1。项目立项原因
随着企业对 Claude 等大模型的使用规模扩大,Token 消耗不可预测、超限导致业务中断、模型切换缺乏自动策略,成为生产环境的核心痛点。现有工具(如 sub2api)聚焦流量中转和拼车分摊,缺乏主动风控能力——超限只能被动等 429 报错,没有提前预警和自动降级机制。本项目旨在填补这一空白,在不影响业务正常运行的前提下,对 Token 用量实施主动管控。
2。行业场景与业务背景
项目面向中小企业研发团队和 AI 应用服务商。这类用户通常通过订阅制账号(Claude Pro/Team)驱动线上业务,Token 配额有限且按周期重置。一旦用量触顶,服务直接中断,影响终端用户体验。系统在网关层代理所有请求、完整记录用量,通过可视化规则配置实现阈值预警、自动降级(切换至 Flash 等轻量模型)和熔断保护,同时支持 prompt 优化注入,兼顾成本控制与缓存命中率,构建企业级 AI 用量风控的完整闭环。
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