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Token运营平台AI XPort

AI时代的企业Token ERP,让每一笔AI投入可计量、可优化、可度量ROI,推动AI从成本中心走向价值中心。

产品介绍


AI XPort 提供一站式企业级Token全生命周期管理。平台以Token为核算与计量单位,贯通“AI算力采购—接入—领用—消耗—分摊—结算—数据洞察”全链路,定位为企业与大模型之间的管控中枢,实现AI调用计量、成本管理、路由调度与能力治理。


平台以“一套系统,三种视角”整合核心职能:技术侧作为AI Gateway,统一接入、路由与协议转换;运维治理侧作为LLMOps,提供监控与安全审计;成本侧作为AIFinOps,实现大模型成本管理。由此规避财务、运维、技术分建系统带来的重复投入与数据孤岛。


平台核心价值主张为“算得清、省得下、推得开、能输出”,以用量可看、成本可算、预算可控、费用可分、过程可审、资源可省六大结果构建Token运营闭环。在安全与预算约束下,推动AI从分散使用走向统一治理,从事后核算走向事前预算与事中控制,助力企业从关注技术效果转向关注业务价值。


产品功能
  • 统一接入与智能路由
    以AI Gateway为技术底座,定位企业AI中间件层,提供统一接入网关,实现模型路由、协议转换、限流降级与能力编排,保障AI调用稳定可靠。
  • 大模型成本管理
    基于AI FinOps视角,实现用量可看、成本可算、预算可控、费用可分,提供精准Token计量、成本归因、预算管理与优化建议,化解AI花费黑盒问题。
  • 可观测与治理层
    基于LLMOps视角,构建面向大模型调用的监控体系、质量评估、安全审计与策略治理,确保AI应用在合规与安全前提下运行。
  • 全生命周期管控
    贯通算力采购、接入、领用、消耗、分摊、结算至数据洞察全链路,实现过程可审、资源可省,使每笔Token消耗全程可追溯。
产品优势
  • 01
    架构计费双底座
    以“AI Gateway+Token ERP”交叉套件兼顾技术快速接入与财务ROI可视,并迁移亚信三十年计费结算能力,构筑计量、分账与审计底座。
  • 02
    主动治理前置化
    以多维预算与实时熔断替代滞后报表,在超限前告警,将成本管控前移至事前预算与事中控制,告别月底超支。
  • 03
    降本安全双保障
    智能路由与语义压缩动态匹配最优模型,精准计量与三层分摊压降Token成本30%—50%;安全内嵌全生命周期,实现故障自愈与合规防护。
  • 04
    AI投入价值化
    建立ROI度量体系,将AI花费与业务指标挂钩,统一纳管Agent等智能体,让每次调用与投入转化为可视化经营资产。
应用场景

场景一:大型能源/央国企——多级组织与算力统筹

  • 典型画像:某电网数字集团等,月调用量 3—5 亿 Token。

  • 核心痛点:各部门重复建设AI平台、算力利用率偏低;Token用量无法精确计量到部门与应用;多模型平台并存导致接口不统一。

  • 平台价值:通过AI Gateway实现多模型统一接入与算力统筹,消除重复建设;借助Token ERP将消耗精准归因到各级部门与具体应用,实现集团级AI资源“一盘棋”管理。


场景二:制造/快消企业——成本控制与统一审计

  • 典型画像:某食品上市公司等,月用量 0.5—1 亿 Token(旺季翻倍)。

  • 核心痛点:多API供应商分散管理、成本不可视;缺乏统一的调用审计;企业有明确的降本诉求(期望整体Token支出下降15%—30%)。

  • 平台价值:统一纳管全渠道模型API,提供全局FinOps成本看板;在保障业务连续性的前提下,通过智能路由与模型动态优化,助力企业达成15%—30%的降本目标。


场景三:大型消费/零售集团——敏捷开发与内部结算

  • 典型画像:某白酒集团数字化中心等,月调用量 3—5 亿 Token。

  • 核心痛点:多模型切换需频繁修改业务代码;缺乏跨部门的成本分摊机制;内部财务审计维度不足。

  • 平台价值:通过AI Gateway屏蔽底层模型差异,实现模型无缝切换与代码“零改造”;建立Token内部结算体系,支持多维度的成本分摊与审计报表,让每一笔AI支出清晰可查。


场景四:电信运营商——Token经营与计费分润

  • 典型画像:运营商及大型云服务商。

  • 核心痛点:算网资源整合复杂,需向政企客户提供标准化的Token套餐与计费分润体系。

  • 平台价值:支撑从算力纳管、Token套餐分发到多方计费分润的全链路运营。某运营商应用该方案后,多智能体协同调用的分账、结算效率提升70%。