一家AIGC企业的AI精细化运营实践
当企业接入的大模型越来越多，挑战不再是“能不能用”，而是“怎样用得更顺畅、更可控”。
某 AIGC 智能视音频解决方案服务商在推进智能视频创作业务的过程中，陆续接入多家主流大模型，但随着开发团队和调用场景持续增加，账户分散、额度管理、Token 用量统计和成本归属等问题逐步显现。
为此，该企业引入山石网科统一AI网关（eToken Manager），尝试以统一入口承接模型调用，并围绕账号池化、权限管理、用量监控和资源优化，建立更适合规模化 AI 应用的运营体系。
账号池化共享：用更少的管理动作支撑更多开发需求
过去，模型账号通常由不同团队或个人分别申请、维护和使用。随着人员和项目增加，账号采购、权限分配、剩余席位查看等工作逐渐成为管理员的日常负担。
在山石网科统一 AI 网关的支持下，该企业已将某主流大模型服务的账号纳入池化共享管理，并稳定运行了一段时间。经过数周用量观察，当前约40位开发人员共享14个账号，已能够基本满足公司内部的日常使用需求。
这种模式带来的变化并不只是账号数量的集中，更重要的是管理方式的改变。管理员不再需要频繁逐一关注各个账号的使用状态，而是可以通过统一平台查看席位剩余用量和整体消耗情况；开发人员则可在授权范围内使用所需能力，减少重复申请和跨平台切换。
在完成前期验证后，该企业正准备进入下一阶段，进一步扩大账号采购规模，为更多业务场景提供支撑。
Skill 市场：让可复用能力更容易被找到和使用
随着AI应用逐步深入，企业沉淀的不只是模型调用能力，还包括大量可复用的代码、工具和业务技能。
此前，这部分内容主要通过Git进行管理，虽然能够满足版本管理需求，但在实际使用中，开发人员仍需要知道代码放在哪里、由谁维护、如何接入；对于新加入的成员来说，查找和复用成本也相对较高。
通过 Skill 市场，企业将可复用能力以更易检索、更便于调用的方式进行沉淀。开发人员可以更快找到适合当前任务的Skill，减少重复开发，让已有能力真正服务于更多业务场景。
同时，平台支持基于用户权限进行控制。对于涉及核心业务逻辑或敏感能力的Skill，可限定为特定人员可见、可用，在提升共享效率的同时兼顾企业内部的权限边界。
用量优化：从“看得见”走向“用得更好”
随着调用量持续增长，企业关注的重点会从“是否能统计用量”进一步转向“如何优化用量”。
客户反馈，用量优化是后续阶段的强需求。当前，模型使用效率在很大程度上依赖个人员工的自主意识和专业能力：什么任务适合使用什么模型、提示词如何优化、哪些调用可以减少重复消耗，往往缺少统一的方法和数据支撑。
这也意味着，单纯提供用量统计还不够。企业需要进一步建立从发现问题、提出建议到执行改进的优化闭环。
未来，山石网科统一 AI 网关可面向个人开发人员和管理员提供更有针对性的建议报告：帮助个人识别高频、异常或低效的调用方式，辅助管理员从团队、项目和模型等维度发现优化空间。只有当建议能够被看见、被理解、被执行，用量优化才能真正落地。
总结：从“接入模型”走向“运营 AI”
该企业的实践表明，企业使用大模型的过程，正在从简单接入逐步进入精细化运营阶段。
账号池化解决了多人使用与集中管理的问题；Skill 市场提升了能力复用和权限管理的效率；用量监控与后续优化能力则为企业持续控制成本、提升调用质量提供了基础。
山石网科统一 AI 网关面向企业级大模型调用场景，持续完善多模型接入、账户代理与共享、额度和预算管理、权限控制、Skill 管理及用量分析等能力，帮助企业在加速AI应用落地的同时，让每一次调用更清晰、更可控、更具价值。
AI用得越深，数据边界越要看得清：企业为什么需要统一AI网关
中标｜中国人民银行贵州省分行央采项目
10月22日15点直播！「山石网科统一AI网关」新品发布
山石网科是中国网络安全行业的技术创新领导厂商，由一批知名网络安全技术骨干于2007年创立，并以首批网络安全企业的身份，于2019年9月登陆科创板（股票简称：山石网科，股票代码：688030）。
现阶段，山石网科掌握30项自主研发核心技术，申请540多项国内外专利。山石网科于2019年起，积极布局信创领域，致力于推动国内信息技术创新，并于2021年正式启动安全芯片战略。2023年进行自研ASIC安全芯片的技术研发，旨在通过自主创新，为用户提供更高效、更安全的网络安全保障。目前，山石网科已形成了具备“全息、量化、智能、协同”四大技术特点的涉及基础设施安全、云安全、数据安全、应用安全、安全运营、工业互联网安全、信息技术应用创新、AI安全、安全服务、安全教育等10大类产品及服务，50余个行业和场景的完整解决方案。