Problem 01账号与 Key 分散
多个平台和多个密钥分开维护，项目越多越难管理。
01 · Enterprise access
企业接入，先解决这些问题
企业把 AI 接入产品、内部系统或对外交付场景时，真正难的不是只找到一个模型，而是账号、Key、模型和接口配置能不能长期稳定地管理起来。
Problem 02调用难定位
业务系统调用后，开发团队难以快速确认模型、Key 和请求标识。
Problem 03接入路径不清晰
临时通道和分散配置不适合长期企业项目交付。
Problem 04接入方式不统一
不同模型协议、模型信息和开通方式分散，研发团队需要反复适配。
01 / Verified真实模型
按开通模型和正式 Model ID 接入，避免降配包装和黑箱转发。
02 / Reliable正规链路
面向企业长期项目交付，不以个人共享账号或临时通道作为交付方式。
03 / Unified统一 API
用一套企业 API Key 体系接入 Claude、GPT、Gemini、Kimi、GLM 等主流模型。
04 / Traceable调用定位
按 API Key、模型和请求标识定位接口调用。
需要选择模型时，请以模型广场中的正式 Model ID 为准；需要了解公开参考信息时，请查看模型广场。
02 · Traceability
调用记录与用量核对
TokenCraft 提供模型、Key、请求标识和接口接入信息，帮助技术团队定位调用并完成集成。
示例调用记录Model / Key / Token / Request ID
| Request ID | Model | API Key | Input | Output |
|---|---|---|---|---|
| req_tc_7f29a81c | claude-opus-4-7 | key_prod_42 | 412 | 1,056 |
| req_tc_19c04e21 | gpt-5.4 | key_agent_07 | 785 | 2,240 |
| req_tc_8bb351ca | gemini-3-pro | key_ops_12 | 1,206 | 618 |
{
"request_id": "req_tc_7f29a81c",
"model": "claude-opus-4-7",
"api_key": "key_prod_42",
"input_tokens": 412,
"output_tokens": 1056
}
Model模型名可核对
请求记录保留模型字段、调用时间和请求结果，便于核对业务实际调用的模型。
UsageInput 与 Output 分开统计
Token 用量可按请求、Key 和模型维度回看，便于技术复盘。
Request ID请求可定位
请求 ID 可在联系支持时用于定位对应调用记录。
03 · Fit
选择适合的使用方式
个人日常使用和企业系统接入，本来就是两类需求。个人使用优先考虑官方套餐账号；企业接入、系统集成和项目交付再选择 TokenCraft API。
官方套餐账号
个人日常使用更合适- 个人日常使用更适合选择官方账号。
- 官方网页和客户端体验完整，适合写作、学习、咨询和代码辅助。
- 不需要开发接入，也不需要维护 API Key。
- 适合一个人使用一个账号的场景。
- 如果只是个人日常使用，官方套餐账号通常是更简单的选择。
TokenCraft API
企业接入和项目交付更合适- API 调用，适合产品、内部系统、Agent 工作流和对外交付场景。
- 独立 API Key，可按环境和用途拆分。
- 支持正式 Model ID、统一 API 和请求定位。
- 支持企业系统集成与技术文档说明。
- 适合需要长期系统集成和企业支持的场景。
04 · Model hub
模型、参考信息与接入方式分开查看
你可以在模型广场查看正式 Model ID 和公开参考信息，在 API 文档中查看 OpenAI-compatible 和 Anthropic Messages 的接入方式。
05 · Enterprise
企业接入支持
TokenCraft 面向企业长期项目交付，提供模型、接口和技术支持信息。
Access稳定接入
面向企业长期系统集成提供清晰的接口与模型信息。
Consulting模型咨询
根据使用场景选择合适的模型与接口协议。
Docs接入文档
提供 OpenAI 兼容和 Anthropic Messages 接入说明。
Support技术支持
围绕接入、排障和模型选择提供项目级支持。
06 · Access
参考信息与开始测试
登录控制台并根据当前状态创建 API Key 开始测试；企业批量接入或项目交付需要技术支持时，再联系我们。
真实模型，清晰接入
接入说明会明确模型范围、输入输出、限流和接口方式，便于技术团队完成集成。
自助测试，按需升级
开发团队可在控制台完成测试；企业客户可在明确模型和项目需求后申请技术支持。
Request按请求定位
调用记录保留模型、Key、输入输出和请求标识，便于技术排查。
Enterprise企业项目支持
技术支持会结合实际模型、接口和交付需求确认。
Reference模型信息以当前页面为准
具体模型版本、公开参考信息、限流和开通范围以控制台与技术文档中的当前事实为准。
07 · Console
企业管理能力
TokenCraft 把 Key、模型、接口和请求信息放在同一套管理面里，减少个人账号和分散配置带来的管理风险。
KeyAPI Key 管理
按用途或环境分配独立 Key，减少混用。
Usage用量统计
按 Key、模型查看 Token 消耗和请求记录。
Access接入配置
集中管理接口地址、模型与 API Key。
Support技术支持
围绕接入、调用记录与问题排查提供支持。
08 · Use cases
落地场景
TokenCraft 适合准备把 AI 能力接入长期业务系统的团队。产品集成、内部工具、Agent 工作流和对外交付场景，都可以围绕统一 API 持续建设。
产品集成
SaaS、应用和对外 AI 功能需要长期稳定接入、独立 Key 和可定位的调用记录。
- 智能客服
- 内容生成
- 代码与数据助手
内部工具
企业助手、知识库和自动化流程需要稳定接口、独立 Key 和调用定位能力。
- 企业知识库
- 流程自动化
- 部门助手
Agent 工作流
代码助手、模型调用、任务自动化和批处理需要按 Key 跟踪请求与用量。
- Codex
- 批量处理
- 工具调用
商业化部署
面向外部用户交付 AI 能力时，需要稳定接口、可追溯请求和明确的模型信息。
- Key 管理
- 请求定位
- 模型信息