现有应用不用推倒重来
保留现有 OpenAI Chat 与 Anthropic Messages 调用习惯，把对话模型、Embedding 和 ASR 逐步纳入统一入口。迁移的重点不是重写应用，而是补上企业需要的权限、归属与审计。
钱拓 Token Hub
让员工与 Agent，在同一套规则下使用 AI
模型、MCP 与 Skills 统一接入 · 身份、权限、成本与审计统一治理
当 AI 从少数开发者的 Key 走向全员与生产 Agent，Token Hub 把模型、工具和技能纳入企业组织、权限、成本与审计体系，并由钱拓负责私有化交付和持续运行。
AES-256 加密保护私有化单租户全链路审计
从“API 能调通”到“企业 AI 能长期运行”
当员工、Agent、知识库和语音服务开始共用 AI，真正的问题不再是接入多少模型，而是谁能用、如何授权、成本归谁、调用怎么查，以及系统由谁长期负责。
员工、部门与生产 Agent 各有身份
企业通讯录、RBAC、部门授权、个人 Key 与服务账号统一管理。员工离职自动回收个人权限，生产 Agent 的服务账号可转移负责人，不再跟着某个员工一起失效。
每一笔 AI 成本都有归属
用量和费用按用户、部门、模型、Key 与服务账号归集，支持周期核算、报表导出与预算判断。管理者看得懂投入去向，财务也能把成本分到真实使用部门。
MCP 与 Skills 先审核，再进入生产
MCP 工具发现后经过人工审核、风险分类和指纹校验，再进入可授权范围；Skills 经过上传、审核、版本、可见范围、分发与下架流程。模型之外的工具和技能，也进入企业治理边界。
从开源自建，升级为有人负责的生产系统
私有化单租户、BYOK、密钥保护、全链路审计与系统自检构成生产底座；钱拓负责部署、升级与持续支持，客户团队不必独自承担上游适配、备份回滚和长期运维。
为不同团队而建
管住成本、扛住合规、让研发快速用上大模型——对号入座，看 Token Hub 怎么解。
金融 · 强合规
痛点数据不能出内网、每一次调用都要审计得清、供应商 Key 不能明文躺在库里。
怎么解私有化单租户 + BYOK，权限、密钥、用量与审计数据留在企业环境；接入私有化模型时，业务请求也可不出域。客户端 Key 只存 SHA-256 哈希、供应商 Key AES-256-GCM 加密；全链路 x-request-id 审计、软删留证。
研发 · 中台
痛点多家大模型接口各不相同、切换要改代码、Key 散落难管。
怎么解对话、Embedding、ASR 模型统一接入，兼容 OpenAI / Anthropic 双协议；MCP 工具和 Skills 也由同一控制台治理，员工在门户自助领 Key、拿接入文档。
行政 · 财务
痛点谁在用、用了多少、花了多少一笔糊涂账；员工离职了 Key 还在。
怎么解用量费用按用户 / 部门 / 模型多维报表，可分摊、可导出；通讯录联动、离职自动回收个人 Key；Key 与用户两层限流控制使用强度。
不是概念，是能跑的产品
私有化单租户交付的真实控制台与用户门户；下图均为演示数据。
控制台 · 管理端
用户门户 · 自助端
已有 New API / 开源网关
不用推倒重来，升级的是企业治理
保留现有应用的接口习惯，先盘点、再并行验证、最后切换。每一步都定义验证项和回退方式，不拿生产业务冒险。
1
盘点现状与责任边界
联合梳理现有 base_url、模型名、渠道、Key 使用者和生产 Agent，识别个人 Key、公共服务和无人负责的长期凭证。
2
小范围并行验证
选择一批应用与用户接入 Token Hub，验证协议兼容、权限、服务账号、成本归属和审计；原网关保留为回退路径。
3
分批切换并完成交接
按应用分批切换，补齐部门、负责人、预算与 MCP / Skills 审核规则；正式切换前明确回滚窗口和运行责任。
接入，只需 3 步
私有化部署就绪后，让团队用上大模型，快到超出预期。
1
管理员配好底座
接入上游账号 → 绑定对话 / Embedding / ASR 模型渠道 → 打授权标签、发布路由；MCP 工具与 Skills 分别经过审核后进入可授权范围。
