SaaS’iniz için Mükemmel AI Backend Mimarisi Nasıl Tasarlanır?

Tasarlamak SaaS'iniz için mükemmel AI backend mimarisi sadece “bir modeli çağırmak” ile ilgili değildir. Güçlü, çok modelli bir platform oluşturmakla ilgilidir ölçeklenebilir, akıllıca yönlendirebilir, ve gecikme ve maliyeti kontrol edebilir—sizi tek bir satıcıya bağlamadan. Bu rehber, yönlendirme, gözlemlenebilirlik, yönetişim ve maliyet kontrolü için pratik ipuçlarıyla ihtiyacınız olan temel bileşenleri özetliyor—artı ShareAI daha hızlı ve güvenle gönderim yapabilmeniz için özel olarak tasarlanmış bir geçit ve analiz katmanı sağlar.

Kısaca: standartlaştırın birleşik bir API katmanında, ekleyin politika odaklı model orkestrasyonu, çalıştırın ölçeklenebilir durumsuz altyapıda, bağlayın gözlemlenebilirlik ve bütçeler, ve uygulamak güvenlik + veri yönetimi ilk günden itibaren.

SaaS'inizin İyi Tasarlanmış Bir AI Backend'e Neden İhtiyacı Var

Çoğu ekip tek model prototipiyle başlar. Kullanım arttıkça, şu sorunlarla karşılaşacaksınız:

• Çıkarımı ölçeklendirme kullanıcı hacmi patlamaları ve dalgalanmaları sırasında.
• Çoklu sağlayıcı ihtiyaçları fiyat, erişilebilirlik ve performans çeşitliliği için.
• Maliyet görünürlüğü ve özellikler, kiracılar ve ortamlar arasında koruma önlemleri.
• Esneklik yeni modeller/yetenekler (metin, görsel, ses, araçlar) benimsemek için yeniden yazmadan.

Güçlü bir AI backend olmadan, risk alırsınız darboğazlar, öngörülemeyen faturalar, ve sınırlı içgörü neyin işe yaradığına dair. İyi tasarlanmış bir mimari, seçenekleri yüksek tutar (satıcıya bağımlılık yok), aynı zamanda size politika tabanlı kontrol maliyet, gecikme ve güvenilirlik üzerinde sağlar.

Bir AI Backend Mimarisinin Temel Bileşenleri

1) Birleşik API Katmanı

A tek, normalize edilmiş API metin, görsel, ses, gömme ve araçlar için ürün ekiplerinin sahne arkasında hangi sağlayıcının olduğunu umursamadan özellikler sunmasını sağlar.

Ne uygulanmalı

• A standart şema giriş/çıkışlar ve akış için, artı tutarlı hata işleme.
• Model takma adları (örneğin, politika:maliyet-optimize edilmiş) bu nedenle özellikler satıcı kimliklerini sabit kodlamaz.
• Sürüm kontrollü istem şemaları iş mantığını değiştirmeden modelleri değiştirmek için.

Kaynaklar

• Modeller (Pazar Yeri)
• Belgeler
• API Referansı
• Sohbet Oyun Alanı'nda

2) Model Orkestrasyonu

Orkestrasyon her istek için doğru modeli seçer—otomatik olarak.

Olmazsa olmazlar

• Yönlendirme kuralları tarafından maliyet, gecikme (p95), güvenilirlik, bölge/uyumluluk veya özellik SLO'ları.
• A/B testi ve gölge trafiği modelleri güvenli bir şekilde karşılaştırmak için.
• Otomatik geri dönüş ve hız sınırı yumuşatma SLA'ları korumak için.
• Merkezi model izin listeleri plan/seviye bazında ve özellik başına politikalar.

ShareAI ile

• Kullan politika odaklı yönlendirme (en ucuz/en hızlı/güvenilir/uyumlu), anında yedekleme, ve hız sınırı yumuşatma—özel yapıştırıcı gerekmez.
• Sonuçları inceleyin birleşik analizler.

3) Ölçeklenebilir Altyapı

AI iş yükleri dalgalanır. Elastik ölçek ve dayanıklılık için mimari oluşturun.

