ทำไมคุณควรใช้ LLM Gateway?

ทีมงานกำลังพัฒนา AI ฟีเจอร์ผ่านผู้ให้บริการโมเดลหลายราย แต่ละ API มี SDK, พารามิเตอร์, ข้อจำกัดการใช้งาน, ราคา และความน่าเชื่อถือที่แตกต่างกัน ความซับซ้อนนี้ทำให้คุณช้าลงและเพิ่มความเสี่ยง.

หนึ่ง เกตเวย์ LLM ให้คุณมีชั้นการเข้าถึงเดียวเพื่อเชื่อมต่อ, กำหนดเส้นทาง, สังเกตการณ์ และควบคุมคำขอผ่านโมเดลหลายตัว—โดยไม่ต้องทำงานบูรณาการใหม่อย่างต่อเนื่อง คู่มือนี้อธิบายว่า LLM gateway คืออะไร, ทำไมมันสำคัญ, และวิธีการ แชร์เอไอ ให้ gateway ที่รับรู้โมเดลที่คุณสามารถเริ่มใช้งานได้ทันที.

LLM Gateway คืออะไร?

คำจำกัดความสั้น ๆ: LLM gateway คือชั้น middleware ระหว่างแอปของคุณและผู้ให้บริการ LLM หลายราย แทนที่จะรวม API แต่ละตัวแยกกัน แอปของคุณเรียกใช้ endpoint เดียว Gateway จะจัดการการกำหนดเส้นทาง, การทำให้เป็นมาตรฐาน, การสังเกตการณ์, การจัดการความปลอดภัย/คีย์ และการสำรองเมื่อผู้ให้บริการล้มเหลว.

เกตเวย์ LLM เทียบกับ เกตเวย์ API เทียบกับ Reverse Proxy

API gateways และ reverse proxies มุ่งเน้นไปที่ข้อกังวลด้านการขนส่ง: การตรวจสอบสิทธิ์, การจำกัดอัตรา, การปรับรูปแบบคำขอ, การลองใหม่, headers และการแคช LLM gateway เพิ่ม การรับรู้โมเดล ตรรกะ: การคำนวณโทเค็น, การปรับคำถาม/คำตอบให้เป็นมาตรฐาน, การเลือกโมเดลตามนโยบาย (ราคาถูกที่สุด/เร็วที่สุด/เชื่อถือได้), การสำรองข้อมูลเชิงความหมาย, ความเข้ากันได้กับการสตรีม/การเรียกใช้เครื่องมือ และ telemetry ต่อโมเดล (latency p50/p95, ประเภทข้อผิดพลาด, ค่าใช้จ่ายต่อ 1K โทเค็น).

คิดว่าเป็น reverse proxy ที่เชี่ยวชาญสำหรับโมเดล AI—รับรู้คำถาม, โทเค็น, การสตรีม และลักษณะเฉพาะของผู้ให้บริการ.

โครงสร้างพื้นฐานหลัก

ตัวปรับแต่งผู้ให้บริการ & การลงทะเบียนโมเดล สคีมาเดียวสำหรับคำสั่ง/การตอบกลับระหว่างผู้ให้บริการ.

นโยบายการกำหนดเส้นทาง: เลือกรุ่นตามราคา, ความหน่วง, ภูมิภาค, SLO หรือความต้องการด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนด.

สุขภาพ & การสำรองข้อมูล: การปรับอัตราการจำกัด, การถอยกลับ, ตัวตัดวงจร และการสำรองข้อมูลอัตโนมัติ.

การสังเกตการณ์: แท็กคำขอ, ความหน่วง p50/p95, อัตราความสำเร็จ/ข้อผิดพลาด, ค่าใช้จ่ายต่อเส้นทาง/ผู้ให้บริการ.

ความปลอดภัย & การจัดการคีย์: หมุนเวียนคีย์จากศูนย์กลาง; ใช้ขอบเขต/RBAC; เก็บความลับออกจากโค้ดแอป.

ความท้าทายเมื่อไม่มี LLM Gateway

ภาระงานในการรวมระบบ: ผู้ให้บริการแต่ละรายหมายถึง SDK ใหม่, พารามิเตอร์ และการเปลี่ยนแปลงที่ทำให้เกิดข้อผิดพลาด.

