一、 AI 网关介绍

当模型开发好的时候，需要在生产部署进行部署，并需要提供对外的 API 接口给用户调用，最简单的场景是通过 nginx 做 API 请求的转发，用户的请求通过 nginx 转发到后端的模型推理服务，ngixn 能够实现简单的流量分发。在大模型时代的场景下，模型的参数比较大。例如 DeepSeek R1 满血版（671B参数）至少需要一台 8 卡的 NVIDIA A100 服务器，如果要提供足够大的并发那底层需要多台服务器实例一起提供推理能力。

大模型时代模型服务面临的挑战

模型多样性与 API 差异：目前大模型的供应商众多，市面上主流的，如 OpenAI、Anthropic、Google、Hugging Face 等，每个提供商的模型在功能、性能、适用场景上各有千秋。同时，它们的 API 接口在认证方式、请求参数、响应格式等方面差异显著。例如，OpenAI 的 GPT 系列模型与 Anthropic 的 Claude 模型，API 调用方式和返回结果结构截然不同。这使得企业在集成多个模型时，需要投入大量精力去适配不同的 API，增加了开发和维护成本。

 成本管理与优化：使用大模型服务往往伴随着高额费用，费用通常基于模型调用次数、使用的计算资源（如 GPU 小时数）、生成的文本长度（以 token 为单位）等因素计算。不同模型的定价策略复杂多样，企业难以直观地掌握成本支出情况。而且，在业务量波动时，如何动态调整模型使用以优化成本。

性能与稳定性保障：大模型推理对计算资源要求极高，在高并发场景下，模型服务可能出现响应延迟甚至崩溃的情况。此外，模型提供商自身的服务稳定性也参差不齐，可能会因为服务器故障、网络问题等导致服务中断。企业需要确保其智能应用在任何时候都能为用户提供快速、稳定的服务，这就对模型服务的性能和稳定性提出了严苛要求。

安全与合规风险：在处理用户数据和使用大模型服务过程中，企业面临着诸多安全与合规挑战。一方面，要防止用户敏感信息泄露，确保数据在传输、存储和处理过程中的安全性；另一方面，不同行业和地区对数据隐私、算法可解释性等方面有严格的法规要求。

二、AI网关的作用与优势

统一 API 接口：网关通过提供统一的 API 接口，抹掉了不同大模型 API 之间的差异。用户只需按照网关定义的标准接口进行开发，无需关心底层具体模型的 API 细节。当需要切换模型提供商或使用多个模型协同工作时，只需在网关层进行简单配置，而无需修改应用程序的大量代码，大大提高了开发效率和模型使用的灵活性。

成本控制与管理：网关可以对模型服务的使用情况进行全面监控和统计，记录每个模型的调用次数、消耗的资源量等信息。基于这些数据，企业能够清晰地了解成本分布，制定合理的成本预算和优化策略。例如，根据业务需求和成本效益分析，在不同时段或对不同类型的请求，智能地选择成本较低但性能仍能满足要求的模型进行处理。

性能优化：网关能够将大量并发请求合理分配到多个模型实例或不同的模型提供商上。同时，通过缓存机制，网关可以存储常用的模型响应结果，当再次收到相同请求时，直接返回缓存数据，减少对模型的重复调用，显著提高响应速度。此外，网关还可以对模型服务进行健康检查，实时监测模型的运行状态，一旦发现异常，及时将请求切换到其他可用的模型实例，保障服务的稳定性。

安全与合规：在安全方面，网关可以充当应用与模型服务之间的安全屏障，实施多种安全防护措施。例如，进行身份认证和授权管理，确保只有合法的用户和应用能够访问模型服务；对传输的数据进行加密，防止数据在网络传输过程中被窃取或篡改。在合规方面，网关能够对数据进行过滤和脱敏处理，确保符合数据隐私法规的要求；同时，提供审计日志功能，记录所有模型服务的访问和操作记录，以便于监管审查和合规审计。

三、主流模型服务网关选型分析

Higress

Higress 是一款云原生 API 网关，内核基于 Istio 和 Envoy，可以用 Go/Rust/JS 等编写 Wasm 插件，提供了数十个现成的通用插件，以及开箱即用的控制台，Higress  AI  网关具备了以下能力：

联网搜索：能够实时接入互联网最新的信息

安全防护：通过插件实现对敏感词对过滤与模型输出语的审查

核心优势在于：

生产等级

• 在大规模场景下经过验证，支持每秒请求量达数十万级的大规模场景。
•  规避流量抖动，配置变更毫秒级生效且业务无感。对 AI 业务等长连接场景特别友好。

便于扩展

• 提供丰富的官方插件库，涵盖 AI、流量管理、安全防护等常用功能，满足90%以上的业务场景需求。
• 主打 Wasm 插件扩展，通过沙箱隔离确保内存安全，支持多种编程语言，允许插件升级，实现流量无损热更新网关逻辑。

安全易用

• 基于 Ingress API 和 Gateway API 标准，提供开箱即用的 UI 控制台，WAF 防护插件、IP/Cookie CC 防护插件开箱即用。
• 支持对接 Let’s Encrypt 自动签发和续签证书，并且可以脱离 K8s 部署，一行 Docker 命令即可启动，方便个人开发者使用。

流式处理

• 支持真正的完全流式处理请求/响应 Body，Wasm 插件很方便地自定义处理 SSE （Server-Sent Events）等流式协议的报文。
• 在 AI 业务等大带宽场景下，可以显著降低内存开销。

