在企业AI研发与团队协作场景下,很多团队同时使用多款不同厂商的大模型,不同模型各自独立计费,需要维护多套API密钥、多套调用地址,预算统计复杂,工具适配难度高。Token Plan团队版作为大模型订阅服务,采用Credits统一计量抵扣,一份订阅就可以使用十余款文本、图像多模态大模型,原生兼容OpenAI以及Anthropic两套主流协议,能够无缝对接市面上绝大多数AI编程、Agent开发工具,配套完整的团队成员管理、数据安全隔离能力,帮助企业简化多模型使用流程,实现预算可控的团队级AI算力供给。本文完整讲解团队版产品定位、支持模型、套餐档位,详细拆解订阅、获取凭证、接入工具的完整流程,附带可直接运行curl、Python代码示例,同时讲解图像生成、内置工具调用、权限配置、高频问题排查,帮助技术团队快速完成业务落地。
Token Plan团队版支持的模型覆盖文本推理、视觉理解、文生图像等多种能力,包含Qwen3.7‑Max、Qwen3.7‑Plus、Qwen3.6‑Flash、Qwen‑Image‑2.0、Qwen‑Image‑2.0‑Pro、Wan2.7‑Image、Wan2.7‑Image‑Pro、GLM‑5.2、GLM‑5.1、MiniMax‑M2.5、DeepSeek‑V4‑Pro、Kimi‑K2.6等,兼顾通用对话、代码开发、图片生成等不同业务诉求。产品承诺不使用客户对话数据开展模型训练,具备企业级安全保障,适合研发小组、业务部门、中小型企业规模化使用。整套接入流程可以归纳为三大核心步骤:选择对应套餐完成订阅、获取专属API Key与Base URL、在AI工具或者业务代码中完成配置调用。详情👉访问阿里云百炼Token Plan服务页面了解。




一、Token Plan团队版套餐档位与订阅操作详解
团队版一共有标准版、高级版、尊享版三档坐席套餐,不同坐席对应每月固定Credits额度,额度按月周期重置,当月未消耗Credits不会结转至下一个订阅周期。
- 标准版坐席:每月25000 Credits,适合轻度使用AI的业务小组,预算可控,满足日常对话、文档处理、简单代码开发需求。
- 高级版坐席:每月100000 Credits,为推荐档位,适合高频使用AI的开发团队,支持大量Agent任务、多模态调用,无小时级硬限流,随用随调,高峰期不会排队降速。
- 尊享版坐席:每月250000 Credits,面向重度依赖AI的核心开发团队,提供多租户算力隔离,保障高峰期服务稳定性。
主账号与RAM子账号均可以执行订阅操作,如果企业使用RAM子账号来操作,主账号需要提前完成权限授予。RAM权限配置分为两步,首先在RAM控制台为子账号授予策略,然后在控制台账号管理页面分配角色权限。
RAM授权操作对应的策略:
AliyunTokenPlanReadOnlyAccess:只读权限,只允许查看套餐、用量,不能修改配置。AliyunTokenPlanFullAccess:完整管理权限,可以订阅套餐、管理成员、生成API密钥。AliyunBSSReadOnlyAccess:账单只读权限,用于查看订阅消费记录。
完成策略授权后,进入控制台账号管理页面,给该RAM账号分配管理员或者订阅套餐角色,RAM子账号才可以正常操作Token Plan团队版相关功能。
订阅操作流程:进入团队版购买页面,选择坐席类型、坐席数量,确认订阅周期,确认订单后完成支付,订阅成功之后,进入Token Plan控制台成员管理页面,进行团队成员维护、席位分配。席位必须分配给成员之后,才可以生成可用的API Key,没有分配席位的账号无法生成有效调用凭证。
二、获取API Key与Base URL,凭证关键注意事项
API Key获取规则
前往控制台成员管理页面,新建或者选择已有团队成员,为成员分配对应坐席席位,分配完成之后就可以生成该成员专属API Key。这里有非常重要的注意点:Token Plan团队版API Key是以sk‑sp‑作为前缀,和普通按量付费以sk‑开头的API Key格式不一样,两套密钥完全隔离,不能互相混用。API Key只会在生成或者重置的时候完整明文展示一次,关闭弹窗之后控制台只展示脱敏内容,因此生成之后务必立刻复制保存,一旦丢失,只能执行重置操作,重置之后旧密钥会直接失效。
如果将成员移出组织,对应的席位会被自动回收,该成员的全部API Key会立刻失效,无法继续发起模型调用,适合人员离职场景做权限回收,降低密钥泄露风险。详情👉访问阿里云百炼Token Plan服务页面了解。




两套协议对应的Base URL地址
平台原生兼容两套主流接口协议,业务系统、第三方AI工具按照自身支持的协议选择对应的访问地址。
| 协议类型 | Base URL访问地址 |
|---|---|
| OpenAI兼容协议 | https://token‑plan.cn‑beijing.maas.aliyuncs.com/compatible‑mode/v1 |
| Anthropic兼容协议 | https://token‑plan.cn‑beijing.maas.aliyuncs.com/apps/anthropic |
重要提醒:Token Plan、Coding Plan、按量付费三套体系的API Key、Base URL全部互相独立,必须配套使用,跨体系组合会直接调用失败,返回鉴权报错。
三、代码调用实操:环境变量配置、curl与Python示例
业务开发强烈建议将API密钥配置为环境变量,禁止直接硬编码写进业务代码,防止密钥泄露引发Credits被盗刷风险。
