近日，工业和信息化部办公厅印发《关于开展人工智能应用服务商培育专项行动的通知》（工信厅科函〔2026〕414号），明确提出要“探索通过首购首用、风险补偿等模式，加大大模型、智能体、Token等服务采购力度，提升行业‘用模用智’质效”。
作为产业侧的引导文件，《通知》提出的相关举措尚需进一步落地，但其释放的政策导向已经非常清晰：Token被列入政策鼓励的服务采购范围，为相关服务采购模式的探索提供了政策空间。 随着AI服务采购和规模化应用持续推进，企业对AI资源的管理也将从“能不能用”，进一步走向“看得清、算得准、用得值、查得明”。对于企业而言，如何管好这笔不断增长的“Token账单”，已经成为AI时代必须回答的新课题。 Token进采购，先算三笔账 当Token成为企业AI服务采购的计量或结算依据，企业关注的就不应只是“买不买、用不用”，还要进一步算清Token“用了多少、花在哪里、由谁承担、为什么会产生这些成本”。这既关系到企业的财务管理，也关系到AI资源的成本控制、投入产出评估和持续优化。 为了实现这一目标，企业首先要算清三笔账： 第一笔账：Token用在了哪里？ 企业需要掌握各部门、项目和应用的Token使用情况，明确谁通过什么应用调用了哪些模型、消耗了多少Token、产生了多少成本，以及相关消耗归属于哪个部门、项目或业务场景，从而形成统一、清晰的计量口径，最终将成本管控落实到具体的业务单元。 第二笔账：Token用得值不值？ 企业需要算清Token花了多少、由谁承担、是否超出预算，以及这些投入是否产生了相应的业务价值。 随着AI深度嵌入产品研发、日常办公等业务流程，企业既要核算AI资源的实际用量和成本，也要评估Token投入所创造的业务价值及投入产出比（ROI）。清晰的用量记录、成本归属和价值分析，能够为采购核销、成本分摊、预算管理和AI资源优化提供数据支撑。 第三笔账：Token账单能不能经得起审计？ Token一旦成为采购、结算或核销对象，就需要满足相应的财务管理和内部审计要求。 企业需要留存调用主体、身份权限、模型、时间、Token用量、成本及异常处置等关键信息，形成可追溯、可复核的审计证据链。只有这样，企业才能回答审计中的关键问题：谁在什么时间、以什么权限调用了什么模型，消耗了多少Token，调用过程是否合规，异常情况是否得到有效处置。 但在实际管理中，企业往往缺少统一的接入、调度、复用、限流、审计和归因机制，导致Token成本难以有效管控： 低难度任务调用高成本或高规格模型，造成模型资源错配； 相似问题被反复提交，重复消耗Token； 突发流量或Agent异常循环，可能在短时间内放大支出； 跨部门、多应用调用缺乏统一记录，成本无法归因到具体业务、项目或用户。 芯盾时代智域·AI安全治理平台，把Token用在刀刃上 当Token逐步进入AI服务采购和企业规模化应用视野，企业需要的已不只是模型接入能力，更需要一套能够看清用量、算清成本、优化调用并留存证据的治理机制。 芯盾时代智域·AI安全治理平台以AI安全网关为统一控制入口，把企业所有的AI应用、模型服务和智能体（Agent）调用纳入统一管理，整合统一接入、身份管理、配额控制、安全治理、运行审计和成本管理等功能，帮助企业建立从“用了多少”到“成本算清、风险处理、审计核验”的完整管理链条。 1.看得清：Token用量可观测 平台通过统一接入和调用观测能力，对纳入网关治理的模型服务、AI应用及相关调用入口进行统一记录，关联记录用户、应用、Agent、项目、模型等调用对象，以及调用时间、调用状态、Token用量、延迟和成本等关键信息，形成请求级运行记录。企业可以像看财务报表一样，按部门、项目、应用随时查看Token的使用情况，快速发现哪些场景用量最大、成本最高。 通过统一采集调用记录、Token用量和成本信息，企业可以逐步建立一套一致的记账标准，避免不同部门、不同应用各记各的账，为后续成本归属、预算管理和采购核验打好统一的数据基础。 2.算得准：Token成本可归因 平台会把每一次调用的用量与对应模型的价格、供应商信息和使用主体关联起来，算出每一笔调用到底花了多少钱，帮助企业从模型、应用、项目、主体等角度看清各自的Token消耗和成本情况。 平台可分别算清标准成本、实际成本及成本归属，并通过看板和报表直观呈现，辅助企业开展成本分摊、预算执行分析和资源使用复盘。即使是跨部门、多应用、多模型的复杂场景，平台也能把每一笔消耗对应到具体的用户、项目或业务，减少成本记录分散、责任不清、费用说不清楚等问题。 3.用得值：模型调用可优化 平台通过SmartRoute智能路由能力，结合预设路由策略、模型能力、健康状态、响应指标和成本约束，自动匹配合适的模型，对通用问答、摘要等任务优先使用成本更合适的模型，对代码生成、复杂推理等场景调用高能力模型，避免“杀鸡用牛刀”式的浪费。 平台同时提供全面的Token管控功能，帮助企业控制高频调用、突发流量和异常重试带来的Token消耗风险。当调用量、并发量或成本达到预设阈值时，平台可按策略执行告警、限流甚至“熔断”止损，防止突发流量和异常重试悄悄烧钱。 4.查得明：Token使用可审计 平台通过Runtime Trace和运行审计能力，对纳入网关治理的AI调用，记录其调用主体、身份权限、模型、Token用量、安全策略命中和异常处置等信息，将授权判断、配额检查、安全检测、模型路由等环节串成一条完整链路，清晰还原每一次调用的全过程。谁在什么时间、通过哪个应用访问了哪个模型，消耗了多少Token、花了多少钱，这次调用是否经过授权和额度检查，平台基于何种规则放行或拦截，以及异常情况是否被发现并处理，这些信息都留有完整记录，随时可以追溯。 基于这些记录，平台能自动生成使用明细、成本报表、权限记录和审计材料，采购、财务、审计部门可以直接拿来用，确保每一笔AI开销都花得明白、经得起审查。 从统一接入、用量观测到成本归因，再到调用优化和审计追溯，智域·AI安全治理平台帮助企业把Token治理从单纯的“用量统计”，升级为覆盖AI资源使用全过程的经营管理能力，让每一笔Token支出可归因、可核销、可审计，让企业的AI投入真正服务于业务价值，把AI资源用在“刀刃”上。