场景一：初创企业快速接入 AI 能力
业务背景：一家 50 人的初创公司，刚采购 WPS 365，希望通过 Comate 提升全员办公效率。
配置方案：
- 完成企业认证后，进入 AIHUB 模型管理后台
- 选择自定义模型上架方式，接入 DeepSeek-V4-Flash（高性价比，适合日常办公场景）
- 在 Comate Studio 配置策略：
- 普通任务：每人每天 100 万 token
- 应用任务：每人每天 200 万 token
- 专家和系统调用：保持默认不限额
- 全员使用统一模型，管理简单，成本可控
关键决策：初期用单一模型降低管理复杂度，后续根据使用数据优化。
场景二：中大型企业多模型差异化配置
业务背景：一家 500 人企业，包含研发、市场、法务、财务等不同部门，各场景对 AI 能力的需求差异大。
配置方案：
- 接入多模型：
- GPT-o4：分配给市场部，用于内容创作（创意能力强）
- DeepSeek-V4-pro：分配给研发部，用于代码开发（代码能力优秀）
- Claude Opus 4.6：分配给法务部，用于合同审查（长文本推理能力强）
- 策略配置：
- 市场部（应用任务）：每人每天 300 万 token
- 研发部（应用任务）：每人每天 500 万 token
- 法务部（普通任务）：每人每天 200 万 token
- 行政/财务（普通任务）：每人每天 100 万 token
- 成本管控：通过自定义规则为各部门设置独立额度，超出自动拦截
价值：不同部门使用最适合的模型，既保证效果又控制成本。
场景三：多模态场景的模型配置
业务背景：设计团队需要在 Comate 中处理图文混合任务，包括图片理解、视觉内容分析等。
配置方案：
- 选择支持多模态的模型（如 Claude Opus 4.6、GPT-o4）
- 在上架时将模型类型勾选为"多模态"
- 创建自定义规则，将多模态模型分配给设计团队
- 为多模态任务设置更高的 token 额度（多模态消耗更大）
场景四：专家功能的模型专项配置
业务背景：企业为多个业务线配置了不同的 Comate 专家（如数据分析专家、文档写作专家），需要为专家功能单独配置模型和额度。
配置方案：
- 在 Comate Studio 的功能自定义规则中，选择「专家」功能模块
- 为专家配置高性能模型（如 DeepSeek-V4-pro）
- 设置专家整体每日 token 额度（专家按功能配置，不按人）
- 将系统调用（Wiki 编译、简介生成等）配置为轻量模型（如 DeepSeek-V4-flash），降低后台消耗
价值：专家使用高性能模型保证质量，后台系统调用用轻量模型节省成本。
场景五：多部署平台的模型接入
业务背景：企业已在不同云平台部署了同一模型（如 DeepSeek 分别部署在官方平台和火山云），需要统一接入 Comate。
配置方案：
- 分别创建两个模型条目：
- DeepSeek-Official：官方 API + 官方 API Key
- DeepSeek-Volcengine：火山云 API + 火山云 API Key + 火山云接入点名称（model 字段）
- 在策略配置中，将两个模型分配给不同部门或作为主备切换
- 通过自定义规则灵活调整各部署平台的额度配比
配置建议总结
注：部分内容由 AI 匹配目标关键词"WPS Comate 模型管理"自动生成，仅供参考。