Linux / macOS终端配置环境变量命令:
# 设置Token Plan团队版API密钥
export TOKEN_PLAN_API_KEY="sk-sp-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
# 设置OpenAI兼容接口BaseURL
export TOKEN_PLAN_BASE_URL="https://token-plan.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
# 打印环境变量确认配置生效
echo $TOKEN_PLAN_API_KEY
Windows PowerShell环境配置命令:
$env:TOKEN_PLAN_API_KEY="sk-sp-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
$env:TOKEN_PLAN_BASE_URL="https://token-plan.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
curl命令行调用示例(OpenAI兼容接口)
直接在终端执行http请求,快速验证凭证、网络、套餐是否正常可用:
curl $TOKEN_PLAN_BASE_URL/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $TOKEN_PLAN_API_KEY" \
-H "Content‑Type: application/json" \
-d '{
"model":"qwen3.7‑plus",
"messages":[
{"role":"system","content":"你是后端开发助手,回答简洁,给出关键代码片段"},
{"role":"user","content":"讲解Python如何读取大csv文件,分批处理"}
],
"temperature":0.7,
"max_tokens":2048
}'
Python完整调用示例,使用OpenAI兼容SDK
首先安装依赖包:
pip install openai
可直接运行完整Python代码:
import os
from openai import OpenAI
# 读取环境变量中的凭证
client = OpenAI(
api_key=os.environ.get("TOKEN_PLAN_API_KEY"),
base_url=os.environ.get("TOKEN_PLAN_BASE_URL")
)
def team_llm_chat(model_name, user_content):
messages = [
{
"role":"system","content":"你是企业团队AI助手,输出严谨,适合研发团队日常使用"},
{
"role":"user","content":user_content}
]
try:
resp = client.chat.completions.create(
model=model_name,
messages=messages,
temperature=0.6,
max_tokens=4096,
stream=False
)
result = resp.choices[0].message.content
usage_info = resp.usage
print(f"模型返回结果:\n{result}")
print(f"\n本次调用统计:输入token:{usage_info.prompt_tokens},输出token:{usage_info.completion_tokens}")
return result
except Exception as e:
print(f"调用发生异常:{str(e)}")
return None
if __name__ == "__main__":
team_llm_chat("qwen3.7‑plus","请给出python实现简单http服务的最小示例代码")
Function Calling工具调用示例
演示工具调用基础框架,用于Agent业务开发:
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ.get("TOKEN_PLAN_API_KEY"),
base_url=os.environ.get("TOKEN_PLAN_BASE_URL")
)
tools = [
{
"type":"function",
"function":{
"name":"get_current_server_time",
"description":"获取服务器当前系统时间",
"parameters":{
"type":"object",
"properties":{
},
"required":[]
}
}
}
]
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3.7‑max",
messages=[{
"role":"user","content":"现在服务器是什么时间?"}],
tools=tools,
tool_choice="auto"
)
print(response.choices[0].message.tool_calls)
四、第三方AI工具接入配置
