왜 LLM 게이트웨이를 사용해야 할까요?

팀들은 여러 모델 제공업체를 통해 AI 기능을 배포하고 있습니다. 각 API는 자체 SDK, 매개변수, 속도 제한, 가격 및 신뢰성 특성을 제공합니다. 이러한 복잡성은 작업 속도를 늦추고 위험을 증가시킵니다.

오픈 소스 LLM 게이트웨이 여러 모델에 걸쳐 요청을 연결, 라우팅, 관찰 및 관리할 수 있는 하나의 액세스 레이어를 제공합니다—지속적인 재통합 작업 없이. 이 가이드는 LLM 게이트웨이가 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 어떻게 공유AI 오늘 바로 사용할 수 있는 모델 인식 게이트웨이를 제공합니다.

LLM 게이트웨이란 무엇인가요?

간단한 정의: LLM 게이트웨이는 앱과 여러 LLM 제공업체 사이의 미들웨어 레이어입니다. 모든 API를 개별적으로 통합하는 대신, 앱은 단일 엔드포인트를 호출합니다. 게이트웨이는 라우팅, 표준화, 관찰 가능성, 보안/키 관리, 제공업체 실패 시 장애 복구를 처리합니다.

LLM 게이트웨이 vs. API 게이트웨이 vs. 리버스 프록시

API 게이트웨이와 리버스 프록시는 인증, 속도 제한, 요청 형성, 재시도, 헤더 및 캐싱과 같은 전송 문제에 초점을 맞춥니다. LLM 게이트웨이는 모델 인식 로직을 추가합니다: 토큰 계산, 프롬프트/응답 표준화, 정책 기반 모델 선택(저렴/빠름/신뢰성), 의미적 대체, 스트리밍/도구 호출 호환성, 모델별 텔레메트리(지연 시간 p50/p95, 오류 클래스, 1K 토큰당 비용).

이를 프롬프트, 토큰, 스트리밍 및 제공업체 특성을 인식하는 AI 모델에 특화된 리버스 프록시로 생각하세요.

핵심 구성 요소

제공업체 어댑터 및 모델 레지스트리: 공급업체 간 프롬프트/응답을 위한 하나의 스키마.

라우팅 정책: 가격, 지연 시간, 지역, SLO 또는 준수 요구 사항에 따라 모델 선택.

상태 및 장애 조치: 속도 제한 평활화, 백오프, 회로 차단기 및 자동 폴백.

관찰 가능성: 요청 태그, p50/p95 지연 시간, 성공/오류 비율, 경로/제공자당 비용.

보안 및 키 관리: 키를 중앙에서 회전; 범위/RBAC 사용; 앱 코드에서 비밀 유지.

LLM 게이트웨이 없이의 과제

통합 오버헤드: 모든 제공자는 새로운 SDK, 매개변수 및 중단 변경 사항을 의미.

일관되지 않은 성능: 지연 시간 급증, 지역 차이, 제한 및 중단.

비용 불투명성: 토큰 가격/기능 비교 및 요청당 $ 추적이 어려움.

운영 작업: DIY 재시도/백오프, 캐싱, 회로 차단, 멱등성, 및 로깅.

가시성 격차: 사용량, 지연 백분위수, 또는 실패 분류에 대한 단일 장소 없음.

벤더 종속: 재작성은 실험 및 다중 모델 전략을 느리게 만듦.

LLM 게이트웨이가 이러한 문제를 해결하는 방법

통합 액세스 레이어: 모든 제공자와 모델에 대한 하나의 엔드포인트—재작성 없이 모델 교체 또는 추가.

스마트 라우팅 및 자동 폴백: 정책에 따라 모델이 과부하되거나 실패할 때 라우팅 변경.

비용 및 성능 최적화: 가장 저렴하거나, 가장 빠르거나, 신뢰성을 우선으로 하여 라우팅—기능, 사용자, 또는 지역별로.

중앙 집중식 모니터링 및 분석: p50/p95, 타임아웃, 오류 클래스, 및 1K 토큰당 비용을 한 곳에서 추적.

간소화된 보안 및 키: 중앙에서 회전 및 범위 설정; 앱 저장소에서 비밀 제거.

준수 및 데이터 지역성: EU/US 또는 테넌트별로 라우팅; 로그/보존 조정; 글로벌 안전 정책 적용.

사용 사례 예시

고객 지원 코파일럿: 지역 라우팅 및 즉각적인 장애 조치로 엄격한 p95 목표 충족.

대규모 콘텐츠 생성: 실행 시 최적의 가격-성능 모델로 배치 작업 처리.

