🅰️🔠 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