概括：AI网关是将企业的实验探索转化为生产的关键工具。AI网关通过有效管理API流量、控制成本、提升可靠性和安全性，支持企业在AI技术快速发展的环境中持续创新，能够确保可扩展性和灵活性，使企业能应对不断增长的业务需求和复杂的AI服务，实现高效的智能应用部署。
AI 网关对于管理快速发展的 AI 进程以及从实验过渡到大规模生产至关重要。随着 AI 稳步成为各个行业的游戏规则改变者，保持快速的创新轨迹对于希望充分利用其潜力的企业至关重要。
AI 服务主要通过 API 访问，这突显了强大而高效的 API 管理策略的必要性。这一策略对于保持对 AI 服务消费的控制和治理，确保其可靠和可扩展的部署至关重要。
1. 从实验到生产的桥梁
许多公司目前正处于大语言模型（LLM) API 的实验阶段，大部分也仅仅是意识到借助AI转型潜力。然而，实验阶段与将这些大模型的 API 接口投入到生产之中，显然还有很大的距离。这一“距离”往往在于管理和扩展 AI 服务的复杂性，确保在不同负载下的可靠性和性能。企业组织需要一个强大的框架，确保从实验探索过渡到大规模生产的安全和稳定。
为应对这些挑战，AI 网关的概念应运而生。该综合解决方案扩展了 API 管理的核心原则，旨在加速高级用例的实验并为这一快速发展的领域的进一步创新铺平道路。设计良好的 AI 网关原则为将智能应用自信部署到生产环境提供了框架。它确保即使在高使用率和潜在停机的情况下，AI 服务仍然是可靠、可扩展和可管理的。
AI 网关框架分为多个层级，每一层都为下一层奠定基础：
| 层级 | 描述 |
|---|---|
| 基础架构 | AI 网关的基础设施 |
| 构建模块 | AI 网关的核心能力 |
| 网关操作 | 解决可靠性、可扩展性、成本和安全性的高级实现 |
2. 基础架构：AI 网关的基础设施
在您的基础设施中集成 AI 网关需要独特的方法，因为它是管理所有 LLM API 调用和响应的关键层。与传统的放置在基础设施前端以处理传入流量的入口网关不同，AI 网关被战略性地放置在您的应用程序附近。这一布局减少了延迟，并确保在基础设施和第三方提供者之间有效捕获流量。
AI 网关的基础设施必须能够实时控制和治理 API 流量。这一方法涉及通过网关路由从您的应用程序到外部 API 的所有出站流量。AI 网关使用先进的协议和应用感知代理机制，在服务器端有效管理 API 或服务通信。此外，AI 网关还赋能 API 消费者，提供对其 LLM API 使用情况的可见性和控制权。这一创新解决方案超越了传统 API 网关的能力，专注于管理 LLM API 消费的细微需求。通过隧道化和优化外部流量，AI 网关使组织能够保持强大的治理，确保无缝集成，并提升 AI 驱动应用程序的整体性能。
3. 构建 AI 网关的关键考虑因素
3.1 基础设施考虑因素
- 选择性 API 流量隧道化：有效地通过 AI 网关路由多个应用程序中的 API 流量，确保仅管理相关流量，优化性能和资源使用。
- 处理 HTTPS 流量：管理加密的 HTTPS 协议的出站流量需要专业工具和协议，以安全地观察、操控或隧道化流量，确保数据完整性和性能而不妥协安全性。
- 最小化延迟：AI 网关的设计应尽可能降低延迟影响，以确保无缝的应用性能和用户体验。
- 可扩展网关集群：在应用程序和环境中实现多个 AI 网关，需确保基础设施的可扩展性。这一方法分配流量负载，并确保高可用性和可靠性。
- 网关的可扩展性：添加管理和优化政策，以确保 AI 网关能够适应不断发展的需求。这一灵活性对于应对 LLM API 管理和多样化用例的动态要求至关重要。
3.2 构建模块：AI 网关的核心能力
