आपको LLM गेटवे का उपयोग क्यों करना चाहिए?

टीमें कई मॉडल प्रदाताओं के साथ एआई फीचर्स को शिप कर रही हैं। प्रत्येक एपीआई अपने स्वयं के एसडीके, पैरामीटर, दर सीमाएं, मूल्य निर्धारण, और विश्वसनीयता की विशेषताओं के साथ आता है। यह जटिलता आपको धीमा कर देती है और जोखिम बढ़ाती है।.

एक LLM गेटवे आपको एक एक्सेस लेयर देता है जो कई मॉडलों के बीच कनेक्ट, रूट, ऑब्जर्व और गवर्न करने की अनुमति देता है—बिना बार-बार पुनः एकीकरण कार्य के। यह गाइड समझाता है कि LLM गेटवे क्या है, यह क्यों महत्वपूर्ण है, और कैसे शेयरएआई एक मॉडल-अवेयर गेटवे प्रदान करता है जिसे आप आज ही उपयोग करना शुरू कर सकते हैं।.

LLM गेटवे क्या है?

संक्षिप्त परिभाषा: एक LLM गेटवे आपके ऐप और कई LLM प्रदाताओं के बीच एक मिडलवेयर लेयर है। हर एपीआई को अलग से एकीकृत करने के बजाय, आपका ऐप एक ही एंडपॉइंट को कॉल करता है। गेटवे रूटिंग, मानकीकरण, अवलोकन, सुरक्षा/की प्रबंधन, और जब कोई प्रदाता विफल हो जाता है तो फेलओवर को संभालता है।.

LLM गेटवे बनाम एपीआई गेटवे बनाम रिवर्स प्रॉक्सी

एपीआई गेटवे और रिवर्स प्रॉक्सी ट्रांसपोर्ट चिंताओं पर ध्यान केंद्रित करते हैं: ऑथ, दर सीमित करना, अनुरोध आकार देना, पुनः प्रयास, हेडर, और कैशिंग। एक LLM गेटवे जोड़ता है मॉडल-अवेयर लॉजिक: टोकन अकाउंटिंग, प्रॉम्प्ट/रिस्पॉन्स सामान्यीकरण, नीति-आधारित मॉडल चयन (सबसे सस्ता/सबसे तेज़/विश्वसनीय), सेमांटिक फॉलबैक, स्ट्रीमिंग/टूल-कॉल संगतता, और प्रति-मॉडल टेलीमेट्री (विलंबता p50/p95, त्रुटि वर्ग, प्रति 1K टोकन लागत)।.

इसे एआई मॉडलों के लिए विशेषीकृत एक रिवर्स प्रॉक्सी के रूप में सोचें—प्रॉम्प्ट्स, टोकन, स्ट्रीमिंग, और प्रदाता की विशेषताओं के प्रति जागरूक।.

मुख्य निर्माण खंड

प्रदाता एडेप्टर और मॉडल रजिस्ट्री: विक्रेताओं के बीच प्रॉम्प्ट/प्रतिक्रियाओं के लिए एक स्कीमा।.

रूटिंग नीतियां: मूल्य, विलंबता, क्षेत्र, SLO, या अनुपालन आवश्यकताओं के अनुसार मॉडल चुनें।.

स्वास्थ्य और फेलओवर: दर-सीमा को सुचारू करना, बैकऑफ, सर्किट ब्रेकर, और स्वचालित फॉलबैक।.

अवलोकनीयता: अनुरोध टैग, p50/p95 विलंबता, सफलता/त्रुटि दर, मार्ग/प्रदाता प्रति लागत।.

सुरक्षा और कुंजी प्रबंधन: कुंजियों को केंद्रीय रूप से घुमाएं; स्कोप/RBAC का उपयोग करें; ऐप कोड से रहस्य बाहर रखें।.

LLM गेटवे के बिना चुनौतियां

एकीकरण ओवरहेड: हर प्रदाता का मतलब नए SDKs, पैरामीटर, और ब्रेकिंग बदलाव।.

असंगत प्रदर्शन: विलंबता स्पाइक्स, क्षेत्रीय भिन्नता, थ्रॉटलिंग, और आउटेज।.

लागत अस्पष्टता: टोकन की कीमतों/विशेषताओं की तुलना करना और प्रति अनुरोध $ को ट्रैक करना कठिन है।.

परिचालन श्रम: DIY पुनः प्रयास/बैकऑफ, कैशिंग, सर्किट-ब्रेकिंग, आइडेम्पोटेंसी, और लॉगिंग।.

दृश्यता अंतराल: उपयोग, विलंबता प्रतिशत, या विफलता वर्गीकरण के लिए कोई एकल स्थान नहीं।.

विक्रेता लॉक-इन: पुनर्लेखन धीमा प्रयोग और बहु-मॉडल रणनीतियों को बाधित करता है।.

