案例
以下案例为场景化示例，用于说明适用问题和交付边界。正式案例发布前，需要获得客户授权并去除敏感信息。
案例一：内部知识库统一模型入口
客户类型：企业使用方。
场景：多个部门同时使用知识库问答、客服助手和办公助手，每个系统各自保存模型 Key，成本和权限难以统一。
解决方案：
部署统一模型网关。
按部门创建用户组和额度。
将知识库、客服和办公助手接入同一 OpenAI 兼容入口。
配置调用统计和错误率告警。
结果指标：
模型 Key 不再分散在多个业务系统。
项目负责人可以查看各部门调用量。
供应商异常时有统一处理路径。
案例二：AI SaaS 多模型路由
客户类型：AI SaaS 团队。
场景：产品需要同时支持多个模型供应商，并为不同客户配置不同额度和模型范围。
解决方案：
创建测试、试用、正式客户三类用户组。
配置模型映射和可用模型范围。
对客户级 Token 设置额度和并发限制。
按客户维度统计调用量。
结果指标：
新客户试用开通流程更清晰。
售后可以定位调用失败和额度问题。
成本统计可与客户套餐和毛利分析结合。
案例三：技术服务商标准交付
客户类型：AI 集成商或软件交付商。
场景：服务商需要为多个企业客户交付模型网关，但每个项目都重复处理数据库、证书、渠道、权限和备份问题。
解决方案：
提供标准部署清单。
建立交付验收表。
规范渠道授权、Token、备份和升级流程。
为售后提供二线技术支持。
结果指标：
项目启动前即可判断环境是否满足。
交付过程减少遗漏项。
售后问题能按日志、渠道、额度和权限拆解。
发布真实案例前的要求
获得客户授权。
去除客户名称、真实域名、Token、密钥、账单和内部数据。
只展示架构、流程、问题和可验证结果。
不夸大成本节省、稳定性或上线周期。