Tại sao bạn nên sử dụng một LLM Gateway?

Các nhóm đang triển khai các tính năng AI trên nhiều nhà cung cấp mô hình. Mỗi API mang theo SDK riêng, tham số, giới hạn tốc độ, giá cả và những đặc điểm đáng tin cậy riêng. Sự phức tạp đó làm chậm tiến độ và tăng rủi ro.

Một Cổng LLM cung cấp cho bạn một lớp truy cập duy nhất để kết nối, định tuyến, quan sát và quản lý các yêu cầu trên nhiều mô hình—mà không cần công việc tái tích hợp liên tục. Hướng dẫn này giải thích LLM gateway là gì, tại sao nó quan trọng, và cách Chia sẻAI cung cấp một gateway nhận biết mô hình mà bạn có thể bắt đầu sử dụng ngay hôm nay.

LLM Gateway là gì?

Định nghĩa ngắn: một LLM gateway là một lớp trung gian giữa ứng dụng của bạn và nhiều nhà cung cấp LLM. Thay vì tích hợp từng API riêng biệt, ứng dụng của bạn chỉ gọi một điểm cuối duy nhất. Gateway xử lý định tuyến, chuẩn hóa, quan sát, bảo mật/quản lý khóa, và chuyển đổi khi một nhà cung cấp gặp sự cố.

Cổng LLM so với Cổng API so với Proxy Đảo ngược

API gateways và reverse proxies tập trung vào các vấn đề vận chuyển: xác thực, giới hạn tốc độ, định hình yêu cầu, thử lại, tiêu đề, và bộ nhớ đệm. Một LLM gateway thêm nhận biết mô hình logic: tính toán token, chuẩn hóa yêu cầu/phản hồi, lựa chọn mô hình dựa trên chính sách (rẻ nhất/nhanh nhất/đáng tin cậy), dự phòng ngữ nghĩa, tương thích streaming/gọi công cụ, và telemetry theo mô hình (độ trễ p50/p95, các loại lỗi, chi phí trên mỗi 1K token).

Hãy nghĩ về nó như một reverse proxy chuyên biệt cho các mô hình AI—nhận biết về yêu cầu, token, streaming, và các đặc điểm của nhà cung cấp.

Các khối xây dựng cốt lõi

Bộ điều hợp nhà cung cấp & đăng ký mô hình: một schema cho các lời nhắc/phản hồi giữa các nhà cung cấp.

Chính sách định tuyến: chọn mô hình theo giá, độ trễ, khu vực, SLO, hoặc nhu cầu tuân thủ.

Sức khỏe & chuyển đổi dự phòng: làm mượt giới hạn tốc độ, giảm tải, ngắt mạch, và chuyển đổi tự động.

Khả năng quan sát: thẻ yêu cầu, độ trễ p50/p95, tỷ lệ thành công/lỗi, chi phí theo tuyến/nhà cung cấp.

Bảo mật & quản lý khóa: xoay vòng khóa tập trung; sử dụng phạm vi/RBAC; giữ bí mật ngoài mã ứng dụng.

Những Thách Thức Khi Không Có Cổng LLM

Chi phí tích hợp: mỗi nhà cung cấp đồng nghĩa với SDK mới, tham số mới, và thay đổi phá vỡ.

Hiệu suất không đồng nhất: đột biến độ trễ, sự khác biệt khu vực, giới hạn, và sự cố.

Sự mờ mịt về chi phí: khó so sánh giá token/tính năng và theo dõi $ cho mỗi yêu cầu.

Công việc vận hành: Tự làm lại/backoff, caching, circuit-breaking, idempotency, và logging.

Khoảng trống về khả năng hiển thị: không có nơi duy nhất cho việc sử dụng, phần trăm độ trễ, hoặc phân loại lỗi.

Khóa chặt nhà cung cấp: viết lại làm chậm thử nghiệm và chiến lược đa mô hình.

