なぜLLMゲートウェイを使用するべきなのか？

チームは複数のモデルプロバイダーにわたってAI機能を出荷しています。それぞれのAPIは独自のSDK、パラメータ、レート制限、価格設定、信頼性の癖を持っています。その複雑さが作業を遅らせ、リスクを増大させます。.

の拡張機能 LLMゲートウェイ は、多くのモデルにわたってリクエストを接続、ルーティング、観察、管理するための1つのアクセスレイヤーを提供します—継続的な再統合作業なしで。このガイドでは、LLMゲートウェイとは何か、それが重要な理由、そしてどのように シェアAI 今日から使用を開始できるモデル対応のゲートウェイを提供します。.

LLMゲートウェイとは何か？

簡単な定義： LLMゲートウェイは、アプリと多くのLLMプロバイダーの間にあるミドルウェアレイヤーです。各APIを個別に統合する代わりに、アプリは単一のエンドポイントを呼び出します。ゲートウェイは、ルーティング、標準化、可観測性、セキュリティ/キー管理、プロバイダーが失敗した場合のフェイルオーバーを処理します。.

LLMゲートウェイ vs. APIゲートウェイ vs. リバースプロキシ

APIゲートウェイとリバースプロキシは、認証、レート制限、リクエスト整形、リトライ、ヘッダー、キャッシングといったトランスポートの問題に焦点を当てています。LLMゲートウェイは モデル対応の ロジックを追加します：トークン計算、プロンプト/レスポンスの正規化、ポリシーベースのモデル選択（最安/最速/信頼性）、セマンティックフォールバック、ストリーミング/ツールコール互換性、モデルごとのテレメトリ（レイテンシp50/p95、エラークラス、1Kトークンあたりのコスト）。.

それをプロンプト、トークン、ストリーミング、プロバイダーの癖を認識するAIモデル専用のリバースプロキシと考えてください。.

コア構成要素

プロバイダーアダプターとモデルレジストリ： ベンダー間でプロンプト/レスポンスのための1つのスキーマ。.

ルーティングポリシー： 価格、遅延、地域、SLO、またはコンプライアンス要件に基づいてモデルを選択。.

ヘルス＆フェイルオーバー： レート制限の平滑化、バックオフ、サーキットブレーカー、自動フォールバック。.

可観測性： リクエストタグ、p50/p95の遅延、成功/エラー率、ルート/プロバイダーごとのコスト。.

セキュリティ＆キー管理： キーを中央で回転；スコープ/RBACを使用；アプリコードから秘密を排除。.

LLMゲートウェイなしの課題

統合の負担： 各プロバイダーは新しいSDK、パラメーター、破壊的変更を意味する。.

一貫性のないパフォーマンス： 遅延の急上昇、地域差、スロットリング、障害。.

コストの不透明性： トークン価格/機能を比較し、リクエストごとに$を追跡するのは難しい。.

運用上の負担: DIYのリトライ/バックオフ、キャッシング、サーキットブレーク、冪等性、ログ記録。.

可視性のギャップ: 使用状況、レイテンシーのパーセンタイル、または失敗分類のための単一の場所がない。.

ベンダーロックイン: 書き換えが実験やマルチモデル戦略を遅らせる。.

LLMゲートウェイがこれらの問題を解決する方法

統一されたアクセス層: すべてのプロバイダーとモデルのための1つのエンドポイント—書き換えなしでモデルを交換または追加。.

スマートルーティングと自動フォールバック: モデルが過負荷または失敗した場合、ポリシーに基づいて再ルーティング。.

コストとパフォーマンスの最適化: 最安値、最速、または信頼性優先でルーティング—機能、ユーザー、または地域ごとに。.

集中型モニタリングと分析: p50/p95、タイムアウト、エラークラス、1Kトークンあたりのコストを一箇所で追跡します。.

簡素化されたセキュリティとキー： 中央で回転およびスコープ設定を行い、アプリリポジトリから秘密情報を削除します。.

コンプライアンスとデータの所在： EU/US内またはテナントごとにルーティングし、ログ/保持期間を調整し、グローバルに安全ポリシーを適用します。.

