L3
智能调度，把任务交给合适的模型。
简单任务轻量跑，复杂任务接力完成。
围绕质量、速度与价格选择路由策略，让小模型完成初筛，让大模型处理复杂推理。选择一个任务，看看调度思路。
交互为调度逻辑示意，不发起真实模型调用。AI 自动路由、大小模型接力及跨模态编排，需按业务需求评估配置与交付范围。
L2
统一网关，为不同模型装上同一种插座。
你的业务 → FlowVision → 多模型服务
把模型能力，变成一条业务工作流。
把模型能力接入你的店铺系统、业务工具或 AI 应用，让重复工作更高效。
更多业务场景 查看另外 6 个 Use Case ＋
从日常提效到高峰服务，从单店工具到多客户平台。
大促与直播客服
促销启动、直播间流量集中，客服应用需要同时处理大量商品咨询。
知识检索 → 简单问题快速回答 → 复杂售后交由更强模型或人工。
业务价值：高峰承载有规划，关键咨询有处理路径。
L1 模型供给L2 统一接入L3 分级调度L4 额度治理QPS 保障
落地条件：需对接客服系统与知识库，按峰值流量约定容量。
跨境商品本地化
同一款商品进入不同市场，标题、详情、配音与视频需要适配当地语言。
商品资料 → 多语言文案 → 配音与视频素材 → 本地化审核。
业务价值：复用商品资料，减少跨语言内容的重复制作。
L1 多模态L2 统一协议L3 模型分工
落地条件：需提供商品事实、目标市场要求，并进行语言与商品一致性审核。
批量上新与目录整理
商家集中上新，需要把供应商资料整理为可发布的商品信息。
原始资料 → 属性提取与分类 → 标题及详情草稿 → 人工校验入库。
业务价值：让运营从逐条录入转向批量审核。
L1 文本能力L3 轻重任务分流L4 用量管理QPS 容量规划
落地条件：需对接商品管理系统；提取结果与敏感商品描述应人工确认。
连锁门店知识助手
不同门店反复查询活动政策、产品知识与操作规范。
员工提问 → 检索已授权知识 → 生成带依据的回答 → 疑难问题升级。
业务价值：让门店使用同一知识来源，同时保留部门使用边界。
L2 应用接入L3 问题分级L4 部门与权限
落地条件：需建立知识库及应用层访问控制，模型网关不替代文档权限。
服务商与 SaaS 的 AI 功能
为多个商家提供 AI 功能，需要管理不同模型、客户预算与高峰负载。
SaaS 请求 → 统一网关 → 按业务选择模型 → 按应用统计用量。
业务价值：减少重复接入工作，为多客户服务建立容量与成本边界。
L1 模型聚合L2 统一网关L3 路由策略L4 Key 与用量可用性保障
落地条件：需集成自身账号和租户系统，并确认模型兼容性及企业服务范围。
营销创意批量迭代
同一产品需要持续测试不同卖点、渠道与人群的营销内容。
创意简报 → 多版脚本与文案 → 配音及视频生成 → 人工审核与投放复盘。
业务价值：把创意测试形成可重复执行的生产流程。
L1 多模态L3 跨模型协作L4 项目预算
落地条件：需应用层编排、素材授权和成片审核；生成吞吐按异步任务指标约定。
按部门配置数字员工，
共用一套企业 AI 底座。
从“买模型”走向“交付岗位任务”。每位数字员工都有明确职责、可用工具、知识范围与人工确认环节，共用 FlowVision 的 L1–L4 模型服务与容量保障。
数字员工怎么落地？先连接任务、知识和工具。
API 平台提供模型基础能力；数字员工还需要应用层的任务编排、业务系统连接与审核流程。按岗位逐步组合，而不是给每个部门再造一套平台。
业务入口与授权数据
员工在现有工作工具中发起任务，连接该岗位有权使用的知识、文件与业务数据。
协作工具 · ERP · CRM · 知识库数字员工应用层
定义职责和操作边界，编排任务、调用工具、记录执行过程，关键动作提交人工确认。
任务编排 · 工具连接 · 审核与留痕FlowVision 模型基础层
L1 多模型供给、L2 统一网关、L3 智能调度、L4 运营治理，为各部门提供统一模型服务。
QPS 容量保障 · 99% 以上可用性保障从一个岗位、一项任务开始。
优先选择高频、资料齐全、结果可验证的任务，先完成辅助交付，再扩大授权和使用范围。
