“输出每百万Token仅一元！”

面对这样的报价，多数企业客户往往一头雾水，继而追问：“审核一份合同要花多少钱？一轮客服对话的成本是多少？”

如果得到的答复依旧是“成本取决于输入输出长度、模型类型与调用次数”，客户终究无法精准预估AI项目的实际预算。

蓝耘MaaS平台企业版正在破解这一行业痛点：不止为企业提供清晰的模型计费规则，更能将抽象的 Token 消耗，换算为合同审阅、会议纪要梳理、客服会话等真实业务场景可参考的落地成本。

依托蓝耘多年沉淀的模型调用数据，企业可获得直观、可落地的成本结果：单次合同审阅、单次会议纪要整理的具体费用，以及月度整体业务量对应的AI预算额度，一目了然。

帮助企业告别靠Token预估成本的模糊模式，实现以实际业务量精准核算AI投入成本。

跳出Token计价，看懂企业AI的“人话价”

企业采购 AI，真正关心的是投入的预算以及能落地多少实际业务。

然而，一份完整的合同审阅工作，包含正文与附件读取、风险条款识别、优化建议生成等多项环节；一场会议纪要，同样需要提炼核心内容、梳理决策事项、拆解待办任务等。

如果企业采用DeepSeek Harness、WorkBuddy等Agent框架开展业务，那么还会涉及多轮模型调用、工具联动、上下文管理、子智能体协作及失败重试等复杂操作，业务单价更加难以估算。

蓝耘MaaS平台企业版，会在各套餐中直接给出业务 “人话价”。

按需选模型，拒绝模型错配浪费

企业很难通过Token核算业务成本，一方面各模型Token定价相差甚远，用量参考不通用；另一方面不同业务对模型能力要求差异显著：高频规则类任务适合低成本、高响应速度的模型，复杂推理与研发任务则需要强推理能力的模型。

如果全部业务共用一个模型，企业AI成本管控将更加困难——简单任务过度消耗高性能资源，复杂任务又会因模型能力不足反复调用，两类情况都会引发成本失控。

蓝耘MaaS平台企业版，包含70多款国际主流大模型，企业可以在统一服务体系中，根据任务类型评估和选择更合适的模型。

同时，蓝耘MaaS平台企业版中还提供了AutoModel—— 一款面向复杂业务的多模型智能调度服务，可以自动匹配业务需求，挑选适配模型完成任务。

通过以上能力组合，企业无需再纠结模型选型、耗费精力做多模型适配部署，真正做到业务场景与大模型高效匹配，从源头规避错配带来的成本浪费与效能损耗。

统一管控，让AI成本不再模糊

过去，企业内部往往是研发、市场、客服各业务线独立接入大模型，各自申请API Key，维护十多套BaseURL，各个供应商独立出账。管理者最终只能拿到一笔总开销，各业务的真实成本黑盒化，钱具体花在了哪里无从追溯。

蓝耘MaaS平台企业版通过一套统一API即可对接全部模型资源，规避企业多头对接、多套接口维护的工程负担。

更重要的是，平台配套精确完整的数据看板，整合监控、用量统计与成本分析能力，实现全维度开销透视。企业可按部门、项目、业务场景、使用者拆解模型消耗，直观识别消耗上涨的业务模块。

依托统一用户权限、调用日志与标准化成本口径，平台可清晰呈现使用者、所用模型、资源消耗以及费用变动，让每一次模型调用都可追溯、可审计。

按业务量买，不按 Token 猜

从 “每百万Token多少钱”，到 “一份合同多少钱”，改变的不只是报价计量单位，更是企业看待AI成本的思维方式。

Token属于模型的技术语言，而企业真正需要的，是听得懂的业务语言。

蓝耘MaaS平台企业版，打破Token计价带来的成本迷雾，将抽象的模型调用消耗，转化为可预估、可对比、可管控的业务实际成本。

不用再对着Token数值反复测算，业务工作量与预算直接划等号，这才是适配企业真实需求的AI报价。

注：实际用量仍需结合实际调用情况判断。业务用量与套餐选择问题可前往官网联系蓝耘客服人员咨询。