使用例

カスタマーサポートコパイロット： 地域ルーティングと即時フェイルオーバーで厳格なp95目標を達成します。.

大規模なコンテンツ生成： 実行時に最適な価格性能モデルにバッチワークロードを割り当てます。.

検索とRAGパイプライン： 1つのスキーマの背後でベンダーLLMとオープンソースチェックポイントを混合します。.

評価とベンチマーク： 同じプロンプトとトレーシングを使用してA/Bモデルを比較し、公平な結果を得ます。.

エンタープライズプラットフォームチーム： 中央ガードレール、クォータ、ビジネスユニット全体での統一分析。.

ShareAIがLLMゲートウェイとして機能する方法

1つのAPIで150以上のモデルに対応： 比較して選択 モデルマーケットプレイス.

ポリシー駆動型ルーティング： 機能ごとの価格、遅延、信頼性、地域、コンプライアンスポリシー。.

即時フェイルオーバーとレート制限の平滑化： バックオフ、リトライ、サーキットブレーカーを内蔵。.

コスト管理とアラート： チーム/プロジェクトごとの上限設定；支出の洞察と予測。.

統一モニタリング： 使用量、p50/p95、エラークラス、成功率—モデル/プロバイダーごとに帰属。.

キー管理とスコープ： 独自のプロバイダーキーを使用するか、集中管理；アクセスの回転とスコープ設定。.

ベンダーとオープンソースモデルに対応： 書き換えなしで交換可能；プロンプトとスキーマを安定に保つ。.

すぐに開始： 探索する プレイグラウンド, 、読む ドキュメント, 、そして APIリファレンス. 。キーを作成または回転する コンソール. 。新着情報を確認する リリース.

クイックスタート（コード）

JavaScript（fetch）

/* 1) キーを設定する（安全に保存 - クライアントコードには保存しない） */;

Python（requests）

import os

利用可能なモデルとエイリアスを閲覧する モデルマーケットプレイス. 。キーを作成または回転する コンソール. パラメータの全容を読む APIリファレンス.

チームのベストプラクティス

プロンプトをルーティングから分離する: プロンプト/テンプレートをバージョン管理し、ポリシー/エイリアスでモデルを切り替える。.

すべてにタグを付ける: 機能、コホート、地域—分析とコストを分割できるようにする。.

合成評価から始める; シャドートラフィックで検証する 完全展開の前に。.

機能ごとにSLOを定義する: 平均ではなくp95を追跡する; 成功率と$を1Kトークンごとに監視する。.

ガードレール: ゲートウェイで安全フィルター、PII処理、地域ルーティングを集中管理する—サービスごとに再実装しない。.

FAQ: なぜLLMゲートウェイを使用するのか？（ロングテール）

LLMゲートウェイとは何ですか？ プロンプト/レスポンスを標準化し、プロバイダー間をルーティングし、観測性、コスト管理、フェイルオーバーを一箇所で提供するLLM対応のミドルウェアです。.

LLMゲートウェイ vs APIゲートウェイ vs リバースプロキシ—何が違うのか？ APIゲートウェイ/リバースプロキシはトランスポートの問題を処理しますが、LLMゲートウェイはモデル認識機能（トークン計算、コスト/パフォーマンスポリシー、セマンティックフォールバック、モデルごとのテレメトリ）を追加します。.

マルチプロバイダーLLMルーティングはどのように機能しますか？ ポリシー（最安/最速/信頼性/準拠）を定義します。ゲートウェイは一致するモデルを選択し、失敗やレート制限時に自動的に再ルートします。.

LLMゲートウェイでLLMコストを削減できますか？ はい—適切なタスクに対して安価なモデルにルーティングし、安全な場合はバッチ処理/キャッシュを有効にし、リクエストごとのコストと1Kトークンあたりの$を表示します。.

ゲートウェイはフェイルオーバーと自動フォールバックをどのように処理しますか？ ヘルスチェックとエラー分類がリトライ/バックオフをトリガーし、ポリシーを満たすバックアップモデルへのホップを行います。.

ベンダーロックインを回避するにはどうすればよいですか？ ゲートウェイでプロンプトとスキーマを安定させ、コードの書き換えなしでプロバイダーを切り替えます。.

