دروازه LLM سازگار با OpenAI: تغییر ارائه‌دهندگان بدون نیاز به بازنویسی کد

یک دروازه LLM سازگار با OpenAI به تیم‌ها راهی عملی می‌دهد تا ارائه‌دهندگان مدل را بدون بازسازی برنامه در اطراف هر SDK ارائه‌دهنده تغییر دهند. برنامه درخواست‌هایی با شکل آشنا به سبک تکمیل چت را حفظ می‌کند، در حالی که دروازه دسترسی به مدل، مسیریابی و انتخاب ارائه‌دهنده را پشت یک لایه API مدیریت می‌کند.

این موضوع زمانی اهمیت پیدا می‌کند که یک ویژگی هوش مصنوعی از نمونه اولیه به محصول تبدیل شود. تغییرات هزینه، افزایش تأخیر، منسوخ شدن مدل‌ها، محدودیت‌های نرخ، سیاست‌های داده و تفاوت‌های کیفیت می‌توانند یک ارائه‌دهنده را به انتخاب اشتباه برای هر بار کاری تبدیل کنند. اگر انتخاب ارائه‌دهنده به‌طور سخت‌کد شده در برنامه باشد، هر تغییر به بدهی مهندسی تبدیل می‌شود.

معنای سازگاری با OpenAI در عمل

سازگاری با OpenAI معمولاً به این معناست که API از یک الگوی آشنا برای درخواست‌های به سبک چت پیروی می‌کند: یک نام مدل، یک آرایه پیام‌ها، پارامترهایی مانند دما یا جریان، و یک شکل پاسخ که مشتری می‌تواند به‌طور مداوم تجزیه کند. این به معنای رفتار یکسان همه ارائه‌دهندگان نیست.

نکته اصلی پایداری یکپارچه‌سازی است. تیم‌ها می‌توانند کد برنامه اطراف را ثابت نگه دارند در حالی که تغییر می‌دهند کدام مدل یا ارائه‌دهنده درخواست را دریافت کند. هرچه تماس‌های هوش مصنوعی یک محصول بیشتر باشد، آن لایه پایدار ارزشمندتر می‌شود.

چرا تغییر ارائه‌دهنده گران می‌شود

بدون یک دروازه، تغییر ارائه‌دهندگان معمولاً به معنای بیشتر از تغییر یک رشته مدل است. تیم‌ها اغلب نیاز دارند SDKها، متغیرهای محیطی، منطق احراز هویت، پارامترهای درخواست، مدیریت خطا، رفتار جریان، پشتیبانی از تماس ابزار، حسابداری توکن و آزمایش‌ها را به‌روزرسانی کنند.

انجام این کار یک بار قابل مدیریت است. اما زمانی دردناک می‌شود که یک محصول به مدل‌های مختلفی برای پشتیبانی، خلاصه‌سازی، تولید کد، استخراج، جستجو، عوامل و بارهای کاری خاص مشتری نیاز داشته باشد. در آن نقطه، برنامه از یک لایه مسیریابی به جای مسیرهای کد خاص ارائه‌دهنده بهره‌مند می‌شود.

یک دروازه باید چه چیزی را مدیریت کند

• یک الگوی درخواست برای چندین ارائه‌دهنده مدل
• انتخاب مدل و ارائه‌دهنده بدون بازنویسی کد محصول
• جایگزینی زمانی که یک ارائه‌دهنده شکست می‌خورد، محدودیت نرخ دارد یا یک مدل را منسوخ می‌کند
• ردیابی استفاده در میان تیم‌ها، مشتریان و ویژگی‌ها
• دید هزینه زمانی که مدل‌های مختلف قیمت‌گذاری متفاوتی دارند
• کنترل‌های سیاست برای مسیرهای تأیید شده، مناطق و بارهای کاری

درگاه نباید هر تفاوتی را پنهان کند. تیم‌های قوی همچنان درخواست‌ها، خروجی‌ها، محدودیت‌های توکن، رفتار استریم، فراخوانی ابزارها و حالت‌های خرابی را برای هر مدل آزمایش می‌کنند. سازگاری کار یکپارچه‌سازی را کاهش می‌دهد. این کار ارزیابی را حذف نمی‌کند.

