把散落各处的大模型与杂乱无章的网页、文档，汇聚为一个稳定、合规、易于调用的 AI 能力底座 —— 让团队把精力花在业务上，而不是对接上。
从“能调用”到“用得好”再到“管得住”，按企业 AI 落地的不同阶段提供对应的服务。
接口遵循 OpenAI 标准，调用参数与计费口径与原厂保持一致。已有项目无需重写业务逻辑。
Python / Node SDK、Claude Code、Cursor、Codex CLI、VS Code 等均可直接使用。
只改 model 字段即可在不同厂商之间切换，方便做效果与成本对比。
按 Key、按模型查看 Token 消耗，支持额度与权限设置。
# 原有代码，业务逻辑保持不变 from openai import OpenAI client = OpenAI( - base_url="https://api.vendor-a.com/v1", + base_url="https://<丛数接入地址>/v1", - api_key=VENDOR_A_KEY, + api_key=CONGSHU_KEY, ) resp = client.chat.completions.create( model="deepseek", messages=history, )
覆盖文本、图像、视频三类模型，并随厂商发布持续上新。具体可用版本以开通时为准。
企业把业务数据交给 AI 之前，最关心的不是模型有多聪明，而是数据去了哪里。
请求全链路加密传输，从您的服务器到模型端不以明文流转。
平台不保存对话内容，不将客户数据用于任何训练。
按团队、项目划分 Key 与额度，访问范围最小化。
调用记录可追溯，便于内部合规检查与问题排查。
不必一次性改造全部流程。挑一个最痛的环节，先跑通，再扩展。
不再为每家厂商单独注册、充值、对接、维护。丛数把它们收进同一个接口里。
OpenAI 兼容协议，一套代码调用文本、图像、视频模型。
调用参数、返回格式与计费口径与原厂对齐，视频模型支持原厂参数。
预充值、按实际消耗扣费，不用为闲置资源买单。
多渠道智能路由与负载均衡，流量高峰时保持稳定响应。
多个 Key 分别设置额度与可用模型，团队协作更可控。
按模型、按 Key 查看 Token 消耗明细，方便核算成本。
编程助手、命令行、IDE 插件、开源智能体框架 —— 填入接入地址与 Key 即可使用。
面向个人与小团队开发者的订阅方式：在 DeepSeek、通义千问、GLM、MiniMax、Kimi 等编程模型之间自由切换，规划、编码、审阅一路畅通，并附带联网搜索与网页解析额度。
为 OpenClaw、Hermes Agent 等智能体提供模型算力与统一计费。数据分析、内容创作、日常助理等长时任务，都能按需调用最合适的模型。
网页里有广告，PDF 里有跨页表格，搜索结果里有过期信息。我们在数据进入模型之前，先把它处理干净。
输入一个 URL，拿回结构清晰的 Markdown / JSON。
基于自建网页库识别页面类型，新闻、电商、文档站各用合适的抽取策略。
剔除广告、导航、推荐位等干扰，只留正文与关键信息。
识别页面中的图片与图表，转为模型可理解的描述与结构。
自动标注标题、按钮、商标等页面元素，保留层级关系。
INPUT · 原始网页
不只是“搜到”，还会“读完”再返回。
覆盖新闻、百科、学术、媒体平台等多类信息源。
对命中网页做深度解析与质量评分，过滤低价值结果。
兼顾语义相关与关键词精确匹配，召回更准。
结果直接以适合大模型阅读的格式返回，可直接拼进上下文。
天气、股价、赛事比分，用一张卡片说清楚。
多种开箱即用的卡片样式，替代冗长的网页列表。
数据随来源动态刷新，卡片内容始终保持最新。
网页结果与垂直领域数据源、MCP 工具交叉校验。
PC、App、小程序、网页自适应，可按品牌风格调整。
把扫描件、PDF、图片变成可检索、可编辑的结构化内容。
PDF、Word、PPT、JPG 等常见格式统一处理。
跨页表格、合并单元格、多栏排版均可准确还原。
多行公式与特殊符号输出为 LaTeX，便于二次编辑。
任务队列支持大批量文档同时处理，输出 Markdown / JSON / HTML。
部门各自申请 Key、成本说不清、日志散落各处 —— 这是多数企业规模化使用大模型后遇到的第一道坎。
面向政企、集团与智算运营场景，可私有化部署在客户环境中。
上游 · 模型来源
下游 · 使用方
面向规模化调用，提供专属账号、独立 Key 与资源池管理，调用资源稳定透明。
通过合作渠道提供国内主流模型资源，支持指定模型版本与定向资源需求。
围绕企业知识与业务任务做能力迁移和轻量化，在效果、速度与成本之间找到平衡。
部署主流开源模型，通过资源调度与推理优化降低综合使用成本。
平台与模型部署在客户自有环境，数据不出域。
为开发与运维力量不足的团队提供培训、代运营与代运维服务。
了解业务场景、调用规模与合规要求。
架构师给出模型选型、部署方式与报价。
在真实业务数据上小范围验证效果。
完成接入、权限配置与团队培训。
跟踪用量与效果，随模型迭代持续优化。
海南丛数科技有限公司是一家 AI MaaS 服务公司，提供大模型 Token 服务与 AI 数据处理服务，帮助企业和开发者更低门槛地用好大模型。
大模型每个月都在变强，但企业用不好 AI 的原因往往不在模型本身，而在接入繁琐、数据不干净、成本算不清、风险管不住。丛数想做的，是把这些“模型之外”的事情做扎实 —— 让每一家企业都能像用水用电一样，稳定、放心地使用 AI。
服务的可用性比新功能更重要。每一次上线，先问会不会影响已有客户。
只通过合规渠道提供模型资源，主动配合监管要求，与客户一起控制风险。
不卖概念，从一个具体场景跑通开始，用结果说话。
解决方案架构师一对一了解需求，量身设计高性价比方案。
专业工程师跟进接入与使用问题，问题有回应、有闭环。
定期回顾用量与效果，跟进新模型，持续优化方案。
无论是想试用模型接口、批量处理数据，还是规划企业级私有化部署，留下信息后我们的顾问会尽快与您联系。
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简单描述场景即可，不需要技术细节。
02
与您确认需求，安排方案沟通。
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提供模型选型、接入方式与报价。