隨著多種商業、開源的 LLM（大型語言模型）流行，越來越多的企業將人工智能整合到工作流中去，而這也對大模型的調用提出了新的要求。無論是在產品設計、后端開發還是數據分析方面的需求，LLM 和 GenAI （生成式人工智能）的應用都已成為企業保持競爭力的關鍵。

AI 技術的快速發展也帶來了在同一項目中使用多個 LLM 的需求，企業會對不同 AI 的能力、性能、調用成本等等都會經過比較，以便在開發和生產階段能夠更加靈活切換不同的模型。因此，像 OpenAI、Anthropic、Google、Meta 和 Mistral 這些大模型會為用戶和開發者提供了適用于各種應用場景的 API。

但是要集成和管理來自不同供應商的多種 LLM 并不是一件簡單的事情，因為它們的 API 接口不是一樣的:

當你需要在不同模型之間切換時，往往需要部署新版本的代碼。也就是說你要需要了解每個 AI 供應商的 API，并具備一定的專業知識。那么隨著市面上各種能力 LLM 越來越多，還有各種 AI Agent 也是層出不窮，顯然這種接入方式不僅麻煩而且低效。這時候，為了給 AI 大模型的調用提供一個統一且簡化的解決方案，LLM 網關或者說 AI 網關的概念就應運而生。

LLM 網關的誕生與發展與 LLM 的管理需求相伴相生

LLM 網關是一種中間件，主要負責將用戶應用程序與各種 LLM 服務提供商相連接。簡單來說 LLM 網關就像一個“服務中介”，接收應用程序的請求，并且對這些請求進行處理或批量操作，然后將它們發送到用戶選擇的 AI 大模型服務提供商。當大模型處理完畢后，網關會收集響應，并根據需要進行處理，最后將結果返回給用戶。這套系統不僅簡化了應用程序與多個大模型之間的通信，還集成了管理請求、優化性能和保障安全等多項任務，所有工作都能在一個平臺上完成。

舉個例子：如果你管理一個客服部門，想要同時運用 A、B和 C 三個大模型來回答客戶的問題。如果沒有 LLM 網關，你就需要單獨接入每個大模型的 API，配置各自的請求方式、權限認證、成本監控等。開發人員不僅要學習不同大模型的使用方法，還要維護這些連接，這不僅耗時且容易出錯。

有了 LLM 網關，開發人員只需要通過統一的接口發送請求。所有的請求和響應都會通過網關處理，團隊只需關注一個系統，使用統一的認證信息，極大降低了管理成本。

此外，LLM 網關支持同時管理外部大模型 API（如 OpenAI、Google、AWS Bedrock）和內部大模型（如 Llama、Falcon，或公司自定義微調的模型）。不論是外部 API 還是自建模型，都可以通過網關進行統一管理和調用。未來如果需要新增其他大模型或業務功能，網關的架構讓這些調整變得簡單且高效。

LLM 網關的能力價值

LLM 網關的核心功能是確保應用程序和大模型之間的順暢對接。無論是通過用戶界面，還是軟件開發工具包（SDK），LLM 網關都提供了安全、成本控制和性能優化等一站式服務，以"讓開發者專注于業務邏輯的實現，無需過多擔心底層的技術細節"。

對于 APIPark 的能力而言，我們的目標遠不止于此

〇 連接 200+ LLM & Agent

APIPark 支持多款主流 AI 大模型，包括 OpenAI、Anthropic、AWS Bedrock、Google Gemini ... 無論內部調教的大模型還是外部大模型的 API，都可以輕松接入 APIPark 管理。

此外，APIPark 還支持將 API 服務無縫集成到各種 AI Agent 平臺中。一鍵復制分享 API 服務的對外可讀取文檔詳細信息的 URL，開發者則可輕松地將這些 API 服務導入到他們選擇的 AI Agent 平臺, 極大的擴展 Agent 的 API 資源。

〇 負載均衡

隨著企業 AI 應用場景的不斷擴大，如何高效管理和優化多實例部署的 AI 容量逐漸成為重點問題。

以 Azure OpenAI 為例，其通過吞吐量單元（PTU）分配容量，每個部署都有固定配額。當容量耗盡或性能下降時，如何快速調整而不影響服務，成為企業面臨的難點。

通常情況下，管理員可以通過創建多個端點，分別管理不同區域或業務單元的容量。但要實現端點間的動態流量分配，必須依賴復雜的負載均衡機制。

APIPark 提供一個更靈活、自動化的系統來實現容量管理、區域流量調度及臨時后端支持，確保 AI 系統的高可用性、低延遲與擴展能力，應對擴展的不確定性，還能確保流量靈活調度，降低業務連續性的風險。

多維度的 LLM 流量監控:
APIPark 提供實時可視化儀表盤，你可看到每個大模型的使用情況、哪個部門哪個API調用者的具體流量情況，讓 LLM 的成本可視化。