ประสิทธิภาพที่ไม่สม่ำเสมอ: ความหน่วงที่เพิ่มขึ้น, ความแตกต่างในภูมิภาค, การจำกัด และการหยุดทำงาน.

ความไม่ชัดเจนของค่าใช้จ่าย: ยากที่จะเปรียบเทียบราคาของโทเค็น/คุณสมบัติและติดตาม $ ต่อคำขอ.

งานปฏิบัติการที่ยุ่งยาก: การลองใหม่/การถอยกลับด้วยตัวเอง, การแคช, การตัดวงจร, การทำให้เป็น idempotency และการบันทึก.

ช่องว่างในการมองเห็น: ไม่มีสถานที่เดียวสำหรับการใช้งาน, เปอร์เซ็นไทล์ความหน่วง, หรือการจัดหมวดหมู่ความล้มเหลว.

การล็อกอินของผู้ให้บริการ: การเขียนใหม่ทำให้การทดลองและกลยุทธ์หลายโมเดลช้าลง.

วิธีที่ LLM Gateway แก้ปัญหาเหล่านี้

ชั้นการเข้าถึงที่รวมเป็นหนึ่งเดียว: จุดสิ้นสุดเดียวสำหรับผู้ให้บริการและโมเดลทั้งหมด—เปลี่ยนหรือเพิ่มโมเดลโดยไม่ต้องเขียนใหม่.

การกำหนดเส้นทางอัจฉริยะ & การสำรองข้อมูลอัตโนมัติ: กำหนดเส้นทางใหม่เมื่อโมเดลมีการโหลดเกินหรือล้มเหลว ตามนโยบายของคุณ.

การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน & ประสิทธิภาพ: กำหนดเส้นทางโดยราคาถูกที่สุด, เร็วที่สุด, หรือความน่าเชื่อถือเป็นอันดับแรก—ตามคุณสมบัติ, ผู้ใช้, หรือภูมิภาค.

การตรวจสอบ & การวิเคราะห์แบบรวมศูนย์: ติดตาม p50/p95, การหมดเวลา, คลาสข้อผิดพลาด และต้นทุนต่อ 1K โทเค็นในที่เดียว.

ความปลอดภัยและคีย์ที่ง่ายขึ้น: หมุนเวียนและกำหนดขอบเขตจากส่วนกลาง; ลบความลับออกจากที่เก็บแอป.

การปฏิบัติตามข้อกำหนดและการตั้งค่าข้อมูลในพื้นที่: เส้นทางภายใน EU/US หรือแต่ละผู้เช่า; ปรับแต่งบันทึก/การเก็บรักษา; ใช้นโยบายความปลอดภัยทั่วโลก.

ตัวอย่างกรณีการใช้งาน

ผู้ช่วยสนับสนุนลูกค้า: ตรงตามเป้าหมาย p95 ที่เข้มงวดด้วยการกำหนดเส้นทางในภูมิภาคและการสำรองข้อมูลทันที.

การสร้างเนื้อหาในระดับใหญ่: งานแบทช์ไปยังโมเดลราคาประสิทธิภาพที่ดีที่สุดในเวลาทำงาน.

การค้นหาและท่อ RAG: ผสม LLM ของผู้ขายกับจุดตรวจโอเพ่นซอร์สหลังหนึ่งสคีมา.

การประเมินและการเปรียบเทียบ: โมเดล A/B โดยใช้คำสั่งเดียวกันและการติดตามเพื่อผลลัพธ์ที่เปรียบเทียบได้.

ทีมแพลตฟอร์มองค์กร: ราวกั้นกลาง, โควต้า, และการวิเคราะห์แบบรวมศูนย์ในหน่วยธุรกิจต่างๆ.

วิธีการทำงานของ ShareAI ในฐานะเกตเวย์ LLM

API เดียวสำหรับโมเดลกว่า 150+ โมเดล: เปรียบเทียบและเลือกใน ตลาดโมเดล.

การกำหนดเส้นทางตามนโยบาย: ราคา, ความหน่วง, ความน่าเชื่อถือ, ภูมิภาค, และนโยบายการปฏิบัติตามข้อกำหนดต่อฟีเจอร์.

