Was ist der Zweck eines KI-Gateways?
Ein KI-Gateway ist die zentralisierte Steuerungsebene, die zwischen Anwendungen, Agenten und KI-Modellen angesiedelt ist, um den gesamten KI-Datenverkehr zu leiten, zu sichern und zu steuern. Es übernimmt für den KI-Datenverkehr dieselbe Rolle wie ein API-Gateway für den Dienstdatenverkehr und bietet darüber hinaus speziell für große Sprachmodelle (LLMs) entwickelte Funktionen, darunter Modell-Routing, Token-Tracking und Prompt-Sicherheit. Ein KI-Gateway, das auch als LLM-Gateway bezeichnet wird, ermöglicht es einem Unternehmen, einheitliche Richtlinien in Bezug auf Routing, Zugriff, Kosten und Sicherheit durchzusetzen.
Wichtigste Erkenntnisse
- Ein KI-Gateway ist eine zentralisierte Steuerungsebene, die den gesamten KI-Datenverkehr weiterleitet, absichert und steuert.
- Ohne ein KI-Gateway verlieren Unternehmen den Überblick und die Kontrolle, da der Einsatz von KI in den verschiedenen Teams immer weiter zunimmt.
- Ein KI-Gateway bietet Unternehmen eine zentrale Plattform zur Steuerung des Zugriffs auf Modelle, deren Nutzung und die damit verbundenen Kosten
- Ein KI-Gateway ist das API-Gateway für KI-Datenverkehr und bietet Funktionen wie Modell-Routing, Token-Budgets und Sicherheitsvorkehrungen.
So funktioniert ein KI-Gateway
Als zentraler Einstiegspunkt für alle KI-Anfragen im gesamten Unternehmen ist ein KI-Gateway der Endpunkt für jeden Modellaufruf, jeden Toolaufruf und jede Agentenaktion, die von Anwendungen und Agenten gesendet werden. Das Gateway wandelt jede Anfrage in ein einheitliches Format um, prüft sie anhand der Richtlinien, wählt das geeignete Modell aus und leitet sie entsprechend weiter; anschließend sendet es die Antwort auf demselben Weg zurück. Jede Anfrage, die gegen die Richtlinien verstößt oder die Budgetgrenzen überschreitet, wird am Gateway gestoppt.
Warum KI-Gateways gerade jetzt aufkommen
Enterprise-KI ist mittlerweile weit über einen einzelnen Chatbot hinausgewachsen, der mit einem einzigen Modell verbunden ist. Unternehmen setzen heute zahlreiche Modelle team- und aufgabenübergreifend ein, die jeweils unterschiedliche Anforderungen an Funktionalität, Kosten und Leistung stellen. Selbst ein einzelner KI-Agent kann im Rahmen einer Aufgabe Anfragen an mehrere Modelle miteinander verknüpfen. Wenn KI-Anwendungen isoliert verwaltet werden, fehlt Unternehmen ein vollständiger und einheitlicher Überblick darüber, welche Modelle von wem zu welchen Kosten genutzt werden und wie Unternehmensdaten im Rahmen dieser Anfragen fließen. Durch die Bereitstellung dieser Einblicke ermöglicht ein KI-Gateway eine Verbesserung der Governance und die Kontrolle der Token-Kosten.
Kernfunktionen eines KI-Gateways
Einheitlicher Modellzugriff und intelligentes Routing
Der einheitliche Modellzugriff ermöglicht es Anwendungen, denselben API-Endpunkt zu nutzen, um eine Verbindung zu OpenAI, Anthropic und anderen Anbietern herzustellen, ohne dass für jedes LLM ein separates SDK gepflegt werden muss. Neue Modelle können ohne Codeänderungen integriert werden. Sobald das Gateway eine Anfrage erhält, leitet es diese auf der Grundlage von Kosten, Latenz, Aufgabentyp und Verfügbarkeit intelligent an das am besten geeignete Modell weiter und sendet einfache Prompts an kleinere Modelle sowie komplexe Prompts an leistungsfähigere Modelle. Ist ein Modell nicht verfügbar, weicht das Gateway auf die nächstbeste verfügbare Option aus und bewahrt dabei den Kontext.
