算力超市
聚合主流大模型与弹性 GPU，统一 API、计量与计费。内容生成、监测模拟提问都在这里跑，成本透明、按需取用。
- 44+ 主流大模型统一接入与路由
- 按量计费，不为峰值自建机房
- 覆盖 DeepSeek、豆包、通义、元宝、文心、Kimi、智谱
内容中台
文章、图文、短视频多形态内容统一生产与分发，「铺全域」靠它批量产出可被 AI 引用的内容。
- 统一素材库与版本管理
- 内容源自同一知识库，口径不打架
- 直接对接信源优化与收录追踪
底座构成
可运行、可计量、可复算
可运行，是每天都在生产环境里真跑，不是演示样张；可计量，是每篇内容、每次分发都能对上账；可复算，是任何指标都能倒回当时的回答，换个人复测还是同一套口径。
拟态智能体
把品牌知识库封装成可对话、可执行的智能体，GEO 的持续监测与内容生成由它自动承接，不靠人工盯盘。
- 知识库驱动，回答口径与品牌一致
- 自动模拟提问、追踪引用来源
- 支持私有化部署与按客户隔离
架构分层
从结果倒推的四层
客户买的是最上面那一层，下面三层是它站得住的原因。每一层都能单独采购。
L4客户购买
结果层
同橙GEO：品牌在 AI 回答中被准确提及与推荐，按三项指标验收。
验收 · 提及率 / 推荐位 / 引用源
L3自动运转
产能层
拟态智能体 + 内容中台：把知识库变成监测与内容产能。
运行 · 不需要客户投入人力
L2编排交付
工程层
统一工作平台：算力、智能体、内容编排成可交付的工程流。
交付 · 统一工作平台编排
L1底层供给
资源层
算力超市 + OPC 社区：模型与算力资源、7 城 11 社区本地入口。
计量 · 模型与算力按量计费
为什么从结果倒推
先定义「什么样算成功」，再决定需要什么产能与资源。这样每一份投入都对得上一个交付物，而不是按人天估算。
平台覆盖
DeepSeek、豆包、通义千问、腾讯元宝、文心一言、Kimi、智谱等主流生成式平台一次策略打通，新平台出现时同步扩展。
可复算
监测数据按客户隔离存储，提问集与引用来源可回溯，任何一个数字都能点开看到原始回答。
为什么是成本账
自建 vs 用同橙底座
把底座成本摊开，才知道 GEO 服务里省掉了什么、值在哪里。
| 环节 | 外部采购 / 自建 | 同橙底座 |
|---|---|---|
| 模型调用 | 多家分别签约、分别计费，结算复杂 | 算力超市统一 API 与计量，按量计费 |
| 监测系统 | 自研爬虫与看板，人力与维护成本高 | 拟态智能体自动模拟提问、追踪引用 |
| 内容产能 | 外包团队按篇计费，口径难统一 | 内容中台批量产出，源自同一知识库 |
| 口径管理 | 多供应商各说各话，易失真 | 知识库为单一事实源，全局一致 |
关于底座
你可能想问
底座是你们自己的吗？
算力超市、拟态智能体、内容中台均为同橙集团自研或在集团体系内统一运营的能力，不是临时拼装的第三方工具，因此口径与成本可管可控。
客户数据会进模型训练吗？
客户资料仅用于约定服务范围，监测与生成过程按客户隔离；未公开内容发布前须经客户审核，可应要求签署保密协议。
独立采购底座，和买 GEO 冲突吗？
不冲突。有自有团队的客户可直接采购算力超市 / 智能体；若同时采购 GEO，底座能力无缝衔接，省去对接成本。
底座已经是现成的，
你只需要决定从哪层开始用。
先做一次诊断，看清投入产出。