การสำรองข้อมูลทันที & การปรับอัตราการจำกัด: การถอยกลับ, การลองใหม่, และตัวตัดวงจรที่สร้างขึ้นในตัว.

การควบคุมค่าใช้จ่าย & การแจ้งเตือน: ขีดจำกัดต่อทีม/โครงการ; ข้อมูลเชิงลึกและการคาดการณ์การใช้จ่าย.

การตรวจสอบแบบรวมศูนย์: การใช้งาน, p50/p95, ประเภทข้อผิดพลาด, อัตราความสำเร็จ—ระบุโดยโมเดล/ผู้ให้บริการ.

การจัดการคีย์ & ขอบเขต: นำคีย์ผู้ให้บริการของคุณมาเองหรือรวมศูนย์; หมุนเวียนและกำหนดขอบเขตการเข้าถึง.

ทำงานร่วมกับโมเดลของผู้ขาย + โอเพ่นซอร์ส: สลับโดยไม่ต้องเขียนใหม่; รักษาคำสั่งและโครงสร้างของคุณให้คงที่.

เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว: สำรวจ สนามเด็กเล่น, อ่าน เอกสาร, และ เอกสารอ้างอิง API. สร้างหรือหมุนคีย์ของคุณใน คอนโซล. ตรวจสอบสิ่งใหม่ใน การเปิดตัว.

เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว (โค้ด)

JavaScript (fetch)

/* 1) ตั้งค่าคีย์ของคุณ (เก็บไว้อย่างปลอดภัย - ไม่ในโค้ดฝั่งไคลเอนต์) */;

Python (requests)

import os

เรียกดูโมเดลและชื่อเล่นที่มีอยู่ใน ตลาดโมเดล. สร้างหรือหมุนคีย์ของคุณใน คอนโซล. อ่านพารามิเตอร์ทั้งหมดใน เอกสารอ้างอิง API.

แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับทีม

แยกคำสั่งจากการกำหนดเส้นทาง: เก็บคำสั่ง/แม่แบบเป็นเวอร์ชัน; สลับโมเดลผ่านนโยบาย/นามแฝง.

ติดแท็กทุกอย่าง: คุณสมบัติ, กลุ่มเป้าหมาย, ภูมิภาค—เพื่อให้คุณสามารถวิเคราะห์และคำนวณค่าใช้จ่ายได้.

เริ่มต้นด้วยการประเมินแบบสังเคราะห์; ตรวจสอบด้วยการจราจรเงา ก่อนการเปิดตัวเต็มรูปแบบ.

กำหนด SLO ต่อคุณสมบัติ: ติดตาม p95 แทนค่าเฉลี่ย; ตรวจสอบอัตราความสำเร็จและ $ ต่อ 1K โทเค็น.

รั้วป้องกัน: รวมศูนย์ตัวกรองความปลอดภัย, การจัดการ PII, และการกำหนดเส้นทางภูมิภาคในเกตเวย์—อย่าดำเนินการใหม่ต่อบริการ.

คำถามที่พบบ่อย: ทำไมต้องใช้ LLM Gateway? (Long-Tail)

LLM Gateway คืออะไร? มิดเดิลแวร์ที่รับรู้ LLM ซึ่งมาตรฐานคำสั่ง/การตอบกลับ, กำหนดเส้นทางระหว่างผู้ให้บริการ, และให้คุณมีการสังเกตการณ์, การควบคุมค่าใช้จ่าย, และการสำรองข้อมูลในที่เดียว.

LLM Gateway vs API Gateway vs Reverse Proxy—แตกต่างกันอย่างไร? เกตเวย์ API/พร็อกซีแบบย้อนกลับจัดการข้อกังวลด้านการขนส่ง; เกตเวย์ LLM เพิ่มฟังก์ชันที่รับรู้โมเดล (การคำนวณโทเค็น, นโยบายต้นทุน/ประสิทธิภาพ, การสำรองข้อมูลเชิงความหมาย, การวัดผลต่อโมเดล).

การกำหนดเส้นทาง LLM หลายผู้ให้บริการทำงานอย่างไร? กำหนดนโยบาย (ถูกที่สุด/เร็วที่สุด/เชื่อถือได้/สอดคล้องกัน) เกตเวย์จะเลือกโมเดลที่ตรงกันและเปลี่ยนเส้นทางอัตโนมัติเมื่อเกิดความล้มเหลวหรือข้อจำกัดอัตรา.

