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Enterprise MaaS Platform
一个接口，连接企业 AI 与多模态能力
MaaS（Model as a Service，模型即服务）统一接入模型、应用与算力，帮助企业集中管理供应商、用量和费用，清楚掌握每位员工用了多少、用在哪里、产生了什么成果。
Unified Model Services
通过统一 API 连接 DeepSeek、GLM、Qwen、Kimi、MiniMax 等主流模型及企业自有模型，覆盖代码、文本、图像、语音与多模态应用，减少重复适配，让团队专注业务开发。
Core Capabilities
将企业 AI 从分散调用升级为统一、稳定、安全、可持续运营的基础设施。
以统一 API 连接不同模型服务、云平台和私有化环境，简化应用开发与系统集成。
根据任务类型、质量、时延、价格和可用性，自动选择更适合的模型与算力通道。
统一管理模型服务状态，在服务异常时提供可用通道切换，提升企业应用的连续性。
按组织、部门、项目、员工和应用配置密钥、权限、配额与访问策略，降低数据和调用风险。
统一记录员工、业务、模型、Token、费用和成果关联，清楚掌握每一次算力使用的完整链路。
按部门、项目和员工归集算力成本，对照交付成果与业务价值，持续优化投入产出。
Workforce Computing Governance
从“企业买了多少算力”进一步走向“每个人如何使用算力、服务了哪些业务、创造了什么成果”，让 AI 投入真正可衡量。
按员工、团队和部门统计请求次数、Token、GPU 时长、模型类型与费用，形成清晰的个人算力账户。
结合企业身份、项目标签与业务系统接入，将调用关联到客户、项目和研发任务，掌握算力流向与业务用途。
通过业务系统关联与成果反馈，汇总代码、文档、图片和自动化任务等产出，结合完成效率与质量评价复盘使用成效。
Cloud Native Development
将编译、测试、仿真与推理任务交给匹配的云端资源，兼顾研发效率、资源利用和项目安全。
支持多个研发任务协同推进，让编译、测试与模型验证更顺畅地融入团队工作流程。
按任务需求配置 CPU、GPU 等资源，适应研发高峰与日常负载，减少资源闲置。
按项目管理资源、权限、运行记录与费用，让团队协作和预算管理都有据可依。
Governance & Observability
面向企业、部门、项目、员工和应用建立多层级治理体系，让 AI 调用有边界、有记录、有用途、有成果、有责任归属。
统一识别员工、团队、应用和访问凭证，将每次调用准确归属到人、部门和项目。
按岗位和业务场景设置模型权限、并发、限流、预算与审批策略，避免无序使用。
记录算力服务的客户、项目和任务，并关联代码、文档、内容等成果，支持复盘核验。
按企业授权管理访问与审计记录，支持敏感信息保护及私有化部署，让业务数据使用有边界。
把分散在不同供应商、应用和员工中的调用数据汇总起来，让管理者同时掌握算力消耗、业务去向与实际产出。
查看每位员工的请求、Token、GPU 时长、模型和费用。
追踪算力具体服务的客户、项目、任务和业务系统。
关联交付成果、完成效率、质量反馈和复用情况。
对比部门、团队与个人的算力投入和业务产出。
让企业从“管算力成本”升级为“管使用过程、管业务成果、管投入产出”。