Authentifizierung und Zugriffskontrolle
Bevor eine Anfrage weitergeleitet wird, authentifiziert das Gateway den Aufrufer und wendet Richtlinien auf Basis von Benutzern oder Gruppen an, wobei es sich mit dem Identitäts- und Zugriffsmanagementsystem (IAM) synchronisiert, um die Konsistenz zu gewährleisten. Virtuelle API-Schlüssel abstrahieren die in einem sicheren Tresor gespeicherten Zugangsdaten der vorgelagerten Systeme. Unternehmen können das Prinzip der geringsten Berechtigungen anwenden, um jeden Agenten und jedes Tool auf die Modelle zu beschränken, die es benötigt.
Kostenmanagement und Budgets
Ein KI-Gateway erfasst und steuert die KI-Ausgaben in Echtzeit, indem es Token-Budgets pro Modell, Team und Nutzer festlegt, die Kosten jeder Anfrage erfasst, die Verantwortlichen benachrichtigt, sobald sich die Ausgaben einem Limit nähern, und Anfragen blockiert, sobald feste Limits erreicht sind. Wenn das Budget aufgebraucht ist, werden die Anfragen an das nächste Modell in einer definierten Kette weitergeleitet. Finanzteams können die Kosten bereits bei ihrer Entstehung einsehen, anstatt auf monatliche Rechnungen warten zu müssen.
Beobachtbarkeit und Ratenbegrenzung
Betriebs- und Sicherheitsteams können die interne Auslastung sowie den LLM-Datenverkehr und die Leistung über eine zentrale Kontrollstelle überwachen. Unternehmen können erfassen, wie KI von einzelnen Teams genutzt wird, und mithilfe von Ratenbegrenzungen eine faire Zuweisung der gemeinsam genutzten Kapazitäten sicherstellen. Obergrenzen für Anfragen pro Minute (RPM) und Token pro Minute (TPM), die pro Schlüssel oder Team durchgesetzt werden, können verhindern, dass ein einzelner „lautstarker“ Aufrufer die Kapazitäten erschöpft.
Sicherheitsvorkehrungen und Datenschutz
Eingabeaufforderungen und Antworten werden überprüft, um unsichere Inhalte zu blockieren und sensible Daten zu schützen. Zu den Prüfungen können die Überprüfung der Sicherheit von Eingabeaufforderungen und der Schutz vor Injektionen, die Maskierung personenbezogener Daten (PII) sowie eine musterbasierte Filterung anhand konfigurierbarer Regeln gehören. Für eine umfassendere LLM-Sicherheit können Unternehmen das Gateway in spezielle KI-Sicherheitsplattformen integrieren.
Datensouveränität
Je nach ihren Compliance-Anforderungen können Unternehmen ihr KI-Gateway vor Ort, in einer privaten Cloud oder in einer Air-Gap-Umgebung sowie in Form von Software oder Hardware bereitstellen. Unternehmen, die aufgrund gesetzlicher Vorschriften Datenhoheit gewährleisten müssen, können die KI im Rahmen einer Single-Tenant-Bereitstellung unter ihrer eigenen Kontrolle halten, während sich andere möglicherweise für ein in der Cloud gehostetes Gateway entscheiden, bei dem der Anbieter eine gewisse Kontrolle behält.
AI-Gateway vs. API-Gateway
Sowohl KI-Gateways als auch API-Gateways fungieren als zentrale Einstiegspunkte, die Aufrufer authentifizieren, Richtlinien durchsetzen, die Anfragerate begrenzen und den Datenverkehr protokollieren. In beiden Fällen zentralisiert das Gateway die Steuerung, die andernfalls auf einzelne Anwendungen verteilt wäre, und ermöglicht es Administratoren, Richtlinienänderungen vorzunehmen, ohne einzelne Dienste ändern zu müssen.
Was ein KI-Gateway bietet
Ein KI-Gateway bietet LLM-spezifische Funktionen für das Modell-Routing, die Token-Verfolgung und die Sicherheit von Eingabeaufforderungen. Außerdem weist es jedem Aufruf Kosten zu, um die Budgetierung und das Finanzmanagement zu erleichtern, und überträgt den Konversationskontext, wenn eine Anfrage zwischen Modellen weitergeleitet wird.