2
发 Key 给团队
管理员代建，或员工用手机号 + IM 验证码自助登录门户领 Key；授权范围、限流、过期一处设定。
3
改个 base_url 就能调
base_url 指向网关、带上 Key，OpenAI / Anthropic SDK 零改造直接调；用量与费用自动归集到人 / 部门。
生产化验收
不只看功能清单，现场验证四个闭环
交付是否完成，不以演示页为准。以下闭环可以在客户环境中逐项操作、观察结果并留下审计证据。
员工离职，生产服务不中断
回收离职员工的个人 Key，同时验证服务账号仍可运行、负责人能够转移，避免系统凭证跟着个人消失。
一笔费用，能追到责任归属
从部门报表下钻到用户、Key、模型与服务账号，核对请求量、Token 与费用口径，并导出留档。
一个工具，未经审核不能上线
新 MCP 工具先完成风险分类与指纹审核，再进入授权范围；调用后能够查到使用者、工具和请求链路。
一次变更，能够追踪和回退
验证路由发布历史、操作审计与系统自检，出现异常时能定位变更、恢复原有运行路径。
私有化，但不折腾运维
一键部署、全 Web 自助、系统自检红绿灯——弱运维团队也扛得住。
一键私有化 单机或 node01 / node02 双机 docker compose，亦提供 Kubernetes 清单；网关 / 控制台 / worker 分角色部署。
系统自检 内置 doctor：MySQL / Redis / 迁移 / Celery / 授权投影 / 信任根 一屏红绿灯，退出码可接 CI 部署门禁。
授权绑定 license 按本机实例码节点绑定、验签信任根构建期烘入镜像，跨机不通用、防私自复制。
弱运维友好 日常启停 / 看日志 / 升级全 Web 或一条命令；密钥、迁移等危险操作不上 Web，供应商远程兜底。
不止大模型网关，是企业 AI 能力底座
MCP、Skills、ASR 与 Embedding 已上线，与模型接入、权限、用量和审计统一治理。
MCP 接入 已支持
MCP Server 统一接入，工具发现后经过人工审核、风险分类与指纹校验，再进入可授权调用范围；同时记录用量归因与调用审计。
Skills Hub 已支持
企业技能注册与分发中心，支持上传、审核、版本管理、可见范围、分发、下架，让成熟能力可控复用。
ASR 语音识别 已支持
语音模型作为统一能力类型接入、授权和路由，为会议、客服与语音资料处理提供标准服务入口。
Embedding 向量化 已支持
向量模型作为统一能力类型接入、授权和路由，为企业知识库、语义检索与 RAG 提供标准服务入口。
智能路由 规划中
按成本 / 质量择优分发，自动选最优模型与后端。
能力清单
- 接入
- 对话模型（OpenAI Chat + Anthropic Messages 双协议）+ Embedding 向量模型 + ASR 语音模型；统一模型名、授权标签、渠道与路由
- MCP 治理
- MCP Server 接入 + 工具发现 + 人工审核 + 风险分类 + 指纹漂移复审 + 用量归因 + 调用审计
- Skills 治理
- 企业技能上传 + 审核后分发 + 版本管理 + 可见范围 + 新版平滑切换 + 下架
- 登录
- 手机号 + IM 验证码（钉钉 / 飞书 / 企微）自助登录，通讯录同步、离职回收
- 权限
- Owner · Admin · 员工三级 RBAC + 部门授权继承 + 模型标签动态授权
- Key 治理
- 用户自助创建 / 管理员签发；scope 模型授权；IP 白名单；过期策略；自助吊销自救
- 服务账号
- 非人 Key 独立归属，负责人可转移，离职不影响系统运行
- 用量计费
- 按用户 / Key / 模型 / 部门 / 服务账号维度；输入·输出·缓存·推理 token 分列；报表导出
- 可观测
- 请求流水（延迟 / TTFT / 多状态）+ 操作审计日志 + 上游熔断告警
- 运维
- 全 Web 自助控制台 + 系统自检 doctor（DB / Redis / 迁移 / Celery / 信任根 红绿灯）