एक LLM गेटवे इन समस्याओं को कैसे हल करता है

एकीकृत एक्सेस लेयर: सभी प्रदाताओं और मॉडलों के लिए एक एंडपॉइंट—पुनर्लेखन के बिना मॉडल बदलें या जोड़ें।.

स्मार्ट रूटिंग और स्वचालित फॉलबैक: जब कोई मॉडल ओवरलोड हो या विफल हो, तो आपकी नीति के अनुसार पुनः रूट करें।.

लागत और प्रदर्शन अनुकूलन: सबसे सस्ता, सबसे तेज़, या विश्वसनीयता-प्रथम के आधार पर रूट करें—विशेषता, उपयोगकर्ता, या क्षेत्र के अनुसार।.

केंद्रीकृत निगरानी और विश्लेषण। एक ही स्थान पर p50/p95, टाइमआउट्स, त्रुटि वर्ग, और 1K टोकन प्रति लागत को ट्रैक करें।.

सरलित सुरक्षा और कुंजी: केंद्रीय रूप से घुमाएं और स्कोप करें; ऐप रिपोज़ से सीक्रेट्स हटाएं।.

अनुपालन और डेटा स्थानीयता: EU/US या प्रति टेनेंट के भीतर रूट करें; लॉग/रिटेंशन को ट्यून करें; वैश्विक रूप से सुरक्षा नीतियां लागू करें।.

उदाहरण उपयोग मामले

ग्राहक समर्थन कोपायलट्स: क्षेत्रीय रूटिंग और त्वरित फेलओवर के साथ सख्त p95 लक्ष्यों को पूरा करें।.

बड़े पैमाने पर सामग्री निर्माण: रन टाइम पर सर्वश्रेष्ठ मूल्य-प्रदर्शन मॉडल के लिए बैच वर्कलोड्स।.

खोज और RAG पाइपलाइन्स: एक स्कीमा के पीछे ओपन-सोर्स चेकपॉइंट्स के साथ विक्रेता LLMs को मिलाएं।.

मूल्यांकन और बेंचमार्किंग: समान प्रॉम्प्ट्स और ट्रेसिंग का उपयोग करके A/B मॉडल्स के लिए तुलनात्मक परिणाम।.

एंटरप्राइज प्लेटफॉर्म टीमें: केंद्रीय गार्डरेल्स, कोटा, और व्यापार इकाइयों के बीच एकीकृत विश्लेषण।.

ShareAI एक LLM गेटवे के रूप में कैसे काम करता है।

150+ मॉडलों के लिए एक API: तुलना करें और चुनें मॉडल मार्केटप्लेस.

नीति-चालित रूटिंग: मूल्य, विलंबता, विश्वसनीयता, क्षेत्र, और प्रत्येक फीचर के लिए अनुपालन नीतियां।.

त्वरित फेलओवर और दर-सीमा को सुगम बनाना: बैकऑफ, पुनः प्रयास, और सर्किट ब्रेकर अंतर्निहित।.

लागत नियंत्रण और अलर्ट: प्रति-टीम/प्रोजेक्ट कैप; खर्च अंतर्दृष्टि और पूर्वानुमान।.

एकीकृत निगरानी: उपयोग, p50/p95, त्रुटि वर्ग, सफलता दर—मॉडल/प्रदाता द्वारा श्रेयित।.

कुंजी प्रबंधन और स्कोप्स: अपने स्वयं के प्रदाता कुंजियाँ लाएँ या उन्हें केंद्रीकृत करें; एक्सेस को घुमाएँ और स्कोप करें।.

विक्रेता + ओपन-सोर्स मॉडल के साथ काम करता है: बिना पुनर्लेखन के अदला-बदली करें; अपनी प्रॉम्प्ट और स्कीमा स्थिर रखें।.

जल्दी शुरू करें: अन्वेषण करें प्लेग्राउंड, पढ़ें डॉक्स, और एपीआई संदर्भ. । अपनी कुंजी बनाएं या घुमाएं कंसोल. । देखें कि नया क्या है रिलीज़.

त्वरित प्रारंभ (कोड)

जावास्क्रिप्ट (फेच)

/* 1) अपनी कुंजी सेट करें (इसे सुरक्षित रूप से स्टोर करें - क्लाइंट कोड में नहीं) */;

पायथन (रिक्वेस्ट्स)

import os

उपलब्ध मॉडल और उपनाम ब्राउज़ करें मॉडल मार्केटप्लेस. । अपनी कुंजी बनाएं या घुमाएं कंसोल. पूर्ण पैरामीटर पढ़ें एपीआई संदर्भ.

टीमों के लिए सर्वोत्तम प्रथाएं

प्रॉम्प्ट्स को रूटिंग से अलग करें: प्रॉम्प्ट्स/टेम्पलेट्स को संस्करणित रखें; नीतियों/उपनामों के माध्यम से मॉडल बदलें।.