Wo ein API-Gateway bei KI an seine Grenzen stößt
API-Gateways erfassen und leiten Daten anhand der Anzahl der Anfragen, des Pfads und des Dienstes weiter, wobei jeder Aufruf als in etwa gleichwertig behandelt wird. KI-Anfragen variieren jedoch enorm. Eine einzeilige Zusammenfassung und eine mehrstufige Finanzanalyse haben sehr unterschiedliche Auswirkungen auf die Token-Kosten, die Latenz und die erforderlichen Modellkapazitäten. Ein API-Gateway ist nicht in der Lage, das Maß an Steuerung zu bieten, das diese komplexe Variabilität erfordert.
Das AI Gateway als ADC für den KI-Datenverkehr
Application Delivery Controller (ADCs) begannen als Lastverteiler und entwickelten sich zur Regel- und Transparenzebene für den Anwendungsdatenverkehr. KI-Gateways beschreiten einen ähnlichen Weg für den KI-Datenverkehr, wie in dieser Erörterung dargelegt wird, in der es darum geht, wie sich das KI-Gateway zu einer intelligenten Steuerungsebene entwickelt.
Anwendungsfälle für das AI Gateway
Zu den gängigsten Anwendungsfällen für KI-Gateways in Unternehmen und den damit verbundenen Funktionen gehören:
| Anwendungsfall | Was das AI Gateway bietet |
|---|---|
| Entwicklung von Anwendungen mit mehreren Modellen | Eine einzige API für alle Modelle |
| Kostenkontrolle bei KI im Unternehmensbereich | Echtzeit-Nachverfolgung und Token-Budgets |
| Steuerung von KI-Agenten in großem Maßstab | Identitätsbasierter Zugriff und Richtlinien |
| Einführung von KI-Programmierassistenten | Verwaltung von Zugriff, Nutzung und Ausgaben |
| Souveräne und regulierte KI | Lokale Steuerung oder Air-Gapped-Steuerung |
| KI-Agenten mit Kundenkontakt | Zuverlässige Routenführung mit Leitplanken |
Worauf Sie bei einem KI-Gateway achten sollten
Kontextbezogene intelligente Routenführung
Einfache KI-Gateways leiten Anfragen nach statischen Regeln weiter, beispielsweise indem sie ein bestimmtes Team stets an einen bestimmten Anbieter weiterleiten. Ein voll ausgestattetes KI-Gateway für Unternehmen trifft Routing-Entscheidungen individuell auf der Grundlage der von Administratoren definierten Modellpools, Prioritäten und Ausweichreihenfolge. Das Ausweichverhalten bei einem Modellausfall oder einem aufgebrauchten Budget ist ein wichtiger Faktor für die Leistung im Produktivbetrieb.
Identitätsbasierter Zugriff über das Unternehmensverzeichnis
Bei gemeinsam genutzten API-Schlüsseln wird jeder Aufrufer als derselbe anonyme Aufrufer behandelt. Ein KI-Gateway sollte Richtlinien automatisch aktualisieren, wenn Nutzer beitreten, das Team wechseln oder das Unternehmen verlassen, und individuelle Ausnahmen unterstützen, ohne dass dafür neue Gruppen erforderlich sind.
Echtzeit-Kostentransparenz und Budgetkontrolle
Die Kostenberichterstattung sollte so zusammengefasst werden, dass sie zu den Budgetierungsprozessen des Unternehmens passt. Um Störungen zu vermeiden, sollten Budgetverantwortliche benachrichtigt werden, bevor feste Obergrenzen erreicht werden. Budgetkontrollen und Ratenbegrenzungen funktionieren am besten, wenn sie über einheitliche Richtlinien verwaltet werden, wodurch die Kosten- und Kapazitätskontrollen konsistent bleiben.
Integrierte Filterregeln und KI-Sicherheitsintegration
Teams sollten über vorgefertigte Filterregeln verfügen, die sie im Zuge der Weiterentwicklung der Richtlinien aktualisieren können, sowie die Möglichkeit haben, neue Regeln zu konfigurieren. Um die Überprüfung über die eigenen Filter hinaus zu erweitern, sollte das Gateway mit einer Vielzahl von KI-Sicherheitsplattformen integriert sein.
Flexibilität bei der Bereitstellung
Sensible Arbeitslasten und regulierte Daten erfordern eine isolierte Single-Tenant-Bereitstellung, bei der Eingabeaufforderungen und Antworten innerhalb der Unternehmensumgebung verbleiben. Infrastrukturteams sollten zudem zwischen Software- und Hardware-Formfaktoren wählen können.