Cách một LLM Gateway Giải Quyết Những Vấn Đề Này

Lớp truy cập thống nhất: một endpoint cho tất cả các nhà cung cấp và mô hình—thay đổi hoặc thêm mô hình mà không cần viết lại.

Định tuyến thông minh & tự động fallback: định tuyến lại khi một mô hình bị quá tải hoặc thất bại, theo chính sách của bạn.

Tối ưu hóa chi phí & hiệu suất: định tuyến theo giá rẻ nhất, nhanh nhất, hoặc ưu tiên độ tin cậy—theo tính năng, người dùng, hoặc khu vực.

Giám sát & phân tích tập trung: theo dõi p50/p95, thời gian chờ, các lớp lỗi và chi phí trên 1K token tại một nơi.

Bảo mật & khóa đơn giản hóa: xoay vòng và phạm vi tập trung; loại bỏ bí mật khỏi kho ứng dụng.

Tuân thủ & vị trí dữ liệu: định tuyến trong EU/US hoặc theo từng khách thuê; điều chỉnh nhật ký/lưu trữ; áp dụng chính sách an toàn toàn cầu.

Ví dụ về trường hợp sử dụng

Trợ lý hỗ trợ khách hàng: đáp ứng các mục tiêu p95 nghiêm ngặt với định tuyến khu vực và chuyển đổi dự phòng tức thì.

Tạo nội dung ở quy mô lớn: xử lý hàng loạt khối lượng công việc với mô hình giá-hiệu suất tốt nhất tại thời điểm chạy.

Tìm kiếm & đường dẫn RAG: kết hợp LLM của nhà cung cấp với các điểm kiểm tra mã nguồn mở sau một lược đồ.

Đánh giá & so sánh: Mô hình A/B sử dụng cùng lời nhắc và theo dõi để có kết quả so sánh chính xác.

Các nhóm nền tảng doanh nghiệp: lan can trung tâm, hạn ngạch, và phân tích thống nhất trên các đơn vị kinh doanh.

Cách ShareAI Hoạt Động như một Cổng LLM

Một API cho hơn 150+ mô hình: so sánh và lựa chọn trong Thị Trường Mô Hình.

Định tuyến dựa trên chính sách: giá cả, độ trễ, độ tin cậy, khu vực, và chính sách tuân thủ theo từng tính năng.

Chuyển đổi dự phòng tức thì & làm mượt giới hạn tốc độ: giảm tải, thử lại, và bộ ngắt mạch được tích hợp sẵn.

Kiểm soát chi phí & cảnh báo: giới hạn theo nhóm/dự án; thông tin chi tiêu và dự báo.

Giám sát thống nhất: sử dụng, p50/p95, các lớp lỗi, tỷ lệ thành công—được phân bổ theo mô hình/nhà cung cấp.

Quản lý khóa & phạm vi: mang theo khóa nhà cung cấp của bạn hoặc tập trung chúng; xoay vòng và giới hạn quyền truy cập.

Hoạt động với các mô hình của nhà cung cấp + mã nguồn mở: hoán đổi mà không cần viết lại; giữ nguyên lời nhắc và cấu trúc của bạn.

Bắt đầu nhanh: khám phá Sân chơi, đọc Tài liệu, và Tham khảo API. Tạo hoặc thay đổi khóa của bạn trong Bảng điều khiển. Kiểm tra những gì mới trong Phát hành.

Bắt đầu nhanh (Mã)

JavaScript (fetch)

/* 1) Đặt khóa của bạn (lưu trữ an toàn - không trong mã phía khách hàng) */;

Python (requests)

import os

Duyệt qua các mô hình và bí danh có sẵn trong Thị Trường Mô Hình. Tạo hoặc thay đổi khóa của bạn trong Bảng điều khiển. Đọc đầy đủ các tham số trong Tham khảo API.

Thực hành tốt nhất cho các nhóm

Tách biệt các lời nhắc khỏi định tuyến: giữ các lời nhắc/mẫu được phiên bản hóa; chuyển đổi mô hình thông qua chính sách/bí danh.

