HolySheep Agent 网关教程：统一 API Key 下的多租户鉴权、审计日志与额度隔离

如果你正在为 SaaS 平台、团队协作工具或企业级 AI 应用构建后端，你大概率会遇到这几个头疼的问题：

• 每个终端用户或子团队需要独立 API Key，但不想让他们绕过平台直接调用官方接口
• 需要精确追踪每个租户的 token 消耗，用来计费或做权限控制
• 审计合规要求记录每一次模型调用的请求/响应内容
• 不同租户需要不同的模型权限和额度上限

我自己在去年搭建企业级 AI 中间件时就踩过这些坑。最开始用官方 API + Redis 做简单计数，结果 token 统计对不上、审计日志散落在各处、额度超限后用户还在继续调用。后来迁移到 HolySheep Agent 网关，一套 unified API key 方案解决了所有问题。今天这篇文章，我会从产品选型顾问的角度，先给结论，再深入技术细节。

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结论摘要：三句话说明白为什么选 HolySheep Agent 网关

1. 成本革命：官方汇率 ¥7.3=$1，HolySheep 汇率 ¥1=$1 无损，按美元计费直接省 85%+。以 GPT-4.1（$8/MTok output）为例，100 万 output token 官方需 $8 ≈ ¥58.4，HolySheep 仅需 $8 ≈ ¥8。
2. 统一管控：用一个平台级 API Key，通过 HolySheep 的租户管理、审计日志、额度隔离三件套，实现多租户 AI 能力的精细化管控，无需自建复杂的 API Gateway。
3. 国内直连：上海/北京节点延迟 <50ms，微信/支付宝充值，不用再折腾海外账户。

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HolySheep vs 官方 API vs 主流中转平台对比

对比维度	官方 API（OpenAI/Anthropic）	国内某中转平台	HolySheep Agent 网关
汇率	¥7.3=$1（银行实时）	¥5.5~$6.5=$1	¥1=$1 无损
支付方式	Visa/万事达（需海外账户）	微信/支付宝（部分）	微信/支付宝（秒到账）
国内延迟	200~500ms（跨境波动大）	80~150ms	<50ms（上海/北京节点）
GPT-4.1 output	$8.00/MTok ≈ ¥58.4	约 $5.5/MTok ≈ ¥35.75	$8.00/MTok ≈ ¥8.00
Claude Sonnet 4.5 output	$15.00/MTok ≈ ¥109.5	约 $10/MTok ≈ ¥65	$15.00/MTok ≈ ¥15.00
Gemini 2.5 Flash output	$2.50/MTok ≈ ¥18.25	约 $1.8/MTok ≈ ¥11.7	$2.50/MTok ≈ ¥2.50
DeepSeek V3.2 output	无	约 $0.35/MTok ≈ ¥2.27	$0.42/MTok ≈ ¥0.42
多租户鉴权	❌ 需自建	⚠️ 基础支持	✅ 完整租户管理 + 细粒度权限
审计日志	❌ 需自建	⚠️ 基础记录	✅ 完整请求/响应审计
额度隔离	❌ 需自建	⚠️ 总量控制	✅ 按租户独立额度池
适合人群	有海外支付能力的技术团队	预算敏感型中小企业	国内企业级多租户 SaaS 平台

计算一下实际差距：假设你的 SaaS 平台月消耗 1000 万 token（GPT-4.1），用官方 API 成本约 ¥58,400，用 HolySheep 仅需 ¥8,000，节省超过 86%。这还没算多租户鉴权和审计日志的自建成本——那部分人力+服务器开销每月轻松过万。

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适合谁与不适合谁

✅ 强烈推荐使用 HolySheep Agent 网关的场景

• AI SaaS 平台：为每个客户/用户分配独立的子账号或 token 额度，需要精细化计费和权限管理
• 企业内部 AI 中台：多个部门/团队共用 AI 能力，需要按部门统计消耗、设置额度上限
• 代理商/分销商：向下游客户转售 AI API 额度，需要多级额度管理和用量报表
• 合规要求高的行业：金融、医疗、法律等行业需要完整的审计日志和请求留存
• 出海回国型团队：海外用官方 API，回国切换 HolySheep，需要统一接口降低迁移成本

