一文说透 LLM 网关是什么？企业为什么需要 LLM网关？
随着多种商业、开源的 LLM（大型语言模型）流行，越来越多的企业将人工智能整合到工作流中去，而这也对大模型的调用提出了新的要求。无论是在产品设计、后端开发还是数据分析方面的需求，LLM 和 GenAI （生成式人工智能）的应用都已成为企业保持竞争力的关键。
AI 技术的快速发展也带来了在同一项目中使用多个 LLM 的需求，企业会对不同 AI 的能力、性能、调用成本等等都会经过比较，以便在开发和生产阶段能够更加灵活切换不同的模型。因此，像 OpenAI、Anthropic、Google、Meta 和 Mistral 这些大模型会为用户和开发者提供了适用于各种应用场景的 API。
但是要集成和管理来自不同供应商的多种 LLM 并不是一件简单的事情，因为它们的 API 接口不是一样的:
当你需要在不同模型之间切换时，往往需要部署新版本的代码。也就是说你要需要了解每个 AI 供应商的 API，并具备一定的专业知识。那么随着市面上各种能力 LLM 越来越多，还有各种 AI Agent 也是层出不穷，显然这种接入方式不仅麻烦而且低效。这时候，为了给 AI 大模型的调用提供一个统一且简化的解决方案，LLM 网关或者说 AI 网关的概念就应运而生。
LLM 网关的诞生与发展与 LLM 的管理需求相伴相生
LLM 网关是一种中间件，主要负责将用户应用程序与各种 LLM 服务提供商相连接。简单来说 LLM 网关就像一个“服务中介”，接收应用程序的请求，并且对这些请求进行处理或批量操作，然后将它们发送到用户选择的 AI 大模型服务提供商。当大模型处理完毕后，网关会收集响应，并根据需要进行处理，最后将结果返回给用户。这套系统不仅简化了应用程序与多个大模型之间的通信，还集成了管理请求、优化性能和保障安全等多项任务，所有工作都能在一个平台上完成。
举个例子：如果你管理一个客服部门，想要同时运用 A、B和 C 三个大模型来回答客户的问题。如果没有 LLM 网关，你就需要单独接入每个大模型的 API，配置各自的请求方式、权限认证、成本监控等。开发人员不仅要学习不同大模型的使用方法，还要维护这些连接，这不仅耗时且容易出错。
有了 LLM 网关，开发人员只需要通过统一的接口发送请求。所有的请求和响应都会通过网关处理，团队只需关注一个系统，使用统一的认证信息，极大降低了管理成本。
此外，LLM 网关支持同时管理外部大模型 API（如 OpenAI、Google、AWS Bedrock）和内部大模型（如 Llama、Falcon，或公司自定义微调的模型）。不论是外部 API 还是自建模型，都可以通过网关进行统一管理和调用。未来如果需要新增其他大模型或业务功能，网关的架构让这些调整变得简单且高效。
LLM 网关的能力价值
LLM 网关的核心功能是确保应用程序和大模型之间的顺畅对接。无论是通过用户界面，还是软件开发工具包（SDK），LLM 网关都提供了安全、成本控制和性能优化等一站式服务，以"让开发者专注于业务逻辑的实现，无需过多担心底层的技术细节"。
对于 APIPark 的能力而言，我们的目标远不止于此
〇 连接 200+ LLM & Agent
APIPark 支持多款主流 AI 大模型，包括 OpenAI、Anthropic、AWS Bedrock、Google Gemini ... 无论内部调教的大模型还是外部大模型的 API，都可以轻松接入 APIPark 管理。
此外，APIPark 还支持将 API 服务无缝集成到各种 AI Agent 平台中。一键复制分享 API 服务的对外可读取文档详细信息的 URL，开发者则可轻松地将这些 API 服务导入到他们选择的 AI Agent 平台, 极大的扩展 Agent 的 API 资源。
〇 负载均衡
随着企业 AI 应用场景的不断扩大，如何高效管理和优化多实例部署的 AI 容量逐渐成为重点问题。
以 Azure OpenAI 为例，其通过吞吐量单元（PTU）分配容量，每个部署都有固定配额。当容量耗尽或性能下降时，如何快速调整而不影响服务，成为企业面临的难点。
通常情况下，管理员可以通过创建多个端点，分别管理不同区域或业务单元的容量。但要实现端点间的动态流量分配，必须依赖复杂的负载均衡机制。
APIPark 提供一个更灵活、自动化的系统来实现容量管理、区域流量调度及临时后端支持，确保 AI 系统的高可用性、低延迟与扩展能力，应对扩展的不确定性，还能确保流量灵活调度，降低业务连续性的风险。
多维度的 LLM 流量监控:
APIPark 提供实时可视化仪表盘，你可看到每个大模型的使用情况、哪个部门哪个API调用者的具体流量情况，让 LLM 的成本可视化。
