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提示词与 token 管理平台

公司里用 AI 的人越多,提示词和用量就越乱——先把它管起来,再谈规模化。

这个方案解决什么问题

提示词散落在个人手里:每个人存一份「自己调好的版本」,离职带走了,别人接不上。

成本不透明:只知道账单涨了,不知道哪个部门、哪个应用花的,砍也砍不到点上。

模型换来换去没法比:同一件事用不同模型,效果和价格全靠感觉,缺少对比依据。

主要功能模块

  • 提示词库:版本管理、修改记录、审核发布,好用的提示词能被全公司复用。
  • 用量与成本:按人、部门、应用统计调用次数与 token 消耗,账单能拆到明细。
  • 模型路由:同一提示词切换不同模型做效果与成本对比,选出性价比最高的组合。
  • 权限与额度:谁能用哪个模型、每月额度多少,由管理员统一分配。
  • 系统组成

    支持模型主流公有云模型与本地私有模型
    部署方式以私有化部署为主
    对外接口提供标准 API,业务系统统一走这里调用
    统计维度按人 / 部门 / 应用 / 模型

    适用场景

    • 企业内部 AI 应用治理
    • 研发团队共用模型
    • 多部门成本分摊
    • AI 应用上线前的效果评测

    实施与后续维护

    模型价格与版本变化及时同步

    用量报表与预警规则按需调整

    平台账号与额度随组织变化维护

    常见问题

    我们的提示词会泄出去吗?
    私有化部署时全部留在你们自己的服务器上,不经过第三方平台。
    能统计到什么程度?
    能细到某个人某个应用某一次调用的 token 用量与折算成本。
    支持本地模型吗?
    支持,本地模型与公有云模型可以在同一套平台里混合使用和对比。

    这个方向上有现成需求?

    把使用场景和现状讲一遍,我们会直接告诉你能不能做、大概怎么算。

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