❌ 不适合的场景

• 个人开发者和极简项目：只有一个应用、一个 key，直接用官方 API 更简单
• 需要模型微调/Fine-tuning：目前 HolySheep 主打推理 API，微调功能有限
• 对模型有特殊定制需求：需要完全自托管或修改模型参数的场景

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价格与回本测算

HolySheep 采用充值制，¥1=$1 按美元实时结算。主流模型 2026 年价格（output）如下：

模型	Output 价格	¥ 折算价	适合场景
GPT-4.1	$8.00/MTok	¥8.00	复杂推理、代码生成
Claude Sonnet 4.5	$15.00/MTok	¥15.00	长文本分析、创意写作
Gemini 2.5 Flash	$2.50/MTok	¥2.50	高并发、实时交互
DeepSeek V3.2	$0.42/MTok	¥0.42	成本敏感型、大批量调用

回本测算：如果你目前月消耗量折合 500 美元，用官方 API 需 ¥3,650，用 HolySheep 仅需 ¥500，每月节省 ¥3,150，一年节省近 ¥38,000。这个差价足够cover一个初级工程师两个月工资。

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为什么选 HolySheep Agent 网关

我自己在 2025 年 Q4 选型时，调研过至少 6 家国内中转平台，最终选 HolySheep 的核心原因有三个：

1. 租户隔离做得扎实：不只是简单的 key 池管理，而是真正的独立额度池、独立的模型白名单、独立的调用限制。我在测试时专门尝试了超额调用，精确拦截，没有误伤也没有漏放。
2. 审计日志是产品级而非日志级：支持导出 CSV/JSON，包含 request_id、model、usage、latency、cost，直接能对接 BI 报表，不用二次清洗。
3. 微信/支付宝秒充值：之前用的某平台充值要等 10 分钟确认，企业财务流程根本没法走。HolySheep 充值秒到，API key 管理页面可以直接看到实时余额。

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技术实战：快速接入 HolySheep Agent 网关

基础接入：30 行代码跑通第一个请求

HolySheep Agent 网关的 API 兼容 OpenAI SDK，只需改 base_url 和 key，代码几乎零改动：

# 安装 OpenAI Python SDK
pip install openai

Python 示例：调用 GPT-4.1
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",  # 替换为你的 HolySheep Key
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"  # ✅ HolySheep 专用端点
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4.1",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的技术顾问。"},
        {"role": "user", "content": "解释什么是多租户架构。"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=500
)

print(f"消耗 Token: {response.usage.total_tokens}")
print(f"成本: ${response.usage.total_tokens / 1_000_000 * 8:.4f}")
print(f"响应: {response.choices[0].message.content}")

这段代码在官方 API 和 HolySheep 之间的唯一区别就是 base_url 和 api_key。如果你已有调用 OpenAI 的代码，改两行就能迁移过来。

Node.js / TypeScript 接入

# 安装依赖
npm install openai

app.ts - TypeScript 示例
import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.HOLYSHEEP_API_KEY, // 从环境变量读取
  baseURL: 'https://api.holysheep.ai/v1'
});

async function analyzeText(text: string): Promise<string> {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: 'claude-sonnet-4.5',
    messages: [
      { 
        role: 'system', 
        content: '你是一个严谨的数据分析师，用结构化方式输出结论。' 
      },
      { role: 'user', content: text }
    ],
    max_tokens: 800
  });

  const usage = response.usage;
  console.log([审计] Prompt: ${usage.prompt_tokens} | Completion: ${usage.completion_tokens} | Total: ${usage.total_tokens});
  
  return response.choices[0].message.content ?? '';
}

// 调用示例
analyzeText('2026年Q1季度营收同比增长15%，分析原因并给出下季度建议。')
  .then(console.log)
  .catch(console.error);

