大模型“碎片化”应用带来的“失控”,比如:模型重复采购、模型闲置、Token消费超预算、模型滥用等。
大模型缺乏统一管理、精细化控制,影响企业核心业务正常运行,比如:单一模型API限流后无备选模型可用,导致业务中断。
大模型漏洞、内容违规、敏感数据泄露等问题频发,引起社会舆论危机、导致企业荣誉受损、监管处罚,给企业经营带来重大损失。
大模型技术的监管合规体系也在持续完善,一系列的专项法律法规,技术规定、标准,已经发布执行,大模型的应用已经进入“强监管时代”。
支持多模型统一接入、动态负载均衡、降级模型调度、路由统一配置、令牌批量分发、Token限额管控、组织架构同步、应用场景精细化管控等,解决模型“碎片化”应用失控的问题,实现模型“按需调用、动态分发”。
覆盖模型视角、路由视角、组织架构视角、人员视角全过程可观测、回溯,覆盖Token消费、异常告警、对话记录、访问日志、防护日志、操作日志等维度数据。
覆盖网络安全、内容安全、数据安全、保密安全等全场景安全合规要求。支持个性化配置安全防护模式。
在大模型统一安全治理能力加持下,提升模型使用效率,优化组织生产过程,促进大模型更大规模地落地应用,从而提升组织整体生产效率、降低生产成本、并促进技术创新。
采用代理方式进行部署,支持接入符合OpenAI API协议标准的大模型接口或第三方AI网关接口,本地内网或外网部署的大模型都可以快速接入
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