- 部署
- 私有化单租户，网关 / 控制台 / 门户分角色部署
合作与采购
两种交付方式，匹配不同采购基础
Token Hub 均可私有化单租户部署，密钥、权限、用量和审计数据留在企业环境。业务请求是否出域，取决于所选上游是公网 API 还是私有化模型。
客户自持上游账户（BYOK）
直接结算适合：已有模型采购 / 供应商账号 · 大行 / 券商 / 强合规
- 使用企业自己的供应商账号与 Key，模型费用直接与上游结算
- Token Hub 负责统一权限、用量、成本与审计，私有化单租户部署
- 平台授权和交付服务按企业规模、部署范围与服务边界报价
统一采购与结算服务
统一结算适合：不想对接多家上游 / 要一张账单 / 快速上线
- 由钱拓根据已确认的供应商合作与合同范围提供模型采购、额度和账单管理
- 平台授权、模型服务与持续支持纳入统一商务方案，不使用“免费平台”口径
- 数据处理路径、模型供应商、计费口径与服务责任在签约前逐项确认
常见问题
企业尽调最常问的几个。
Token Hub 和 OneAPI / New API 有什么区别？
New API 是成熟、覆盖广的开源大模型网关与 AI 资产管理系统，适合有工程团队的企业自建；Token Hub 面向企业内部生产运行，重点是企业通讯录、员工与服务账号分离、部门成本归属、MCP / Skills 上线治理、全链路审计，以及由钱拓承担私有化交付和持续支持。两者不是简单的开源版与企业版关系。
数据和密钥会不会出企业？
需要区分两类数据。Token Hub 的控制面、客户端 Key 哈希、供应商 Key 密文、权限、用量与审计数据部署在企业环境内；业务请求是否出域取决于上游模型的部署方式。接入企业内网的私有化模型时，请求数据可不出域；接入公网模型 API 时，请求会按企业确认的网络与供应商策略发送至对应上游。客户端 Key 只存 SHA-256 哈希，供应商 Key 采用 AES-256-GCM 加密落库。
支持哪些 AI 能力和接口？
Token Hub 已支持对话模型、Embedding 向量模型、ASR 语音模型、MCP 工具与企业 Skills。对话模型对客户端兼容 OpenAI Chat Completions 与 Anthropic Messages 两套接口；Embedding 与 ASR 作为独立模型类型统一纳管、授权和路由。MCP 支持接入、工具审核、风险分类、用量归因与调用审计；Skills 支持上传、审核、版本、可见范围和分发管理。
怎么控制谁能用、用多少、花多少？
通过 RBAC 三级角色 + 企业通讯录联动控制谁能用；模型标签动态授权控制用哪些模型；Key 与用户两层 RPM 限流控制用多少；周期成本核算按用户 / Key / 模型 / 部门出报表控制花多少。员工离职时随通讯录同步自动回收其个人 Key。
员工离职后，绑在他名下的系统 Key 会失效吗？
不会因此中断。公共服务（如财务系统）的 Key 可归属「服务账号」而非个人，负责人可转移，离职只回收个人 Key，服务 Key 独立不随人失效。
如何部署与运维？
私有化单租户部署，网关 / 控制台 / 门户可分角色部署；日常运维走全 Web 自助控制台，并内置系统自检（doctor）红绿灯，弱运维团队也能维护。
New API（QuantumNous/new-api）企业能用吗？和 one-api、Token Hub 怎么选？
可以。New API 已提供组织级认证、多模型管理、用量统计、成本核算、渠道优先级与故障禁用等能力，适合有工程团队且愿意长期自维护的企业。若 AI 已从开发试用进入员工和生产 Agent，选型重点变成企业通讯录、个人与服务账号分离、按部门归集成本、MCP / Skills 审核审计，以及私有化交付后由谁持续负责，Token Hub 更贴合。若优先要开源可改、广泛渠道和较低软件成本，New API 更合适。
把企业的 AI 使用，管起来
私有化单租户交付，控制面、密钥、权限、用量与审计数据留在企业环境。业务请求边界按上游模型部署方式确认。