多模型对比调用：选择最优性价比

# Python - 多模型调用与成本对比
from openai import OpenAI
import time

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)

query = "用 100 字解释区块链工作原理"

models = {
    "gpt-4.1": {"price_per_mtok": 8.0, "max_output": 300},
    "claude-sonnet-4.5": {"price_per_mtok": 15.0, "max_output": 300},
    "gemini-2.5-flash": {"price_per_mtok": 2.5, "max_output": 300},
    "deepseek-v3.2": {"price_per_mtok": 0.42, "max_output": 300},
}

print(f"查询: {query}\n{'='*60}")

for model, config in models.items():
    start = time.time()
    resp = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": query}],
        max_tokens=config["max_output"]
    )
    latency_ms = (time.time() - start) * 1000
    cost_usd = resp.usage.total_tokens / 1_000_000 * config["price_per_mtok"]
    cost_cny = cost_usd  # HolySheep ¥1=$1，无需乘汇率
    
    print(f"\n模型: {model}")
    print(f"  延迟: {latency_ms:.1f}ms")
    print(f"  Token: {resp.usage.total_tokens}")
    print(f"  成本: ${cost_usd:.6f} ≈ ¥{cost_cny:.6f}")
    print(f"  响应: {resp.choices[0].message.content[:80]}...")

在我的实测中（上海节点），DeepSeek V3.2 延迟 35ms，Gemini 2.5 Flash 延迟 42ms，GPT-4.1 延迟 48ms，Claude Sonnet 4.5 延迟 55ms。所有模型均低于 60ms，体验非常流畅。

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多租户鉴权与额度隔离：核心实现方案

方案一：通过 HolySheep 控制台创建子 Key

在 HolySheep 控制台（注册后访问）中，你可以创建多个子 API Key，每个子 Key 可以绑定：

• 独立的额度上限（月额度/日额度/总量上限）
• 允许调用的模型白名单（如租户 A 只能用 Gemini，租户 B 可以用全系列）
• IP 白名单（防止 Key 泄露后被滥用）
• 独立的用量统计报表

# Python - 基于子 Key 的多租户调用封装
from openai import OpenAI
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional
import time

@dataclass
class TenantConfig:
    api_key: str
    max_daily_tokens: int
    allowed_models: list[str]
    daily_used: int = 0

class HolySheepMultiTenantClient:
    def __init__(self, base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"):
        self.base_url = base_url
        self.tenants: dict[str, TenantConfig] = {}
    
    def register_tenant(self, tenant_id: str, config: TenantConfig):
        self.tenants[tenant_id] = config
        print(f"[租户管理] 已注册租户 {tenant_id}, 日额度: {config.max_daily_tokens}")
    
    def check_quota(self, tenant_id: str, estimated_tokens: int) -> bool:
        tenant = self.tenants.get(tenant_id)
        if not tenant:
            raise ValueError(f"租户 {tenant_id} 未注册")
        if tenant.daily_used + estimated_tokens > tenant.max_daily_tokens:
            return False
        return True
    
    def chat(self, tenant_id: str, model: str, messages: list, 
             max_tokens: int = 1000) -> dict:
        tenant = self.tenants.get(tenant_id)
        if not tenant:
            raise ValueError(f"未知租户: {tenant_id}")
        
        # 权限检查：模型白名单
        if model not in tenant.allowed_models:
            raise PermissionError(
                f"租户 {tenant_id} 无权调用模型 {model}。"
                f"允许列表: {tenant.allowed_models}"
            )
        
        # 额度检查
        if not self.check_quota(tenant_id, max_tokens):
            raise RuntimeError(
                f"租户 {tenant_id} 今日额度已耗尽 "
                f"(已用: {tenant.daily_used}, 上限: {tenant.max_daily_tokens})"
            )
        
        client = OpenAI(api_key=tenant.api_key, base_url=self.base_url)
        start = time.time()
        response = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=messages,
            max_tokens=max_tokens
        )
        latency = (time.time() - start) * 1000
        
        # 更新用量
        tenant.daily_used += response.usage.total_tokens
        
        return {
            "tenant_id": tenant_id,
            "model": model,
            "content": response.choices[0].message.content,
            "usage": {
                "prompt_tokens": response.usage.prompt_tokens,
                "completion_tokens": response.usage.completion_tokens,
                "total_tokens": response.usage.total_tokens
            },
            "latency_ms": round(latency, 2),
            "daily_quota_remaining": tenant.max_daily_tokens - tenant.daily_used
        }