검색 및 RAG 파이프라인: 하나의 스키마 뒤에서 벤더 LLM과 오픈소스 체크포인트 혼합.

평가 및 벤치마킹: 동일한 프롬프트와 추적을 사용하여 A/B 모델로 공정한 결과 비교.

엔터프라이즈 플랫폼 팀: 중앙 가드레일, 할당량, 비즈니스 유닛 간 통합 분석.

ShareAI가 LLM 게이트웨이로 작동하는 방식

150개 이상의 모델을 위한 하나의 API: 비교하고 선택하세요 모델 마켓플레이스에서.

정책 기반 라우팅: 가격, 지연 시간, 신뢰성, 지역 및 기능별 준수 정책.

즉각적인 장애 조치 및 속도 제한 완화: 백오프, 재시도 및 회로 차단기가 내장되어 있습니다.

비용 제어 및 알림: 팀/프로젝트별 한도; 지출 통찰력 및 예측.

통합 모니터링: 사용량, p50/p95, 오류 클래스, 성공률—모델/제공자별로 속성 부여.

키 관리 및 범위: 제공자 키를 직접 가져오거나 중앙 집중화; 액세스 회전 및 범위 설정.

벤더 및 오픈 소스 모델과 함께 작동합니다. 재작성 없이 교환; 프롬프트와 스키마를 안정적으로 유지하세요.

빠르게 시작하세요: 탐색하세요 플레이그라운드, 읽어보세요 문서, 그리고 API 참조. 키를 생성하거나 회전하세요 콘솔. 새로운 내용을 확인하세요 릴리스.

빠른 시작 (코드)

자바스크립트 (fetch)

/* 1) 키 설정 (보안을 유지하세요 - 클라이언트 코드에 저장하지 마세요) */;

파이썬 (requests)

import os

사용 가능한 모델과 별칭을 탐색하세요 모델 마켓플레이스에서. 키를 생성하거나 회전하세요 콘솔. 전체 매개변수를 읽어보세요 API 참조.

팀을 위한 모범 사례

프롬프트를 라우팅에서 분리: 프롬프트/템플릿을 버전 관리하고 정책/별칭을 통해 모델 전환.

모든 것에 태그 지정: 기능, 코호트, 지역—분석 및 비용을 세분화할 수 있도록.

합성 평가로 시작; 섀도 트래픽으로 검증 전체 롤아웃 전에.

기능별 SLO 정의: 평균 대신 p95를 추적; 성공률과 1K 토큰당 $를 관찰.

가드레일: 게이트웨이에서 안전 필터, PII 처리 및 지역 라우팅을 중앙 집중화—서비스별로 다시 구현하지 않음.

FAQ: 왜 LLM 게이트웨이를 사용해야 하나요? (롱테일)

LLM 게이트웨이는 무엇인가요? 프롬프트/응답을 표준화하고, 공급업체 간 라우팅을 수행하며, 가시성, 비용 제어 및 장애 조치를 한곳에서 제공하는 LLM 인식 미들웨어입니다.

LLM 게이트웨이 vs API 게이트웨이 vs 리버스 프록시—차이점은 무엇인가요? API 게이트웨이/리버스 프록시는 전송 문제를 처리하고, LLM 게이트웨이는 모델 인식 기능(토큰 회계, 비용/성능 정책, 의미적 폴백, 모델별 원격 측정)을 추가합니다.

다중 제공자 LLM 라우팅은 어떻게 작동하나요? 정책을 정의하세요(가장 저렴한/가장 빠른/신뢰할 수 있는/준수하는). 게이트웨이는 일치하는 모델을 선택하고 실패나 속도 제한 시 자동으로 재라우팅합니다.

LLM 게이트웨이가 내 LLM 비용을 줄일 수 있나요? 네—적합한 작업에 대해 더 저렴한 모델로 라우팅하고, 안전한 경우 배칭/캐싱을 활성화하며, 요청당 비용과 1K 토큰당 $를 표시함으로써 가능합니다.

게이트웨이는 장애 조치 및 자동 폴백을 어떻게 처리하나요? 상태 확인 및 오류 분류가 재시도/백오프를 트리거하고, 정책을 충족하는 백업 모델로 이동합니다.

공급업체 종속을 어떻게 피할 수 있나요? 게이트웨이에서 프롬프트와 스키마를 안정적으로 유지하고, 코드 재작성 없이 공급업체를 교체하세요.

공급업체 간 p50/p95 지연 시간을 어떻게 모니터링하나요? 게이트웨이의 관측 가능성을 사용하여 모델/지역별 p50/p95, 성공률, 제한을 비교하세요.