构建模块层代表了 AI 网关的核心能力，这些能力对于根据定制的业务逻辑控制、管理和塑造 LLM API 流量至关重要。该层涵盖几个关键功能，确保 AI 服务在生产环境中的高效和可靠运行。
| 核心能力 | 描述 |
|---|---|
| 记录 API 调用 | 在投入生产之前记录所有 LLM API 调用，以增强系统的信心并快速调试。由于提示和响应可能较大，传统日志记录可能会变得昂贵。考虑在记录之前删除文本片段或使用专用日志系统来管理成本，同时保持对请求响应的洞察和跟踪令牌使用情况。 |
| 请求转发 | 此功能允许 AI 网关将 API 调用转发至指定的 LLM API，根据定义的触发条件或阈值进行模型切换。通过动态选择每个任务最合适的模型，确保最佳性能和成本效率。 |
| 标记 API 调用和响应 | 在 API 交互中添加头信息，使基于租户、用户、应用程序和环境的细粒度控制成为可能。这允许对不同用户群体的流量进行精确管理、优先级划分和政策执行。 |
| 修改请求和响应 | 修改请求和响应的能力使优化和安全增强成为可能。通过更改提示，网关可以降低成本并解决安全问题，确保 API 调用高效并与业务目标一致。 |
| 熔断器功能 | 该能力处理 API 提供者的速率限制和意外行为，维护系统稳定性和可靠性。熔断器防止系统过载，并确保即使外部 API 遇到问题也能保持稳健性。 |
| 收集指标 | 通过收集和聚合来自 API 调用和响应的指标，包括有效载荷，获取可见性，支持离线分析。这有助于检测使用模式、预测趋势并识别异常，为持续改进和优化提供有价值的见解。 |
| 令牌化 | 实时跟踪和控制 LLM 模型中使用的令牌至关重要。令牌化确保令牌使用情况得到监控和有效管理，防止过度使用并优化资源分配。通过实时跟踪令牌，AI 网关可以实施使用限制，提供详细的使用报告，并根据业务政策和预算约束调整流量。 |
3.3 网关操作：确保 AI 网关稳定运行的有效策略
网关操作层代表确保 AI 网关可靠运行、有效扩展、管理成本和维护安全性的高级实现。该层整合多个构建模块和高级能力，以简化复杂的 AI 处理操作。我们可以将这些操作分为四个主要领域：成本、可靠性、安全性和可扩展性。
3.3.1 成本管理
| 维度 | 描述 | 关键实现要素 | |||
|---|---|---|---|---|---|
| 控制提示大小 | 控制提示长度以优化成本，通过测量、设定预算和截断过长提示，确保符合预期的成本范围。 | 测量：记录、分析提示的长度 | 预算：根据使用频率设定令牌预算 | 改进：重写简化提示 | 截断：自动截断过长的提示，优先截断次要部分 |
| 用户级限制 | 通过速率限制防止用户过度使用 API 资源，确保成本不会超支。 | 设定限制：根据用户的95百分位设定限制 | 比较成本：通过用户生命周期价值 (LTV) 比较 API 成本 | ||
| 语义缓存 | 实施语义缓存以存储重复或相似的请求，减少冗余调用，进而降低 API 调用成本。 | 使用缓存机制存储并复用类似或重复请求的响应，减少 API 负担 |
3.3.2 可靠性
| 维度 | 描述 | 关键实现要素 | |
|---|---|---|---|
| LLM API 备用 | 通过多个提供者或不同模型提供备选方案，确保 AI 网关的稳定性和高可用性。 | 多个部署：使用不同提供者的相同模型 | 不同模型：使用不同模型作为备用，并定期调整和测试 |
| 系统响应过滤 | 过滤掉不需要的系统消息，防止无用信息展示给用户，并优化提示来避免此类消息的产生。 | 调整提示避免触发系统消息 | 使用过滤器 移除常见的系统响应 |
