Files

4.2 KiB
Raw Permalink Blame History

id, title, type, domain, stack, tags, level, prerequisites, est_hours, related, week
id title type domain stack tags level prerequisites est_hours related week
ai.llm-serving.scenario.multi-provider-gateway 公司级大模型网关:多厂商路由、配额、敏感数据走内网模型 scenario ai
llm-serving
fastapi
redis
模型网关
多模型路由
配额
熔断
降级
敏感数据
成本分摊
advanced
ai.llm-serving.routing-vllm-lora
3
ai.llm-serving.interview
python.fastapi.index
backend.redis.lock-ratelimit
13
14

公司级大模型网关:多厂商路由、配额、敏感数据走内网模型

业务背景与问题

公司有十几个业务在用大模型,各自申请厂商账号、各自写调用代码,出现:

  1. 某个业务的密钥被写进了前端代码;
  2. 一次厂商故障,所有业务同时不可用;
  3. 月底账单超预算,不知道是哪个业务用的;
  4. HR 系统把员工身份证号发给了外部模型。

约束

  • 业务方改造成本要低。
  • 敏感数据不能出内网。

方案设计

  1. 统一网关:提供 OpenAI 兼容接口,业务方只需要改 base_url 和使用网关分配的业务令牌;厂商密钥只存在网关。
  2. 路由策略:业务方指定“逻辑模型名”(chat-large、chat-small、chat-private),网关映射到具体的厂商和模型,可以随时调整而不改业务代码。
  3. 可用性:每个逻辑模型配置主备提供方;限流重试、超时切换、熔断;所有提供方都不可用时返回明确的错误码。
  4. 配额和成本:Redis 记录每个业务每分钟请求数和每日 token 数,超限返回 429;调用台账按业务汇总成本,每天推送报表。
  5. 敏感数据:chat-private 只路由到内网 vLLM;网关对发往外部的请求做敏感信息检测(身份证号、手机号等),命中时拒绝或脱敏,并告警。
  6. 可观测性:记录每次调用的业务、逻辑模型、实际模型、token、耗时、是否降级;不默认记录完整内容(按需开启并脱敏)。

关键代码

网关入口(FastAPI,示意):

@app.post("/v1/chat/completions")
async def chat(req: ChatRequest, app_id: str = Depends(auth_app)):
    await quota.check(app_id, tokens_estimate=estimate(req.messages))        # Redis 计数,超限 429
    route = ROUTES[req.model]                                                # 逻辑模型名 -> 提供方列表
    if not route.private and contains_sensitive(req.messages):
        raise HTTPException(400, "请求包含敏感信息,请使用 chat-private 模型")
    result = await router.chat(route, req.messages, stream=req.stream)
    await ledger.record(app_id=app_id, logical=req.model, provider=result.provider,
                        tokens_in=result.tokens_in, tokens_out=result.tokens_out, fallback=result.fallback)
    return result.response

路由、熔断、降级的可运行示例:examples/model-router。

取舍

选择 优点 缺点
自建网关(本方案) 完全可控,能接入公司的鉴权和审计 要开发和维护
开源网关(如 LiteLLM) 功能现成 定制和二次开发有学习成本
云厂商的模型网关服务 免运维 绑定云厂商;内网模型接入受限
各业务自己调用 灵活 本场景中的所有问题

易错点

  • 网关成为单点:多实例部署、无状态,配额放 Redis。
  • 流式响应经过网关时被缓冲(Nginx、中间件),首字延迟变长。
  • 敏感信息检测只用简单正则,误报漏报多:结合业务分级,最可靠的是让敏感业务只能用内网模型。
  • 降级到备用模型后,输出格式差异导致业务解析失败:备用模型也要在业务评测集上验证。

面试怎么讲

“我们做了一个公司级的模型网关,提供 OpenAI 兼容接口,业务方只换 base_url 和令牌,厂商密钥只在网关里。业务用逻辑模型名,网关映射到具体厂商,主备切换、限流重试、熔断都在网关做。配额用 Redis 计数,台账按业务出成本报表。敏感业务只能用路由到内网 vLLM 的 private 模型,发往外部的请求做敏感信息检测。”