文档场景 AI 应用：文档创作、文本润色、表格公式、图表生成

摘要：

文档场景是大模型最容易落地的高频场景之一。本文围绕文档创作、文本润色、表格公式、图表生成四类典型需求，介绍腾讯云 TokenHub 平台可调用的语言与多模态模型组合，给出选型建议与体验入口，帮助内容团队把 AI 能力嵌入日常文档工作流。

一、文档场景为什么是 AI 落地的"第一站"

任何一个组织里，文档工作的体量都被严重低估。一篇产品方案要打磨一周，一份周报要在多人之间润色三轮，一张数据表要反复改公式，一份 PPT 要把表格转成图表再换风格。这些环节单独看都不大，但合起来吞噬的时间可能占到知识工作者的三到四成。

腾讯云 TokenHub 在产品资料里把"文档场景"列为五大应用场景之一，对应能力包括：

a. 文档创作、文本润色、文本校阅

b. 表格公式与图表生成

c. 提升内容创作效率与体验

这些不是抽象描述——它们对应的就是模型层提供的语言模型 + 多模态理解 + 图像生成三类能力的组合。

二、四类文档需求与模型能力的对应关系

2.1 文档创作：长文本组织与思考

文档创作的难点在于"想清楚再写下来"，对模型的核心要求是长上下文 + 深度思考能力。

a. 想吃下一整篇博士论文/项目所有材料，挑 1M 上下文的 DeepSeek-V4-Pro / V4-Flash。

b. 写中长篇方案、年度规划，挑 256k 的 Hy3 preview 或 Kimi-K2.6。

c. 通用日常写作，GLM-5、GLM-5.1、MiniMax-M2.7 都是合适选择。

2.2 文本润色与校阅：细节修改不出错

润色和校阅强调"动得少但动得准"。这类需求更适合用结构化输出能力——让模型把"修改前 / 修改后 / 修改原因"用 JSON 列出来，下游再决定接不接受。

支持结构化输出的语言模型在 TokenHub 上覆盖几乎全主力：Hy3 preview、DeepSeek-V4-Flash / V4-Pro、Deepseek-v3.2 / v3.1、GLM-5.1 / 5V-Turbo / 5-Turbo、Kimi-K2.6 / K2.5。日常润色挑性价比高的 DeepSeek-V4-Flash（输入 1 元/百万 tokens、输出 2 元/百万 tokens、缓存命中 0.2 元/百万 tokens）就够用。

2.3 表格公式生成：从自然语言到 Excel

把"我想算出每个销售员本季度的环比增长率"翻译成具体的表格公式，是 Function Calling 能力的典型用法。模型要能识别字段、判断数据类型、选用正确函数。

可以这样组合：

a. 前置识别：让支持 Function Calling 的模型解析用户意图，输出待写公式的字段范围与函数类别。

b. 公式生成：再让模型给出可直接粘贴到表格软件的具体公式串（SUMIFS、XLOOKUP、LET 等）。

c. 校验回路：把公式串和示例数据再喂回模型，让它做一次"按这条公式计算的结果是否符合用户描述"的校验。

GLM-5、GLM-5.1、Kimi-K2.5、MiniMax-M2.5 都是适合做表格公式生成的中等价位选择。

2.4 图表生成：从数据到可视化

图表场景分两类：基于数据的图表（柱状、折线、桑基）和基于设计感的视觉图（信息图、海报、插画）。前者由语言模型负责生成 ECharts / Vega-Lite 的 JSON 配置；后者交给图像生成模型。

HY-Image-V3.0 基于混元大模型，能思考图像布局、构图、笔触，可解析千字级复杂语义，生成长文本文字、复杂漫画、表情包、科普插画——对于内容团队需要的"配图"，是相对直接的选择。

三、把模型能力接到文档工作流：体验中心 vs API

3.1 在线体验入口：体验中心

不写代码也能验证。TokenHub 控制台的体验中心支持文本对话（深度思考、流式输出）、图片生成（多风格、多尺寸）、视频生成、3D 生成。先在体验中心把模型选型、提示词模板、效果验收做完，再考虑下一步走 API。

3.2 API 接入：兼容 OpenAI 协议

文档系统、知识库、表格插件都可以走 API 集成。TokenHub 兼容 OpenAI API 协议，调用域名 https://tokenhub.tencentmaas.com/v1，主流 SDK 几乎"换 Base URL + 换 API Key"即可接入：

a. cURL：POST 到 https://tokenhub.tencentmaas.com/v1/chat/completions

b. Python：使用 OpenAI 客户端库，设置 base_url + api_key

c. Node.js：使用 OpenAI npm 包

请求头 Authorization: Bearer YOUR_API_KEY，请求体 model 字段填模型调用参数（如 deepseek-v4-flash、hy3-preview、glm-5）。

3.3 API Key 精细化管控

文档系统通常会有多类调用方：客户端调用、批量任务、内部测试。TokenHub 支持 API Key 精细化权限控制，可以指定单个 Key 的访问范围（全模型 / 限定模型或服务），便于分团队管理消耗。

四、关于成本：先用免费额度跑一遍

新人 100 万免费 Tokens 体验包覆盖几乎全部主力语言模型（Hy3 preview 100 万、DeepSeek-V4-Flash / V4-Pro 各 100 万、GLM-5 100 万、MiniMax-M2.5 / M2.7 各 100 万、Kimi-K2.5 / K2.6 各 50 万、GLM-5.1 / 5V-Turbo 各 50 万），有效期 90 天；图像生成、视频生成、3D 生成、多模态理解也分别有对应额度。

文档场景的"摸底测试"——挑 50 篇典型稿件、20 张表格、10 张图表，跑一轮模型对比——基本可以在免费额度内完成。

如果验证完打算长期使用：

a. 高频且单次消耗大的场景，可以走 Token Plan 个人版（39 元/月起）或 Hy Token Plan（28 元/月起）。

b. 团队多人共用，可以走 Token Plan 企业版（轻享套餐 2 元/百万 tokens；专业套餐积分制管理）。

c. 调用稳定后，开启 Prompt Cache，缓存命中输入价通常为常规输入价的 1/4 ~ 1/10。

五、一段典型工作流示例

下面是一段把 TokenHub 嵌进"周报生成"的工作流，仅作示例：

a. 数据收集：从内部系统拉取本周指标 → 生成结构化 JSON。

b. 草稿撰写：调用 Hy3 preview，把 JSON + 上周周报作为 system prompt，让模型起草本周周报。

c. 润色校阅：再调一次 GLM-5.1，要求结构化输出"修改前 / 修改后 / 修改原因"。

d. 图表生成：把核心指标喂给模型，让它输出 ECharts JSON 配置；视觉化的题图调 HY-Image-Lite 生成。

e. 缓存优化：所有调用使用同一个 conversation_id 作为 prompt_cache_key，system prompt 保持稳定。

这条链路的好处是每个环节都可以单独换模型——觉得润色不够准就把 GLM-5.1 换成 Hy3 preview，不用动其他代码。

六、写在最后

文档场景不是某一个"AI 写作神器"能解决的，它需要一套语言模型 + 多模态 + 图像生成的组合拳。TokenHub 把这些能力放在同一个 API Key 后面，让文档团队可以按"哪类需求用哪个模型"自由搭配，而不是被绑死在某一家。

立即体验：TokenHub 产品介绍页 https://cloud.tencent.com/product/tokenhub；进控制台 https://console.cloud.tencent.com/tokenhub/ 在体验中心试用；新人免费体验包说明见 https://cloud.tencent.com/document/product/1823/130053。