Bewährte Verfahren für die Bereitstellung eines KI-Gateways
- Leiten Sie jede KI-Anfrage über ein einziges Gateway weiter. Jeder direkte Modellaufruf umgeht die Weiterleitung, Budgetvorgaben, Sicherheitsvorkehrungen und Protokollierung.
- Richtlinien für den Zugriff vom ersten Tag an an die Identität koppeln. Durch die Anbindung des Gateways an bestehende Verzeichnissysteme bereits bei der Einführung wird sichergestellt, dass für jede Anfrage ein verantwortlicher Ansprechpartner feststeht.
- Legen Sie Token-Budgets und Ratenbegrenzungen pro Modell, Team und Benutzer fest. Durch detaillierte Obergrenzen wird verhindert, dass ein einzelnes Team oder ein außer Kontrolle geratener Agent das gemeinsame Budget und die gemeinsame Kapazität aufbraucht.
- Entscheiden Sie, welche Aufgaben den Einsatz von Premium-Modellen rechtfertigen. Legen Sie fest, für welche Teams, Anwendungen und Aufgabentypen hochleistungsfähige Schlussfolgerungsmodelle erforderlich sind, und lassen Sie das Routing alle anderen an kostengünstigere Optionen weiterleiten.
- Aktivieren Sie Sicherheitsmaßnahmen für sofortige Sicherheit und den Schutz personenbezogener Daten am Gateway. Sicherheitsmaßnahmen auf Gateway-Ebene stellen sicher, dass Regeln einheitlich auf Agenten und Anwendungen angewendet werden, und ersparen den Entwicklungsteams die Notwendigkeit, eigene Filter zu erstellen.
- Überwachen Sie Nutzung, Kosten und Leistung kontinuierlich über alle Modelle hinweg . Eine regelmäßige Überprüfung zeigt, wo Routing-Regeln, Budgets oder Modellauswahlen angepasst werden müssen, wenn sich die Nutzungsmuster ändern.
- Entscheiden Sie zunächst, wo das Gateway betrieben werden soll, bevor Sie Anbieter evaluieren . Anforderungen hinsichtlich Datenstandort , regulatorischer Vorgaben und Souveränität sollten bei der Lösungsauswahl eine zentrale Rolle spielen.
Wie das A10 AI Gateway eine intelligente KI-Steuerung ermöglicht
Das A10 AI Gateway vereint die KI-Governance und Kostenkontrolle in Unternehmen in einer einzigen Steuerungsebene, die alle KI-Agenten, Anwendungen und großen Sprachmodelle (LLMs) einer Organisation umfasst.
Komplexitätsorientiertes Routing bei geringer Latenz
Das A10 AI Gateway stuft jede Eingabe nach ihrer Komplexität ein und leitet sie automatisch an den am besten geeigneten Modellpool weiter. Die Einstufung und Weiterleitung verursachen bei einer typischen Anfrage nur eine geringe Latenz.
Identitätsbasierter Zugriff und virtuelle API-Schlüssel
Die Richtlinien gelten für Benutzer und Gruppen und sind mit bestehenden Verzeichnissystemen synchronisiert. Virtuelle API-Schlüssel verfügen über eigene Budgets und Ratenbegrenzungen, und die Anmeldedaten der Anbieter werden in einem gesicherten Tresor aufbewahrt.
Kostenverfolgung in Echtzeit und Token-Budgets
Das Gateway erfasst die Kosten jeder Anfrage in Dollar und setzt Token-Budgets sowie Ratenbegrenzungen auf Modell- und Teamebene durch. Die Budgetverantwortlichen erhalten Benachrichtigungen, sobald sich die Ausgaben einem Limit nähern.
Guardrails und die Integration von TrojAI Security
Eine integrierte, musterbasierte Filterung prüft Anfragen und Antworten. TrojAI von A10 Networks erweitert diesen Schutz um eine Laufzeit-Abwehr gegen Prompt-Injection, Jailbreaking und Datenlecks. Das Gateway ist ein integraler Bestandteil des A10-Konzepts für KI-Sicherheit.
Sovereign-Bereitstellung, lokal oder luftisoliert
Das A10 AI Gateway ist als eigenständige Software oder mit integrierter Hardware erhältlich. Es lässt sich vor Ort, in privaten Clouds oder in Air-Gapped-Umgebungen als Single-Tenant-Bereitstellung betreiben.
