChatGPT 式聊天页面？
不包含。它是底层 API 网关，员工通过分配的 API Key 接入 Cursor、Chatbox、Dify 或企业内部系统。
为什么强调私有化部署？
AI API 调用日志、权限配置和企业使用数据较敏感，私有化部署更适合重视安全、审计和自主管控的企业。
能看到员工实际使用情况吗？
可以围绕员工、部门、项目、模型和 Key 统计调用次数、Token 消耗和费用估算，并支持查看 Token 消耗排行。
