背景：AI Gateway 兴起
过去几年，大语言模型（LLM）与生成式 AI 技术飞速发展，推动各行业将 AI 能力大规模融入应用。这一趋势带来了激增的 AI API 流量，以及全新的管理与治理挑战。
在企业实践中，越来越多的组织采用混合云 AI 架构：既调用 OpenAI 等云端大模型服务，又在本地集群部署开源 LLM。这种模式虽然提升了灵活性，但同时引入了数据安全、成本管控、多模型编排、性能与可靠性等复杂问题。传统 API Gateway 面对这些 AI 特有场景显得力不从心，亟需演进。
在这种背景下，“AI Gateway”的概念逐渐成型。它不仅是 API 网关的自然延伸，更是针对大模型调用特性而生的全新基础设施。自 2023 年下半年以来，业界密集推出 AI Gateway 项目与产品：Envoy、Apache APISIX、Kong、Higress 等厂商相继行动，将网关能力与 AI 场景深度结合，目标是简化模型接入、强化安全治理、提升性能并降低成本。
总体来看，AI Gateway 的兴起，标志着 API 基础设施正迎来一轮面向 AI 场景的系统性升级。它既是技术演进的结果，也是产业加速拥抱 AI 的必然选择。
AI Gateway 与传统 API Gateway 的区别
表面看，大模型调用与普通 API 请求流程相近：客户端发起请求，网关转发至后端服务。然而，LLM 流量具备一系列与传统 API 截然不同的特性，使得既有网关难以直接满足需求。
| 维度 | 传统 API Gateway | AI Gateway |
|---|---|---|
| 计量与限流 | 按请求次数限流，粒度较粗 | 基于 Token 用量进行计量与限流，更精细地控制 LLM 成本 |
| 请求/响应可控性 | 主要检查请求参数，很少深度检查响应 | 内置请求/响应双向内容审核，拦截敏感输入/输出，保证合规 |
| 后端路由能力 | 面向固定后端，策略有限 | 智能流量调度，可在多模型间动态选择/切换 |
| 实时性与成本优化 | 关注可用性，对调用成本无感知 | 延迟/费用感知路由，动态负载均衡与弹性伸缩 |
| 并发与性能 | 优化短连接，对长连接与流式支持有限 | 面向流式输出优化，支持海量长连接与逐 Token 推送，基于高性能代理内核实现异步 I/O 与高并发调度 |
| 上下文与状态管理 | 偏无状态，对上下文维护有限 | 内置会话缓存、KV Cache 亲和、向量数据库集成，支持对话记忆与上下文管理 |
总体而言，AI Gateway 并非 API Gateway 的小步升级，而是围绕大模型服务的成本敏感性、内容安全性、异构路由需求与高并发挑战进行了深度重构。它既是 AI 流量的“高速公路收费站”，又是“安全检查口”和“调度中枢”。在企业级 AI 应用落地中，正逐步成为控制成本、保障合规、提升体验的核心基础设施。
市面主要 AI Gateway 产品概览
为提升可维护性，本文仅保留代表性项目（按字母序），每项包含一句定位与 1–2 个亮点；完整矩阵请参见原文链接：https://jimmysong.io/blog/ai-gateway-in-depth/
- Apache APISIX AI
Gateway：
- 定位：基于 APISIX 插件体系扩展的 AI 流量能力；
- 亮点：ai-proxy 插件、多模型路由与自动重试回退、Token 桶限流与内容审核，统一治理 API 与 AI 流量。
- Cloudflare
AI Gateway：
- 定位：托管化的 AI 流量观测与优化服务；
- 亮点：请求分析、缓存与速率限制、成本/延迟可视化，零运维集成现有调用。
- Envoy AI Gateway：
- 定位：面向服务网格/网关生态的原生 AI Gateway；
- 亮点：基于 Envoy/Envoy Gateway 扩展，支持 LLM 过滤器、Token 级用量限流与统一入口，多云多模型接入。
- Kong AI
Gateway：
- 定位：Kong Gateway 的 AI 能力扩展；
- 亮点：请求/响应转换与提示模板、凭据集中管理、语义缓存与负载路由，便于现有网关一体化管理。
- OpenRouter：
- 定位：多模型统一 API 的聚合代理；
- 亮点：单一 API Key 调用多家模型、OpenAI API 兼容、自动路由/回退，降低应用改造成本。
AI Gateway 应具备的核心能力
统一模型接入
