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首页/模型与 Token 资源
MODEL RESOURCE HUB

连接每一种模型,
服务每一个真实任务。

从语言问答到图像生成,把分散的模型资源放进一套清晰的评测、接入与治理路径。

按任务评测按项目核验用量可追溯
一扇门 / 模型资源项目核验
通用语言内容与问答
深度推理分析与决策
视觉多模态图片与文档
图像生成设计与营销
04能力类型

语言 · 推理 · 视觉 · 图像

06生态参考

常见模型供应商与产品方向

按任务选型方式

先看业务,再做小样本评测

可追溯治理目标

用量、成本、错误与反馈

常见模型生态,一处看清

先建立选择视野,再根据项目的区域、接口、数据和预算边界完成核验。

展示生态参考,不代表本平台已接入、代理或承诺实时额度与价格。

模型能力,不止一个接口

把资源目录、任务选型和服务治理放在同一条路径,方便企业与县域团队逐步验证。

从模型目录,
走到业务结果。

一扇门关注的不是“有多少模型”,而是模型能否在你的真实任务里稳定、合规、可负担地工作。

带一个真实任务来

一处入口

统一查看语言、推理、视觉和图像生成等模型能力。

按任务选型

围绕真实输入、输出和质量要求选模型,不只看模型名。

效果与成本可比

用小样本记录效果、时延、Token 和成本,再决定是否扩围。

权限与审计

项目隔离、额度边界、调用记录和人工兜底形成同一条链路。

按能力找模型,
不被供应商名称限制。

先选任务类型,再对比适合的模型方向。实际接口、版本和费用以项目评测与供应商确认结果为准。

筛选结果仅作项目评测起点
能力目录6 个参考方向
01OpenAI通用与多模态文本 · 视觉
02DeepSeek中文推理对话 · 推理
03通义千问中文多模态文本 · 视觉
04豆包中文应用对话 · 视觉
05Kimi长文本处理长文 · 检索
06Claude长文本与代码文本 · 视觉

把模型接入服务,三步走

从资源核验到上线后的持续优化,每一步都有清晰的输入、输出和责任边界。

  1. 01

    确认模型资源

    核验供应商、版本、区域、输入输出和数据边界。

  2. 02

    接入实际任务

    带着商品、办公或县域服务中的真实样例做小范围评测。

  3. 03

    监测与优化

    持续看用量、成本、错误和反馈,决定路由、降级或转人工。

资源可接入,边界要先清楚。

页面不展示密钥、账单或未核实的实时库存;接入前明确权限、额度、数据去向和退出方案。

密钥隔离按项目与环境管理
额度控制按任务与权限设边界
故障处理重试、切换、人工兜底

把真实问题带来,
先做一次小样本评测。

我们会一起判断:该用模型、工具、培训,还是暂时不接入。

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