方案
大模型调用进入企业生产环境后，问题通常不只是“能不能调通模型”，而是权限、成本、稳定性、审计、交付和长期运维。
我们围绕三类客户提供方案。
企业内部模型网关
适合：企业内部客服、知识库、办公助手、数据分析助手、研发工具。
典型问题：
多个团队各自保存模型 Key，权限边界不清。
成本按供应商后台分散统计，无法按项目归因。
模型名称、接口格式和错误处理方式不统一。
某个渠道异常时，业务侧没有统一降级策略。
交付内容：
大模型聚合平台私有化部署。
OpenAI 兼容接口统一入口。
用户组、模型权限、额度和限流配置。
调用日志、错误率和成本统计。
备份、监控和故障告警。
AI SaaS 多模型接入
适合：AI 写作、客服、知识库、开发者工具、智能分析、行业 SaaS。
典型问题：
产品需要同时支持多个模型供应商。
不同客户需要不同模型、额度和调用策略。
需要区分测试环境、试用客户和正式客户。
模型渠道成本影响毛利，需要持续统计。
交付内容：
多模型路由和模型映射。
客户级 Token 和用量管理。
按客户、模型、时间维度统计调用量。
渠道异常切换和基础告警。
与现有 SaaS 后台的接口对接建议。
技术服务商交付包
适合：AI 集成商、软件外包团队、企业数字化服务商。
典型问题：
客户要求私有化部署，但交付流程不标准。
不同项目重复踩 Docker、数据库、证书和权限配置问题。
售后需要处理渠道异常、额度、日志和升级。
希望建立可复制的模型网关交付能力。
交付内容：
标准部署清单。
项目初始化模板。
权限、额度、日志和备份配置。
交付验收表和常见问题文档。
二线技术支持和升级建议。
评估方式
提交需求后，我们会按以下维度初步判断：
客户类型：使用方、部署方、合作方。
应用场景：企业应用、AI SaaS、内部平台、技术服务。
部署方式：私有化、托管服务或待确认。
预计调用量：小规模、中规模、大规模或未知。
主要风险：授权、合规、数据敏感性、来源不明 Key。
明确风险或授权不清晰的需求会进入人工复核，不进入自动跟进。