Единая точка входа для всех AI-запросов организации: маршрутизация между LLM-провайдерами, контроль затрат, политики безопасности и аудит.
Обсудить внедрениеКогда компания начинает активно использовать AI, разные команды действуют независимо. Итог — бесконтрольное распространение LLM-интеграций без единого управления, безопасности и видимости затрат.
OpenAI
Anthropic
Google
YandexGPT
GigaChat
Mistral
Разные команды подключают ChatGPT, Claude, GigaChat и другие LLM через прямые API. Нет единого контроля: каждая интеграция живёт сама по себе, по своим правилам и с отдельными ключами доступа.
Затраты на LLM-API размазаны по десяткам корпоративных карт и бюджетных центров. Нет консолидированной картины: сколько тратит каждое подразделение, какие задачи обходятся дороже всего и где можно сэкономить.
Компания не знает, кто, когда и с каким запросом обращался к LLM. При инциденте или аудите нет возможности восстановить историю. Compliance-требования (ФЗ-152, GDPR, ISO 27001) фактически не выполняются.
Сотрудники отправляют в LLM-запросах персональные данные клиентов, внутренние финансовые показатели и другую чувствительную информацию. Нет единых политик фильтрации: PII беспрепятственно уходит во внешние API.
Каждое приложение хранит собственные API-ключи к LLM-провайдерам. Ротация ключей превращается в головную боль. При увольнении сотрудника или компрометации ключа сложно понять, где ещё он используется.
У каждого LLM-провайдера свой формат запросов, свои параметры и свои особенности. При смене или добавлении провайдера разработчикам приходится переписывать интеграции — дорого, долго и рискованно.
AI Gateway располагается между потребителями (пользователи, приложения, агенты) и LLM-провайдерами, обеспечивая единую точку контроля и управления всеми AI-запросами.
Восемь ключевых функций, которые превращают разрозненные LLM-интеграции в управляемую корпоративную платформу.
Интеллектуальный выбор оптимального LLM-провайдера для каждого типа задачи. Простые запросы направляются на более дешёвые модели, сложные аналитические задачи — на мощные. Учитываются стоимость токена, задержка ответа и доступность сервиса в реальном времени.
Равномерное распределение запросов между несколькими провайдерами и экземплярами моделей. При сбое или недоступности основного провайдера автоматически происходит переключение на резервный — пользователи не замечают проблем.
Кэширование ответов на семантически похожие запросы. Если тысяча сотрудников задаёт вариации одного вопроса, LLM вызывается один раз. Снижает количество API-вызовов на 20–50% в зависимости от характера запросов, пропорционально уменьшая расходы.
Бюджеты по подразделениям, проектам и пользователям. Алерты при приближении к лимиту. Дашборды с разбивкой затрат по провайдерам, командам и типам задач. Ежемесячная отчётность для финансового департамента в удобном формате.
Автоматическое обнаружение и маскирование персональных данных (PII) в запросах до их отправки во внешние API. Детекция prompt injection атак. Content moderation на входе и выходе. Настраиваемые правила для разных классов данных и уровней конфиденциальности.
Логирование каждого запроса и ответа: кто обращался, когда, к какому провайдеру, с каким промптом, сколько токенов потрачено. Хранение логов в соответствии с корпоративной политикой. Готовые отчёты для внутреннего аудита и требований регуляторов.
Ограничения на количество запросов в минуту, час, день — по пользователю, подразделению или приложению. Защита от случайных петель в агентах, которые могут за минуты сгенерировать тысячи запросов. Очереди приоритетов для критически важных систем.
Один стандартный интерфейс (совместимый с OpenAI API) для обращения к любому LLM-провайдеру. Разработчики пишут код один раз — смена или добавление провайдера не требует изменений в приложениях. Поддержка streaming, function calling и мультимодальных запросов.
Выбор конкретного инструмента зависит от требований к безопасности, масштабу и бюджету. BI Consult помогает выбрать и внедрить оптимальный стек.
| Категория | Решение | Характеристика | Когда подходит |
|---|---|---|---|
| Open-source | LiteLLM | Прокси-сервер с OpenAI-совместимым API, поддержка 100+ провайдеров, встроенный UI управления | Старт за 1–2 дня, гибкая настройка, бесплатно при self-hosted |
| Open-source | Portkey AI Gateway | Production-ready шлюз с надёжным fallback, кэшированием, детальной аналитикой и SDK | Команды, которым важна стабильность и быстрый старт без глубокой кастомизации |
| Open-source | MLflow AI Gateway | Интегрирован с экосистемой MLflow, удобен для data science команд и ML-платформ | Компании с уже развёрнутым MLflow и ML-ориентированными командами |
| Enterprise | Aporia Guardrails | Фокус на безопасности: real-time guardrails, PII-детекция, prompt injection, toxicity filtering | Строгие требования к compliance и безопасности данных (банки, медицина, госсектор) |
| Enterprise | Helicone | Observability-платформа с детальной аналитикой, кэшированием и rate limiting | Команды с высоким объёмом запросов, которым нужна глубокая аналитика расходов |
| Enterprise | Kong AI Gateway | Расширение Kong Gateway, интеграция с существующей API-инфраструктурой, plugin ecosystem | Компании, уже использующие Kong как API Gateway для других сервисов |
| Self-hosted | Собственная реализация | Python (FastAPI) или Go, полный контроль над логикой, интеграция с корпоративными системами | Уникальные требования, максимальная гибкость, наличие внутренней инженерной команды |
AI Gateway не существует в изоляции — он встраивается в существующую IT-инфраструктуру компании как полноправный компонент корпоративной архитектуры.
AI Gateway размещается за корпоративным API Gateway (Kong, NGINX, AWS API Gateway). Внешний слой отвечает за TLS-терминацию, базовую аутентификацию и защиту от DDoS. AI Gateway обрабатывает специфику LLM-запросов: маршрутизацию, кэширование, политики. Провайдеры подключаются только через AI Gateway — прямой доступ из приложений исключён.
Пользователи аутентифицируются через корпоративный SSO (Active Directory, Keycloak, Okta). AI Gateway проверяет токены и разрешения, применяет политики на основе группы пользователя, отдела и роли. Нет отдельных логинов — сотрудник использует свои корпоративные учётные данные. Это гарантирует, что при увольнении сотрудника доступ к LLM автоматически отзывается вместе со всеми остальными правами.
AI Gateway экспортирует метрики в формате Prometheus: количество запросов, задержки, статус-коды, расход токенов, hit rate кэша, ошибки провайдеров. Grafana-дашборды дают операционную картину в реальном времени. Алерты на превышение бюджета, деградацию провайдера или аномальный паттерн запросов отправляются в Slack или на email дежурному инженеру.
Все запросы и ответы пишутся в структурированные логи и отправляются в Elasticsearch / Loki. Kibana или Grafana Explore позволяют находить конкретные запросы, строить аналитику по ключевым словам в промптах и готовить compliance-отчёты. Логи хранятся в зашифрованном виде с настраиваемым retention — от 90 дней до нескольких лет в зависимости от требований.
Мы берём на себя полный цикл внедрения Corporate AI Gateway — от проектирования архитектуры до обучения команды и последующей поддержки.
Расскажите о вашей ситуации: сколько LLM-провайдеров используется, какие есть проблемы с контролем и безопасностью. Мы предложим конкретную архитектуру AI Gateway и оценим сроки внедрения.
Обсудить внедрение AI Gateway