Gắn thẻ mọi thứ: tính năng, nhóm, khu vực—để bạn có thể phân tích và kiểm soát chi phí.

Bắt đầu với đánh giá tổng hợp; xác minh bằng lưu lượng bóng trước khi triển khai đầy đủ.

Định nghĩa SLO theo tính năng: theo dõi p95 thay vì trung bình; theo dõi tỷ lệ thành công và $ trên mỗi 1K token.

Rào chắn: tập trung hóa bộ lọc an toàn, xử lý PII, và định tuyến khu vực trong cổng—không bao giờ triển khai lại theo từng dịch vụ.

Câu hỏi thường gặp: Tại sao sử dụng cổng LLM? (Long-Tail)

Cổng LLM là gì? Một middleware nhận thức LLM chuẩn hóa lời nhắc/phản hồi, định tuyến qua các nhà cung cấp, và cung cấp khả năng quan sát, kiểm soát chi phí, và chuyển đổi dự phòng tại một nơi.

Cổng LLM so với cổng API so với proxy ngược—sự khác biệt là gì? Cổng API/proxy ngược xử lý các vấn đề về vận chuyển; cổng LLM thêm các chức năng nhận biết mô hình (tính toán token, chính sách chi phí/hiệu suất, dự phòng ngữ nghĩa, đo lường theo mô hình).

Định tuyến LLM đa nhà cung cấp hoạt động như thế nào? Định nghĩa các chính sách (rẻ nhất/nhanh nhất/đáng tin cậy/tuân thủ). Cổng chọn một mô hình phù hợp và tự động định tuyến lại khi gặp lỗi hoặc giới hạn tốc độ.

Cổng LLM có thể giảm chi phí LLM của tôi không? Có—bằng cách định tuyến đến các mô hình rẻ hơn cho các tác vụ phù hợp, cho phép gộp nhóm/bộ nhớ đệm khi an toàn, và hiển thị chi phí trên mỗi yêu cầu và $ trên mỗi 1K token.

Các cổng xử lý chuyển đổi dự phòng và tự động dự phòng như thế nào? Kiểm tra sức khỏe và phân loại lỗi kích hoạt thử lại/lùi lại và chuyển sang một mô hình dự phòng đáp ứng chính sách của bạn.

Làm thế nào để tránh bị khóa nhà cung cấp? Giữ các lời nhắc và cấu trúc ổn định tại cổng; thay đổi nhà cung cấp mà không cần viết lại mã.

Làm thế nào để giám sát độ trễ p50/p95 trên các nhà cung cấp? Sử dụng khả năng quan sát của cổng để so sánh p50/p95, tỷ lệ thành công và giới hạn tốc độ theo mô hình/khu vực.

Cách tốt nhất để so sánh các nhà cung cấp về giá cả và chất lượng là gì? Bắt đầu với các điểm chuẩn giai đoạn, sau đó xác nhận bằng đo lường sản xuất (chi phí trên mỗi 1K token, p95, tỷ lệ lỗi). Khám phá các tùy chọn trong Mô hình.

Làm thế nào để theo dõi chi phí trên mỗi yêu cầu và theo người dùng/tính năng? Gắn thẻ yêu cầu (tính năng, nhóm người dùng) và xuất dữ liệu chi phí/sử dụng từ phân tích của cổng.

Quản lý khóa hoạt động như thế nào với nhiều nhà cung cấp? Sử dụng lưu trữ khóa trung tâm và xoay vòng; gán phạm vi theo nhóm/dự án. Tạo/xoay vòng khóa trong Bảng điều khiển.

Tôi có thể thực thi địa phương dữ liệu hoặc định tuyến EU/Mỹ không? Có—sử dụng chính sách khu vực để giữ luồng dữ liệu trong một địa lý và điều chỉnh ghi nhật ký/lưu giữ để tuân thủ.

