发现异常
识别 Token 激增、循环调用、连续重试、夜间高频和测试浪费。
调用失控，账单失控
不符合预期的调用，会让 Token 成本快速放大。真正的风险不是模型贵，而是异常调用没有被及时发现。
Agent 会自己烧钱
任务链路无法终止，模型调用持续放大。
- 失控机制
- Agent 进入无法终止的任务链路，自动持续调用模型。
- 事故现象
- 15 分钟内调用量暴涨 20×，Token 成本快速放大。
失败调用也在花钱
API 失败后被反复重试，错误率和 Token 成本一起上升。
- 失控机制
- API 失败后自动重试叠加，失败调用被系统持续放大。
- 事故现象
- 错误率、延迟和 Token 成本同时上升。
测试环境用正式预算
高价模型被误用于测试、调试和非生产环境。
- 失控机制
- 高价模型被误用于测试、调试或非生产环境。
- 事故现象
- 非生产流量持续消耗正式预算，月底账单难以解释。
员工调用不该是黑箱
按成员、团队和时间追踪 AI 使用行为。
- 失控机制
- 员工直接调用模型，缺少预算边界和行为审计。
- 事故现象
- 夜间高频调用、异常上下文长度或非业务用途调用。
发现-定位-止损
找到根因
定位到 Agent、API、模型、环境、项目、员工、团队和工作流。
给出动作
生成限流、降级、熔断、隔离、审计和预算阈值建议。
一眼看清异常成本
从异常金额追踪到 Agent、接口、环境、员工和工作流。
对象
异常金额
根因
建议动作
Report Agent
¥9.8k
循环 20×
设置调用上限
Search API
¥4.6k
重试风暴
熔断 / 降级
Test env
¥3.1k
高价模型误用
环境隔离
Internal usage
¥2.4k
夜间高频
成员审计
钱花到哪了
按 Agent、环境、员工、团队、功能和工作流归因 Token 成本。
问题从哪来
从异常金额追踪到调用链、任务、模型和责任对象。
异常马上看见
发现 Token 激增、循环调用、重试风暴和测试浪费。
下一步怎么做
给出限流、熔断、降级、隔离和审计建议。
发现问题，也给解法
每一种异常，都对应具体治理动作。
Agent 循环停止循环调用
重试风暴拦住失败重试
测试环境浪费隔离测试预算
员工异常调用看清员工使用
模型选择不匹配用对模型
每个人都看得懂成本
看见成本黑洞
找到最烧钱的 Agent、产品功能和自动化流程，优先治理最危险的成本风险。
- 异常成本风险
- 预算消耗趋势
- 高风险 Agent 排名
- 治理优先级
解释每一笔账
把模型厂商账单拆成可解释、可分摊、可预警、可追责的成本表。
- 预算预警
- 成本分摊
- 异常解释
- 责任对象追踪
定位调用根因
在 Agent 循环、重试风暴和测试环境浪费变成账单事故前，定位调用链根因并及时止损。
- 调用链根因定位
- 异常阈值预警
- 模型成本控制
- 限流 / 降级 / 熔断建议
AI 用得越多，越需要它
只要模型调用开始规模化，成本治理就不能只靠月底账单。
不只看调用量
TokenPilot 看的是异常成本、风险对象和治理动作。
普通 API 监控TokenPilot
看请求量看成本异常
看错误率看风险金额
看接口状态看责任对象
人工排查自动定位根因
只报警给出治理建议
免费生成诊断报告
上传账单或调用日志，TokenPilot 将帮你识别异常成本、定位高风险对象、分析疑似根因，并给出第一批治理建议。
先止损，再看 ROI
TokenPilot 先帮助企业发现和治理异常成本，再进一步将 Token 消耗映射到客户、功能、团队、Agent 和业务产出，形成 AI 时代的投入产出分析体系。