企业采购的算力越多、应用越多，失控点也越多
你是不是也遇到这些问题
模型与协议接入碎片化
不同模型、云渠道和协议重复适配，业务代码持续被上游差异牵着走。
凭证散落，权限边界模糊
供应商密钥被复制到应用、脚本和个人环境，难以统一撤销与追责。
成本归属不清
额度、计费规则和用量分散，无法按团队、项目和应用核算真实成本。
渠道故障直接传导到业务
健康检查、重试和故障切换各自实现，模型波动会放大为线上事故。
调用链路不可追溯
谁在何时调用了哪个模型、消耗多少、为何失败，缺少统一日志与审计记录。
数据与部署边界难控制
公有 API、云服务和私有模型分散运行，企业难以统一数据流向与基础设施控制权。
痛点 01 · 接入碎片化
一次接入，统一连接多模型与多协议
TokenBuddy 把 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen、云厂商渠道和私有模型收进同一个兼容入口。业务只维护一种调用方式，模型选择与协议转换留在网关层。
- 01模型别名与映射，不让上游型号进入业务代码
- 02兼容 Chat Completions、Responses、Messages 等协议
- 03公有 API、云渠道和私有部署使用同一治理端点
业务应用
WEBWeb / App用户侧 AI 功能
API后端服务业务系统与工作流
AGTAI Agent自动化与内部工具
TokenBuddy 接入层● 统一入口
Chat CompletionsOpenAI 兼容协议
Responses响应式调用协议
Messages消息调用协议
模型映射别名与上游型号解耦
协议转换统一请求与响应结构
模型渠道
PUB公有模型 APIOpenAI · Claude · Gemini
CLD云厂商渠道托管模型服务
PVT私有模型自建与专属部署
痛点 02 · Token 失控
密钥不只是通行证
为团队、项目和应用分别签发专属令牌，在请求到达模型供应商之前执行角色、模型、额度和并发策略。预算越界或权限变化时，在网关一处生效。
- 01API Key、角色、分组和模型权限统一绑定
- 02按令牌设置限流、并发、额度与过期时间
- 03调用日志保留身份、模型、费用和响应状态
痛点 03 · 稳定性与成本归属
所有请求可追溯，所有成本可审计
网关持续检查渠道健康状态，按策略选择路由并在故障时切换。每次请求的用量、费用、延迟和异常都归属到具体令牌、项目与团队。
- 01健康探测、负载均衡、自动重试与故障切换
- 02按用户、分组和项目归集模型用量与费用
- 03调用日志支持异常追踪、计费核对与审计
请求明细按项目、团队、Token 与模型追踪
全部状态全部模型
| 项目 | 团队 | 开销 | 时间 | Token | 状态 | 模型 | 耗时 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 内部助手 | 研发平台 | — | — | — | ● 成功 | gpt-4o | — |
| 智能客服 | 客户应用 | — | — | — | ● 已切换 | claude-sonnet | — |
| 内容处理 | 数据团队 | — | — | — | ● 成功 | deepseek-chat | — |
| 工作流 | 自动化 | — | — | — | ● 异常 | gemini-pro | — |
现有业务零成本迁移
无需重写现有 SDK 和业务逻辑；替换 Base URL 与项目令牌，即可逐步接入治理链路。
1
创建项目/应用访问令牌
绑定团队、模型权限、额度和有效期。
2
替换 Base URL
将现有 SDK 指向 TokenBuddy 网关。
base_url = "https://gw.tokenbuddy.ai/v1" api_key = "tb_xxxxxxxxxxxx"
3
沿用兼容格式调用
请求自动进入鉴权、路由、限流和日志链路。
curl -X POST https://gw.tokenbuddy.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer tb_xxx" \ -d '{"model":"gpt-4o"}'
从判断问题走到验证方案
先读架构判断，再进入对应技术文档；每条路径都回到可核验的部署边界。
技术文档
按评估顺序了解接入、API、部署与安全边界。
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从一个兼容接口开始，把模型访问、成本与稳定性留在自己的基础设施里。