统一模型网关
一次接入协议，路由到 20+ 模型；按 token 计费并自动降级到低价通道，减少为峰值预留的冗余算力。
网关开销 ≤8ms 每次转发
AI 平台开发 · 成本控制台
flat / modular / dev-first
人工智能平台开发 · 灵感绽放
让每一次模型调用都算得清、花得值的人工智能平台开发范式
面向开发者的人工智能平台：以扁平化设计与模块化布局重构用户界面设计，把训练、推理、监控、计费拆成可独立替换的模块。灵感绽放不只体现在交互动效上，更体现在把「每千次推理成本」压到可预测区间。
38每千次推理成本（元），较自建降 62%
240首字延迟中位（ms），P95 ≤ 520ms
99.95网关月度可用性（%）
01核心能力模块
四个模块覆盖从接入到结算的全链路，每个模块都可独立开关，避免为用不到的能力付费。
算力调度与弹性
冷热实例分层：热池保底 2 个副本消除冷启动，突发流量溢出到按秒计费的弹性池，闲时自动缩容到 0。
冷启动占比 <3%
数据可视化与观测
调用量、延迟分位、失败率、单位成本四张主图，按项目/密钥/模型三维下钻，账单异常 5 分钟内可定位。
指标延迟 15s 入库
权限与成本护栏
按团队下发密钥配额与日预算，超额自动限流而非停机；敏感字段脱敏后再入日志，降低合规审计成本。
预算超支拦截 100%
02接入工作流程
五步从零到上线，每步标注典型耗时与人力成本，方便排期与报价。
账号与密钥初始化
创建组织、项目与三级密钥（生产/预发/本地），设置环境变量注入方式，禁止把密钥写入前端代码。
0.5 小时≈ 0 元
接入网关 SDK
安装官方 SDK，复用同一套请求结构；开启流式返回与超时重试（建议 2 次、指数退避 300ms 起）。
0.5 人日≈ 1 个工作日
模型与路由策略配置
为每个场景指定主备模型：主模型负责质量，备模型负责兜底，价差通常为 3–5 倍，可显著摊薄成本。
1 人日含压测
观测看板与告警接入
订阅四项核心告警：错误率 >2%、P95 延迟 >800ms、日预算消耗 >80%、密钥调用异常激增。
0.5 人日≈ 4 条告警
灰度发布与成本复核
先放 5% 流量跑 48 小时，对比单位成本与人工兜底率，达标后再全量；未达标则回退路由策略。
1 人日含复核
03算力与成本特写
同一业务在三种部署形态下的单位成本与响应表现，数字按中等规模（日均 80 万次调用）测算。
不是「越便宜越好」，而是「单位价值最高」
把推理成本拆成三块：算力（GPU 小时）、网关与存储、人工兜底。多数团队只盯第一块，结果被后两块吃掉 40% 以上预算。
| 形态 | 千次成本 | P95 延迟 | 运维投入 |
|---|---|---|---|
| 完全自建 GPU | 98 元 | 310ms | 2 人常驻 |
| 弹性云算力 | 52 元 | 460ms | 0.5 人/月 |
| 平台托管 + 分层路由 | 38 元 | 240ms | 0.2 人/月 |
结论：在日均 80 万次的量级下，平台托管叠加分层路由，年度可节省约 175 万元，同时把延迟控制在更低水位。
04生态合作伙伴
算力、向量库、可观测、合规审计等环节由伙伴补齐，平台只保留核心调度与计费能力，降低自研投入。
算力供应商 AGPU 小时 · 按秒计费
向量数据库 B检索 · 千万级向量
可观测平台 C链路追踪 · 15s 粒度
合规审计 D日志脱敏 · 留存 90 天
模型评测 E回归集 · 200 条基线
边缘节点 F就近接入 · 6 大区域
05落地指导清单
六条可直接执行的成本控制做法，每条都给出阈值与验收口径。
- 先做 200 条基线回归集，再谈降本没有基线的降本都是赌博。固定 200 条真实问题作为评测集，任何路由或模型变更后跑一遍，准确率下降超过 2% 立即回退。
- 按场景设置主备模型，价差控制在 3–5 倍高频简单的意图分类用低价模型，复杂推理才走高价值模型；实测可把整体单位成本压低 35%–50%，而端到端体验几乎无感。
- 热池保底 2 副本，冷启动占比压到 3% 以下冷启动是延迟与成本的双重敌人：每个冷实例首次响应要额外 1.5–4s，还会触发重试放大费用。热池 + 定时预热是关键。
- 给每个密钥设日预算与并发上限预算告警设在 80%，硬限流设在 100%；限流返回 429 并附带重试建议，比直接停机损失小得多。
- 输入做裁剪，输出设上限把历史对话压缩到最近 6 轮、单次输入控制在 2000 token 以内、输出上限 800 token，仅此一项通常能省下 25%–40% 的 token 费用。
- 用缓存承接重复提问，命中率目标 20%对相同或高度相似的请求做语义缓存，命中后直接返回，延迟从数百毫秒降到 10ms 内；注意设置 10 分钟 的过期与脏数据校验。
06客户评价
来自三类团队的实测反馈，均附可核对的成本变化。
“我们做智能客服，最怕月底账单失控。接入平台后给每个租户单独设了配额，超支从每月 3 次降到 0 次，财务核算终于能提前一周出报表。”
智能客服团队 · 技术负责人日均 42 万次调用
成本 ↓41%
“作为开发者网站，我们更在意接入成本。官方 SDK 一套请求结构跑通全部模型，原先 3 天的联调压缩到半天，省下的时间直接投到产品功能上。”
开发者工具站 · 平台工程师接入耗时 0.5 人日
工期 ↓83%
“之前自建 GPU 集群，闲时也要养着。现在冷热分层加弹性池，闲时自动缩到 0，单是闲置算力这块一年就省下六成。”
数据服务企业 · 运维负责人闲置算力占比 6%
闲置 ↓60%
先算清一笔账，再决定怎么上人工智能平台
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