सब कुछ टैग करें: फीचर, समूह, क्षेत्र—ताकि आप एनालिटिक्स और लागत को विभाजित कर सकें।.

सिंथेटिक मूल्यांकन से शुरू करें; शैडो ट्रैफिक के साथ सत्यापित करें पूर्ण रोलआउट से पहले।.

प्रत्येक फीचर के लिए SLOs परिभाषित करें: औसत के बजाय p95 को ट्रैक करें; सफलता दर और $ प्रति 1K टोकन देखें।.

गार्डरेल्स: सुरक्षा फ़िल्टर, PII हैंडलिंग, और क्षेत्र रूटिंग को गेटवे में केंद्रीकृत करें—कभी भी प्रति सेवा पुनः लागू न करें।.

FAQ: LLM गेटवे का उपयोग क्यों करें? (लॉन्ग-टेल)

LLM गेटवे क्या है? एक LLM-सक्षम मिडलवेयर जो प्रॉम्प्ट्स/प्रतिक्रियाओं को मानकीकृत करता है, प्रदाताओं के बीच रूट करता है, और आपको एक ही स्थान पर अवलोकन, लागत नियंत्रण, और फेलओवर प्रदान करता है।.

LLM गेटवे बनाम API गेटवे बनाम रिवर्स प्रॉक्सी—अंतर क्या है? API गेटवे/रिवर्स प्रॉक्सी परिवहन चिंताओं को संभालते हैं; LLM गेटवे मॉडल-अवेयर फ़ंक्शन्स (टोकन अकाउंटिंग, लागत/प्रदर्शन नीतियां, सेमांटिक फॉलबैक, प्रति-मॉडल टेलीमेट्री) जोड़ते हैं।.

मल्टी-प्रोवाइडर LLM रूटिंग कैसे काम करती है? नीतियां परिभाषित करें (सबसे सस्ता/सबसे तेज़/विश्वसनीय/अनुपालन)। गेटवे एक मेल खाने वाले मॉडल का चयन करता है और विफलताओं या दर सीमाओं पर स्वचालित रूप से पुनः रूट करता है।.

क्या एक LLM गेटवे मेरे LLM लागत को कम कर सकता है? हां—उपयुक्त कार्यों के लिए सस्ते मॉडल पर रूटिंग करके, जहां सुरक्षित हो बैचिंग/कैशिंग सक्षम करके, और प्रति अनुरोध लागत और $ प्रति 1K टोकन दिखाकर।.

गेटवे फेलओवर और ऑटो-फॉलबैक को कैसे संभालते हैं? स्वास्थ्य जांच और त्रुटि वर्गीकरण पुनः प्रयास/बैकऑफ और आपकी नीति को पूरा करने वाले बैकअप मॉडल पर एक हॉप को ट्रिगर करते हैं।.

मैं वेंडर लॉक-इन से कैसे बचूं? गेटवे पर प्रॉम्प्ट्स और स्कीमाओं को स्थिर रखें; कोड को फिर से लिखे बिना प्रदाताओं को बदलें।.

मैं p50/p95 विलंबता को प्रदाताओं के बीच कैसे मॉनिटर करूं? p50/p95, सफलता दर, और मॉडल/क्षेत्र द्वारा थ्रॉटलिंग की तुलना करने के लिए गेटवे की ऑब्ज़र्वेबिलिटी का उपयोग करें।.

मूल्य और गुणवत्ता पर प्रदाताओं की तुलना करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है? स्टेजिंग बेंचमार्क से शुरू करें, फिर प्रोडक्शन टेलीमेट्री (प्रति 1K टोकन लागत, p95, त्रुटि दर) के साथ पुष्टि करें। विकल्पों का अन्वेषण करें। मॉडल्स.

मैं प्रति अनुरोध और प्रति उपयोगकर्ता/फ़ीचर लागत को कैसे ट्रैक करूं? टैग अनुरोध (फ़ीचर, उपयोगकर्ता समूह) और गेटवे के एनालिटिक्स से लागत/उपयोग डेटा निर्यात करें।.

कई प्रदाताओं के लिए कुंजी प्रबंधन कैसे काम करता है? केंद्रीय कुंजी भंडारण और रोटेशन का उपयोग करें; टीम/प्रोजेक्ट के अनुसार स्कोप असाइन करें। कुंजियों को बनाएं/रोटेट करें। कंसोल.

क्या मैं डेटा स्थानीयता या EU/US रूटिंग लागू कर सकता हूं? हां—क्षेत्रीय नीतियों का उपयोग करें ताकि डेटा प्रवाह एक भौगोलिक क्षेत्र में रहे और अनुपालन के लिए लॉगिंग/रिटेंशन को ट्यून करें।.

