多套接口每接一个模型都要重新适配
→统一入口一次接入，按需切换模型与供应商
核心价值 · 从接入到治理
接入模型不难，持续管好每一次调用才难
人工选型效果、速度和成本难以同时判断
→策略路由按任务、质量阈值和成本自动选择
过程不可见费用、质量和故障缺少统一依据
→全链观测请求、账单、评测和审计统一回流
请求架构 · 一次请求的完整路径
数据面负责流转，控制面负责治理
请求流转请求数据面
- 01业务入口应用与智能体
从业务系统、AI 工作台或智能体发起调用。
- 02统一接入身份与额度
校验身份、密钥、权限、预算和调用配额。
- 03策略处理安全与路由
执行输入护栏、路由策略与语义缓存。
- 04模型执行本地 + 公域
敏感请求本地处理，其余按策略调用模型池。
- 05结果治理输出与回流
经过输出护栏后返回结果，并记录调用事实。
策略治理统一控制面
- 路由策略
- 成本与计量
- 质量评测
- 安全审计
- 请求观测
策略向数据面下发，调用事实持续回流，形成可治理的运行闭环。
两种解决方案 · 两种业务目标
同一个网关底座，承接两种不同目标
治理中枢 · 四大治理域
把复杂能力收敛到四个治理视角
统一接入
一种调用方式，连接不同模型与供应商
统一接入网关屏蔽协议、鉴权和错误格式差异，再由零配置路由按任务选择模型，并为故障准备备选路径。
- 统一网关 统一协议
- 零配置路由 任务选择
- 多供应商切换与风险分散
成本治理
每一笔调用都能归属、计量和优化
按部门、项目、应用和模型归集用量；在满足质量阈值时，通过智能路由与语义缓存减少不必要的高价和重复调用。
- 智能成本路由
- 语义缓存 减少重复调用
- 预算、配额与可审计账单
安全策略
在调用发生前，就明确身份与数据边界
统一管理身份、权限和密钥生命周期，为输入与输出设置护栏，并按数据敏感度选择本地或公域模型路径。
- 身份、权限与密钥生命周期
- 输入输出双向护栏
- 混合引擎 调度
质量与观测
从上线前评测，到运行中持续观测
用企业自己的数据建立可复现评测，并在运行中追踪请求、错误、时延和质量变化，让问题可以定位、比较与回归。
- 自动业务评测
- 全链路观测 请求追踪
- 质量回归与目标可用性观测
部署方式与指标依据
按数据边界部署，用明确口径理解指标
全部使用本地模型，适合实验室、小团队和早期验证。
本地模型 · 快速启用敏感请求本地处理，其余请求调用公域模型，兼顾数据边界与弹性。
本地 + 公域 · 策略调度模型与网关均在内网运行，适合强治理和高可用场景。
全内网 · 集群治理产品结构3 种部署形态
按团队规模与数据边界选型。
能力规模400+ 已对接模型
模型数量与供应商数量分别计算。
内部测算50-83% Token 成本
典型场景为 60–75%，以质量阈值满足为前提。
目标指标目标可用性 99.95%
基于理讯自有模型服务业务测算，实际以方案约定为准。
理讯产品协同
网关负责治理，上下游产品各自承担清晰职责
从一类真实请求开始
先选一类真实调用，看看网关如何完成统一治理
告诉我们现有模型、业务系统、数据边界和最需要解决的问题，我们将与你一起判断更适合企业方案还是运营级方案。
梳理现状→选择路径→设计验证方案