面向业务人员和代理商的无代码 AI 数据分析与预测平台——这是 Akkio 最主要的用途，也是本文讨论的前提。

这篇不列具体价格（以官网为准），而是帮你判断自己属于哪类用户、该选什么方案。

先回答这 5 个问题

  1. 每周大概用几次？偶尔用还是每天用？
  2. 是一个人用，还是需要团队共享与权限管理？
  3. 是否需要接入其他系统（API、集成）？
  4. 处理的数据是否敏感，需要企业级条款吗？
  5. 预算由个人承担还是公司报销？

对应的选择

你的情况建议
偶尔使用、先体验免费版或试用，先跑通一个任务
每天使用的个人个人付费版，按月订阅便于随时调整
3 人以上协作团队版，关注共享空间、权限与账单管理
需要接入系统API 或开发者方案，按用量计费并设上限
有合规要求企业版或私有化，先审数据处理协议

不同产品的方案名称和权益差异很大，Akkio 具体有哪些档位、价格多少，请以官方定价页为准，本文不引用可能过期的价格。

试用期内该测什么

自然语言问数

适用情况：手头有一张销售明细表时。

请基于这张表回答：上个季度销售额最高的 3 个地区是哪些？与前一季度相比变化多少？请同时给出你使用的计算方法或 SQL，便于我复核。

交付前确认：给出了可复核的计算过程。

延伸练习

评测大模型应用

准备材料：一批真实用户问题和应用回答。

为这批回答设计评测：定义 4 个评分维度，写出评分标准，抽取 20 条进行人工打分，并统计各维度的问题类型。

验收标准：评分标准清晰可复用。

写 SQL 查询

准备材料：数据库表结构说明。

根据以下表结构写 SQL：统计每个月新增用户数和其中完成首单的比例。请说明关联条件和可能存在的口径问题。

检查点：说明了口径问题。

图表建议

输入：一组需要汇报的数据。

根据这些数据推荐合适的图表类型，说明理由，并指出容易误导读者的画法（如截断坐标轴）。

检查点：指出了误导风险。

常见问题：图表结论被过度解读

区分相关与因果，在报告中标注假设。

常见问题：生成的 SQL 运行报错

提供准确的表结构和字段说明，先在测试库运行。

常见问题：敏感数据暴露给模型

使用脱敏视图或只读账号，限制可访问的表。

概念补充：异常检测

自动发现偏离正常范围的数据点。

概念补充：文本转 SQL

把自然语言问题转换为数据库查询语句。

适合人群：HR 与招聘

HR 与招聘可以用 Akkio 处理岗位描述撰写、面试题与评估表等工作。需要注意：简历筛选不得以性别、年龄等因素做歧视性判断，候选人信息需妥善保管。

适合人群：科研人员

科研人员可以用 Akkio 处理文献检索与阅读、实验记录与数据整理等工作。需要注意：遵守期刊和机构关于 AI 使用的披露要求，引用逐条核对。

写在最后

所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 Akkio 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

延伸阅读