เกตเวย์ LLM สามารถลดต้นทุน LLM ของฉันได้หรือไม่? ได้—โดยการกำหนดเส้นทางไปยังโมเดลที่ถูกกว่าสำหรับงานที่เหมาะสม, เปิดใช้งานการแบตช์/แคชเมื่อปลอดภัย, และแสดงต้นทุนต่อคำขอและ $ ต่อ 1K โทเค็น.

เกตเวย์จัดการการสำรองข้อมูลและการสำรองอัตโนมัติอย่างไร? การตรวจสอบสุขภาพและการจัดหมวดหมู่ข้อผิดพลาดจะกระตุ้นการลองใหม่/การถอยกลับและการเปลี่ยนไปยังโมเดลสำรองที่ตรงตามนโยบายของคุณ.

ฉันจะหลีกเลี่ยงการล็อกอินผู้ให้บริการได้อย่างไร? รักษาข้อความแจ้งและสคีมาให้คงที่ที่เกตเวย์; เปลี่ยนผู้ให้บริการโดยไม่ต้องเขียนโค้ดใหม่.

ฉันจะตรวจสอบความล่าช้า p50/p95 ข้ามผู้ให้บริการได้อย่างไร? ใช้ความสามารถในการสังเกตของเกตเวย์เพื่อเปรียบเทียบ p50/p95, อัตราความสำเร็จ, และการจำกัดโดยโมเดล/ภูมิภาค.

วิธีที่ดีที่สุดในการเปรียบเทียบผู้ให้บริการด้านราคาและคุณภาพคืออะไร? เริ่มต้นด้วยการทดสอบเบนช์มาร์กในสเตจ จากนั้นยืนยันด้วยการวัดผลในโปรดักชัน (ต้นทุนต่อ 1K โทเค็น, p95, อัตราข้อผิดพลาด) สำรวจตัวเลือกใน โมเดล.

ฉันจะติดตามต้นทุนต่อคำขอและต่อผู้ใช้/ฟีเจอร์ได้อย่างไร? แท็กคำขอ (ฟีเจอร์, กลุ่มผู้ใช้) และส่งออกข้อมูลต้นทุน/การใช้งานจากการวิเคราะห์ของเกตเวย์.

การจัดการคีย์ทำงานอย่างไรสำหรับผู้ให้บริการหลายราย? ใช้การจัดเก็บคีย์แบบศูนย์กลางและการหมุนเวียน; กำหนดขอบเขตต่อทีม/โครงการ สร้าง/หมุนเวียนคีย์ใน คอนโซล.

ฉันสามารถบังคับใช้การจัดเก็บข้อมูลในพื้นที่หรือการกำหนดเส้นทาง EU/US ได้หรือไม่? ได้—ใช้นโยบายระดับภูมิภาคเพื่อรักษาการไหลของข้อมูลในภูมิศาสตร์และปรับแต่งการบันทึก/การเก็บรักษาเพื่อให้สอดคล้องกับข้อกำหนด.

สิ่งนี้ทำงานร่วมกับ RAG pipelines ได้หรือไม่? แน่นอน—มาตรฐานคำสั่งและการสร้างเส้นทางแยกจากสแต็กการดึงข้อมูลของคุณ.

ฉันสามารถใช้โมเดลโอเพ่นซอร์สและโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ผ่าน API เดียวได้หรือไม่? ได้—ผสมผสาน API ของผู้ขายและจุดตรวจ OSS ผ่านสคีมาและนโยบายเดียวกัน.

ฉันจะตั้งค่านโยบายการกำหนดเส้นทาง (ราคาถูกที่สุด, เร็วที่สุด, ความน่าเชื่อถือสูงสุด) ได้อย่างไร? กำหนดค่าตั้งต้นของนโยบายและแนบไปกับฟีเจอร์/จุดเชื่อมต่อ; ปรับเปลี่ยนตามสภาพแวดล้อมหรือกลุ่มเป้าหมาย.

จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อผู้ให้บริการจำกัดอัตราการใช้งานของฉัน? เกตเวย์จะปรับคำขอให้ราบรื่นและเปลี่ยนไปใช้โมเดลสำรองหากจำเป็น.

ฉันสามารถทดสอบ A/B คำสั่งและโมเดลได้หรือไม่? ได้—กำหนดเส้นทางการจราจรตามสัดส่วนโดยเวอร์ชันโมเดล/คำสั่งและเปรียบเทียบผลลัพธ์ด้วยการวัดผลรวม.

เกตเวย์รองรับการสตรีมและเครื่องมือ/ฟังก์ชันหรือไม่? เกตเวย์สมัยใหม่รองรับการสตรีม SSE และการเรียกใช้เครื่องมือ/ฟังก์ชันเฉพาะโมเดลผ่านสคีมาที่เป็นเอกภาพ—ดูที่ เอกสารอ้างอิง API.

ฉันจะย้ายจาก SDK ของผู้ให้บริการรายเดียวได้อย่างไร? แยกเลเยอร์พรอมต์ของคุณ; เปลี่ยนการเรียก SDK เป็นไคลเอนต์เกตเวย์/HTTP; แมปพารามิเตอร์ของผู้ให้บริการกับสคีมาเกตเวย์.

ฉันควรติดตามเมตริกใดในกระบวนการผลิต? อัตราความสำเร็จ, p95 latency, การควบคุมปริมาณ, และ $ ต่อ 1K โทเค็น—ติดแท็กตามฟีเจอร์และภูมิภาค.

การแคชมีประโยชน์สำหรับ LLM หรือไม่? สำหรับพรอมต์ที่กำหนดหรือสั้น ใช่ สำหรับการไหลที่มีความไดนามิก/ใช้เครื่องมือหนัก ให้พิจารณาการแคชเชิงความหมายและการทำให้ข้อมูลที่แคชหมดอายุอย่างระมัดระวัง.

เกตเวย์ช่วยเรื่องการป้องกันและการกลั่นกรองได้อย่างไร? รวมศูนย์ตัวกรองความปลอดภัยและการบังคับใช้นโยบายเพื่อให้ทุกฟีเจอร์ได้รับประโยชน์อย่างสม่ำเสมอ.

สิ่งนี้ส่งผลต่อปริมาณงานสำหรับงานแบทช์อย่างไร? เกตเวย์สามารถทำงานแบบขนานและจำกัดอัตราได้อย่างชาญฉลาด เพิ่มปริมาณงานสูงสุดภายในขีดจำกัดของผู้ให้บริการ.

มีข้อเสียใดบ้างในการใช้เกตเวย์ LLM? การเพิ่มขั้นตอนอีกขั้นทำให้เกิดค่าใช้จ่ายเล็กน้อย แต่ชดเชยด้วยการลดการหยุดทำงาน การจัดส่งที่เร็วขึ้น และการควบคุมต้นทุน สำหรับการหน่วงเวลาต่ำมากในผู้ให้บริการรายเดียว เส้นทางตรงอาจเร็วกว่าเล็กน้อย—แต่คุณจะสูญเสียความยืดหยุ่นและการมองเห็นแบบหลายผู้ให้บริการ.

บทสรุป

การพึ่งพาผู้ให้บริการ LLM รายเดียวมีความเสี่ยงและไม่มีประสิทธิภาพในระดับใหญ่ เกตเวย์ LLM รวมการเข้าถึงโมเดล การกำหนดเส้นทาง และการสังเกตการณ์ไว้ในที่เดียว—เพื่อให้คุณได้รับความน่าเชื่อถือ การมองเห็น และการควบคุมต้นทุนโดยไม่ต้องเขียนโค้ดใหม่ ด้วย ShareAI คุณจะได้รับ API เดียวสำหรับโมเดลกว่า 150+ โมเดล การกำหนดเส้นทางตามนโยบาย และการสำรองข้อมูลทันที—เพื่อให้ทีมของคุณสามารถจัดส่งได้อย่างมั่นใจ วัดผลลัพธ์ และควบคุมต้นทุนได้อย่างมีประสิทธิภาพ.

สำรวจโมเดลใน ตลาด, ลองใช้พรอมต์ใน สนามเด็กเล่น, อ่าน เอกสาร, และตรวจสอบ การเปิดตัว.