典型应用场景
- 多模型统一接入与路由
- 提示词版本管理与回滚
- 效果与成本的联合监控
模型与运行底座
AI基础服务
提供模型接入、推理调度、评估监控和运维治理的企业级基础层。
架构化落地
可衡量产出
实施方法
- 搭建统一模型网关，支持多模型能力编排与切换
- 建立质量、延迟、成本三维评估体系
- 通过监控告警和灰度发布保障稳定性
交付内容矩阵
模型网关与调度策略
评估指标体系
运行监控与运维面板
提示词与版本管理机制
实施时间线
- 12-3 周：底座设计与模型接入
- 23-5 周：评估与监控体系
- 35-6 周：稳定性治理与灰度上线
关键指标（KPI）
- 请求成功率提升
- 平均响应延迟下降
- 单位任务成本优化
业务价值
让 AI 从一次性项目转为可持续演进的基础设施能力。