1
管理難題
導入 AI 容易，真正的難點在於治理。
2
員工分散使用 AI 工具
3
敏感資料外流風險
4
API key / 權限管理混亂
5
缺乏用量及 ROI 報表
我們的解決方案
以一個 gateway 管理模型、權限、成本及審計。
01
多模型 Gateway
集中接入 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen 等模型供應商。
02
用戶及部門管理
按部門、用戶、project 及角色分配權限。
03
成本控制
設定 quota、budget、超額限制及部門成本分攤。
04
用量分析
集中查看 token、model、user、project、department 報表。
05
智能路由
按任務、能力及成本，自動選擇高性價比模型。
06
安全及審計
保留 log、審計記錄，並加入敏感資料保護流程。
平台畫面
透過圖表清楚掌握 model、user、token 及成本。
由模型調用、quota 分佈、用戶消耗到每筆 usage log，都可以集中查看。
模型用量分析 dashboard
集中追蹤 call count、quota、token 用量、RPM / TPM 及模型用量趨勢。
手機版模型調用分析
手機亦可查看 quota distribution、model call trend 及即時消耗。
用戶消耗排名
清楚掌握哪些用戶或團隊帶動用量、成本及趨勢變化。
用量記錄及審計追蹤
逐筆查看時間、user、model、tokens、cost 及 response timing，方便 IT 及 finance 核對資料。
營運控制
讓團隊每天都能檢視的 AI 管理層。
01
權限
按用戶、部門、project 及角色管理存取權限
02
預算
設定 quota、支出上限及部門成本分攤
03
記錄
保留模型用量、成本可視性及審計追蹤
使用場景
不同部門需要不同的 AI 控制方式。
客服
降低 AI 回覆成本，統一客服回覆流程。
Sales / Marketing
批量生成內容，並分析客戶資料及 campaign 表現。
IT / Developer
統一管理 API key、模型調用及 developer 權限。
Management
按部門查看 AI 成本、用量及 ROI。
Operations
自動化文件處理、摘要、分類及派發。
部署方式 / 方案
按 IT 及 finance 管理要求，選擇合適的部署方式。
Token 價格可按企業用量提供成本優化方案。我們會先了解每月用量、model 組合及部署要求，再提出建議。
私有部署
部署在客戶自有 server / cloud 環境。
代管部署
由 K-AI 代管平台及日常維護。
混合模式
客戶自有 API key，加上 K-AI gateway 管理。
20-50 位用戶
起步
適合第一批團隊使用，並需要基本權限、quota 及用量可視化。
50-200 位用戶
商務
適合多部門使用，並加入 budget control、routing policy 及月報。
私有部署
企業
適合私有部署、SSO、SLA、custom routing 及更高審計要求。