01 / 访问策略
权限在酿成事故之前就已清晰可见。
将团队和成员映射到已批准的模型，明确记录例外情况，并在网关处拦截未授权的调用，而不是等到供应商账单中才发现问题。
| ChatGPT | Claude | Gemini | |
|---|---|---|---|
| 产品 | 允许 | 允许 | 允许 |
| 工程团队 | 允许 | 允许 | 允许 |
| 数据 | 允许 | 未授权 | 允许 |
| 实习生 | 允许 | 未授权 | 未授权 |
控制平面
让每一次 AI 请求都经过可解释的策略。
New API 将访问、支出、交付与审核汇聚成一条可见的运营路径。防护在请求离开组织之前就已生效，团队因此可以快速推进。
02 / 实时预算
在工作进行时即时生效的额度限制。
观察团队或密钥接近其预算，让网关在配置的边界处限流新请求。无需再靠表格充当最后一道防线。
New API全链路请求留痕
本月已用配额$520 /2,000
精细权限管控
额度实时可控
一个接口统一调用
全链路请求留痕
每次调用都留下记录。
gpt-5.6-sol成功03 / 请求结果
一次集成，即刻看清每一次判定。
保留应用已熟悉的 OpenAI 兼容调用。New API 在路由前评估密钥与余额，然后返回团队可据以行动的结果。
200 · 已成功送达密钥已批准、余额充足，并且响应已记录。
04 / 运营流程
一次请求，四个可追责的检查点。
无论是工作区中的员工还是使用 API 的工程师，都走同一条路径：识别调用方、评估策略、投递到已批准的模型，并留下可供审核的记录。
- 01识别解析成员、团队与密钥。
- 02评估检查模型访问权限与配额。
- 03投递路由到已批准的端点。
- 04记录保留状态、用量与成本上下文。
05 / 治理边界
明确划定运营边界。
New API 治理通往已批准 AI 服务的托管路径，为访问与运营决策提供依据；同时，各组织仍需对自身的策略、用户、提示词以及模型输出的使用负责。
已批准的访问
可按团队和成员分配组织已批准的模型。
投递前的检查
在请求发往上游之前，评估已配置的访问与配额条件。
运营凭证
请求记录保留调用方、模型、状态、用量与成本上下文，供审核使用。
责任清晰
组织自行掌握其策略、用户、提示词以及关于模型输出的决定。
治理相关问题
团队在对 AI 实施管控时会问的问题。
治理应服务于日常采用，而不是为每一次模型请求额外制造一套流程。
如何在授予访问权限的同时不拖慢团队？
按团队或成员定义模型访问权限，再让已获批准的用户通过熟悉的 API 或工作区开展工作。管理员仍保有清晰的授权边界。
企业如何让 AI 支出保持可预测？
为密钥和团队设置配额，随用量变化检视使用情况，并在达到配置上限时停止请求。这样在账单到来之前就形成了实际的支出边界。
请求发出之后，团队可以审核什么？
请求记录提供调用方、模型、状态与 token 用量，为技术负责人和业务负责人提供共同的运营审核起点。
治理可以逐步引入吗？
可以。先为需要访问的模型和团队开通，施加当前重要的管控，再随内部 AI 使用的增长逐步扩展。
团队应如何管理 API 密钥？
按密钥所属的团队或用途来签发，施加合适的配额，并通过请求历史了解每条访问路径的使用情况。
当请求未获授权时会发生什么？
网关在把请求发往上游之前，会评估已配置的访问与配额规则，因此未经批准或超限的使用可以在托管边界处被拦截。
谁需要了解 AI 使用情况？
工程需要运营信号，而财务和安全往往需要支出与访问上下文。共享记录让各团队基于同样的事实开展工作。
团队如何随时间调整管控？
检视使用模式与运营需求，再随策略和采用的成熟调整模型访问、配额与团队范围。