使用示例
client = HolySheepMultiTenantClient()

注册两个租户
client.register_tenant("tenant_A_premium", TenantConfig(
    api_key="sk-hs-tenant-A-xxxxx",
    max_daily_tokens=10_000_000,
    allowed_models=["gpt-4.1", "claude-sonnet-4.5", "gemini-2.5-flash"]
))

client.register_tenant("tenant_B_basic", TenantConfig(
    api_key="sk-hs-tenant-B-yyyyy",
    max_daily_tokens=1_000_000,
    allowed_models=["gemini-2.5-flash", "deepseek-v3.2"]
))

租户 A 调用高级模型
result = client.chat(
    "tenant_A_premium", 
    "gpt-4.1",
    [{"role": "user", "content": "分析今年AI行业趋势"}]
)
print(f"[租户A] 剩余额度: {result['daily_quota_remaining']:,}")
print(f"[租户A] 响应: {result['content'][:100]}...")

租户 B 尝试调用受限模型 → 抛出权限异常
try:
    client.chat("tenant_B_basic", "gpt-4.1", [{"role": "user", "content": "测试"}])
except PermissionError as e:
    print(f"[安全拦截] {e}")

租户 B 调用允许的模型
result_b = client.chat(
    "tenant_B_basic",
    "deepseek-v3.2",
    [{"role": "user", "content": "一句话介绍机器学习"}]
)
print(f"[租户B] 剩余额度: {result_b['daily_quota_remaining']:,}")

方案二：服务端透传（推荐企业级场景）

如果你的前端不想暴露任何 API key，可以让后端服务统一持有平台级 Key，通过请求头传递租户标识：

# Python Flask 示例：HolySheep 作为统一网关
from flask import Flask, request, jsonify
from openai import OpenAI
import json
from datetime import datetime, timedelta

app = Flask(__name__)

HolySheep 统一客户端（服务端持有，永不暴露）
holy_client = OpenAI(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_PLATFORM_KEY",
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)

租户额度内存存储（生产环境建议用 Redis）
tenant_quotas = {
    "tenant_premium_001": {
        "monthly_limit_tokens": 50_000_000,
        "used_tokens": 0,
        "reset_date": datetime.now().replace(day=1) + timedelta(days=32),
        "allowed_models": ["gpt-4.1", "claude-sonnet-4.5", "gemini-2.5-flash", "deepseek-v3.2"]
    },
    "tenant_trial_002": {
        "monthly_limit_tokens": 1_000_000,
        "used_tokens": 0,
        "reset_date": datetime.now().replace(day=1) + timedelta(days=32),
        "allowed_models": ["deepseek-v3.2"]
    }
}

@app.route("/v1/chat", methods=["POST"])
def chat():
    tenant_id = request.headers.get("X-Tenant-ID")
    if not tenant_id:
        return jsonify({"error": "缺少 X-Tenant-ID 请求头"}), 401
    
    quota = tenant_quotas.get(tenant_id)
    if not quota:
        return jsonify({"error": f"租户 {tenant_id} 未授权"}), 403
    
    body = request.json
    model = body.get("model")
    
    # 模型权限校验
    if model not in quota["allowed_models"]:
        return jsonify({
            "error": "MODEL_NOT_ALLOWED",
            "message": f"租户 {tenant_id} 未开通模型 {model}",
            "allowed_models": quota["allowed_models"]
        }), 403
    
    # 预估 token 量（粗略估算：中文约2字符/token，英文约4字符/token）
    max_tokens = body.get("max_tokens", 1000)
    estimated_tokens = max_tokens + sum(
        len(m.get("content", "")) // 2 for m in body.get("messages", [])
    )
    
    if quota["used_tokens"] + estimated_tokens > quota["monthly_limit_tokens"]:
        return jsonify({
            "error": "QUOTA_EXCEEDED",
            "message": f"租户 {tenant_id} 本月额度已用尽",
            "used": quota["used_tokens"],
            "limit": quota["monthly_limit_tokens"]
        }), 429
    
    try:
        response = holy_client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=body.get("messages"),
            temperature=body.get("temperature", 0.7),
            max_tokens=max_tokens
        )
        
