解决方案
AI 成本治理
让 Token 成本、预算和账单清晰可控。
把 AI 成本治理纳入财务与平台共管
让 Token 消耗、预算阈值、内部结算和账单审计进入统一口径，避免 AI 使用规模扩大后失去解释能力。
- 起点问题
- 成本黑盒、责任不清、对账困难、异常波动难定位
- 实施重点
- 归因模型、预算策略、分账对账、异常预警与运营节奏
- 交付结果
- 财务看得懂、平台管得住、业务能复盘的 AI 成本体系
客户常见挑战
成本无法解释
模型调用分散在多个团队和系统中，费用无法对齐到业务对象。
预算控制滞后
等到账单出来才知道超支，缺少实时阈值和异常告警机制。
财务与平台口径不一致
平台看调用量，财务看账单，缺少统一的归因和对账口径。
实施阶段与交付路径
Discovery
成本归因模型建立
明确企业、部门、项目、客户和应用等成本归属对象，统一用量统计口径。
- 归因维度设计
- 成本台账
- 基础统计口径
Design
预算与额度策略配置
为关键团队和场景设置预算阈值、额度限制、预警和分级处理规则。
- 预算阈值
- 额度规则
- 异常预警机制
Operate
对账与运营闭环形成
让账单、调用日志和成本分析形成闭环，支持财务复核和平台持续优化。
- 对账视图
- 波动分析
- 运营复盘机制
核心交付物
成本归因模型
定义如何把 Token 与云资源费用绑定到组织、项目和客户。
预算与预警规则
建立企业级预算控制、额度告警和异常响应方案。
账单对账仪表板
为平台和财务提供共享的成本分析、波动解释和对账视图。
适配客户与项目类型
多部门共用模型资源的企业
需要把共享资源消耗拆分到具体业务和责任主体。
快速扩量中的 AI 团队
希望在规模增长前先把预算控制与异常治理建立起来。
对账与内部结算要求高的组织
需要让平台运营与财务口径保持一致，方便长期管理。
让 AI 投入可控
把 AI 成本从黑盒变成可运营指标。
核心交付物
- 成本归因模型：定义如何把 Token 与云资源费用绑定到组织、项目和客户。
- 预算与预警规则：建立企业级预算控制、额度告警和异常响应方案。
- 账单对账仪表板：为平台和财务提供共享的成本分析、波动解释和对账视图。
适配客户与项目类型
- 多部门共用模型资源的企业：需要把共享资源消耗拆分到具体业务和责任主体。
- 快速扩量中的 AI 团队：希望在规模增长前先把预算控制与异常治理建立起来。
- 对账与内部结算要求高的组织：需要让平台运营与财务口径保持一致，方便长期管理。
预约成本治理交流
建立 AI 成本管理机制。