چرا باید از یک دروازه LLM استفاده کنید؟

تیم‌ها ویژگی‌های هوش مصنوعی را در میان ارائه‌دهندگان مدل‌های متعدد ارائه می‌دهند. هر API SDKها، پارامترها، محدودیت‌های نرخ، قیمت‌گذاری و ویژگی‌های خاص خود را به همراه دارد. این پیچیدگی شما را کند می‌کند و خطر را افزایش می‌دهد.

یک دروازه LLM به شما یک لایه دسترسی واحد می‌دهد تا درخواست‌ها را در میان مدل‌های مختلف متصل، هدایت، مشاهده و مدیریت کنید—بدون نیاز به کار مداوم برای یکپارچه‌سازی مجدد. این راهنما توضیح می‌دهد که دروازه LLM چیست، چرا مهم است و چگونه اشتراک‌گذاریAI یک دروازه آگاه به مدل ارائه می‌دهد که می‌توانید از امروز شروع به استفاده کنید.

دروازه LLM چیست؟

تعریف کوتاه: یک دروازه LLM یک لایه میان‌افزار بین برنامه شما و ارائه‌دهندگان متعدد LLM است. به جای یکپارچه‌سازی هر API به صورت جداگانه، برنامه شما یک نقطه پایانی واحد را فراخوانی می‌کند. دروازه مدیریت هدایت، استانداردسازی، مشاهده‌پذیری، امنیت/مدیریت کلید و جایگزینی در صورت شکست یک ارائه‌دهنده را انجام می‌دهد.

دروازه LLM در مقابل دروازه API در مقابل پروکسی معکوس

دروازه‌های API و پروکسی‌های معکوس بر نگرانی‌های حمل و نقل تمرکز دارند: احراز هویت، محدودیت نرخ، شکل‌دهی درخواست، تلاش مجدد، هدرها و کش کردن. یک دروازه LLM اضافه می‌کند آگاه به مدل منطق: حسابداری توکن، نرمال‌سازی درخواست/پاسخ، انتخاب مدل مبتنی بر سیاست (ارزان‌ترین/سریع‌ترین/قابل اعتماد)، بازگشت معنایی، سازگاری جریان/فراخوانی ابزار، و تله‌متری هر مدل (زمان تأخیر p50/p95، کلاس‌های خطا، هزینه به ازای هر ۱۰۰۰ توکن).

آن را به عنوان یک پروکسی معکوس تخصصی برای مدل‌های هوش مصنوعی تصور کنید—آگاه به درخواست‌ها، توکن‌ها، جریان‌ها و ویژگی‌های خاص ارائه‌دهنده.

بلوک‌های اصلی ساختاری

آداپتورهای ارائه‌دهنده و ثبت مدل: یک طرح برای درخواست‌ها/پاسخ‌ها در سراسر فروشندگان.

سیاست‌های مسیریابی: انتخاب مدل‌ها بر اساس قیمت، تأخیر، منطقه، SLO، یا نیازهای انطباق.

سلامت و بازیابی: هموارسازی محدودیت نرخ، بازگشت، قطع‌کننده‌های مدار، و بازگشت خودکار.

مشاهده‌پذیری: برچسب‌های درخواست، تأخیر p50/p95، نرخ موفقیت/خطا، هزینه به ازای مسیر/ارائه‌دهنده.

امنیت و مدیریت کلید: چرخش کلیدها به صورت مرکزی؛ استفاده از محدوده‌ها/RBAC؛ نگهداری اسرار خارج از کد برنامه.

چالش‌ها بدون یک دروازه LLM

سربار یکپارچه‌سازی: هر ارائه‌دهنده به معنای SDKهای جدید، پارامترها، و تغییرات مخرب است.

عملکرد ناسازگار: افزایش تأخیر، تفاوت منطقه‌ای، محدودیت‌ها، و قطعی‌ها.

عدم شفافیت هزینه: سخت است که قیمت‌ها/ویژگی‌های توکن را مقایسه کنید و $ را برای هر درخواست پیگیری کنید.

زحمت عملیاتی: تلاش‌های دستی برای بازگشت/پشتیبان‌گیری، کشینگ، قطع مدار، ایدموتنسی و لاگ‌گیری.

شکاف‌های دیدپذیری: هیچ مکان واحدی برای استفاده، درصدهای تأخیر یا طبقه‌بندی‌های شکست وجود ندارد.

