LLM 인프라
신뢰할 수 있는 LLM 애플리케이션을 위해 모델 라우팅, AI 게이트웨이, 폴백 전략, 로드 밸런싱 및 속도 제한 제어를 설계하세요.
개발 흐름 순서대로 학습하세요.
결정부터 시작해 구현으로 이동하고 운영 점검으로 마무리하세요.
구조화된 학습 경로
요청 통합
1
인증, 모델, 응답 계약을 표준화합니다.
워크로드 라우팅
2
기능, 비용, 지연 시간, 가용성을 기준으로 모델을 선택합니다.
트래픽 보호
3
속도 제한, 큐, 예산, 회로 차단기를 적용합니다.
결과 관찰
4
라우트 결정, 폴백 사유, 작업 성공 여부를 추적합니다.
개별 글이 아니라 주제 권위를 쌓으세요.
핵심 가이드
안내형 시작점 5개
프로덕션 채팅 워크플로우 보호
기본 모델로 정상 트래픽을 라우팅하고, 요청이 예산과 품질 제약 내에 있을 때만 페일오버합니다.
기능 호환 라우트
요청 수준 비용 예산
타임아웃 및 재시도 정책
폴백 품질 모니터링
가이드를 요청으로 전환하세요.
Playground에서 모델을 먼저 시도한 뒤, Quickstart로 같은 패턴을 Python 또는 Node.js에 적용하세요.
모든 성장 주제를 살펴보세요.
자주 묻는 질문
AEO 대응 답변
LLM 게이트웨이란 무엇인가요?
LLM 게이트웨이는 모델 요청을 위한 인증, 라우팅, 관측성, 제한, 제공업체 추상화를 중앙에서 관리합니다.
모델 라우터는 폴백과 같은 것인가요?
아니요. 라우팅은 최적의 초기 경로를 선택하고, 폴백은 정의된 실패 또는 품질 조건 후에 다른 호환 경로를 선택합니다.