Điều này có hoạt động với các pipeline RAG không? Chắc chắn—chuẩn hóa các lời nhắc và định tuyến tạo riêng biệt với ngăn xếp truy xuất của bạn.

Tôi có thể sử dụng các mô hình mã nguồn mở và độc quyền sau một API không? Có—kết hợp API của nhà cung cấp và các điểm kiểm tra OSS thông qua cùng một schema và chính sách.

Làm thế nào để tôi thiết lập chính sách định tuyến (rẻ nhất, nhanh nhất, ưu tiên độ tin cậy)? Xác định các cài đặt trước chính sách và gắn chúng vào các tính năng/điểm cuối; điều chỉnh theo môi trường hoặc nhóm.

Điều gì xảy ra khi một nhà cung cấp giới hạn tốc độ của tôi? Cổng thông tin làm mượt các yêu cầu và chuyển sang mô hình dự phòng nếu cần.

Tôi có thể thử nghiệm A/B các lời nhắc và mô hình không? Có—định tuyến các phần lưu lượng theo phiên bản mô hình/lời nhắc và so sánh kết quả với hệ thống đo lường hợp nhất.

Cổng thông tin có hỗ trợ phát trực tuyến và công cụ/chức năng không? Các cổng hiện đại hỗ trợ phát trực tuyến SSE và các cuộc gọi công cụ/chức năng cụ thể theo mô hình thông qua một lược đồ thống nhất—xem Tham khảo API.

Làm thế nào để tôi di chuyển từ SDK của một nhà cung cấp duy nhất? Cách ly lớp nhắc của bạn; thay thế các cuộc gọi SDK bằng khách hàng cổng/HTTP; ánh xạ các tham số nhà cung cấp vào lược đồ cổng.

Tôi nên theo dõi những chỉ số nào trong sản xuất? Tỷ lệ thành công, độ trễ p95, giới hạn tốc độ, và $ trên mỗi 1K token—được gắn thẻ theo tính năng và khu vực.

Bộ nhớ đệm có đáng giá cho LLM không? Đối với các nhắc ngắn hoặc xác định, có. Đối với các luồng động/nặng công cụ, hãy xem xét bộ nhớ đệm ngữ nghĩa và vô hiệu hóa cẩn thận.

Các cổng giúp gì với các rào chắn và kiểm duyệt? Tập trung hóa các bộ lọc an toàn và thực thi chính sách để mọi tính năng đều được hưởng lợi một cách nhất quán.

Điều này ảnh hưởng như thế nào đến thông lượng cho các công việc hàng loạt? Các cổng có thể song song hóa và giới hạn tốc độ một cách thông minh, tối đa hóa thông lượng trong giới hạn của nhà cung cấp.

Có nhược điểm nào khi sử dụng cổng LLM không? Một bước nhảy khác thêm một chút chi phí, được bù đắp bằng ít sự cố hơn, vận chuyển nhanh hơn và kiểm soát chi phí. Đối với độ trễ cực thấp trên một nhà cung cấp duy nhất, một đường dẫn trực tiếp có thể nhanh hơn một chút—nhưng bạn sẽ mất khả năng phục hồi và khả năng quan sát đa nhà cung cấp.

Kết luận

Dựa vào một nhà cung cấp LLM duy nhất là rủi ro và không hiệu quả ở quy mô lớn. Một cổng LLM tập trung hóa quyền truy cập mô hình, định tuyến và khả năng quan sát—giúp bạn đạt được độ tin cậy, khả năng quan sát và kiểm soát chi phí mà không cần viết lại. Với ShareAI, bạn có một API cho hơn 150 mô hình, định tuyến dựa trên chính sách và chuyển đổi dự phòng tức thì—giúp nhóm của bạn tự tin triển khai, đo lường kết quả và kiểm soát chi phí.

Khám phá các mô hình trong Chợ, thử các gợi ý trong Sân chơi, đọc Tài liệu, và kiểm tra Phát hành.