قفل شدن به فروشنده: بازنویسی‌ها آزمایش و استراتژی‌های چندمدلی را کند می‌کنند.

چگونه یک دروازه LLM این مشکلات را حل می‌کند

لایه دسترسی یکپارچه: یک نقطه پایانی برای همه ارائه‌دهندگان و مدل‌ها—تعویض یا افزودن مدل‌ها بدون بازنویسی.

مسیریابی هوشمند و بازگشت خودکار: بازمسیر زمانی که یک مدل بارگذاری بیش از حد دارد یا شکست می‌خورد، بر اساس سیاست شما.

بهینه‌سازی هزینه و عملکرد: مسیریابی بر اساس ارزان‌ترین، سریع‌ترین یا اولویت‌بندی قابلیت اطمینان—بر اساس ویژگی، کاربر یا منطقه.

نظارت و تحلیل متمرکز: پیگیری p50/p95، تایم‌اوت‌ها، کلاس‌های خطا و هزینه به ازای 1K توکن در یک مکان.

امنیت و کلیدهای ساده‌شده: چرخش و محدوده مرکزی؛ حذف اسرار از مخازن اپلیکیشن.

تطابق و محل داده: مسیریابی در داخل اتحادیه اروپا/ایالات متحده یا بر اساس مستأجر؛ تنظیم لاگ‌ها/نگهداری؛ اعمال سیاست‌های ایمنی به صورت جهانی.

موارد استفاده نمونه

کمک‌رسانی به مشتریان: دستیابی به اهداف سختگیرانه p95 با مسیریابی منطقه‌ای و انتقال فوری.

تولید محتوا در مقیاس: پردازش دسته‌ای بارهای کاری به بهترین مدل قیمت-عملکرد در زمان اجرا.

جستجو و خطوط لوله RAG: ترکیب LLMهای فروشنده با نقاط بررسی متن‌باز پشت یک طرح‌واره.

ارزیابی و بنچمارکینگ: مدل‌های A/B با استفاده از همان پرامپت‌ها و ردیابی برای نتایج قابل مقایسه.

تیم‌های پلتفرم سازمانی: ریل‌های محافظ مرکزی، سهمیه‌ها و تحلیل‌های یکپارچه در واحدهای تجاری.

نحوه کار ShareAI به عنوان یک دروازه LLM

یک API برای بیش از 150 مدل: مقایسه و انتخاب در بازار مدل.

مسیریابی مبتنی بر سیاست: قیمت، تأخیر، قابلیت اطمینان، منطقه و سیاست‌های انطباق برای هر ویژگی.

انتقال فوری و هموارسازی محدودیت نرخ: بازگشت، تلاش مجدد و قطع‌کننده‌های مدار داخلی.

کنترل هزینه‌ها و هشدارها: محدودیت‌های تیم/پروژه؛ بینش‌ها و پیش‌بینی‌های هزینه.

نظارت یکپارچه: استفاده، p50/p95، کلاس‌های خطا، نرخ موفقیت—منتسب به مدل/ارائه‌دهنده.

مدیریت کلید و محدوده‌ها: کلیدهای ارائه‌دهنده خود را بیاورید یا آنها را متمرکز کنید؛ دسترسی را چرخشی و محدود کنید.

کار می‌کند با مدل‌های فروشنده و متن‌باز: بدون بازنویسی تعویض کنید؛ درخواست و طرح خود را پایدار نگه دارید.

سریع شروع کنید: کاوش کنید زمین بازی, ، بخوانید مستندات, ، و مرجع API. کلید خود را ایجاد یا چرخش دهید در کنسول. بررسی کنید چه چیزی جدید است در نسخه‌ها.

شروع سریع (کد)

جاوااسکریپت (fetch)

/* 1) کلید خود را تنظیم کنید (آن را به‌صورت امن ذخیره کنید - نه در کد کلاینت) */;

پایتون (requests)

import os

مدل‌ها و نام‌های مستعار موجود را مرور کنید در بازار مدل. کلید خود را ایجاد یا چرخش دهید در کنسول. پارامترهای کامل را در بخوانید مرجع API.

بهترین روش‌ها برای تیم‌ها

درخواست‌ها را از مسیریابی جدا کنید: درخواست‌ها/قالب‌ها را نسخه‌بندی کنید؛ مدل‌ها را از طریق سیاست‌ها/نام مستعار تغییر دهید.

همه چیز را برچسب‌گذاری کنید: ویژگی، گروه، منطقه—تا بتوانید تحلیل‌ها و هزینه‌ها را تقسیم کنید.