- 定义职责：明确输入、输出、禁做事项与岗位负责人。
- 连接系统：核对数据权限、可调用工具和可执行操作。
- 小范围试运行：用真实样本验证准确率、耗时与单任务成本。
- 按验收结果扩展：配置部门 Key、预算、QPS 与异常接管流程。
一次新品上市，多个部门如何协作？
运营：整理商品资料→市场：准备内容包→销售：生成沟通方案→客服：更新问答草稿
每个岗位只接收必要且获授权的资料；各部门负责人确认本环节结果，审核后的产物再传入下一环节。财务核对相关结算，管理层汇总经营反馈。
以上为可实施的岗位方案，不代表控制台已内置对应数字员工。系统连接、应用开发、数据权限和具体交付范围按项目确认；服务容量与可用性按企业服务协议约定。
L4
运营治理，让企业用得稳、管得清。
有额度，也要有承载力。
固定额度解决“能用多少”，QPS 保障解决“高峰时能承接多少请求”。FlowVision 将容量保障与 L1–L4 能力结合，支持企业业务持续运行。
99%以上
服务可用性保障
企业服务方案约定适用模型、服务范围与统计口径。
QPS 容量保障
按业务流量约定每秒请求承载能力。上线前明确常态流量与峰值需求，让采购从调用额度延伸到服务容量。
高峰需求提前规划
大促、批量上新与多应用同时调用，按实际模型和任务类型评估容量，为关键业务制定高峰服务方案。
可用性有明确约定
提供 99% 以上可用性保障，并在企业服务方案中明确监测范围、统计周期、异常处理与责任边界。
以大促客服为例：预算够用，还要接得住集中咨询。
L1 提供模型供给，L2 统一接入，L3 按任务调度，L4 管理业务 Key 与额度；再结合约定的 QPS 容量，支撑高峰期的调用需求。
QPS（每秒请求数）、并发任务数、Token 吞吐与响应时延属于不同指标。具体保障值按模型、负载与服务协议约定；视频等异步任务需同时约定提交速率、执行并发和完成时效。可用性保障不等同于内容准确率或业务效果保证。
从一个人用，
到整个团队用。
企业级运营治理，让谁在用、用多少、用什么都有清晰边界。
权限与部门
按角色与业务团队规划权限，明确资源的使用边界。
Key 与额度
按应用分配 Key 与额度，减少凭证混用和预算失控。
用量与成本
查看模型调用与费用，持续评估各项业务的投入。
供应商替换
通过网关适配替换供应商，减少业务系统重复接入。
01
选定场景与验收标准
明确要解决的任务，确定质量、响应时间与预算目标。
02
接入 API，验证真实样本
获取 Key，选择可用模型，将样本接入现有应用测试。
03
按业务规模逐步扩展
评估 QPS 与吞吐需求，约定可用性保障，配置调度及部门治理。
接入前，你可能想知道
有调用额度，为什么还需要 QPS 保障？
额度代表可消费的总量，QPS 代表单位时间的请求承载能力。企业在大促、批处理或多应用同时运行时，可能仍有余额，却遇到速率或并发限制。因此需要按模型和负载约定容量，并明确常态、峰值、超量请求的处理方式。FlowVision 提供 QPS 容量保障方案，具体值按业务需求确认。
99% 以上保障，具体保障什么？
这里指企业服务的可用性保障。具体比例、适用接口与模型、统计周期、故障判定、例外情况及服务责任，以双方服务协议为准。请求吞吐、模型响应时延、内容质量分别约定，不用一个可用性百分比替代。
我的团队没有开发人员，也能直接使用吗？
FlowVision 的基础定位是模型 API 平台。通常由开发团队、服务商或支持自定义 API 的工具完成接入。商品内容、客服等场景需要相应的应用层和业务数据；可先通过控制台了解当前可用功能。
更换模型，真的完全不用改代码吗？
在兼容协议与已适配能力范围内，可以通过调整模型或路由配置减少代码改动。不同模态、模型专属参数、异步任务与输出质量仍有差异，需要做适配和回归验证。统一网关的目标是最小化迁移成本。
页面里的场景与管理能力都可以直接开通吗？
本页展示四层产品能力与可落地的业务方向。模型清单、接口支持及控制台功能以平台实际提供为准；智能调度、部门治理和业务系统集成等需求，需单独确认配置、开发和交付范围。