Token 配额及模型调用优先级：
在 APIPark 上，你还可以为每个租户配置大模型流量配额，并优先分配特定大模型，确保资源分配更加高效合理。
应用场景：
1）按业务需求选择最适合的大模型
通过 LLM 网关，你可以根据不同业务需求，将请求灵活分配给最适合的大语言模型。
例如：撰写论文时选择 通义千问，研究类请求交由 秘塔搜索 处理，代码生成任务分配给 豆包大模型，而需要复杂推理时则使用 OpenAI 的 O1。
这种按需匹配的方式，可以充分发挥各大模型的特长，帮助团队更高效地完成任务。无论是文字处理、数据分析还是代码生成，都能实现精准对接，事半功倍。
2）按成本优先选择最划算的大模型
通过 LLM 网关，你还可以根据成本优化调用策略。
例如：当 A 模型 比 B 模型 调用成本高出 30%，但 A 模型 在前 6 个月享有免费优惠时，你可以设置优先调用 A 模型。优惠期结束后，网关会自动切换到 B 模型，以控制成本开支。
这种智能化的成本管理方式，不仅帮你节省预算，还免去了频繁手动调整的麻烦，让资源利用更加高效。
3）配置备用大模型确保业务不中断
在关键业务场景中，LLM 网关支持配置主模型和备用模型。
例如：比如你搭建了一个 SEO AI 写作场景，你需要每天保证 AI 写文不能中断，你可以优先使用 OpenAI 作为主力模型，同时设置 文心一言 或 通义千问 为备用。当 OpenAI 出现波动或故障时，网关会自动切换到备用模型，保证业务持续运行。
这种多模型备份机制，让你的系统具备更高的稳定性和容错能力，再多的不可控的故障事件都可以从用应对。
〇 语义缓存
语义缓存是 APIPark LLM 网关的重要功能之一。通过缓存语义相似的请求和对应的大模型响应，能够避免重复向大模型发送相似请求，为企业节省开销并提升用户体验。
借助 APIPark 提供智能语义缓存策略，企业不仅能够减少上游大模型调用的延迟，提升智能客服等服务的响应速度，并有效降低大模型资源的使用成本。
应用案例：
AI 客服如何借助语义缓存降低成本
某公司开发一款提升客户体验的 AI 客服机器人。在日常服务中，很多用户的沟通往往从一些简单的问候开始，例如：“你好、在吗、有人吗”。针对这些请求，系统通常会给出固定的回复，比如：“你好！有什么可以帮您的吗？”
尽管这类交互看似简单，但对于需要处理海量用户请求的企业来说，其成本会迅速累积。
以 ChatGPT 为例，每次“你好”请求消耗 1 个token，而 AI 模型的默认回复需要 9 个tokens，总的合计每次互动就要 10 个tokens。但如果一个企业组织每年处理 10 亿次这样的请求，成本就会达到近 10 万刀之多。
由于大部分用户发送的初始内容和收到的回复基本一致，企业完全可以将这些常见对话缓存下来，无需每次重新调用模型生成。假设缓存命中率达到 100%，而且存档没有过期，无疑每年节省的成本都是巨大的。
〇 Prompt 管理与数据防护
APIPark 实现了大模型 API 与 Prompt 的有机融合，以往企业调用 AI 过程中，涉及到 Prompt 提示词都是采用硬编码的形式写在系统中。
在 APIPart 上你可以对每个 LLM API 的 Prompt 独立管理，你可以将 Prompt 提示词和 AI 模型组合成自定义的 AI API ，APIark 还支持一键发布到 API 门户上供大家订阅。
目前 APIPark 借助正则表达式和字符匹配已经为企业用户实现了基本的数据脱敏，后面，APIPark 将持续探索基于微调的小型语言模型用于检测、清理清除敏感数据。借助 AI 模型动态分析输入，识别出微妙或模糊化的个人身份信息。实现数据的分层处理，这样不仅保护了用户数据，还确保 AI 系统在合规和安全标准内运行，为企业避免了不必要的风险和成本。
此外，APIPark 还会进一步健全基于 Prompt 提供敏感信息防护保护功能。将在网关层实现支持对 Prompt 的增强管控，无需修改底层代码，安全部门和研发团队即可通过预设或附加方式灵活配置业务 Prompt。
这样不仅保护了用户数据，还确保 AI 系统在合规和安全标准内运行，为企业避免了不必要的风险和成本。例如，安全团队可以简单灵活地设置系统级规则：“如涉及企业财务、个人信息，请回复：抱歉，我无法提供相关数据。”
以上，是 APIPark LLM 网关能力全面的基本构想，APIPark 开源项目还在火热迭代中！
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