क्या यह RAG पाइपलाइनों के साथ काम करता है? बिल्कुल—प्रॉम्प्ट्स को मानकीकृत करें और अपने रिट्रीवल स्टैक से अलग रूट जनरेशन करें।.

क्या मैं एक API के पीछे ओपन-सोर्स और स्वामित्व वाले मॉडल का उपयोग कर सकता हूं? हां—एक ही स्कीमा और नीतियों के माध्यम से विक्रेता APIs और OSS चेकपॉइंट्स को मिलाएं।.

मैं रूटिंग नीतियां (सबसे सस्ता, सबसे तेज़, विश्वसनीयता-प्रथम) कैसे सेट करूं? नीति प्रीसेट्स को परिभाषित करें और उन्हें फ़ीचर्स/एंडपॉइंट्स से जोड़ें; पर्यावरण या समूह के अनुसार समायोजित करें।.

जब कोई प्रदाता मुझे रेट-लिमिट करता है तो क्या होता है? गेटवे अनुरोधों को स्मूथ करता है और आवश्यकता पड़ने पर बैकअप मॉडल पर स्विच करता है।.

क्या मैं प्रॉम्प्ट्स और मॉडलों का A/B परीक्षण कर सकता हूं? हां—मॉडल/प्रॉम्प्ट संस्करण द्वारा ट्रैफ़िक अंशों को रूट करें और एकीकृत टेलीमेट्री के साथ परिणामों की तुलना करें।.

क्या गेटवे स्ट्रीमिंग और उपकरण/फंक्शन का समर्थन करता है? आधुनिक गेटवे SSE स्ट्रीमिंग और मॉडल-विशिष्ट उपकरण/फंक्शन कॉल्स को एकीकृत स्कीमा के माध्यम से समर्थन करते हैं—देखें एपीआई संदर्भ.

मैं एकल-प्रदाता SDK से कैसे माइग्रेट करूं? अपने प्रॉम्प्ट लेयर को अलग करें; गेटवे क्लाइंट/HTTP के लिए SDK कॉल्स को स्वैप करें; प्रदाता पैरामीटर को गेटवे स्कीमा पर मैप करें।.

उत्पादन में मुझे कौन से मेट्रिक्स देखने चाहिए? सफलता दर, p95 विलंबता, थ्रॉटलिंग, और $ प्रति 1K टोकन—फीचर और क्षेत्र द्वारा टैग किया गया।.

क्या LLMs के लिए कैशिंग उपयोगी है? निर्धारक या छोटे प्रॉम्प्ट्स के लिए, हां। डायनामिक/उपकरण-भारी फ्लो के लिए, सेमांटिक कैशिंग और सावधानीपूर्वक अमान्यकरण पर विचार करें।.

गेटवे गार्डरेल्स और मॉडरेशन में कैसे मदद करते हैं? सुरक्षा फ़िल्टर और नीति प्रवर्तन को केंद्रीकृत करें ताकि हर फीचर को लगातार लाभ मिले।.

बैच जॉब्स के लिए यह थ्रूपुट को कैसे प्रभावित करता है? गेटवे बुद्धिमानी से समानांतर और दर-सीमित कर सकते हैं, प्रदाता सीमाओं के भीतर थ्रूपुट को अधिकतम करते हैं।.

LLM गेटवे का उपयोग करने में कोई नुकसान है? एक अतिरिक्त हॉप थोड़ा ओवरहेड जोड़ता है, जिसे कम आउटेज, तेज शिपिंग, और लागत नियंत्रण द्वारा संतुलित किया जाता है। अल्ट्रा-लो-लेटेंसी के लिए एकल प्रदाता पर, एक सीधा मार्ग थोड़ा तेज हो सकता है—लेकिन आप मल्टी-प्रोवाइडर लचीलापन और दृश्यता खो देते हैं।.

निष्कर्ष

एकल LLM प्रदाता पर निर्भर रहना जोखिमपूर्ण और बड़े पैमाने पर अक्षम है। एक LLM गेटवे मॉडल एक्सेस, रूटिंग, और अवलोकन को केंद्रीकृत करता है—जिससे आपको विश्वसनीयता, दृश्यता, और लागत नियंत्रण बिना पुनर्लेखन के प्राप्त होता है। ShareAI के साथ, आपको 150+ मॉडलों के लिए एक API, नीति-आधारित रूटिंग, और त्वरित फेलओवर मिलता है—जिससे आपकी टीम आत्मविश्वास से काम कर सकती है, परिणाम माप सकती है, और लागत को नियंत्रित रख सकती है।.

मॉडल्स का अन्वेषण करें मार्केटप्लेस, में, प्रॉम्प्ट्स को आज़माएं प्लेग्राउंड, पढ़ें डॉक्स, में, और जांचें रिलीज़.