它解决的三个问题
- 影子 AI
- 员工或业务线自行接入外部大模型，IT 与财务看不到实际用量与数据流向，风险与成本都处于失控状态。
- Token 成本无法归因
- 多个团队共用账号或密钥，支出只能看到一个总数，无法分摊到具体的团队、项目与业务单元。
- 调用不可审计
- 谁在什么时间、调用了哪个模型、处理了什么数据缺少完整记录，遇到内部审查与外部合规要求时无法举证。
核心能力
部署与交付方式
- 支持私有化部署，网关与审计数据均可留在企业内网边界内
- 可对接企业现有身份体系，支持 SSO / OIDC / RBAC 统一接入
- 按项目隔离 API Key 与额度，支持团队 / 项目 / 模型多维度成本核算
常见问题
- 什么是 AI Token 治理网关？
- 部署在企业与大模型供应商之间的统一代理层。所有调用经它转发，从而可以在同一处实施身份认证、配额与限流、路由与故障转移、成本分摊和请求留痕，而不必在每个业务系统里各做一遍。
- 和大模型厂商自带的控制台有什么区别？
- 厂商控制台管理的是单个供应商账号下的用量，治理网关管理的是企业侧多团队、多项目、多供应商的统一策略。前者回答「这个账号花了多少钱」，后者回答「哪个业务单元、因为什么花了多少钱，是否符合内部策略」。
- 已经用了多家模型，接入改造成本高吗？
- 网关提供统一接入层，业务侧沿用标准的调用方式，供应商差异由网关侧收敛。密钥池化之后，轮换密钥、调整权重、故障切换都不需要改动业务代码。
- 是否支持私有化部署？
- 支持。网关可部署在企业内网，请求日志、审计记录与成本台账都不出企业边界，适合金融、制造等对数据流向有约束的行业。