🅰️🔠 API Gateway и AI Gateway: в чём разница?
API Gateway уже стал привычным компонентом архитектуры систем с микросервисами.
А теперь у нас начнут появляться и AI Gateway. И это не новое название того же сервиса.
Если вы еще не проектируете интеграции с AI и AI-агентов, и пока не знаете, зачем он нужен, пора разбираться.
👉 Зачем нужен AI Gateway?
Представьте одну систему — неважно, монолитную или микросервисную, внутри которой работает ИИ-агент.
Для выполнения одного пользовательского сценария этот агент может обращаться к разным моделям.
Например, команда решила использовать:
🔹 GPT — для генерации текстов
🔹 Claude — для проверки сгенерированных текстов
🔹 локальную модель — для работы с данными, которые нельзя передавать внешнему провайдеру
Это не жёсткое разделение возможностей моделей, а пример того, как в одной системе разные задачи могут распределяться между разными AI-моделями.
При этом у каждого ИИ-провайдера свои:
▫️ API и ключи доступа
▫️ модели и форматы запросов
▫️ лимиты
▫️ стоимость
▫️ ошибки и тайм-ауты
▫️ правила обработки данных
Если каждый сервис интегрируется с моделями самостоятельно, быстро появляется зоопарк интеграций и дублирование технической логики.
📌 AI Gateway выносит логику интеграций с разными моделями в единый инфраструктурный слой.
👉 Что может делать AI Gateway?
1️⃣ Маршрутизировать запросы
Выбирать модель по типу задачи, стоимости, доступности, региону или требованиям к данным.
2️⃣ Переключаться между моделями
Если основной провайдер недоступен, запрос можно отправить резервному. Но нужно заранее определить правила обработки ошибок и проверить совместимость форматов и возможностей моделей.
3️⃣ Контролировать токены и расходы
Здесь недостаточно обычного rate limiting.
Два запроса могут отличаться по стоимости в десятки раз. Поэтому ограничения задают не только по количеству запросов, но и по токенам и бюджету.
4️⃣ Централизованно управлять безопасностью
Проверять промпты и ответы на вредоносность, искать персональные / конфиденциальные данные и блокировать недопустимый контент.
5️⃣ Собирать AI-метрики
Фиксировать используемую модель, токены, стоимость, время ответа, ошибки, срабатывание сценариев обработки ошибок и результаты проверок безопасности.
6️⃣ Кэшировать ответы
Не отправлять повторяющиеся запросы модели заново, если результат допустимо переиспользовать.
👉 AI Gateway заменяет API Gateway?
Нет.
Они могут одновременно использоваться в одной архитектуре.
API Gateway управляет обращениями клиентов к Backend, а AI Gateway — обращениями системы к моделям.
👉 Какие проблемы, о которых стоит знать заранее?
AI Gateway — это ещё один критичный компонент архитектуры, который:
🔺 может стать единой точкой отказа
🔺 добавляет задержку при обработке запроса
🔺 получает доступ к потенциально чувствительным промптам и ответам
🔺 не устраняет prompt injection и утечки данных полностью
🔺 не гарантирует одинаковое качество при переключении между моделями
Поэтому системному аналитику нужно определить правила маршрутизации, обработки ошибок для переключений между моделями, лимиты токенов, требования к логированию, хранению данных, тайм-аутам и обработке ошибок.
Если с классическим API Gateway пока тоже остались вопросы, у меня есть подробный гайд с примерами архитектурных схем:
🔗 Что такое API Gateway: 10 главных функций и роль в архитектуре микросервисов
📌 Скоро понимание AI Gateway будет таким же базовым требованием, как знание API Gateway сегодня.
А вы узнаете об этом уже сейчас. Сохраняйте, запоминайте, пользуйтесь.
#АрхитектураGA #AI_for_analysts
📱 Tg | 💙 ВК | 💬 Max
API Gateway уже стал привычным компонентом архитектуры систем с микросервисами.
А теперь у нас начнут появляться и AI Gateway. И это не новое название того же сервиса.
Если вы еще не проектируете интеграции с AI и AI-агентов, и пока не знаете, зачем он нужен, пора разбираться.
👉 Зачем нужен AI Gateway?
Представьте одну систему — неважно, монолитную или микросервисную, внутри которой работает ИИ-агент.
Для выполнения одного пользовательского сценария этот агент может обращаться к разным моделям.
Например, команда решила использовать:
🔹 GPT — для генерации текстов
🔹 Claude — для проверки сгенерированных текстов
🔹 локальную модель — для работы с данными, которые нельзя передавать внешнему провайдеру
Это не жёсткое разделение возможностей моделей, а пример того, как в одной системе разные задачи могут распределяться между разными AI-моделями.
При этом у каждого ИИ-провайдера свои:
▫️ API и ключи доступа
▫️ модели и форматы запросов
▫️ лимиты
▫️ стоимость
▫️ ошибки и тайм-ауты
▫️ правила обработки данных
Если каждый сервис интегрируется с моделями самостоятельно, быстро появляется зоопарк интеграций и дублирование технической логики.
📌 AI Gateway выносит логику интеграций с разными моделями в единый инфраструктурный слой.
👉 Что может делать AI Gateway?
1️⃣ Маршрутизировать запросы
Выбирать модель по типу задачи, стоимости, доступности, региону или требованиям к данным.
2️⃣ Переключаться между моделями
Если основной провайдер недоступен, запрос можно отправить резервному. Но нужно заранее определить правила обработки ошибок и проверить совместимость форматов и возможностей моделей.
3️⃣ Контролировать токены и расходы
Здесь недостаточно обычного rate limiting.
Два запроса могут отличаться по стоимости в десятки раз. Поэтому ограничения задают не только по количеству запросов, но и по токенам и бюджету.
4️⃣ Централизованно управлять безопасностью
Проверять промпты и ответы на вредоносность, искать персональные / конфиденциальные данные и блокировать недопустимый контент.
5️⃣ Собирать AI-метрики
Фиксировать используемую модель, токены, стоимость, время ответа, ошибки, срабатывание сценариев обработки ошибок и результаты проверок безопасности.
6️⃣ Кэшировать ответы
Не отправлять повторяющиеся запросы модели заново, если результат допустимо переиспользовать.
👉 AI Gateway заменяет API Gateway?
Нет.
Они могут одновременно использоваться в одной архитектуре.
API Gateway управляет обращениями клиентов к Backend, а AI Gateway — обращениями системы к моделям.
👉 Какие проблемы, о которых стоит знать заранее?
AI Gateway — это ещё один критичный компонент архитектуры, который:
🔺 может стать единой точкой отказа
🔺 добавляет задержку при обработке запроса
🔺 получает доступ к потенциально чувствительным промптам и ответам
🔺 не устраняет prompt injection и утечки данных полностью
🔺 не гарантирует одинаковое качество при переключении между моделями
Поэтому системному аналитику нужно определить правила маршрутизации, обработки ошибок для переключений между моделями, лимиты токенов, требования к логированию, хранению данных, тайм-аутам и обработке ошибок.
Если с классическим API Gateway пока тоже остались вопросы, у меня есть подробный гайд с примерами архитектурных схем:
🔗 Что такое API Gateway: 10 главных функций и роль в архитектуре микросервисов
📌 Скоро понимание AI Gateway будет таким же базовым требованием, как знание API Gateway сегодня.
А вы узнаете об этом уже сейчас. Сохраняйте, запоминайте, пользуйтесь.
#АрхитектураGA #AI_for_analysts
📱 Tg | 💙 ВК | 💬 Max