从ChatGPT到DeepSeek、Sora......AI技术正以惊人的速度渗透到企业和员工的各个办公与业务场景。
然而,随着AI模型调用量的激增,企业逐渐面临多模型管理混乱、数据安全风险、成本失控等问题。如何高效、安全地驾驭AI流量?答案正在AI网关。
01
AI网关是什么?为何而生?
早在2023年,Gartner就预测在 2026 年,超 80% 的企业将使用生成式 AI (GenAI)应用程序编程接口(API)或模型。
而传统API网关基于RESTful API和静态请求响应设计,难以适配AI特性需求,专用AI网关应运而生。
AI网关,顾名思义是专为AI应用设计的流量管理平台,用于统一接入和调度大语言模型(LLM)服务,充当企业内外AI服务调用的统一入口,管理和保护与大语言模型和其他AI驱动的服务的交互。
它不仅是传统API网关的升级版,更是针对AI场景(如大语言模型、多模态模型)的深度优化工具。支持多供应商、多模型、负载均衡调度的管理。
同时,具备统一身份验证、授权、Token限额/限流、内容过滤、安全审计与AI可观测等能力,确保 API调用的安全性和稳定性。
02
企业为什么需要AI网关?
API,数字世界的连接者,如今更是成为实时数据与AI模型交互的核心枢纽。当前火热的AI和大模型,背后正是由无数API所驱动的。
大模型每一次的智能应答、图像生成、决策推理,本质上都是无数API的精密协作。
随着企业AI和大模型的持续深化应用,这些API/AI大模型的管理与服务面临新挑战:
AI服务碎片化:企业需同时调用多个AI供应商的API,管理复杂度飙升。
安全风险加剧:敏感数据泄露、模型滥用等问题频发,传统网关无法应对AI特有风险。
成本不可控:按Token计费的模式易导致资源浪费,需精细化管控。
而传统API网关功能特性又难以应对这些新挑战,具体表现为以下几点:
计量方式:传统微服务架构中,API 网关通常按请求次数进行计费和监控。而在 AI 应用中,尤其是涉及大型语言模型场景中,计费和资源消耗的关键指标变成了“token”(标记)。
数据流处理:传统 API 网关基于 RESTful API 和静态请求响应设计,而AI大模型的交互,常采用流式(streaming)响应方式(实时的数据流处理),快速响应用户需求。
安全合规性增强:AI 应用可能涉及更多敏感数据的处理和传输,网关需提供更强的安全控制措施,如细粒度访问控制、身份验证、数据加密、内容过滤等,支持多种认证和审计机制,确保数据处理过程的可追溯和合规性。
......
因此,企业亟需全新升级的API网关——AI网关,以应对全新的智能业务服务场景与安全挑战。
03
派拉软件重磅推出新品AI网关
派拉软件在API网关基础上,针对当前企业面临的AI/大模型管理与服务安全困境,自主研发出一款全新AI网关:
通过与企业各业务系统和大语言模型集成,实现跨系统、跨协议的服务能力互通与统一接入,为企业提供统一的API发现、管理、发布、安全防护和监控等API服务管理能力。
同时,提供多模型适配、Token限额限流、内容过滤等AI网关能力,以及LLMs访问日志、Token消费、可用性监控、向量检索、提示词管理等AI接口观测服务,助力企业管理员更加高效、安全、有序地实现API及AI服务的统一管控和高效治理。
其核心创新能力具体表现为以下几点:
1
统一接入与多模型管理
聚合不同来源的AI服务(如DeepSeek、OpenAI、自研模型),支持国内外几乎所有主流AI服务商,有效屏蔽不同大语言模型(LLM)提供商之间的差异,为用户/客户端提供统一的 API 接口,简化开发流程。
使用过程中,开发者可灵活切换大模型服务。网关也会根据业务需求自动切换模型。
2
安全与合规治理中心
通过访问控制、数据加密、内容审核等功能,保障AI交互的合规性。例如,对面向大语言模型的输入和输出提供审核服务——验证输入,阻止恶意提示注入,防止模型生成有害内容。
结合派拉软件IAM,基于RBAC限制部门或角色的模型调用权限,确保数据隔离和权限管控(如仅设计部可使用图像生成模型);高级数据掩码,在提示和响应中保护敏感数据,确保遵守隐私法规;
丰富的插件,如 AI 提示模板、提示装饰器和提示词防火墙,帮助开发者构建更安全、可控的 AI 应用,确保提示的合规性和一致性......
3
智能调度与性能优化
动态路由请求至最优模型,如为简单任务优先分配低成本模型,平衡性能与成本。存储高频问答结果(如客服场景的“密码重置流程”),建立向量索引缓存,命中时直接返回结果,避免重复调用大模型,降低重复调用成本;
支持当某个大模型服务请求失败后,Fallback到指定的其他大模型服务,以保证服务的连续性和健壮性。
4
Token 感知插件
以 Token 维度进行计费和限流,实现输入和输出token的限流。限流维度包括 URL 参数、HTTP 请求头、客户端 IP、Consumer ID等。
根据业务需求,采用不同维度分配不同模型的 Token 配额,或指定单位时间的请求数限制等,以确保AI服务的高效运行并防止超出预算。
5
成本控制与可观测性
支持企业按用户或部门等设置日消费上限,帮助企业更精确地管理和控制 AI 请求的资源消耗,优化成本结构,防止资源滥用。
此外,借助派拉软件AI 网关强大的可观测能力,全面记录企业token消耗在哪里,是哪个应用/用户发起的,在什么时间,消耗了多少等。
整个过程全链路监控,为后续优化提供数据支撑。同时,这种透明度允许用户有效地管理自己的AI资源使用情况,确保最佳利用率并进一步防止浪费。
未来,派拉软件AI网关还将持续升级,开发更多符合客户场景需求的功能与服务,打造企业智能化转型的“中枢神经”;
为企业提供安全可控、稳定高效、降本增效、体验升级的 AI 应用基础设施,助力客户在 AI 时代实现更快、更安全的创新与增长。