Token 配額及模型調用優先級：
在 APIPark 上，你還可以為每個租戶配置大模型流量配額，并優先分配特定大模型，確保資源分配更加高效合理。

應用場景：

1）按業務需求選擇最適合的大模型
通過 LLM 網關，你可以根據不同業務需求，將請求靈活分配給最適合的大語言模型。

例如：撰寫論文時選擇 通義千問，研究類請求交由 秘塔搜索 處理，代碼生成任務分配給 豆包大模型，而需要復雜推理時則使用 OpenAI 的 O1。
這種按需匹配的方式，可以充分發揮各大模型的特長，幫助團隊更高效地完成任務。無論是文字處理、數據分析還是代碼生成，都能實現精準對接，事半功倍。

2）按成本優先選擇最劃算的大模型
通過 LLM 網關，你還可以根據成本優化調用策略。

例如：當 A 模型 比 B 模型 調用成本高出 30%，但 A 模型 在前 6 個月享有免費優惠時，你可以設置優先調用 A 模型。優惠期結束后，網關會自動切換到 B 模型，以控制成本開支。

這種智能化的成本管理方式，不僅幫你節省預算，還免去了頻繁手動調整的麻煩，讓資源利用更加高效。

3）配置備用大模型確保業務不中斷
在關鍵業務場景中，LLM 網關支持配置主模型和備用模型。
例如：比如你搭建了一個 SEO AI 寫作場景，你需要每天保證 AI 寫文不能中斷，你可以優先使用 OpenAI 作為主力模型，同時設置 文心一言 或 通義千問 為備用。當 OpenAI 出現波動或故障時，網關會自動切換到備用模型，保證業務持續運行。

這種多模型備份機制，讓你的系統具備更高的穩定性和容錯能力，再多的不可控的故障事件都可以從用應對。

〇 語義緩存

語義緩存是 APIPark LLM 網關的重要功能之一。通過緩存語義相似的請求和對應的大模型響應，能夠避免重復向大模型發送相似請求，為企業節省開銷并提升用戶體驗。

借助 APIPark 提供智能語義緩存策略，企業不僅能夠減少上游大模型調用的延遲，提升智能客服等服務的響應速度，并有效降低大模型資源的使用成本。

應用案例：

AI 客服如何借助語義緩存降低成本
某公司開發一款提升客戶體驗的 AI 客服機器人。在日常服務中，很多用戶的溝通往往從一些簡單的問候開始，例如：“你好、在嗎、有人嗎”。針對這些請求，系統通常會給出固定的回復，比如：“你好！有什么可以幫您的嗎？”

盡管這類交互看似簡單，但對于需要處理海量用戶請求的企業來說，其成本會迅速累積。
以 ChatGPT 為例，每次“你好”請求消耗 1 個token，而 AI 模型的默認回復需要 9 個tokens，總的合計每次互動就要 10 個tokens。但如果一個企業組織每年處理 10 億次這樣的請求，成本就會達到近 10 萬刀之多。

由于大部分用戶發送的初始內容和收到的回復基本一致，企業完全可以將這些常見對話緩存下來，無需每次重新調用模型生成。假設緩存命中率達到 100%，而且存檔沒有過期，無疑每年節省的成本都是巨大的。

〇 Prompt 管理與數據防護

APIPark 實現了大模型 API 與 Prompt 的有機融合，以往企業調用 AI 過程中，涉及到 Prompt 提示詞都是采用硬編碼的形式寫在系統中。

在 APIPart 上你可以對每個 LLM API 的 Prompt 獨立管理，你可以將 Prompt 提示詞和 AI 模型組合成自定義的 AI API ，APIark 還支持一鍵發布到 API 門戶上供大家訂閱。

目前 APIPark 借助正則表達式和字符匹配已經為企業用戶實現了基本的數據脫敏，后面，APIPark 將持續探索基于微調的小型語言模型用于檢測、清理清除敏感數據。借助 AI 模型動態分析輸入，識別出微妙或模糊化的個人身份信息。實現數據的分層處理，這樣不僅保護了用戶數據，還確保 AI 系統在合規和安全標準內運行，為企業避免了不必要的風險和成本。

此外，APIPark 還會進一步健全基于 Prompt 提供敏感信息防護保護功能。將在網關層實現支持對 Prompt 的增強管控，無需修改底層代碼，安全部門和研發團隊即可通過預設或附加方式靈活配置業務 Prompt。
這樣不僅保護了用戶數據，還確保 AI 系統在合規和安全標準內運行，為企業避免了不必要的風險和成本。例如，安全團隊可以簡單靈活地設置系統級規則：“如涉及企業財務、個人信息，請回復：抱歉，我無法提供相關數據。”

以上，是 APIPark LLM 網關能力全面的基本構想，APIPark 開源項目還在火熱迭代中！
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