303 mô hình · 40 nhà cung cấp mô hìnhTìm hiểu thêm
Hệ thống production

Hạ tầng LLM

Thiết kế định tuyến model, AI gateway, chiến lược fallback, cân bằng tải và kiểm soát rate limit cho các ứng dụng LLM đáng tin cậy.

Xây dựng một lớp yêu cầu AI có thể hoạt động bền vững qua các thay đổi của nhà cung cấp và model.

Học theo thứ tự mà nhà phát triển xây dựng sản phẩm.

Bắt đầu từ quyết định, chuyển sang triển khai và kết thúc bằng các bước kiểm tra trong môi trường production.

Lộ trình học có cấu trúc

Hợp nhất yêu cầu

1

Chuẩn hóa xác thực, model và hợp đồng phản hồi.

Định tuyến khối lượng công việc

2

Chọn model theo năng lực, chi phí, độ trễ và tính sẵn sàng.

Bảo vệ lưu lượng

3

Áp dụng rate limit, hàng đợi, ngân sách và circuit breaker.

Quan sát kết quả

4

Theo dõi quyết định định tuyến, lý do fallback và mức độ thành công của tác vụ.

Xây dựng uy tín theo chủ đề, không tạo ra các bài viết rời rạc.

Hướng dẫn cốt lõi

5 điểm bắt đầu có hướng dẫn

Bảo vệ một luồng chat production

Định tuyến lưu lượng thông thường đến model mặc định và chỉ chuyển sang dự phòng khi yêu cầu vẫn nằm trong ngân sách và các ràng buộc chất lượng.

Các route tương thích về năng lực
Ngân sách chi phí theo yêu cầu
Chính sách timeout và retry
Giám sát chất lượng fallback

Biến hướng dẫn thành một request.

Dùng thử một mô hình trong Playground, sau đó dùng Quickstart để đưa cùng mẫu này vào Python hoặc Node.js.

Khám phá mọi chủ đề phát triển.

Câu hỏi thường gặp

Câu trả lời sẵn sàng cho AEO

LLM gateway là gì?

LLM gateway tập trung hóa xác thực, định tuyến, khả năng quan sát, giới hạn và trừu tượng hóa nhà cung cấp cho các yêu cầu model.

Model router có giống fallback không?

Không. Định tuyến chọn route ban đầu tốt nhất; fallback chọn một route tương thích khác sau khi xảy ra một điều kiện lỗi hoặc chất lượng đã xác định.