3.3.3 安全性
| 维度 | 描述 | 关键实现要素 | |
|---|---|---|---|
| 提示滥用过滤 | 防止提示内容被恶意利用，确保系统提示的安全性，并重新构建有潜在滥用风险的提示。 | 自动检测提示中的滥用行为，重新设计提示以避免滥用 | |
| 个人身份信息删除 | 自动检测并移除提示或响应中的个人身份信息，确保数据隐私安全并符合 GDPR 等隐私法规。 | PII 检测：自动检测个人身份信息 | 合规性：遵守 GDPR 等数据隐私法律法规 |
| 响应清理 | 对生成内容进行审查，删除敏感或不适当的信息，确保提供的响应符合道德和安全标准。 | 清理：审查并删除生成的敏感或不当内容 |
3.3.4 可扩展性
| 维度 | 描述 | 关键实现要素 |
|---|---|---|
| 多云集成 | 允许在多云环境中无缝集成，增强系统弹性，优化成本和性能。 | 支持多个云服务提供商，增强灵活性和兼容性 |
| 自动缩放能力 | 根据流量需求自动扩展资源或缩减资源，确保在负载变化时性能稳定。 | 实施动态负载均衡，自动调整资源分配以应对流量波动 |
| 横向扩展集群 | 通过横向扩展集群来满足业务增长需求，确保系统在处理更多 API 请求时性能稳定。 | 允许动态增加或减少网关节点以适应增长需求，确保系统的可扩展性和性能稳定性 |
4.AI 网关的实际应用
以 APIPark 为例，APIPark 作为一个开源的 AI 网关，极大地简化了调用大型语言模型的过程，用户无需编写代码即可快速连接多种语言模型，并且在调用 AI 模型的过程中，能够有效保护企业的敏感数据和信息，从而使企业能够更快速且安全地使用 AI 技术。目前，APIPark 上已经接入包括 OpenAI、Claude（Anthropic）、Gemini、文心一言、月之暗面以及通义千问等多个 LLMs（大型语言模型）。
此外，APIPark 还支持企业建立自己的API开放平台，通过审批流程控制API调用权限，并提供监控和分析工具，帮助企业跟踪API使用情况，确保安全合规地分享和使用AI模型。
5. AI 网关的未来：机遇与挑战
AI 网关的未来将面临更多的机遇和挑战。随着企业越来越依赖 AI 提供的创新能力，如何有效管理和扩展这些复杂的系统将成为至关重要的任务。以下是一些未来可能的趋势和挑战：
- API 经济的兴起：随着 API 在业务中的核心地位不断提高，AI 网关将成为管理多种 API 服务的关键工具。企业需要更加注重 API 管理，以确保服务的可靠性、可扩展性和安全性。
- 数据隐私和安全合规：未来的 AI 网关需要应对日益复杂的数据隐私和安全合规要求。通过集成隐私保护功能，AI 网关可以帮助企业更好地遵守数据保护法规，并增强用户信任。
- AIGC 技术的进步：生成式 AI（AIGC）技术的发展将进一步推动 AI 网关的创新和改进。随着生成式模型的复杂性和应用场景的增加，AI 网关将需要更智能的流量管理和资源调度能力。
- 开发者体验的优化：未来的 AI 网关将更加注重开发者体验，通过简化 API 集成和增强控制能力，使开发者能够更高效地利用 AI 服务。
随着 API 经济和 AIGC 技术的迅速发展，AI 网关已成为企业架构中不可或缺的一部分。通过实施可靠的成本管理、增强的安全性、多层次的可靠性保障，以及高度可扩展的多云集成能力，企业可以充分发挥 AI 模型的潜力，同时优化运营效率和降低成本。
未来，随着更多模型和应用场景的出现，AI 网关的作用将更加重要。企业应积极投资于这一领域，构建具有长期竞争优势的数字基础设施。