İşe yarayan desenler

• Durumsuz çalışanlar (sunucusuz veya konteynerler) + kuyruklar asenkron işler için.
• Akış etkileşimli UX için; toplu işlem hatları toplu görevler için.
• Önbellekleme (deterministik/semantik), toplu işleme, ve istem sıkıştırma maliyeti/gecikmeyi azaltmak için.
• RAG-dostu kancalar (vektör DB, araç/fonksiyon çağırma, eser depolama).

4) İzleme ve Gözlemlenebilirlik

Ölçmediğiniz şeyi optimize edemezsiniz. Takip edin:

• p50/p95 gecikme, başarı/hata oranları, kısıtlama.
• Token kullanımı ve $ her 1K token için; istek başına maliyet ve başına özellik/kiracı/plan.
• Hata sınıflandırmaları ve sağlayıcı sağlığı/çalışmama süresi.

ShareAI ile

• Al birleşik panolar kullanım, maliyet ve güvenilirlik için.
• Trafiği etiketle özellik, kiracı, plan, bölge, ve model neyin pahalı ve neyin yavaş olduğunu hızlıca yanıtlamak için.
• Konsol metriklerini Kullanıcı Kılavuzu.

5) Maliyet Yönetimi ve Optimizasyonu

AI maliyetleri kullanım ve model değişiklikleriyle dalgalanabilir. Kontrolleri dahil edin.

Kontroller

• Bütçeler, kotalar ve uyarılar kiracı/özellik/plan bazında.
• Politika yönlendirme etkileşimli akışları hızlı ve toplu iş yüklerini ucuz tutmak için.
• Tahmin birim ekonomisi; izleme brüt marj özellik bazında.
• Faturalama görünümleri harcamayı uzlaştırmak ve sürprizleri önlemek için.

ShareAI ile

• Bütçeler ve sınırlar belirleyin, uyarılar alın ve maliyetleri uzlaştırın Faturalama ve Faturalar.
• fiyat/performansa göre modeller seçin Modeller.

6) Güvenlik ve Veri Yönetimi

AI'yi sorumlu bir şekilde göndermek güçlü koruma önlemleri gerektirir.

Temel Bilgiler

• Anahtar yönetimi ve RBAC (merkezi olarak döndür; plan/kiracı kapsamları; kendi anahtarlarınızı getirin).
• Kişisel Bilgi İşleme (redaksiyon/tokenizasyon), uçuşta/dinlenmede şifreleme.
• Bölgesel yönlendirme (AB/ABD), günlük saklama politikaları, denetim izleri.

ShareAI ile

• Anahtar oluştur/döndür API Anahtarı Oluştur.
• Bölgeye duyarlı yönlendirmeyi zorla ve kiracı/plan başına kapsamları yapılandır.

Referans Mimariler (kısaca)

• Etkileşimli Copilot: İstemci → Uygulama API → ShareAI Ağ Geçidi (politika: gecikme-optimize edilmiş) → Sağlayıcılar → SSE akışı → Günlükler/metrikler.
• Toplu/RAG Hattı: Zamanlayıcı → Kuyruk → Çalışanlar → ShareAI (politika: maliyet-optimize edilmiş) → Vektör DB/Sağlayıcılar → Geri Arama/Webhook → Metrikler.
• Kurumsal Çoklu Kiracı: Kiracı kapsamlı anahtarlar, plan kapsamlı politikalar, bütçeler/uyarılar, bölgesel yönlendirme, merkezi denetim günlükleri.

Uygulama Kontrol Listesi (Üretime Hazır)

• Yönlendirme politikaları özellik başına tanımlandı; geri dönüşler test edildi.
• Kotalar/bütçeler yapılandırıldı; uyarılar çağrı ve faturalandırmaya bağlandı.
• Gözlemlenebilirlik etiketleri standartlaştırıldı; p95, başarı oranı, $/1K jetonları için panolar aktif.
• Sırlar merkezileştirildi; uyumluluk için bölgesel yönlendirme + saklama ayarlandı.
• Yayılım A/B + gölge trafiği aracılığıyla; değerlendirmeler gerilemeleri tespit etmek için.
• Belgeler ve çalışma kitapları güncellendi; olay ve değişim yönetimine hazır.

Hızlı Başlangıç (Kod)

JavaScript (fetch)

/**

Python (requests)

"""

Kimlik Doğrulama (Giriş Yap / Kaydol) • API Anahtarı Oluştur • Oyun Alanında Dene • Sürümler

ShareAI'nin Ölçeklenebilir Bir AI Backend'i Oluşturmanıza Yardımı

ShareAI bir model farkında geçit ve analitik katman ile 150+ model için tek bir API, politika odaklı yönlendirme, anında yedekleme, ve birleşik maliyet izleme.

