Mengintegrasikan beberapa API AI terdengar sederhana pada awalnya. Tambahkan dua atau tiga penyedia, bandingkan output, dan arahkan lalu lintas ke tempat yang masuk akal.<\/p>\n\n\n\n
Dalam praktiknya, sebagian besar tim menemukan bahwa bagian tersulit bukanlah integrasi pertama. Itu adalah bulan kedua pemeliharaan, gangguan penyedia pertama, kejutan anggaran pertama, dan saat tim produk menginginkan kontrol yang lebih jelas atas latensi, kualitas, dan pengeluaran.<\/p>\n\n\n\n
Jika tim Anda mengintegrasikan beberapa API AI ke dalam satu produk, ada enam kesalahan yang biasanya menciptakan rasa sakit terbesar. <\/p>\n\n\n\n
Setiap penyedia memiliki format permintaan, nama model, pola autentikasi, kuota, dan perilaku kesalahan yang berbeda. Itu dapat dikelola ketika satu insinyur menguji satu model di sandbox. Namun, menjadi jauh lebih sulit ketika aplikasi yang sama membutuhkan logika pengalihan, pengulangan, pemantauan, kontrol anggaran, dan antarmuka yang stabil untuk tim produk lainnya.<\/p>\n\n\n\n
Itulah mengapa mengintegrasikan beberapa API AI lebih sedikit tentang menambahkan vendor dan lebih banyak tentang membangun lapisan operasi yang andal di sekitarnya.<\/p>\n\n\n\n
Kesalahan pertama adalah menghubungkan setiap penyedia langsung ke logika inti produk Anda.<\/p>\n\n\n\n
Awalnya terasa cepat. Satu SDK untuk penyedia A. Klien khusus lainnya untuk penyedia B. Bentuk permintaan ketiga untuk embeddings atau moderasi. Kemudian setiap perubahan di masa depan menjadi mahal karena mengganti model berarti menyentuh kode produksi alih-alih mengubah aturan pengalihan.<\/p>\n\n\n\n
Pola yang lebih sehat adalah menstandarkan permintaan dan respons di balik satu kontrak internal. Itu memungkinkan aplikasi Anda meminta kemampuan seperti penyelesaian obrolan, klasifikasi, atau ringkasan tanpa peduli penyedia mana yang melayani permintaan di bawahnya.<\/p>\n\n\n\n
Di sinilah lapisan API tunggal menjadi berguna. Alih-alih menulis ulang aplikasi Anda setiap kali Anda menguji rute baru, Anda dapat memisahkan pilihan penyedia dari kode aplikasi. ShareAI dibangun di sekitar model operasi itu: satu API untuk 150+ model, kontrol pengalihan, dan visibilitas penyedia melalui satu integrasi. Tim yang menginginkan titik awal yang lebih bersih dapat memulai dengan Referensi API<\/a> dan yang utama Dokumentasi<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Banyak tim memilih model yang sudah dikenal terlebih dahulu dan hanya membandingkan alternatif setelah biaya meningkat atau keluhan kualitas muncul.<\/p>\n\n\n\n Itu biasanya mengarah pada urutan optimasi yang salah. Model yang berbeda dapat unggul pada beban kerja yang berbeda. Satu mungkin lebih baik untuk ekstraksi. Yang lain mungkin lebih baik untuk generasi teks panjang. Yang ketiga mungkin lebih murah dan cukup cepat untuk otomatisasi internal.<\/p>\n\n\n\n Sebelum Anda meningkatkan lalu lintas, bandingkan model yang benar-benar Anda pertimbangkan dengan permintaan nyata Anda, bentuk data, anggaran latensi, dan perkiraan biaya. Jangan hanya membandingkan pada demo generik.<\/p>\n\n\n\n Inilah juga alasan mengapa tampilan model gaya marketplace penting. Jika Anda dapat membandingkan opsi dari satu tempat, lebih mudah untuk menguji rute sebelum menjadi default produksi. ShareAI\u2019s Model<\/a> tampilan berguna tepat untuk jenis perbandingan penyedia dan model seperti itu.<\/p>\n\n\n\n Logika fallback sering ditunda karena penyedia utama masih berfungsi selama pengembangan.<\/p>\n\n\n\n Kemudian batasan tingkat tercapai, lonjakan latensi terjadi, atau penyedia hulu menurun, dan aplikasi tidak memiliki jalur yang mulus ke depan. Produk tidak hanya melambat. Produk rusak tepat pada saat pengguna mengharapkan itu tetap berfungsi.<\/p>\n\n\n\n Jika beberapa penyedia adalah bagian dari arsitektur Anda, fallback harus dirancang sejak awal. Tentukan rute mana yang dapat gagal secara otomatis, beban kerja mana yang dapat mentoleransi cadangan yang lebih lambat, dan permintaan mana yang harus dihentikan daripada diam-diam menurunkan kualitas.<\/p>\n\n\n\n Tujuannya bukan untuk merutekan ke mana-mana sepanjang waktu. Tujuannya adalah untuk mengetahui apa yang terjadi ketika jalur pilihan pertama Anda menjadi tidak tersedia.<\/p>\n\n\n\n Log aplikasi berguna, tetapi tidak cukup untuk sistem AI multi-penyedia.<\/p>\n\n\n\n Anda perlu melihat latensi, kesalahan, volume penggunaan, dan perilaku tingkat model dengan cara yang mendukung keputusan operasional. Jika tidak, Anda tidak dapat mengetahui apakah peningkatan biaya berasal dari satu penyedia, satu keluarga model, satu fitur, atau satu segmen pelanggan.<\/p>\n\n\n\n Pemantauan adalah apa yang mengubah tumpukan multi-penyedia dari \u201cterhubung secara teknis\u201d menjadi \u201cdapat dikelola secara operasional.\u201d Ini adalah cara Anda menangkap regresi lebih awal, membenarkan perubahan rute, dan menjelaskan pengeluaran kepada bagian bisnis lainnya.<\/p>\n\n\n\n Setelah sebuah tim mulai mengintegrasikan beberapa API AI, rahasia cenderung menyebar ke mana-mana: mesin lokal, variabel CI, lingkungan staging, skrip satu kali, dan penggantian darurat.<\/p>\n\n\n\nKesalahan 2: Melewatkan benchmarking model sebelum peluncuran<\/h2>\n\n\n\n
Kesalahan 3: Menganggap fallback sebagai masalah masa depan<\/h2>\n\n\n\n
Kesalahan 4: Mengandalkan log daripada pemantauan nyata<\/h2>\n\n\n\n
Kesalahan 5: Membiarkan penyebaran kunci API tumbuh tanpa terkendali<\/h2>\n\n\n\n