核心作用
把模型差异留在基础设施层
当应用直接连接不同模型厂商时，每个团队都要分别处理凭据、协议、流式事件、错误类型、限流和成本。AI Gateway 提供统一企业入口，在转发前执行身份、安全、预算和路由策略，在响应后记录模型、Token、时延、结果与处置过程。
员工工具 · 业务系统 · AgentAI Gateway模型厂商 · 云 AI 平台 · 私有模型
统一入口不等于强行把所有模型压成同一种能力。企业仍需要保留各协议的重要语义，并明确哪些参数、工具调用和响应事件可以被可靠适配。
架构边界
AI Gateway 与 API Gateway 的区别
两者都能承担鉴权、限流和流量转发，但管理对象和决策上下文不同。企业可以复用现有 API 基础设施，同时让 AI Gateway 专门处理模型调用。
| 比较维度 | 传统 API Gateway | AI Gateway |
|---|---|---|
| 主要对象 | 业务 API 与微服务 | 模型、云 AI 平台、私有模型与 Agent 请求 |
| 协议关注 | HTTP 路由、方法和状态码 | 模型参数、流式事件、工具调用和响应结构 |
| 路由依据 | 路径、服务和基础负载 | 质量、成本、可用性、地域和数据边界 |
| 策略上下文 | 调用方、接口和配额 | 员工、应用、Agent、模型权限、敏感数据和预算 |
| 运行证据 | 请求日志和服务指标 | Token、模型选择、策略结果、首 Token、完整链路和评估结果 |
采用时机
这些信号出现时，统一网关开始有价值
- 接入重复多个团队分别维护模型 SDK、Key、重试和错误处理。
- 资源需要切换业务必须在不同模型、区域或供应渠道之间路由和回退。
- 权限边界模糊无法回答谁能调用什么模型、工具和数据。
- 成本无法归因账单只能看到供应商总额，不能回到部门、项目、应用或 Agent。
- 运行缺少证据问题发生后只能看到最终错误，无法还原策略、路由和上游响应。
选型检查
不要只比较模型数量
模型列表容易增长，真正影响长期运营的是协议保真、治理执行和证据完整性。评估产品时，应要求在同一条真实业务链路上逐项验证。
- 协议当前应用所需的参数、流式响应和工具调用是否完整保留。
- 身份员工、应用和 Agent 身份能否进入每次请求的策略上下文。
- 数据敏感信息、凭据、日志和审计记录分别存放在哪里。
- 可用性故障如何识别、切换，恢复主路需要满足什么条件。
- 成本是否按实际模型、Token、缓存和业务归属记录并执行预算。
- 证据能否用统一请求 ID 关联应用、策略、路由、上游与最终结果。