با ارزیابی‌های مصنوعی شروع کنید؛ با ترافیک سایه‌ای تأیید کنید قبل از اجرای کامل.

SLOها را برای هر ویژگی تعریف کنید: p95 را به جای میانگین‌ها دنبال کنید؛ نرخ موفقیت و $ در هر 1K توکن را مشاهده کنید.

محافظ‌ها: فیلترهای ایمنی، مدیریت PII، و مسیریابی منطقه‌ای را در دروازه متمرکز کنید—هرگز برای هر سرویس مجدداً اجرا نکنید.

سوالات متداول: چرا از یک دروازه LLM استفاده کنیم؟ (دم بلند)

دروازه LLM چیست؟ یک میان‌افزار آگاه به LLM که درخواست‌ها/پاسخ‌ها را استاندارد می‌کند، بین ارائه‌دهندگان مسیریابی می‌کند، و مشاهده‌پذیری، کنترل هزینه‌ها، و بازیابی خرابی را در یک مکان به شما ارائه می‌دهد.

دروازه LLM در مقابل دروازه API در مقابل پراکسی معکوس—تفاوت چیست؟ دروازه‌های API/پراکسی‌های معکوس به مسائل حمل‌ونقل می‌پردازند؛ دروازه‌های LLM عملکردهای آگاه به مدل را اضافه می‌کنند (حسابداری توکن، سیاست‌های هزینه/عملکرد، بازگشت معنایی، تله‌متری هر مدل).

مسیریابی چند ارائه‌دهنده LLM چگونه کار می‌کند؟ سیاست‌ها را تعریف کنید (ارزان‌ترین/سریع‌ترین/قابل‌اعتماد/مطابق). دروازه یک مدل مطابق را انتخاب کرده و در صورت خرابی یا محدودیت نرخ به‌طور خودکار مسیر را تغییر می‌دهد.

آیا یک دروازه LLM می‌تواند هزینه‌های LLM من را کاهش دهد؟ بله—با مسیریابی به مدل‌های ارزان‌تر برای وظایف مناسب، فعال‌سازی دسته‌بندی/کشینگ در صورت ایمنی، و نمایش هزینه به ازای هر درخواست و $ به ازای هر 1K توکن.

دروازه‌ها چگونه با خرابی و بازگشت خودکار برخورد می‌کنند؟ بررسی سلامت و طبقه‌بندی خطاها باعث فعال‌سازی تلاش مجدد/عقب‌نشینی و انتقال به یک مدل پشتیبان که با سیاست شما مطابقت دارد، می‌شود.

چگونه می‌توانم از قفل شدن به یک فروشنده جلوگیری کنم؟ درخواست‌ها و طرح‌ها را در دروازه پایدار نگه دارید؛ ارائه‌دهندگان را بدون بازنویسی کد تغییر دهید.

چگونه می‌توانم تأخیر p50/p95 را در میان ارائه‌دهندگان نظارت کنم؟ از قابلیت مشاهده دروازه برای مقایسه p50/p95، نرخ موفقیت و محدودیت‌ها بر اساس مدل/منطقه استفاده کنید.

بهترین روش برای مقایسه ارائه‌دهندگان از نظر قیمت و کیفیت چیست؟ با معیارهای مرحله‌بندی شروع کنید، سپس با تله‌متری تولید (هزینه به ازای هر 1K توکن، p95، نرخ خطا) تأیید کنید. گزینه‌ها را بررسی کنید. مدل‌ها.

چگونه می‌توانم هزینه به ازای هر درخواست و هر کاربر/ویژگی را پیگیری کنم؟ درخواست‌های برچسب‌گذاری (ویژگی، گروه کاربری) و صادرات داده‌های هزینه/استفاده از تحلیل‌های دروازه.

مدیریت کلید برای چندین ارائه‌دهنده چگونه کار می‌کند؟ از ذخیره‌سازی مرکزی کلید و چرخش استفاده کنید؛ محدوده‌ها را به تیم/پروژه اختصاص دهید. کلیدها را ایجاد/چرخش کنید. کنسول.

آیا می‌توانم محلی بودن داده یا مسیریابی EU/US را اعمال کنم؟ بله—از سیاست‌های منطقه‌ای برای نگه داشتن جریان داده‌ها در یک جغرافیا استفاده کنید و ثبت/نگهداری را برای انطباق تنظیم کنید.