یک الگوی درخواست ساده ShareAI

ShareAI به تیم‌ها یک API برای بیش از 150 مدل با مسیریابی هوشمند و پشتیبانی از خرابی ارائه می‌دهد. جریان کاری عملی توسعه‌دهنده این است که یک کلید API ایجاد کند، یک مدل انتخاب کند، درخواست را آزمایش کند و دسترسی به مدل را پشت یک لایه API پایدار نگه دارد.

curl -X POST "https://api.shareai.now/v1/chat/completions" \"

از مرجع API ShareAI برای تأیید نقاط پایانی فعلی و پارامترهای پشتیبانی‌شده، سپس مقایسه مدل‌ها در بازار مدل شفاف چند ارائه‌دهنده قبل از انتقال ترافیک تولید.

جایی که سازندگان اهرم اضافی دریافت می‌کنند

برای سازندگان، تغییر ارائه‌دهنده فقط یک نگرانی مهندسی نیست. این موضوع همچنین بر قیمت‌گذاری، بسته‌بندی، پشتیبانی و حاشیه‌ها تأثیر می‌گذارد. اگر یک چت‌بات، محصول جریان کاری، افزونه یا برنامه SaaS به شدت از هوش مصنوعی استفاده کند، سازنده نیاز به راهی برای اندازه‌گیری استفاده و دریافت هزینه منصفانه دارد زمانی که مشتریان بیشتر از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند.

ShareAI یک سازنده برنامه یا سازنده جریان کاری نیست. سازندگان محصولات خود را خارج از ShareAI مالکیت و نگهداری می‌کنند. لایه ShareAI به مسیریابی استفاده از هوش مصنوعی، مدیریت صورتحساب مشتری، پیکربندی هزینه اضافی یا حاشیه و پرداخت ماهانه به سازنده بر اساس استفاده کمک می‌کند.

این تصمیم درگاه را بخشی از مدل کسب‌وکار می‌کند. یک API هوش مصنوعی پایدار می‌تواند نوسانات یکپارچه‌سازی را کاهش دهد در حالی که لایه استفاده به تبدیل مصرف هوش مصنوعی به یک جریان درآمد قابل اندازه‌گیری کمک می‌کند.

چگونه یک درگاه سازگار با OpenAI را ارزیابی کنیم

1. همان درخواست‌ها را در مدل‌هایی که ممکن است واقعاً به آنها مسیریابی کنید آزمایش کنید.
2. استریم، فراخوانی ابزار، خروجی JSON، تلاش مجدد، خطاها و رفتار زمان‌بندی را بررسی کنید.
3. تأخیر و هزینه را بر اساس بار کاری اندازه‌گیری کنید، نه فقط بر اساس ارائه‌دهنده.
4. تأیید کنید که چگونه استفاده بر اساس مشتری، ویژگی یا محیط ردیابی می‌شود.
5. قوانین مدیریت داده، نگهداری و منطقه را قبل از ارسال ترافیک حساس بررسی کنید.
6. مسیرهای جایگزین را قبل از اینکه قطعی‌های تولید تصمیم‌گیری عجولانه‌ای را تحمیل کنند، تعریف کنید.

بهترین دروازه آن نیست که تغییر را جادویی جلوه دهد. بلکه آن است که تغییر را کسل‌کننده، قابل مشاهده و قابل بازگشت کند.

سوالات متداول

دروازه‌ای سازگار با OpenAI چیست؟

این یک دروازه است که به برنامه‌ها اجازه می‌دهد از الگوی درخواست به سبک OpenAI استفاده کنند در حالی که درخواست‌ها را به یک یا چند ارائه‌دهنده مدل در پشت صحنه هدایت می‌کند.

