探索档
¥0 / 每月 · 含 5 万次调用
- 共享推理集群，峰值并发 20 QPS
- 6 种语言 SDK 与实时调试面板
- 社区支持，问题响应约 24 小时
- 基础用量看板与 7 天调用日志
服务与价格档位
按你的团队规模选择接入方式
所有档位共用同一套 AI 平台底座：统一鉴权、模型路由与调用审计。差异只体现在并发、SLA 与专属技术解决方案的深度。
增长档
¥2,980 / 每月 · 含 300 万次调用
- 专属推理池，峰值并发 300 QPS
- 模型热切换与 A/B 灰度路由
- 99.9% SLA，工单 2 小时内响应
- 可嵌入品牌形象的自定义控制台
- 调用链追踪与成本归因报表
工作流程步骤
四步把 AI 能力接进现有系统
每一步都有可验证的产出物，避免「接了一半不知道对不对」的焦虑。
01
建模与选型
用 /v1/models 拉取可用模型清单，按任务标注 20~50 条样本做小样本评测，选出准确率与延迟的平衡点。
02
接入与联调
安装官方 SDK，配置 API_KEY 与超时（建议 8s 起），在沙箱环境打通一次完整调用链。
03
灰度与观测
先放 5% 流量，观察 P95 延迟与错误率；指标稳定 48 小时后再提升到 50%、100%。
04
成本与治理
设置单日预算上限与限流阈值，按业务线打标签，让每一笔调用都能被归因与复盘。
关键数据条
平台运行的真实指标
320ms文本推理 P95 延迟
99.95%多可用区服务可用性
6 种官方维护的语言 SDK
42%典型项目接入后推理成本降幅
核心能力卡片
错落排布的四块能力拼图
不追求功能堆砌，只保留开发者真正会每天打开的那几块。
开发者工具链
命令行、SDK 与本地模拟器三件套。CLI 支持 ai run 一条命令拉起调试会话，日志可回放到具体请求。
常用命令 12 个
模型路由网络
按延迟、成本或质量三档策略自动分流；任一节点异常时 200ms 内切到备用模型，业务侧无感。这正是「网络纵横」在平台内部的具象化。
200ms
动态交互面板
实时呈现 Token 消耗、命中缓存比例与重试次数，异常自动高亮，让排障从翻日志变成看面板。
品牌化控制台
主题色、Logo 与域名均可替换，让 AI 平台以你团队的品牌形象对外交付，而不只是贴一层白标。
实用指导清单
上手前，请先收好这五条经验
它们来自真实项目的踩坑记录，能帮你少走几周的弯路。慢慢来，一条条核对就好。
- 1先量化再优化，别凭感觉调参
为每个任务建立 30~100 条固定评测集，记录准确率、P95 延迟与单次成本三项基线，任何改动后对比偏差超过 5% 就回滚。
- 2给调用加超时与重试上限
单次请求超时建议 8~15s，重试不超过 2 次并使用指数退避；同时设总预算熔断，避免一次故障刷出异常账单。
- 3缓存高频且稳定的请求
对问答类、模板类调用做语义缓存，命中率通常能到 20%~35%，可直接降低约三成推理开销。
- 4灰度流量按 5% → 50% → 100% 推进
每档观察至少 48 小时，重点看错误率、首字节时间与用户反馈；出现突增立即回退到上一档位。
- 5把提示词与模型版本纳入版本管理
提示词改动与模型升级都要可追溯、可回滚，并为每次变更记录评测结果，避免「昨天还好今天变差」的悬案。
应用场景展示
三个已经在跑的落地场景
从客服到研发，AI 平台的价值最终要落在具体的工作流上。
智能客服工单
工单进入 1.2s 内给出建议回复，人工采纳率约 68%，一线坐席平均处理时长缩短 35%。
研发代码评审
在合并请求中自动标注缺陷与安全风险，评审前拦截约 22% 的低级问题，让评审聚焦在架构层。
经营数据问答
用自然语言提问直接得到图表与结论，常规取数需求从 1 天缩短到 10 分钟以内。
常见疑问
你可能会关心的几件事
数据会被用于训练吗？
默认不用于训练。企业档可开启零留存模式：请求体在完成响应后即从内存释放，仅保留脱敏后的用量统计，便于成本归因。
能否接入自建或私有化模型？
可以。平台通过统一网关抽象模型来源，自建模型只需提供兼容的 HTTP 接口，即可与托管模型一起参与路由与灰度。
分屏工作台是必须的吗？
不是。它只是一个更顺手的视角：左栏看编排网络，右栏写代码。你也可以只用 API 与 CLI，把界面完全嵌进自己的系统。
从接入到上线通常要多久？
按清单执行的话，打通首个调用链约半天；完成灰度与监控约 3~5 个工作日。复杂业务流建议预留两周用于评测与调优。