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企业大模型服务
一条统一通道，覆盖公有、专属与私有部署。
聚合官方 API、云厂商与自部署模型，统一鉴权、路由、计量与审计。 用一套入口管理多家供应商，让成本、延迟与可用性都可观测、可回溯。 上游变动时自动降级，业务侧无感。
- 统一接入网关
- 多路由与故障降级
- 用量、成本归集
- 全链路审计留痕
不是三套独立产品，而是一条链路上的三段能力：把模型接进来，把数据准备好，把场景交付出去。 每一段都可以单独采买，也可以整链交由我们负责。
一条统一通道，覆盖公有、专属与私有部署。
聚合官方 API、云厂商与自部署模型，统一鉴权、路由、计量与审计。 用一套入口管理多家供应商，让成本、延迟与可用性都可观测、可回溯。 上游变动时自动降级，业务侧无感。
把原始数据，变成模型可用的能力。
从采集、清洗、标注到评测集构建，我们提供可复用的数据生产线。 真实数据与合成数据按口径混合，训练与评测保持一致标准， 避免“上线才知道不行”。
为真实业务流程，定制可运维的智能体。
围绕具体场景交付 Agent 与工作流，接入既有系统，权限与数据边界清晰。 交付形态是可上线、可监控、可迭代的系统，而不是一次性的演示。
大模型项目失败，多数不是模型不行，而是目标没定清、口径没对齐、边界没守住。 我们用固定节奏推进，每一步都有可验收的产出。
梳理业务流程与数据现状，判断哪些环节适合用模型，哪些不适合。产出场景清单与优先级。
在公有、专属、私有之间做取舍，明确模型、成本与合规边界。产出技术方案与预算模型。
选一个可度量的场景跑通闭环，拿到真实数据与效果基线。产出可评审的试点报告。
把试点沉淀为工程能力，接入监控、计费与权限体系。产出可长期运营的系统。
训练、推理与日志分区管理，敏感字段脱敏，权限按角色收敛。
公有云、专属实例、完全私有化三条路径，按合规要求选择。
按业务线、模型、调用方归集用量，预算阈值与异常告警前置。
上线不是终点，模型迭代、供应商变动、场景扩展都有响应机制。
告诉我们你要解决的问题，我们用一次沟通说清楚：值不值得做、怎么做、大概要多少。