大家现在 AI Agent 都是怎么管理多个大模型的？

大家好，我是 ZGI 的产品运营 Eddie 。

最近我们把 ZGI 开源了，正在继续打磨里面的一些企业 AI 运行能力。
我自己最近比较关注一个问题：当一个团队同时用 GPT 、Claude 、DeepSeek 、Qwen 、Gemini 这些模型时，到底应该怎么管理？

一开始可能没什么感觉，大家各用各的 API Key 、各接各的平台。
但项目多了以后，问题会慢慢出来：

API Key 到处散落；
谁在用哪个模型不清楚；
Token 花在哪不好统计；
高阶模型谁能用、谁不能用也不好管；
想切模型或者统一调用入口，也会变得很麻烦。

我们在 ZGI 里做了一个 Model Gateway ，想把多模型接入、调用、权限、Token 统计这些放在一起处理。
但说实话，这块我们也还在持续优化，所以很想听听大家真实的使用经验。

想请教几个问题：

你们现在是怎么管理多个模型的？
API Key 一般放在哪里？
Token 成本会做统计吗？
团队里会限制谁能用 GPT / Claude 这类高阶模型吗？
有没有遇到过模型切换、账单归因、权限管理方面的坑？

如果你也在做 Agent 、RAG 、工作流、多模型接入这类东西，欢迎一起交流。
不一定要夸，也非常欢迎直接拍砖。哪些地方设计得不合理、哪些功能看起来没必要、哪些文档看不懂，都可以直接反馈给我。

我更希望能和大家深度聊聊：企业里的 AI Agent 到底需要什么样的运行环境，才是真的能长期用下去。

如果有人感兴趣，我可以在评论区放一下 ZGI 的 GitHub 和官网地址。