Krok 15 / 20 · Wnioskowanie · routing · cache

Brama LLM

Właściwy model do zadania, fallback, prompt cache.

Dla biznesu

Co to jest

Jedno wejście do wszystkich modeli AI: wybiera właściwy model do każdego zadania, przełącza na zapasowy, gdy któryś zawiedzie, i śledzi koszty.

Dlaczego to ważne

Brak uzależnienia od jednego dostawcy, awarie nie zatrzymują biznesu, a proste zadania nie działają na drogich modelach.

Ryzyko bez tego

Awaria albo zmiana cen u jednego dostawcy staje się Twoim problemem, a koszty pozostają niewidoczne aż do faktury.

Dla inżynierów

Jak to działa

Każde wywołanie modelu przechodzi przez jedną usługę, która obsługuje routing (mały model do klasyfikacji, duży do pisania szkicu), retry i fallback, limity zapytań, prompt caching, streaming oraz logowanie kosztu i opóźnienia dla każdego przebiegu.

Typowy stack

  • usługa gateway
  • routing w stylu LiteLLM
  • API Anthropic / OpenAI / Bedrock

Pułapki i kompromisy

  • Modele zapasowe potrzebują własnych ewaluacji: ich wyniki są inne.
  • Przestrzegaj zasad rezydencji danych u każdego dostawcy.
  • Loguj tokeny i koszt dla każdego tenanta i każdej funkcji.

W tym przykładzie

Wejście
złożony prompt
Wyjście
model: duży
fallback: gotowy
streaming …

Fikcyjny przykład · nie system klienta

Kontakt

Masz pytania?

Umów rozmowę Napisz na hello@paxcode.it