OpenAI için Yapay Zeka Ağ Geçitleri: OpenRouter Alternatifleri
OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq ve AI/ML API algoritmalarını üç gösterge (ilk belirteç gecikmesi, toplam gecikme ve çıktı belirteç sayısı) üzerinden, toplam gecikme için kısa istemler (yaklaşık 18 belirteç) ve uzun istemler (yaklaşık 203 belirteç) kullanarak 300 testle karşılaştırdık.
Bu yapay zeka ağ geçitlerinden birini kullanmayı planlıyorsanız şunları yapabilirsiniz:
- Yapay zeka ağ geçitlerinin verimliliğini kıyaslama ölçütlerimizle karşılaştırın.
- Aşağıdaki araçla hizmetlerin fiyatlarını karşılaştırın.
- Aracımızla OpenAI uyumlu API isteğinizi hazırlayın.
Yapay zeka ağ geçidi/sağlayıcıları performans karşılaştırması
Bu karşılaştırmada, Llama 3.1 8B modelini kullanarak OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq ve AI/ML API ağ geçitlerini karşılaştırdık. Her ağ geçidi Llama 3.1 8B modelinin farklı varyantlarını (Instruct, Turbo ve Instant gibi) sunduğundan, bu varyasyonların performans karşılaştırmasını etkilememesini sağlamak için bir normalleştirme stratejisi uyguladık.
Ancak Groq ve SambaNova öncelikle tescilli donanıma sahip yapay zeka sağlayıcılarıdır , TogetherAI ise hem yapay zeka sağlayıcısı hem de donanım satıcısı olarak faaliyet göstermektedir. OpenRouter ve AI/ML API ise tamamen ağ geçidi görevi görerek, kendileri model barındırmadan harici sağlayıcılara yönlendirme yapmaktadır.
Yöntemimizi inceleyebilirsiniz.
İlk belirteç gecikme karşılaştırması
Ağ geçidinin uygun sağlayıcıyı seçme ve yanıtın ilk bölümünü kullanıcıya iletme etkinliğini doğrudan yansıttığı için İlk Token Gecikmesini (FTL) analiz ettik. Bu metrik, gerçek dünya performansı ve kullanıcı deneyimi hakkında net bir gösterge sunar.
Ayrıca FTL, bir yapay zeka ağ geçidinin altyapı kaynak yönetimi ve ağ optimizasyonunun verimliliğini de göstermektedir.
- Groq ve SambaNova en düşük FTL değerlerini göstererek son derece optimize edilmiş ve hızlı altyapılara işaret etmektedir. Kısa komut istemlerinde hem SambaNova hem de Groq yalnızca 0,13 saniyede yanıt vererek en hızlıları olmaktadır.
- Uzun komut istemlerinde Groq, 0,14 saniye ile öne geçerek SambaNova'i az farkla geride bırakıyor. Bu, her iki sağlayıcının da farklı senaryolarda üst düzey performans sunduğunu, Groq'un daha uzun komut istemlerinde hafif bir avantaja sahip olduğunu, ancak genel olarak performanslarının birbirine yakın ve sürekli olarak güçlü olduğunu gösteriyor.
- OpenRouter ve TogetherAI, kısa komut istemlerinde sırasıyla 0,40 ve 0,43 saniyelik FTL değerleriyle ve uzun komut istemlerinde her ikisi için de 0,45 saniyelik FTL değerleriyle orta düzeyde performans göstermektedir . Sonuçları oldukça benzer olsa da, özellikle kısa komut istemlerinde OpenRouter biraz daha hızlıdır.
- Buna karşılık, AI/ML API kısa istemler için 0,84 saniye ve uzun istemler için 0,90 saniye ile en yüksek gecikmeyi göstererek diğer sağlayıcılardan önemli ölçüde daha yavaş performans sergiliyor.
Token ve gecikme performansı karşılaştırması
Ardından, yapay zeka ağ geçitlerinin uygun sağlayıcıyı seçme ve kullanıcı deneyimini sürdürme konusunda ne kadar başarılı olduğunu anlamak için çıktı belirteçlerinin sayısını ve gecikme değerlerini inceledik. Bu ölçütler, tüm yanıt sürecinin genel verimliliğini yansıtmaktadır.
Bu bağlamda, kıyaslama sırasında ağ geçitlerinin en verimli ve en hızlı sağlayıcı optimizasyonunu seçme yeteneğini de değerlendirdik.
Uzun komut istemlerinde belirteç sayılarının önemli ölçüde değişebileceği göz önüne alındığında, yapay zeka ağ geçitlerinin optimizasyonu nasıl ele aldığını incelemek istedik.
- En yüksek sayıda belirteç (1.997) üretmesine rağmen, SambaNova güçlü gecikme performansı sergileyerek 3 saniyelik yanıt süresiyle ikinci en hızlı sırada yer alıyor.
- Groq, SambaNova'den yaklaşık 1 saniye daha hızlı (2,7 saniye) ancak biraz daha az token üretiyor (1.900).
- Hem SambaNova hem de Groq'tan daha az token kullanmalarına rağmen (TogetherAI için 1.812 ve AI/ML API için 1.880), TogetherAI ve AI/ML API önemli ölçüde daha yüksek gecikme sürelerine (sırasıyla 11 saniye ve 13 saniye) sahip olup, bu da onları belirgin şekilde daha yavaş hale getirmektedir.
