FLUX 3 and Gemini 3.7 Flash are now live on CometAPI →
Systemy produkcyjne

Infrastruktura LLM

Projektuj routowanie modeli, bramy AI, strategie awaryjne, równoważenie obciążenia i kontrolę limitów szybkości dla niezawodnych aplikacji LLM.

Zbuduj warstwę obsługi żądań AI, która przetrwa zmiany dostawców i modeli.
Ustrukturyzowana ścieżka nauki

Ucz się w kolejności, w jakiej budują deweloperzy.

Zacznij od decyzji, przejdź do implementacji i zakończ kontrolą produkcyjną.

1

Ujednolicaj żądania

Standaryzuj uwierzytelnianie, modele i kontrakty odpowiedzi.

2

Kieruj obciążeniem

Wybieraj modele według możliwości, kosztu, opóźnienia i dostępności.

3

Chroń ruch

Stosuj limity szybkości, kolejki, budżety i wyłączniki obwodu.

4

Obserwuj wyniki

Śledź decyzje trasowania, powody awaryjnego przełączenia i skuteczność zadań.

Przypadek użycia

Chroń produkcyjny przepływ czatu

Kieruj normalny ruch do domyślnego modelu i przełączaj awaryjnie tylko wtedy, gdy żądanie nadal mieści się w budżecie i ograniczeniach jakości.

Trasy zgodne z możliwościami
Budżet kosztowy na poziomie żądania
Polityka timeout i retry
Monitorowanie jakości fallbacku
Odpowiedzi gotowe pod AEO

Najczęściej zadawane pytania

Czym jest brama LLM?

Brama LLM centralizuje uwierzytelnianie, routowanie, obserwowalność, limity i abstrakcję dostawcy dla żądań modeli.

Czy router modeli to to samo co fallback?

Nie. Routowanie wybiera najlepszą początkową trasę; fallback wybiera inną zgodną trasę po określonym błędzie lub warunku jakości.