APIPark

功能特点：这是一款高性能的开源 LLM 网关。它极大地简化了调用大型语言模型的流程，无需编写代码即可快速连接 100 多款 AI 大语言模型。APIPark 支持将 Prompt 与大模型的 API 封装成 API 接口，发布到团队内外部共享使用，还支持 LLM 调用流量分配，实现多个 LLM 无缝切换，保障业务连续性。 

适用场景：适用于希望快速集成多种大模型，且对自定义 API 接口有需求的开发团队和企业。尤其适合那些处于 AI 应用探索阶段，需要低成本、高效地尝试不同模型的初创企业。 

优势：开源，降低了使用门槛；丰富的模型支持和便捷的 API 封装功能，能快速满足业务对模型多样化的需求；

局限性：在企业级安全和合规方面的深度定制功能相对较弱，对于对安全和合规要求极高的大型企业，可能需要额外的配置和扩展。

Kong Gateway（含 AI Gateway 插件）

功能特点：Kong Gateway 本身具有广泛的 API 管理功能以及基于插件的可扩展性。其 AI Gateway 插件提供了一个标准化的 API 层，即使 AI 提供商之间缺乏统一的 API 规范，也能让客户通过统一的代码库访问多个 AI 服务。它还具备凭证管理、使用监控、治理和提示工程等功能，开发者可以利用无代码 AI 插件来丰富现有的 API 流量。 

适用场景：适用于已经在使用 Kong Gateway 进行 API 管理的企业，希望将 AI 模型服务集成到现有的 API 管理体系中。同时，对于那些对 API 管理的灵活性和可扩展性有较高要求，需要进行深度定制和二次开发的企业，Kong Gateway 也能提供很好的支持。 

优势：基于成熟的 Kong Gateway ，具备 API 管理能力和插件生态；AI Gateway 插件针对模型服务的特点进行了优化，提供了丰富的功能；与现有系统的兼容性好，便于企业进行集成和扩展。

局限性：由于其功能丰富、架构复杂，部署和维护的难度相对较高，需要专业的技术团队进行管理；对于一些简单的模型服务场景，可能存在功能过剩的情况，导致资源浪费。

LiteLLM

功能特点：作为开源项目，提供统一接口（和网关），允许开发者像调用 OpenAI API 那样集成各种大语言模型（LLM），并支持故障转移、预算控制、速率限制以及对 API 调用的实时监控。它支持多家主流大模型提供商，通过统一 API 将所有受支持提供商之间的交互标准化，内置失败请求自动重试和实时成本分析等功能。

适用场景：适用于追求开源、低成本解决方案，同时需要灵活集成多种大模型，并对模型服务的稳定性、成本控制和监控有需求的开发团队和企业。尤其适合那些处于快速迭代阶段，需要频繁尝试不同模型的 AI 项目。 

优势：开源，降低了技术门槛和成本；统一的 API 接口和丰富的功能，使得模型集成和管理变得简单高效；活跃的社区支持，便于获取技术资源和解决问题。

局限性：在企业级的安全合规性方面，可能需要企业根据自身需求进行额外的配置和完善；对于大规模、高并发的复杂业务场景，其性能和稳定性可能需要进一步测试和优化。

四、模型服务网关选型的考量因素

 功能需求匹配度：企业应根据自身业务对模型服务的具体需求，评估网关的功能是否能满足。例如，如果需要频繁切换不同模型提供商，那么网关的统一 API 接口和模型无缝切换功能就至关重要；若对成本控制要求严格，则需要网关具备详细的成本监控和优化功能；对于实时性要求高的应用，缓存和快速响应功能是关键。

性能与可扩展性：考虑网关在高并发场景下的性能表现，如响应时间、吞吐量等指标。同时，要评估其可扩展性，能否随着业务量的增长，方便地进行扩展，以满足不断增加的模型服务需求。例如，一些网关可以通过在 Kubernetes 集群中部署容器化代理，实现轻松的扩展。

安全与合规性：确保网关能够提供足够的安全防护措施，保障数据安全和用户隐私。同时，要符合企业所在行业和地区的相关法规要求。例如，具备数据加密、身份认证、访问控制、审计日志等功能，以应对安全和合规挑战。

成本效益：分析网关的采购、部署、维护和使用成本，与企业的预算和预期收益进行对比。对于一些开源网关，虽然采购成本低，但可能在部署和维护上需要投入更多的技术资源；而一些商业化网关，虽然功能全面、服务支持好，但可能费用较高。

易用性与开发者友好度：网关的操作和管理界面是否简洁易用，是否提供丰富的文档和示例代码，便于开发者快速上手。一个开发者友好的网关能够缩短开发周期，降低开发难度，提高开发效率。例如，一些网关提供了可视化的配置界面和无代码的操作方式，使得非专业开发人员也能轻松进行模型服务的管理和配置。

生态系统与社区支持：选择具有活跃生态系统和社区支持的网关，能够让企业在使用过程中更轻松地获取技术资源、解决遇到的问题。社区提供的插件、扩展和最佳实践经验，也有助于企业根据自身需求对网关进行定制和优化。例如，开源网关通常有活跃的社区，开发者可以在社区中交流经验、分享代码，共同推动网关的发展和完善。

六、结论

在大模型时代，网关的选型是企业构建高效、稳定、安全的智能应用的关键环节。不同的网关在功能、性能、安全、成本等方面各有优劣，应根据自身的业务需求、技术实力、预算情况等多方面因素考量，选择最适合自己的网关方案。同时，随着大模型技术的不断发展和应用场景的日益丰富，企业还需要保持对新技术、新方案的关注，以便在未来能够根据实际情况及时调整网关选型，更好地适应业务发展的需