Token Plan团队版因为兼容标准OpenAI协议,大量主流AI工具都可以直接接入,包括OpenClaw、Hermes Agent、Claude Code、OpenCode、Cursor、Codex、Qwen Code、QwenPaw、Cherry Studio、Chatbox、Cline、Qoder、Lingma、Kilo CLI等。
绝大多数工具配置逻辑保持一致:找到工具设置页面,选择自定义OpenAI兼容服务,填入上面的Base URL,填入生成的sk‑sp‑开头API Key,之后在模型选择列表填写对应模型ID,保存配置就可以完成接入,工具发起的全部调用消耗对应成员席位的Credits额度。
以Qwen Code命令行工具为例,配置命令:
# 进入交互界面执行授权指令
/qauth
选择订阅方案为Token Plan团队版,粘贴API Key完成绑定。也可以直接修改配置文件,macOS与Linux路径~/.qwen/settings.json,Windows路径C:\Users\你的用户名\.qwen\settings.json,填入密钥与接口地址,实现静态配置。
五、多模态图像生成模型接入说明
团队版支持qwen‑image‑2.0、wan2.7‑image等文生图像模型。图像生成不直接复用普通对话接口,需要依靠AI工具内部Skill扩展、插件扩展机制来完成对接。如果业务代码自行开发,需要参考多模态生成模型接入文档,调用图像专属接口,图像生成任务会消耗更多Credits,属于异步任务,提交任务瞬间不会扣减额度,任务生成完毕才进行抵扣,开发测试建议先用小分辨率做验证,再执行批量生成,避免额度快速耗尽。
六、模型内置工具调用能力详解
部分模型原生内置工具,不需要额外部署MCP服务,直接通过Responses API就可以调用,包含联网搜索、代码解释器、网页抓取、以图搜图、文搜图一共五类工具。支持内置工具的模型主要为qwen3.7‑max、qwen3.7‑plus、qwen3.6‑plus、qwen3.6‑flash。调用内置工具不会产生额外服务费,全部消耗统一从套餐Credits里面抵扣。
其余不支持原生内置工具的模型,如果想要实现工具调用能力,需要接入MCP服务完成扩展。MCP可以接入大量第三方工具能力,丰富Agent业务场景,开发者可以在控制台查看MCP接入相关文档完成配置。
七、企业级团队管理能力与SSO单点登录
团队版配套完整企业级团队管理能力,管理员可以新增、删除成员,分配、回收席位,查看每一位成员Credits消耗用量统计,导出用量报表,清晰追踪团队算力成本。对于大型企业,还支持SAML2.0协议SSO单点登录。开启SSO之后,团队成员直接使用企业内部身份账号登录管理平台,不需要再单独维护账号密码。详情👉访问阿里云百炼Token Plan服务页面了解。




SSO配置前置条件:组织内部不能存在成员,需要先把全部成员移出组织,才可以编辑SSO配置。配置时从企业IdP获取IdP Entity ID、IdP SSO访问地址、IdP证书,填入配置表单,系统自动生成ACS访问地址,把SP Entity ID、ACS地址填写到企业IdP应用配置,配置完成之后,分享管理平台访问地址给内部员工,员工登录页选择SSO登录即可加入组织。
八、高频踩坑问题排查
- 鉴权401调用失败:检查API Key前缀,确认是
sk‑sp‑开头团队版密钥,不要混用按量付费密钥;确认成员已经分配有效席位;确认密钥没有被重置或者成员没有被移出组织;核对Base URL地址是否复制完整。 - 返回429额度耗尽报错:代表该成员对应席位每月Credits已经全部消耗完毕,可以升级坐席档位,或者采购团队共享用量包补充额度,额度耗尽不会自动转为按量付费,不会产生意外账单。
- 第三方工具接入之后看不到模型列表:Token Plan不会返回动态模型列表,需要手动在工具填写对应的模型ID,模型ID参考官方文档列表。
- RAM子账号无法订阅、分配席位:核对RAM策略是否完整授予,确认在账号管理页面分配管理员或者订阅角色,只授予RAM策略还不够。
- 图像生成调用没有立刻扣减Credits:图像生成属于异步任务,任务执行完成才会扣减Credits,提交请求时不计入消耗,属于产品正常机制。
- 内置工具调用无效果:确认使用的模型属于支持Responses API内置工具的模型,非支持模型要通过MCP服务接入工具。
九、落地最佳实践建议
- 密钥安全管控:生产环境全部使用环境变量、密钥管理服务来保存API Key,禁止明文写代码、提交代码仓库;员工离职第一时间在控制台回收席位,重置对应API Key。
- 权限最小化原则:普通业务人员分配只读RAM策略,只有管理员账号授予完整管理权限。
- 用量监控告警:定期查看团队用量报表,可以基于用量开放API编写简单监控脚本,当Credits剩余量低于阈值,推送告警通知,避免业务中途中断。
- 新业务先小流量验证:新业务、多模态任务先用小请求测试,确认Credits消耗水平,再上线大规模批量任务。
- 优先使用原生内置工具:qwen3.7系列优先使用模型内置工具,减少额外MCP服务部署工作量,快速实现Agent检索、代码执行场景。
总结来看,Token Plan团队版解决企业多模型使用过程中计费割裂、密钥繁多、团队权限管控困难的痛点,依托统一Credits订阅体系,兼容行业主流接口协议,打通大量开发工具。整个落地链路从订阅套餐、席位分配、获取凭证,再到代码或者第三方工具接入,流程清晰简洁。企业落地的时候需要区分团队版与个人版凭证差异,做好密钥安全、成员权限、用量监控,结合自身业务选择合适坐席档位,就可以高效构建团队级AI研发底座。