Häufig gestellte Fragen
Ein KI-Gateway bewertet jede Anfrage hinsichtlich Aufgabekomplexität, Aufgabentyp, Kosten, Latenz und Modellverfügbarkeit und leitet sie anschließend an das am besten geeignete Modell innerhalb der von Administratoren definierten Pools und Prioritäten weiter. Sollte das ausgewählte Modell nicht verfügbar sein oder das Budget überschreiten, greift das Gateway auf das nächstgeeignete Modell zurück, wobei der Konversationskontext erhalten bleibt.
Ja. Die Unterstützung mehrerer Anbieter ist ein wesentliches Merkmal eines KI-Gateways. Anwendungen stellen eine Verbindung zu einem einzigen API-Endpunkt her, der Anfragen an LLM-Anbieter wie OpenAI, Anthropic und Google weiterleiten kann. Teams können durch Änderungen an der Gateway-Konfiguration den Anbieter wechseln oder Modelle hinzufügen, ohne den Anwendungscode ändern zu müssen, und die Zugangsdaten bleiben zentral verwaltet.
Ja. Ein KI-Gateway ordnet jeder Anfrage bestimmte Kosten zu und erfasst die laufende Gesamtsumme nach Benutzer, Team, Anwendung, Aufgabe und Modell. Diese Ansicht der Kosten pro Aufgabe ist besonders wertvoll für agentenbasierte Arbeitsabläufe, bei denen eine einzelne Aufgabe mehrere Modell- und Toolaufrufe auslösen kann, und ermöglicht eine durchsetzbare Kontrolle durch Budgets, Ratenbegrenzungen und kostengünstigere Routing-Optionen.
Ja. Ein KI-Gateway lässt sich je nach Anforderungen an den Datenaufbewahrungsort als Software oder integrierte Hardware vor Ort, in einer privaten Cloud oder in einer Air-Gapped-Umgebung bereitstellen. Die Bereitstellung beginnt damit, dass das Gateway mit dem Unternehmensverzeichnis und den vorgelagerten Modellanbietern verbunden wird und anschließend Anwendungen und Agenten auf den Endpunkt des Gateways verwiesen werden. Legen Sie Budgets, Ratenbegrenzungen und Schutzregeln fest, bevor Sie den Produktionsdatenverkehr weiterleiten.
Nein. Ein KI-Gateway und eine KI-Firewall erfüllen unterschiedliche Aufgaben. Das Gateway steuert den KI-Betrieb und legt fest, wer die jeweilige Anfrage stellt, auf welche Ressourcen diese Identität zugreifen darf, welches Modell die Anfrage bearbeitet und welche Kosten dabei anfallen. Eine KI-Firewall überprüft Eingabeaufforderungen und Antworten auf Bedrohungen wie Prompt-Injection, Jailbreaks und den Verlust sensibler Daten. Das Gateway liefert den Identitätskontext, der die Ergebnisse der Firewall mit bestimmten Benutzern und Agenten verknüpft.
Ja. Die Begriffe „AI-Gateway“ und „LLM-Gateway“ bezeichnen dasselbe: eine zentralisierte Steuerungsebene, die den Datenverkehr zwischen Anwendungen, Agenten und großen Sprachmodellen weiterleitet, absichert und steuert. Der Begriff „LLM-Gateway“ betont den Fokus auf Sprachmodelle, während „AI-Gateway“ die allgemeinere Bezeichnung ist.
Ja, für jedes Unternehmen, das mehr als ein Modell oder einen KI-Agenten einsetzt. Ohne eine zentrale Steuerungsstelle verlieren Teams den Überblick darüber, welche Modelle von wem und zu welchen Kosten genutzt werden, und die Steuerung wird mit zunehmender Verbreitung des KI-Einsatzes immer schwieriger. Ein KI-Gateway stellt diese Kontrolle über eine einzige Ebene wieder her.
Ja, aber nur geringfügig. Das Gateway klassifiziert jede Eingabeaufforderung und wählt ein Modell aus, bevor es diese weiterleitet, was bei einer typischen Anfrage zu einer geringen Latenz führt. Bei den meisten Workloads überwiegen die Vorteile in Bezug auf Routing, Governance und Kosten diesen geringen Mehraufwand.