• Birleşik API ve yönlendirme: seç en ucuz/en hızlı/güvenilir/uyumlu özellik veya kiracı başına.
• Kullanım ve maliyet analitiği: harcamayı atfet özellik / kullanıcı / kiracı / plan; takip et $ her 1K token için.
• Harcama kontrolleri: bütçeler, kotalar ve uyarılar her seviyede.
• Anahtar yönetimi ve RBAC: plan/kiracı kapsamları ve döndürme.
• Dayanıklılık: hız sınırı yumuşatma, yeniden denemeler, devre kesiciler ve SLO'ları korumak için failover.

Güvenle oluşturun—başlayın Belgeler, test edin Playground'da, ve devam edin Sürümler.

SSS: SaaS için AI Backend Mimarisi (Uzun Kuyruk)

SaaS için AI backend mimarisi nedir? Üretim seviyesinde, çoklu model backend ile birleşik bir API, model orkestrasyonu, ölçeklenebilir altyapı, gözlemlenebilirlik, maliyet kontrolleri ve yönetişim.

LLM ağ geçidi vs API ağ geçidi vs ters proxy—fark nedir? API geçitleri taşımayı yönetir; LLM geçitleri ekler model-bilinçli yönlendirme, token/maliyet telemetri ve sağlayıcılar arasında anlamsal geri dönüş.

Modelleri nasıl orkestre ederim ve otomatik geri dönüş sağlarım? Tanımlayın politikalar (en ucuz, en hızlı, güvenilir, uyumlu). Sağlık kontrolleri, geri çekilme ve devre kesiciler ile otomatik olarak yeniden yönlendirin.

Sağlayıcılar arasında p95 gecikmesini ve başarı oranlarını nasıl izlerim? Her isteği etiketleyin ve inceleyin p50/p95, başarı/hata ve sınırlamayı birleşik panolarda (bkz. Kullanıcı Kılavuzu).

Yapay zeka maliyetlerini nasıl kontrol ederim? Belirleyin bütçeler/kotalar/uyarılar kiracı/özellik/plan başına, toplu işlemi maliyet-optimize edilmiş modellere yönlendirin ve ölçün $ her 1K token için içinde Faturalama.

İlk günden itibaren RAG ve bir vektör veritabanına ihtiyacım var mı? Her zaman değil. Temiz bir birleşik API + politikalarla başlayın; geri alma kalitesi sonuçları önemli ölçüde iyileştirdiğinde RAG ekleyin.

Açık kaynak ve tescilli LLM'leri karıştırabilir miyim? 1. Evet—komutları ve şemaları sabit tutun, ve 2. modelleri değiştirin 3. fiyat/performans avantajları için takma adlar/politikalar aracılığıyla.

Tek sağlayıcılı bir SDK'dan nasıl geçiş yapabilirim? 4. Soyut komutlar, SDK çağrılarını değiştirin birleşik API, 5. ve sağlayıcıya özgü parametreleri standartlaştırılmış alanlara eşleyin. A/B + gölge trafiği ile doğrulayın.

6. Üretimde hangi metrikler önemlidir? 7. p95 gecikme, 8. başarı oranı, kısıtlama, $ her 1K token için, ve istek başına maliyet9. —hepsi şu şekilde dilimlenmiş 10. özellik/kiracı/plan/bölge.

Sonuç

Modelin SaaS'iniz için mükemmel AI backend mimarisi 11. birleşik, orkestrasyonlu, gözlemlenebilir, ekonomik ve yönetilen 12. . Model farkındalığı olan bir katman aracılığıyla erişimi merkezileştirin, politikaların her talep için doğru modeli seçmesine izin verin, her şeyi enstrümanlayın ve baştan itibaren bütçeleri ve uyumluluğu uygulayın.. 13. size bu temeli verir—.

ShareAI 14. politika yönlendirme150+ model için tek bir API, politika yönlendirme, anında yedekleme, ve birleşik analizler—böylece güvenilirlikten veya marjlardan ödün vermeden güvenle ölçeklendirebilirsiniz. Hızlı bir mimari inceleme ister misiniz? ShareAI Takım Toplantısı Rezervasyonu Yapın.