开户、配模型
建租户和成员账号,配一条模型:对外起个名字(比如 iwork-pro), 在后台填上真实厂商、厂商模型名和 Key,设好输入输出的折算率。
管理员 · 在后台企业 AI 办公工作台 · 客户端 0.4.2
成员装一个客户端、用自己的账号登录,就能直接把手上的文件夹交给模型去办。 读文件、跑脚本、批量生成,全在这台电脑上完成; 厂商的 API Key 一直留在服务端,管理员统一配模型、看用量、设上限。
已有账号?登录即可使用,无需再注册 · 支持私有化部署
示意动画,实际界面以客户端为准。标「本地」的步骤全程在这台电脑上完成, 只有标「调模型」的那一步会把需要的内容发给模型。
怎么用
建租户和成员账号,配一条模型:对外起个名字(比如 iwork-pro), 在后台填上真实厂商、厂商模型名和 Key,设好输入输出的折算率。
管理员 · 在后台下载客户端,用邮箱和密码直接登录,也可以走设备码在浏览器里确认。 登录后客户端自动拿到这个账号能用的模型清单。
成员 · 在客户端成员照常提问,回答流式返回。每一次调用都会落一行记录: 谁、几点、哪个模型、多少 token、折算多少积分、成没成。
自动 · 在后台可查模型清单下发给客户端时,厂商名、上游地址、API Key 一律不在里面 —— 客户端只知道有一个叫 iwork-pro 的模型和一个网关地址, 剩下的由服务端替它调。Key 在库里是加密存的,后台任何页面、任何接口都只显示后四位。
这带来一个顺手的好处:换厂商只改后台那一条配置,客户端一行代码不用动,也不用发新版本。
数据在哪
读文件、拆解、整理、生成,全部在客户端这台电脑上跑完。 服务端不生成文档、不分析数据、不跑业务逻辑 —— 它压根没有接收文件的接口。
服务端就是一个 Node 应用加一个 PostgreSQL,没有第三方托管依赖。 整套装进内网、连你自己的模型服务,对话内容一步都不经过我们。
用公有云版本时,能力完全一样,区别只在这套服务端是我们在运维。
一次调用之后,服务端账本里留下的就是这几个字段 —— 没有一列装得下对话内容:
谁几点哪个模型输入 token 数输出 token 数折算积分耗时成功 / 失败服务端做的事
邮箱密码登录,后台和客户端同一套账号。访问令牌短、刷新令牌长且每次轮换; 登录过的设备能在后台看到,也能一条条注销。连续输错会被限流。
一个租户一套独立的数据,隔离在应用层和数据库层各做一道。 成员可以停用但不删除,因为用量记录还引用着他。席位上限在建人时就校验。
按租户配模型,逻辑名、厂商、地址、Key、折算率、开关分开管。 改完最迟五分钟,客户端那边的清单就会跟上,不需要重装。
OpenAI 兼容端点,流式逐帧透传不缓冲。每次调用记一行账, token 数优先取上游返回的真实值。另有每日积分上限、每租户并发上限、 单次输出上限三道闸,烧过头会直接断电而不是等月底看账单。
下载
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