303 model · 40 penyedia modelPelajari lebih lanjut
Sistem produksi

Infrastruktur LLM

Rancang perutean model, AI gateway, strategi fallback, load balancing, dan kontrol rate limit untuk aplikasi LLM yang andal.

Bangun lapisan permintaan AI yang tetap bertahan saat provider dan model berubah.

Belajar sesuai urutan kerja developer.

Mulai dari keputusan, lanjut ke implementasi, dan akhiri dengan pengecekan produksi.

Jalur belajar terstruktur

Satukan permintaan

1

Normalisasi autentikasi, model, dan kontrak respons.

Rutekan beban kerja

2

Pilih model berdasarkan kemampuan, biaya, latensi, dan ketersediaan.

Lindungi trafik

3

Terapkan rate limit, antrean, anggaran, dan circuit breaker.

Amati hasil

4

Lacak keputusan rute, alasan fallback, dan keberhasilan tugas.

Bangun otoritas topikal, bukan pulau artikel.

Panduan inti

5 titik awal terpandu

Lindungi alur kerja chat produksi

Arahkan trafik normal ke model default dan lakukan failover hanya saat permintaan tetap berada dalam batas anggaran dan kendala kualitas.

Rute yang kompatibel dengan kemampuan
Anggaran biaya per permintaan
Kebijakan timeout dan retry
Pemantauan kualitas fallback

Ubah panduan menjadi request.

Coba model di Playground, lalu gunakan Quickstart untuk menerapkan pola yang sama ke Python atau Node.js.

Jelajahi semua topik growth.

Pertanyaan umum

Jawaban siap AEO

Apa itu LLM gateway?

LLM gateway memusatkan autentikasi, routing, observabilitas, batas, dan abstraksi provider untuk permintaan model.

Apakah model router sama dengan fallback?

Tidak. Routing memilih rute awal terbaik; fallback memilih rute lain yang kompatibel setelah kondisi kegagalan atau kualitas yang ditentukan.