LLM Gateway 与 Router 与 Inference Provider：架构边界
对于构建多模型系统的团队而言，明确 gateway、router、provider 和 serving-layer 的职责至关重要。 ### 1. Gateway (网关) Gateway 是系统的入口点，负责处理所有进入 API 的流量。其核心职责包括： * **身份验证与授权**：验证 API Key 或 OAuth 令牌。 * **速率限制 (Rate Limiting)**：防止滥用并保护后端资源。 * **请求日志与监控**：记录请求元数据，以便进行计费和审计。 * **请求转换**：将传入的请求格式标准化，以适配下游组件。 ### 2. Router (路由) Router 负责根据预定义的逻辑将请求分发到最合适的模型。其核心职责包括： * **模型选择策略**：根据任务类型（如代码生成、创意写作）或成本预算，在 Claude Sonnet 5、GPT-5.5 或 DeepSeek V4 Pro 等模型间进行动态路由。 * **负载均衡**：在多个模型实例或 provider 之间分配流量，以优化延迟。 * **回退机制 (Fallback)**：如果首选模型（如 Gemini 3.5 Flash）不可用，自动切换至备用模型。 ### 3. Provider (模型提供商) Provider 是托管基础模型并提供 API 访问权限的实体。其核心职责包括： * **模型托管**：维护如 OpenAI、Anthropic、Google 或 DeepSeek 等基础设施，确保模型的高可用性。 * **推理服务**：处理实际的计算任务，将 prompt 转换为 token 输出。 * **模型版本管理**：确保特定版本（如 Qwen3.7 Plus 或 Nano Banana Pro）的稳定性。 ### 4. Serving-layer (服务层) Serving-layer 位于模型推理之上，负责优化交互体验。其核心职责包括： * **上下文管理**：处理长对话历史记录，并将其注入 prompt。 * **Prompt 模板化**：将业务逻辑与模型指令分离。 * **流式处理 (Streaming)**：管理从 provider 到客户端的 token 流，确保低延迟的实时响应。 * **后处理**：对模型输出进行过滤、格式化或结构化（如将 JSON 响应解析为对象）。 --- 通过将这些职责解耦，团队可以更灵活地集成新模型（如 Kimi K2.7 Code），同时保持系统架构的健壮性和可扩展性。
Crypto
