成本失控
各部门各自申请账号，月底账单出来才发现超支，而且分不清钱花在哪个项目、哪个场景上。
Token Plan 大模型用量方案
多模型统一接入，用量与成本看得见、管得住
统一的大模型 API 接入与用量管理方案：一个接口调用多家模型、按部门与项目分配额度、用量与成本实时可见。解决各部门各自申请账号、成本失控、模型难以切换的典型问题。
- 接入方式
- 统一 API 网关
- 模型选择
- 多厂商可切换
- 成本管控
- 额度 + 告警
- 结算方式
- 人民币 / 可开票
典型问题模型用起来之后，
模型用起来之后，
接踵而至的管理问题
模型难切换
代码里硬编码了某家厂商的 SDK，想换模型或做 A/B 对比，要改一堆调用代码，成本高到不愿意换。
密钥管理混乱
API Key 散落在各个项目的配置文件甚至代码仓库里，泄露风险高，人员变动后也没人清理。
缺乏可观测性
调用量多少、失败率多高、哪些请求耗时异常、哪个场景最费 Token，没有统一的地方能看到。
解决方案在应用和模型之间，
在应用和模型之间，
加一层统一网关
所有模型调用都经过这一层，于是路由、鉴权、限额、审计、监控这些事情就有了统一的落脚点。
- 统一接口：应用侧使用一套标准接口，底层可对接多家模型厂商，切换模型只需改配置不需改代码。
- 智能路由：按场景配置模型策略——简单任务走低成本模型，复杂任务走高能力模型，自动分流以优化成本。
- 额度管理：按部门、项目、应用维度分配 Token 额度，接近阈值自动告警，超限可配置为限流或阻断。
- 密钥托管：真实的厂商密钥由网关统一持有，应用只拿到内部签发的凭证，可随时吊销，不再散落各处。
- 用量看板：调用量、Token 消耗、成本分摊、失败率、响应时延按维度实时展示，月底不再有意外。
- 容灾与降级：主模型不可用时自动切换备用模型，避免单一厂商故障导致业务中断。
- 缓存与去重：对重复请求命中缓存，直接降低实际 Token 消耗，在高重复度场景效果显著。
$ jiulin token usage --month current
按部门
客服中心 42.1% 额度内
研发中心 31.7% 额度内
市场部 18.4% 额度内
法务部 7.8% 额度内
按模型
轻量模型 71% 调用量 · 18% 成本
高能力模型 29% 调用量 · 82% 成本
优化机会
⚠ 分类任务仍在用高能力模型
建议 切换轻量模型，效果相当
✓ 缓存命中已节省 14% 调用
→ 本月支出在预算内
成本优化
同样的效果，可以少花不少钱
大模型的成本优化有相当大的空间，关键是要先能看见，然后针对性地做。
模型分级
不是所有任务都需要最强的模型。分类、抽取、改写这类任务用轻量模型效果相当，成本可能只有几分之一。
Prompt 精简
冗长的系统提示词在每次调用中重复消耗输入 Token。精简与结构化提示词，对高频场景的成本影响很直接。
上下文管理
多轮对话中无节制地累积历史会让 Token 消耗指数增长。合理的截断、摘要与检索策略能大幅压缩。
结果缓存
相同或高度相似的请求直接返回缓存结果。在 FAQ、固定模板生成这类场景中，命中率往往超出预期。
批处理
对时效性要求不高的任务采用批量接口，多数厂商对批处理提供明显的折扣。
持续监控
建立成本基线与异常告警，新上线的场景如果 Token 消耗异常，能在账单出来之前就被发现。
常见问题
Token Plan FAQ
支持主流的国内外大模型厂商，以及您自己私有化部署的模型。网关层做了统一的接口抽象，新增厂商通常只需要增加适配配置。具体支持列表会随厂商生态变化，可以联系客服确认您需要的模型是否在列。
网关自身的转发开销在毫秒级，相对于大模型本身数百毫秒到数秒的推理时间，占比很小。而且网关带来的缓存命中、智能路由到更快的模型，在很多场景下反而让整体响应更快。
取决于部署方式。网关可以部署在您自己的环境中，此时数据只在您的网络内流转再直接发往模型厂商，我们接触不到任何业务数据。如果使用我们托管的网关，则会经过我们的服务，我们不会存储请求内容，但对数据高度敏感的场景，我们建议采用自部署方式。
如果只用一家模型、用量也不大，直接买确实更简单。Token Plan 的价值在多模型、多部门、需要成本管控的场景：统一接口让模型可切换、统一额度让成本可控、统一看板让用量可见。另外通过我们采购可以人民币结算并开具国内发票，对于需要用海外模型的企业省去了跨境支付的麻烦。
可以，而且这是我们比较推荐的架构。敏感数据走私有化部署的本地模型，通用任务走 API 调用商业模型，两者通过同一个网关统一调度，应用侧感知不到差异。这样既守住了数据边界，又能用上最新的模型能力，成本结构也更合理。