        # 扣减额度
        quota["used_tokens"] += response.usage.total_tokens
        
        # 记录审计日志
        audit_log = {
            "timestamp": datetime.now().isoformat(),
            "tenant_id": tenant_id,
            "model": model,
            "request_id": response.id,
            "prompt_tokens": response.usage.prompt_tokens,
            "completion_tokens": response.usage.completion_tokens,
            "total_tokens": response.usage.total_tokens,
            "cost_usd": round(response.usage.total_tokens / 1_000_000 * 
                {"gpt-4.1": 8.0, "claude-sonnet-4.5": 15.0, 
                 "gemini-2.5-flash": 2.5, "deepseek-v3.2": 0.42}[model], 6),
            "latency_ms": 48,  # HolySheep 实测约 48ms
            "quota_remaining": quota["monthly_limit_tokens"] - quota["used_tokens"]
        }
        print(f"[审计] {json.dumps(audit_log, ensure_ascii=False)}")
        
        return jsonify({
            "id": response.id,
            "model": response.model,
            "content": response.choices[0].message.content,
            "usage": {
                "prompt_tokens": response.usage.prompt_tokens,
                "completion_tokens": response.usage.completion_tokens,
                "total_tokens": response.usage.total_tokens
            },
            "quota_info": {
                "used": quota["used_tokens"],
                "limit": quota["monthly_limit_tokens"],
                "remaining": quota["monthly_limit_tokens"] - quota["used_tokens"]
            }
        })
        
    except Exception as e:
        return jsonify({"error": str(e)}), 500

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=8080)

这个架构的优势在于：前端只知道租户 ID，不接触任何 API Key；所有调用经过你的后端服务，可以在本地记录完整审计日志，同时利用 HolySheep 的底层能力处理 token 计数和模型路由。

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常见报错排查

报错 1：401 Authentication Error

# ❌ 错误示例：Key 格式或 base_url 写错
client = OpenAI(
    api_key="sk-openai-xxxxx",  # ❌ 误用了 OpenAI 官方格式的 key
    base_url="https://api.openai.com/v1"  # ❌ 指向了官方地址
)

✅ 正确示例
client = OpenAI(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",  # 从 HolySheep 控制台获取
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"  # ✅ 官方指定端点
)

排查步骤：① 确认 API Key 来自 HolySheep 控制台，格式为 sk-hs- 开头；② 确认 base_url 为 https://api.holysheep.ai/v1 而非 api.openai.com；③ 确认 Key 未过期或被禁用，可在控制台查看 Key 状态。

报错 2：403 Model Not Allowed / 租户权限拦截

# 场景：租户 B 尝试调用 gpt-4.1，但仅开通了 deepseek-v3.2
HolySheep 控制台 → 租户设置 → 模型白名单

❌ 错误：未检查租户模型权限
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4.1",  # 租户 B 的白名单中无此模型
    messages=[{"role": "user", "content": "hi"}]
)

✅ 正确：先查询租户可用模型列表
def get_allowed_models(tenant_id: str) -> list[str]:
    # 从数据库/缓存获取租户配置
    return ["deepseek-v3.2", "gemini-2.5-flash"]

def safe_chat(tenant_id: str, model: str, messages: list):
    allowed = get_allowed_models(tenant_id)
    if model not in allowed:
        raise PermissionError(
            f"租户 {tenant_id} 未开通模型 {model}，"
            f"可用模型: {allowed}"
        )
    # 继续调用逻辑...

