词元之河
企业级大模型智能网关平台
一站式、高性能、安全的大模型接入、治理、调度、监控与组织同步平台。配合极致的可观测度,赋能企业轻松、安全地落地生成式 AI 应用。
https://api.tokenriver.cn100% 模型保真,绝不掺假
原厂授权 · 真源可溯
每一枚模型均源自国内大厂云或模型官方授权渠道,未经改写、未经替换,支持独立检测与第三方验真。
大厂云直供
渠道合规、供应稳定。
模型官方直供
原厂模型、官方供应。
超低折扣 · 计价透明
平台通过大规模集采让用户享受到超低折扣价,用户每笔调用都可查询详细计费记录。
国内链路 · 合法合规
调用链路节点均位于国内,合法合规、低延迟、可审计、数据不出境。
核心优势
六大企业级能力,专为大模型生产环境落地而设计
openai.base_url = "https://api.tokenriver.cn"
response = openai.chat.completions.create(
model="vm-deepseek",
prompt="Deploy system..."
)
1. 统一标准化接入
聚合全网主流商业大模型与开源大模型,对外提供的接口协议高度兼容 OpenAI, Anthropic, Gemini。这意味您的应用客户端无需重写任何底层调用逻辑,仅需通过一键切换网关地址与凭证密钥,即可在多种异构模型间平滑无感地分发请求,扫除接口集成的重重障碍。
Draft a memo to CEO [SECRET_NAME] and mask our API key tr-live-7b92**.
PII Masked2. 大模型安全与隐私治理
数据安全是企业落地 AI 的生命线。平台打造了多维安全审计体系,提供细粒度的应用凭证隔离、敏感词双向实时拦截过滤。更重要的是,全局审计日志采用先进 of Prompt-Free 设计,在审计调用记录时绝不留存任何敏感请求和响应内容 Body,从物理根源上彻底规避企业专有数据与隐私泄露的风险。
3. 精准配额与组织成本管控
防范大模型资源滥用与意外账单超支。管理员能针对组织、特定业务团队或单个 API Key 设定多维度、阶梯式的 Token 额度限制(Quota)与频次限制(Rate Limit)。实时统计调用成本,并在触及预警红线时智能发送通知或执行硬性封顶限制,确保每一分预算都在掌控之中。
4. 智能多通道路由与降级
确保企业生产级 AI 业务永远在线。智能网关实时感应底层各大模型服务商接口的延迟、成功率与通道健康状态,利用动态路由算法将请求智能导向最优质渠道。内置负载均衡策略,在遭遇服务中断、限流时自动进行故障退避与多级路由降级(Failover),保证 99.99% 的高可用性。
5. 企业组织架构与单点登录同步
深度融入企业既有的 IT 管理和权限控制体系。平台无缝支持企业级单点登录(SSO)快速接入,并全面兼容飞书、企业微信、LDAP 等企业内部通讯录。支持一键同步复杂的组织架构树,管理员可直接基于部门层级进行团队划分、模型限额授权以及工作空间的权限隔离分配。
6. 全局调用链路与实时可观测
看得清,才能管得好。词元之河提供全天候的级联可观测性大盘。管理员能实时洞察全组织模型调用链路,对调用频率趋势、Token 吞吐量、响应时间分布、消费排行和通道成功率等关键指标(KPI)进行秒级诊断。每一次调用皆有迹可循,为大模型应用升级和成本优化提供精准的决策支持。
一行代码集成
完全兼容标准接口协议。只需一键复制网关地址并修改 API 凭证,即可零开发成本无缝接入,解锁企业级多通道灾备与高可用能力。
完全兼容标准 OpenAI SDK。在已有大模型应用客户端中,只需将 Base URL 与凭证替换为网关地址与 API Key 即可完成接入。
内置容灾自动重试机制。当信道底层接口遭遇短暂故障或限流(429)时,网关在毫秒级内自动触发重试和信道熔断,提供高保障的生产级高可用。
import OpenAI from "openai";
// 1. 初始化 词元之河 统一大模型网关客户端
const client = new OpenAI({
apiKey: "tr-live-7bf92a188c005b63", // 在控制台创建的凭证
baseURL: "https://api.tokenriver.cn" // 统一高可用网关地址
});
// 2. 调用主流模型,支持自动灾备熔断与极速缓存
const response = await client.chat.completions.create({
model: "deepseek-chat", // 自动适配与动态容灾信道
messages: [
{ role: "user", content: "分析 AI 大模型治理策略。" }
]
});
console.log(response.choices[0].message.content);