托管式接入层
在架构适合业务负载的前提下，规划并运营已获批准的应用与模型服务商之间的网关或中继。明确所有权和计费安排。
全部服务
支撑 AI 的底层系统
放心用 AI，背后的运行交给我们。
使用 AI 模型的团队，需要的远不止一个 API 密钥。他们需要一个可控的方式来连接各类应用、管理访问权限、了解用量并排查故障。我们帮助您把这一层作为整体 IT 环境的一部分来运行。如果您更想用一个账号接入多个模型，Bright Sparrow AI 就是我们自己的托管网关。
Bright Sparrow AI
各大主流模型，一个密钥，一张账单。
我们的托管网关通过一个 API，让您的团队使用 Claude、GPT、Gemini 等模型，并提供预算、用量报告，以及预付或开具发票的计费方式。
是不是似曾相识？
当您需要
有人搭把手。
- 多个应用或团队在使用模型，但没有统一的运行流程。
- 您需要了解花费、故障情况，以及谁能访问哪些模型。
- 您希望有人评估缓存、基础设施方案或是否符合批量定价的条件。
我们能帮上什么
做实事，权责清楚。
访问与用量控制
为各个应用分开凭证，设置合适的权限，并约定用量上限。不让密钥出现在客户端代码里，并及时收回不再需要的访问权限。
可靠性与可视化
监控约定范围内的用量和故障信号，排查问题并明确升级路径。路由、重试和故障切换属于按业务负载作出的决定，而不是默认具备的功能。
成本与服务商评估
结合实际的业务负载和服务商条款，评估符合条件的缓存、模型选择、容量安排和批量定价。每项变更都与有记录的基线对比。
把服务范围具体化
清楚知道
自己得到什么。
我们会把评估结果转化为双方确认的服务范围，列明各自职责，并约定如何检视进展。
- 有文档记录的“应用到服务商”架构
- 双方确认的访问、用量和凭证管理规则
- 范围内用量和运行信号的可视化
- 已评估的成本方案、依赖条件和取舍清单
需要另行约定的事项
模型用量、服务商承诺的额度和云资源消耗，与管理费分开计算。模型可用性、缓存行为和折扣，取决于服务商、接入方式和业务负载。我们不声称与 AWS 或 Anthropic 有合作关系，也不声称已取得某种折扣。AI 应用开发和输出结果评估需要另行界定范围。
从这里开始
合理的推进顺序。
- 1
了解业务负载
梳理应用、模型、使用模式、数据敏感程度和现有合同。
- 2
约定运营方式
确定账号所有权、访问权限、监控、计费和事故处理的责任。
- 3
谨慎推进变更
测试约定的方案并形成文档，再用真实用量检视成本与可靠性。
决定之前
常见问题。
每个模型都需要单独的密钥吗？
不需要。一个按项目划分的 Bright Sparrow 密钥，就能调用该项目已开通的模型，您的应用只需集成一次，而不必为每家服务商分别对接。不同的应用和环境仍然可以各自使用独立的密钥。开通某个模型需要经过我们的处理，不会自动完成。
你们能管理 Anthropic 等模型的接入吗？
我们可以评估您的应用所需的受支持服务商和接入方式。具体账号和地区的可用性与条款，需要逐一核实。
提示缓存一定能省钱吗？
不一定。是否符合条件、定价、缓存规则以及重复内容的比例，因服务商和业务负载而异。请用有代表性的请求来衡量实际成本。
你们出售无限量的 token 吗？
不出售。没有任何东西是无限的。通过 Bright Sparrow AI，您按实际使用的 token 数量，以该平台标明的价格付费。如果是在您自己的账号上由我们管理基础设施，我们的管理费与底层的用量或容量费用会分开列明。
提示词会被记录吗？
是否记录、保留多久，需要明确决定。不能因为开启了监控，就默认收集包含敏感内容的提示词。
聊聊 IT 需求
从一次交流开始，把情况理清楚。
告诉我们团队需要什么、哪些地方不顺手，我们一起想想下一步怎么走。