آیا سازگاری با OpenAI به معنای کاملاً مشابه بودن است؟

خیر. شکل درخواست‌ها ممکن است آشنا باشد، اما رفتار مدل، محدودیت‌های توکن، فراخوانی ابزار، استریم، خطاها و کیفیت خروجی همچنان می‌توانند متفاوت باشند. هر مسیر تولید را آزمایش کنید.

چرا به جای یک SDK ارائه‌دهنده از یک دروازه استفاده کنیم؟

یک دروازه میزان کد محصول وابسته به یک ارائه‌دهنده را کاهش می‌دهد. این به تیم‌ها کمک می‌کند مدل‌ها را مقایسه کنند، بار کاری را هدایت کنند، جایگزین اضافه کنند و استفاده را از یک لایه یکپارچه‌سازی پیگیری کنند.

ShareAI چگونه در این جریان کاری جای می‌گیرد؟

ShareAI یک API برای بیش از 150 مدل با مسیریابی هوشمند و پشتیبانی ارائه می‌دهد. تیم‌ها می‌توانند از آن برای متمرکز کردن دسترسی به مدل‌ها، مقایسه گزینه‌های مدل و کاهش کار یکپارچه‌سازی خاص ارائه‌دهنده استفاده کنند.

آیا ShareAI می‌تواند در کسب درآمد از ویژگی‌های هوش مصنوعی کمک کند؟

بله. سازندگان می‌توانند استفاده از هوش مصنوعی را از طریق ShareAI هدایت کنند، یک هزینه اضافی یا حاشیه تنظیم کنند و پرداخت‌های ماهانه را بر اساس استفاده مشتری دریافت کنند در حالی که مالکیت محصول خود را حفظ می‌کنند.

توسعه‌دهندگان قبل از تغییر ارائه‌دهندگان چه چیزی را باید آزمایش کنند؟

تأخیر، هزینه، کیفیت خروجی، استریم، قابلیت اطمینان JSON، فراخوانی ابزار، تلاش مجدد، محدودیت نرخ، شکل خطاها، طول زمینه و رفتار جایگزین را آزمایش کنید.

آیا یک دروازه از قفل شدن به فروشنده جلوگیری می‌کند؟

این قفل شدن یکپارچه‌سازی را با نگه داشتن دسترسی به مدل پشت یک لایه کاهش می‌دهد. تیم‌ها همچنان ممکن است به درخواست‌ها یا قابلیت‌های خاص مدل وابسته شوند، بنابراین ارزیابی‌ها و برنامه‌های جایگزین همچنان مهم هستند.

آیا مسیریابی سازگار با OpenAI برای آژانس‌ها مفید است؟

بله. آژانس‌هایی که ویژگی‌های هوش مصنوعی را برای مشتریان متعدد ایجاد می‌کنند می‌توانند یک الگوی یکپارچه‌سازی قابل تکرار را حفظ کنند در حالی که مدل‌ها، سیاست‌ها یا قیمت‌های مختلفی را برای هر پروژه مشتری انتخاب می‌کنند.

آیا یک دروازه سازگار با OpenAI می‌تواند الزامات حریم خصوصی را مدیریت کند؟

این می‌تواند به متمرکز کردن تصمیمات مسیریابی کمک کند، اما حریم خصوصی همچنان به شرایط ارائه‌دهنده، مدیریت داده‌ها، نگهداری، ثبت، کنترل منطقه و طراحی سیاست خود برنامه بستگی دارد.

ساده‌ترین قدم اول چیست؟

یک جریان کاری هوش مصنوعی کم‌ریسک را پشت یک لایه API قرار دهید، دو یا سه مدل را در برابر درخواست‌های واقعی آزمایش کنید و هزینه، تأخیر، کیفیت و رفتار شکست را قبل از گسترش ثبت کنید.