가격과 품질 면에서 공급업체를 비교하는 가장 좋은 방법은 무엇인가요? 스테이징 벤치마크로 시작한 후, 프로덕션 원격 측정(1K 토큰당 비용, p95, 오류율)으로 확인하세요. 옵션을 탐색하세요. 모델.

요청당 및 사용자/기능별 비용을 어떻게 추적하나요? 요청에 태그를 지정하세요(기능, 사용자 그룹) 그리고 게이트웨이의 분석에서 비용/사용 데이터를 내보내세요.

여러 제공업체에 대한 키 관리는 어떻게 작동하나요? 중앙 키 저장소와 회전을 사용하세요; 팀/프로젝트별로 범위를 할당하세요. 키를 생성/회전하세요. 콘솔.

데이터 지역성 또는 EU/US 라우팅을 강제할 수 있나요? 네—지역 정책을 사용하여 데이터 흐름을 특정 지역에 유지하고, 규정 준수를 위해 로깅/보존을 조정하세요.

이것이 RAG 파이프라인과 작동하나요? 물론입니다—프롬프트를 표준화하고 검색 스택과 별도로 생성 라우팅을 설정하세요.

하나의 API 뒤에서 오픈 소스 및 독점 모델을 사용할 수 있나요? 네—동일한 스키마와 정책을 통해 공급업체 API와 OSS 체크포인트를 혼합하세요.

라우팅 정책(가장 저렴한, 가장 빠른, 신뢰성 우선)을 어떻게 설정하나요? 정책 프리셋을 정의하고 이를 기능/엔드포인트에 연결하세요; 환경 또는 코호트별로 조정하세요.

제공업체가 속도 제한을 걸면 어떻게 되나요? 게이트웨이는 요청을 부드럽게 처리하고 필요 시 백업 모델로 전환합니다.

프롬프트와 모델을 A/B 테스트할 수 있나요? 네—모델/프롬프트 버전별로 트래픽 비율을 라우팅하고 통합된 텔레메트리로 결과를 비교하세요.

게이트웨이가 스트리밍 및 도구/기능을 지원하나요? 현대 게이트웨이는 통합 스키마를 통해 SSE 스트리밍 및 모델별 도구/기능 호출을 지원합니다—참조: API 참조.

단일 제공자 SDK에서 어떻게 마이그레이션하나요? 프롬프트 레이어를 분리하고, SDK 호출을 게이트웨이 클라이언트/HTTP로 교체하며, 제공자 매개변수를 게이트웨이 스키마에 매핑하세요.

프로덕션에서 어떤 메트릭을 주시해야 하나요? 성공률, p95 지연 시간, 제한, 그리고 $ per 1K tokens—기능 및 지역별로 태그됨.

LLM에 캐싱이 가치가 있나요? 결정론적 또는 짧은 프롬프트의 경우, 그렇습니다. 동적/도구 중심 흐름의 경우, 의미론적 캐싱과 신중한 무효화를 고려하세요.

게이트웨이가 가드레일 및 중재에 어떻게 도움이 되나요? 안전 필터와 정책 시행을 중앙 집중화하여 모든 기능이 일관되게 혜택을 받도록 합니다.

배치 작업의 처리량에 어떤 영향을 미치나요? 게이트웨이는 지능적으로 병렬 처리 및 속도 제한을 수행하여 제공자 제한 내에서 처리량을 극대화할 수 있습니다.

LLM 게이트웨이를 사용하는 데 단점이 있나요? 또 다른 홉은 약간의 오버헤드를 추가하지만, 더 적은 중단, 더 빠른 배송, 비용 통제로 상쇄됩니다. 단일 제공자에서 초저지연을 원할 경우, 직접 경로가 약간 더 빠를 수 있지만, 다중 제공자 복원력과 가시성을 잃게 됩니다.

결론

단일 LLM 제공자에 의존하는 것은 위험하며 대규모에서 비효율적입니다. LLM 게이트웨이는 모델 액세스, 라우팅 및 관찰 가능성을 중앙 집중화하여 신뢰성, 가시성 및 비용 통제를 재작성 없이 제공합니다. ShareAI를 사용하면 150개 이상의 모델, 정책 기반 라우팅 및 즉각적인 장애 조치에 대한 하나의 API를 얻을 수 있어 팀이 자신 있게 배송하고, 결과를 측정하며, 비용을 관리할 수 있습니다.

모델을 탐색하세요 마켓플레이스, 프롬프트를 시도해보세요 플레이그라운드, 읽어보세요 문서, 그리고 확인하세요 릴리스.