آیا این با خطوط لوله RAG کار می‌کند؟ کاملاً—پیشنهادات را استاندارد کنید و تولید مسیر را جدا از پشته بازیابی خود انجام دهید.

آیا می‌توانم مدل‌های متن‌باز و اختصاصی را پشت یک API استفاده کنم؟ بله—APIهای فروشنده و نقاط بررسی OSS را از طریق همان طرح و سیاست‌ها ترکیب کنید.

چگونه سیاست‌های مسیریابی (ارزان‌ترین، سریع‌ترین، اولویت قابلیت اطمینان) را تنظیم کنم؟ پیش‌تنظیم‌های سیاست را تعریف کنید و آن‌ها را به ویژگی‌ها/نقاط پایانی متصل کنید؛ بر اساس محیط یا گروه تنظیم کنید.

وقتی یک ارائه‌دهنده محدودیت نرخ برای من اعمال می‌کند چه اتفاقی می‌افتد؟ دروازه درخواست‌ها را هموار می‌کند و در صورت نیاز به یک مدل پشتیبان منتقل می‌شود.

آیا می‌توانم پیشنهادات و مدل‌ها را A/B تست کنم؟ بله—بخش‌های ترافیک را بر اساس نسخه مدل/پیشنهاد هدایت کنید و نتایج را با تله‌متری یکپارچه مقایسه کنید.

آیا درگاه از استریمینگ و ابزارها/توابع پشتیبانی می‌کند؟ درگاه‌های مدرن از استریمینگ SSE و تماس‌های ابزار/توابع مدل خاص از طریق یک طرح یکپارچه پشتیبانی می‌کنند—ببینید مرجع API.

چگونه می‌توانم از SDK تک‌ارائه‌دهنده مهاجرت کنم؟ لایه پرامپت خود را جدا کنید؛ تماس‌های SDK را با کلاینت/HTTP درگاه جایگزین کنید؛ پارامترهای ارائه‌دهنده را به طرح درگاه نگاشت کنید.

کدام معیارها را باید در تولید نظارت کنم؟ نرخ موفقیت، تأخیر p95، محدودیت، و $ به ازای هر 1K توکن—بر اساس ویژگی و منطقه برچسب‌گذاری شده.

آیا کش کردن برای LLMها ارزش دارد؟ برای پرامپت‌های قطعی یا کوتاه، بله. برای جریان‌های پویا/ابزارمحور، کش معنایی و ابطال دقیق را در نظر بگیرید.

درگاه‌ها چگونه به محافظت‌ها و نظارت کمک می‌کنند؟ فیلترهای ایمنی و اجرای سیاست‌ها را متمرکز کنید تا هر ویژگی به طور مداوم بهره‌مند شود.

این چگونه بر توان عملیاتی برای کارهای دسته‌ای تأثیر می‌گذارد؟ درگاه‌ها می‌توانند به صورت هوشمند موازی‌سازی و محدودیت نرخ را انجام دهند، حداکثر توان عملیاتی را در محدوده‌های ارائه‌دهنده بهینه کنند.

آیا استفاده از یک درگاه LLM معایبی دارد؟ یک مرحله اضافی سربار کوچکی اضافه می‌کند، که با کاهش قطعی‌ها، ارسال سریع‌تر و کنترل هزینه جبران می‌شود. برای تأخیر فوق‌العاده کم در یک ارائه‌دهنده واحد، مسیر مستقیم ممکن است کمی سریع‌تر باشد—اما مقاومت چندارائه‌دهنده و دید را از دست می‌دهید.

نتیجه‌گیری

تکیه بر یک ارائه‌دهنده LLM واحد در مقیاس بزرگ خطرناک و ناکارآمد است. یک دروازه LLM دسترسی به مدل‌ها، مسیریابی و مشاهده‌پذیری را متمرکز می‌کند—بنابراین شما قابلیت اطمینان، دید و کنترل هزینه را بدون نیاز به بازنویسی به دست می‌آورید. با ShareAI، شما یک API برای بیش از 150 مدل، مسیریابی مبتنی بر سیاست و انتقال فوری دریافت می‌کنید—بنابراین تیم شما می‌تواند با اطمینان کار کند، نتایج را اندازه‌گیری کند و هزینه‌ها را کنترل کند.

مدل‌ها را در بازار, کاوش کنید، درخواست‌ها را در زمین بازی, ، بخوانید مستندات, امتحان کنید، و نسخه‌ها.