模型入口分散
各团队独立选择和接入模型，难以形成统一的企业目录与评估标准。
普遍挑战
AI 使用快速增长，治理不能继续依赖人工统计
当模型进入更多团队、应用和数字员工，分散采购、模糊授权与不可见成本会逐渐成为规模化应用的阻力。
预算难以预测
用量增长往往在账单产生后才被发现，缺少事前额度和过程预警。
成本难以归集
无法清楚判断费用属于哪个组织、项目、应用或数字员工。
投入价值不清
只看到 Token 消耗，却难以关联完成的任务、节省的时间和业务结果。
客户价值
把 AI 从技术费用，转化为可经营的企业资源
01
投入可规划
按组织、项目、岗位和数字员工配置周期预算与资源边界。
02
使用可控制
让不同角色只使用企业批准并适合其场景的模型服务。
03
成本可解释
将用量与责任主体、业务场景和任务结果建立关联。
04
策略可优化
基于质量、速度、成本和业务结果持续调整模型使用策略。
治理能力
统一入口之上，建立完整的资源治理链路
模型能力和价格可以变化，企业的授权、预算、数据边界与审计要求保持稳定。
模型目录与分级授权
统一维护经评估并批准使用的模型，按组织、岗位、项目、应用与数字员工配置范围。
预算额度与阈值
设置周期预算、调用量或 Token 用量参考额度，并为关键场景保留必要资源。
用量监测与异常预警
识别超额趋势、异常频率和偏离既定策略的调用，及时提醒责任人。
成本归集与分析
按组织、项目、应用、岗位和数字员工查看资源投入，为预算和价值评估提供依据。
模型策略与适配
在获准模型中，依据任务、质量、速度、成本和数据等级配置适合的使用策略。
审计与持续改进
记录调用主体、场景、模型、用量和策略结果，并据此持续优化治理规则。
面向管理者
让每个责任角色获得清晰的管理视角
CIO / CTO
建立统一模型入口与治理标准，避免 AI 应用形成新的技术孤岛。
AI 负责人
掌握模型覆盖、使用趋势与异常情况，推动能力规模化落地。
财务管理
按组织、项目和场景理解成本来源，提高预算预测与归集效率。
业务负责人
把资源消耗与任务结果、效率改善和业务指标联系起来。
与数字员工协同
每个数字员工，都有明确的模型与资源边界
数字员工不仅拥有身份、权限和工具范围，也可以配置获准模型、周期额度和任务成本边界。企业能够评价它完成了什么工作、消耗了多少资源，以及产生了什么业务结果。
按岗位和任务分配获准模型
达到阈值时预警、限制或申请调整
将用量关联到具体任务与业务结果
模型变化不改变企业身份与权限边界
合规与责任边界
在企业授权和适用规则内使用模型服务
Purefect 提供模型接入、授权、用量、成本和审计所需的技术治理能力，不提供绕过模型服务商账号、授权、安全、合同或区域使用规则的机制。
仅纳入企业依法选择并获得授权使用的模型服务
企业根据行业、数据分类、部署地区和适用要求确定模型与数据范围
日志内容、可见范围和保存期限遵循最小必要原则配置
技术治理帮助落实管理要求，但不替代企业自身的合规评估与责任判断