プロバイダー間のp50/p95レイテンシーをどのように監視しますか？ ゲートウェイの可観測性を使用して、p50/p95、成功率、モデル/地域ごとのスロットリングを比較します。.

価格と品質でプロバイダーを比較する最良の方法は何ですか？ ステージングベンチマークから始め、その後、プロダクションテレメトリ（1Kトークンあたりのコスト、p95、エラー率）で確認します。オプションを探索します。 モデル.

リクエストごとおよびユーザー/機能ごとのコストをどのように追跡しますか？ ゲートウェイの分析からタグリクエスト（機能、ユーザーコホート）を取得し、コスト/使用データをエクスポートします。.

複数のプロバイダーに対するキー管理はどのように機能しますか？ 中央のキー保管とローテーションを使用し、チーム/プロジェクトごとにスコープを割り当てます。キーを作成/ローテーションします。 コンソール.

データのローカリティやEU/USルーティングを強制できますか？ はい—地域ポリシーを使用してデータフローを地理的に制限し、コンプライアンスのためにログ/保持を調整します。.

これがRAGパイプラインで機能しますか？ もちろんです—プロンプトを標準化し、取得スタックとは別にルート生成を行います。.

1つのAPIの背後でオープンソースと独自モデルを使用できますか？ はい—同じスキーマとポリシーを介してベンダーAPIとOSSチェックポイントを混在させます。.

ルーティングポリシー（最安、最速、信頼性優先）をどのように設定しますか？ ポリシープリセットを定義し、それらを機能/エンドポイントにアタッチします。環境やコホートごとに調整します。.

プロバイダーがレート制限をかけた場合、どうなりますか？ ゲートウェイはリクエストを平滑化し、必要に応じてバックアップモデルにフェイルオーバーします。.

プロンプトやモデルのA/Bテストは可能ですか？ はい—モデル/プロンプトバージョンごとにトラフィックの割合をルーティングし、統一されたテレメトリで結果を比較します。.

ゲートウェイはストリーミングおよびツール/機能をサポートしていますか？ 最新のゲートウェイは、統一されたスキーマを介してSSEストリーミングおよびモデル固有のツール/機能呼び出しをサポートしています—参照してください APIリファレンス.

単一プロバイダーSDKからどのように移行しますか？ プロンプト層を分離し、SDK呼び出しをゲートウェイクライアント/HTTPに置き換え、プロバイダーのパラメータをゲートウェイスキーマにマッピングします。.

本番環境でどのメトリクスを監視すべきですか？ 成功率、p95レイテンシー、スロットリング、および1Kトークンあたりの$—機能と地域ごとにタグ付けされています。.

LLMにキャッシュは価値がありますか？ 決定論的または短いプロンプトの場合は、はい。動的/ツール重視のフローの場合は、セマンティックキャッシュと慎重な無効化を検討してください。.

ゲートウェイはガードレールとモデレーションにどのように役立ちますか？ 安全フィルターとポリシーの施行を集中化し、すべての機能が一貫して恩恵を受けるようにします。.

これがバッチジョブのスループットにどのように影響しますか？ ゲートウェイは並列化とレート制限を賢く行い、プロバイダーの制限内でスループットを最大化します。.

LLMゲートウェイを使用することの欠点はありますか？ もう一つのホップが小さなオーバーヘッドを追加しますが、障害の減少、迅速な出荷、コスト管理によって相殺されます。単一プロバイダーで超低レイテンシーを求める場合、直接パスの方がわずかに速いかもしれません—ただし、複数プロバイダーの回復力と可視性を失います。.

結論

単一のLLMプロバイダーに依存することは、規模が大きくなるとリスクが高く非効率的です。LLMゲートウェイはモデルアクセス、ルーティング、観測性を集中管理するため、書き換えなしで信頼性、可視性、コスト管理を実現できます。ShareAIを使用すると、150以上のモデルに対応した1つのAPI、ポリシーベースのルーティング、即時フェイルオーバーを利用できるため、チームは自信を持って出荷し、成果を測定し、コストを抑えることができます。.

モデルを探索する マーケットプレイス, 、プロンプトを試す プレイグラウンド, 、読む ドキュメント, 、そして確認する リリース.