多云/多厂商 LLM：支持接入 OpenAI、AWS Bedrock、Azure OpenAI、Google Vertex AI 等商业服务，以及企业自建开源模型。通过网关，开发者可在不同供应商间平滑切换，按性能或成本择优，实现“一处集成，多处可用”。例如社区项目 OpenRouter 将 OpenAI、Anthropic、Google 等主流模型统一为标准接口（多为 OpenAI API 兼容），并提供单一 API Key 管理入口，便于同时调用多家模型。
统一调用接口：为不同模型提供统一调用方式与标准接口，屏蔽底层差异，降低集成成本。开发者仅需使用一种标准 API（如 OpenAI 风格接口）即可调用任意后端模型，无需关心鉴权或请求格式差异。已有应用可无缝切换模型。例如 AWS 的 Bedrock Access Gateway 通过兼容 OpenAI API 的代理，将对 OpenAI API 的调用自动转发至 Bedrock 后端，让应用无需改代码即可访问如 Claude 等模型。该统一化同样适用于 Embedding、语音等接口。
流量治理与可靠性
智能路由与负载均衡：可根据请求内容与模型画像选择最合适的模型/实例，并在多实例或多账号间分配负载。例如：简单任务走小模型、复杂任务走大模型，兼顾时延与成本。支持跨供应商的延迟/成本感知调度与多 API Key 均衡，避免单点过载。
KV Cache 亲和（KV Cache 指推理过程中的键值对中间状态缓存；前缀缓存 Prefix Caching 指公共前缀的计算结果缓存复用）：推理 decode 过程为自回归，KV Cache 存放中间键值以加速连续对话或长序列生成。路由可基于会话标识或前缀缓存将请求导向已具缓存的实例，提高命中率与吞吐。
异构设备感知：Kubernetes 集群常包含 A100、H20、H100 等异构 GPU。网关可按硬件性能动态调整权重：高性能 H100 承担更多流量，A100 较少，从而提升整体资源利用率。
自动重试与降级：当后端报错、超时或被限流时，自动重试或切换到备用模型，避免业务中断。必要时进行优雅降级，返回部分结果或预设响应，保证连续性与可用性。例如 OpenRouter 的 runner 库支持多模型接入与自动 fallback。
弹性限流与配额：支持基于 Token 用量或请求次数的速率限制与配额管理，可针对应用/用户/API Key 设置阈值、突发（Burst）与上限，既防滥用又保护后端稳定。
可观测性与治理
用量跟踪：细粒度监控各模型调用次数与 Token 消耗，支持按部门/应用进行费用分摊与预算预测。将成本与性能关联，辅助模型选型与容量规划。
日志与审计：记录请求提示词、模型响应、时间、调用者等，形成完整审计链路，便于合规审查、问题定位与提示工程迭代。必要时，这些数据也可为持续优化提供素材。
实时监控与报警：监控响应时间、吞吐、错误率等关键指标。可设置阈值（如成功率 < 99% 或平均延迟超标）触发告警，迅速定位故障或瓶颈，保障 SLA。
提示词工程与响应优化
Prompt 模板与装饰器：在网关层配置提示词模板，统一输入格式，降低前端拼接错误；通过装饰器在用户 Prompt 前后自动附加系统指令或上下文，实现统一封装与增强，保证输出风格一致并抵御 Prompt 注入。
语义缓存：对问答进行向量化存储与相似度检索，命中相似问题时直接返回缓存答案，减少重复调用与时延。在实际场景中可显著降低调用次数与成本，显著提升响应速度。区别于键值缓存，语义缓存理解自然语言相似度，即便换种说法也能命中。
安全与合规
敏感信息保护：在请求链路中进行数据防护。对外发提示词进行敏感信息识别、脱敏或拦截；通信采用传输加密（HTTPS）与必要的存储加密，降低隐私泄露风险。
提示词防护与规范：对输入启用敏感内容检测与策略校验，阻断违规/恶意请求（如仇恨言论、违法教唆、Prompt 注入 等）；对输出集成内容安全审核，发现不当信息立即拦截并返回安全提示，构建输入到输出的合规闭环。
结语
综上，AI Gateway 的出现源于大模型调用在计量方式、流量特性、安全合规与性能要求等方面与传统 API Gateway 的显著差异。通过统一模型接入、智能路由与流量治理、可观测性与用量追踪、**提示词工程与缓存优化安全与合规审查等能力， Gateway 有效应对混合云与多模型环境的复杂挑战。可以预见，AI Gateway 将成为连接大模型与业务场景的关键基础设施，既降低成本与风险，也加速 AI 在产业中的规模化落地。