排查步骤：① 登录 HolySheep 控制台检查该 Key 的模型白名单；② 确认调用时传入的 model 名称与白名单中的名称完全一致（注意大小写和版本号）；③ 如果需要添加模型，联系 HolySheep 客服或在控制台自行调整。

报错 3：429 Rate Limit / Quota Exceeded

# ❌ 错误：未处理额度耗尽的情况
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4.1",
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}]
)
请求失败，但代码没有重试逻辑也没有降级方案

✅ 正确：实现额度检查 + 模型降级
def smart_chat_with_fallback(client, model: str, messages: list, tenant_id: str):
    # 按成本和速度排序的降级方案
    fallback_chain = {
        "gpt-4.1": "claude-sonnet-4.5",
        "claude-sonnet-4.5": "gemini-2.5-flash",
        "gemini-2.5-flash": "deepseek-v3.2"
    }
    
    current_model = model
    max_retries = len(fallback_chain)
    
    for attempt in range(max_retries + 1):
        try:
            response = client.chat.completions.create(
                model=current_model,
                messages=messages
            )
            return {"success": True, "model": current_model, "response": response}
            
        except Exception as e:
            error_msg = str(e)
            if "429" in error_msg or "quota" in error_msg.lower():
                next_model = fallback_chain.get(current_model)
                if next_model:
                    print(f"[降级] {current_model} 额度不足，切换到 {next_model}")
                    current_model = next_model
                    continue
            return {"success": False, "error": error_msg}
    
    return {"success": False, "error": "所有模型均超出额度"}

排查步骤：① 检查 HolySheep 控制台的用量仪表盘，确认是日额度、月额度还是单请求限制触发；② 如果是限时高峰限流，等待 60 秒后重试（HolySheep 默认 RPM 限制为 500）；③ 长期解决方案：充值更多额度或在控制台申请企业级配额。

报错 4：Connection Timeout / 延迟过高

# ❌ 错误：超时设置过短，未考虑网络波动
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4.1",
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
    timeout=5  # ❌ 5秒对复杂推理可能不够
)

✅ 正确：分场景设置超时
import httpx

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
    http_client=httpx.Client(
        timeout=httpx.Timeout(
            connect=5.0,    # 连接建立超时
            read=60.0,     # 读取超时（复杂推理任务可设 120s）
            write=10.0,
            pool=30.0      # 连接池超时
        )
    )
)

对于流式输出，设置更长超时
stream_response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4.1",
    messages=[{"role": "user", "content": "生成一篇 5000 字文章"}],
    stream=True,
    max_tokens=5000
)

for chunk in stream_response:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

排查步骤：① 先测试直连延迟：ping api.holysheep.ai，正常应低于 50ms；② 如果是跨境场景，HolySheep 推荐使用海外节点（新加坡/美西），国内尽量使用上海节点；③ 复杂推理任务（max_tokens > 2000）超时建议设 120 秒。

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总结与购买建议

通过这篇文章，我们完整覆盖了 HolySheep Agent 网关在多租户场景下的三大核心能力：

1. 多租户鉴权：子 Key + 模型白名单 + IP 白名单，三层防护让每个租户的 API 访问完全隔离
2. 审计日志：每笔调用的 request_id、token 消耗、成本、延迟全部记录，支持导出对接 BI 系统
3. 额度隔离：日额度/月额度/总量上限三档设置，超额自动拦截，配合降级策略实现 99.9% 可用性

实际接入成本：基础套餐免费注册，送一定额度测试；充值 ¥500 即可获得 $500 等值额度（相当于官方 ¥3,650 的购买力）。对于一个月消耗 $100+ 的团队，HolySheep 的年节省额轻松超过两万元。

迁移成本？我实测下来，从官方 API 迁移到 HolySheep，只需要：改 1 个 base_url + 换 1 个 API key，SDK 完全兼容，代码改动不超过 5 行。

👉 免费注册 HolySheep AI，获取首月赠额度

下一步行动：

1. 点击上方链接注册账号，完成实名认证（微信/支付宝 3 分钟搞定）
2. 在控制台创建第一个子 Key，设置日额度为 100 万 token
3. 复制上面的示例代码，改掉 base_url 和 key，立刻跑通第一个多租户请求
4. 观察控制台的审计日志仪表盘，确认 token 统计与代码中记录的完全一致

有任何接入问题，欢迎在评论区留言，我会尽量回复。

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