- TogetherAI ile aynı sayıda token üreten OpenRouter , 25 saniyelik gecikme süresiyle en yavaş yapay zeka ağ geçidi olarak orta düzeyde bir performans sergiliyor.
Kısa istemler için tüm sağlayıcılarda belirteç sayısı aynı olduğundan, karşılaştırmamız tamamen gecikme süresine odaklandı:
- Bu durumda, Groq ve SambaNova neredeyse aynıdır ve ilk belirteç gecikmesi açısından en hızlı olanıdır.
- TogetherAI, OpenRouter'den daha iyi performans gösterdi, ancak performansları birbirine oldukça yakındı.
- 0.90 saniyelik süresiyle AI/ML API, ilk belirteç gecikme ölçümündeki performansıyla tutarlı olarak en yavaş olanıydı.
Karşılaştırma testinde gözlemlenen performans farklılıklarını açıklayan faktörler
Altyapı sahipliği ve donanım tasarımındaki farklılıklar
- Groq ve SambaNova, düşük gecikmeli çıkarım için özel olarak optimize edilmiş, tescilli, amaca yönelik olarak üretilmiş donanımlar (LPU'lar ve RDU'lar) üzerinde çalışır.
- Bu mimari avantaj, özellikle hem kısa hem de uzun komut istemi koşullarında, sürekli olarak üstün ilk belirteç gecikmesi ve toplam gecikme sürelerini açıklamaktadır.
- Buna karşılık, OpenRouter ve AI/ML API gibi saf ağ geçitleri, istekleri harici sağlayıcılara yönlendirmeye dayanır ve bu da ek ağ atlamaları ve koordinasyon yükü getirir.
Sağlayıcı ve ağ geçidi rolü arasındaki ayrım
Performans farklılıkları, bir platformun şu özelliklere sahip olup olmamasından büyük ölçüde etkilenir:
- Çıkarım altyapısı üzerinde doğrudan kontrole sahip bir model sağlayıcı (Groq, SambaNova),
- Hibrit bir sağlayıcı-ağ geçidi (TogetherAI),
- Veya saf bir yönlendirme ağ geçidi (OpenRouter, AI/ML API).
Sağlayıcılar ve hibrit platformlar, çıkarım, toplu işleme ve önbellekleme işlemlerini sıkı bir şekilde optimize edebilirken, saf ağ geçitleri esneklik ve daha geniş sağlayıcı desteği karşılığında performanstan ödün verir.
Çıkarım düzeyinde optimizasyonlar
Aynı temel modeli (Llama 3.1 8B) kullanmalarına rağmen, ağ geçitleri şu konularda farklılık gösterir:
- Çekirdek düzeyinde optimizasyonlar,
- Token akış verimliliği,
- Planlama ve yük dengeleme stratejileri.
Yöntemde, bu çıkarım düzeyindeki farklılıklar, model mimarisinin kendisinden ziyade, gecikme varyasyonunun birincil kaynağı olarak tanımlanmıştır.
İlk belirteç gecikmesi duyarlılığı
İlk belirteç gecikmesi şunları yansıtır:
- Ağ yönlendirme verimliliği,
- Sağlayıcı seçim mantığı,
- Dahili kuyruk yönetimi ve kaynak kullanılabilirliği.
Groq ve SambaNova'in neredeyse aynı, minimum ilk belirteç gecikmesi, son derece optimize edilmiş istek işlem hatlarına işaret etmektedir.
AI/ML API ve OpenRouter için daha yüksek ilk belirteç gecikmesi, sağlayıcı seçimi ve istek yönlendirmesinde daha fazla ek yük olduğunu göstermektedir.
Veri aktarım hızı ve gecikme süresi arasındaki denge
- SambaNova, düşük gecikmeyi korurken en yüksek token çıktısını elde ederek güçlü verimlilik optimizasyonunu göstermektedir.
- Groq, biraz daha düşük token sayılarına ulaşırken, toplam gecikme süresini daha düşük tutarak, ayrıntılı bilgi yerine hıza odaklanmış bir tasarım sunuyor.
- TogetherAI ve AI/ML API daha az token üretiyor ancak daha yüksek gecikme süresi sergiliyor; bu da verimlilik-gecikme oranının daha düşük olduğunu gösteriyor.
Ağ geçidi optimizasyonu ve yönlendirme stratejisi
OpenRouter önceliklendirdiği:
- Model çeşitliliği,
- Yedekleme dayanıklılığı,
- Maliyet ve bulunabilirlik optimizasyonu.
Bu tasarım hedefleri, yönlendirme ve karar verme yükünü artırarak, orta düzeydeki ilk belirteç gecikmesine rağmen toplam gecikmenin daha yüksek olmasına katkıda bulunur.
Dolayısıyla bu kıyaslama ölçütü, esneklik ve ham performans arasında bilinçli bir dengeyi yansıtmaktadır.
Model bulunabilirliği kapsamı ve operasyonel karmaşıklık
Çok sayıda modeli destekleyen ağ geçitleri (örneğin, 500'den fazla modeli destekleyen OpenRouter) şu sorunlarla karşılaşır:
- Yönlendirme mantığı karmaşıklığının artması,
- Daha heterojen arka uç performans profilleri.
Desteklenen model sayısı daha az olan platformlar, daha agresif, modele özgü optimizasyonlar uygulayarak gecikme tutarlılığını artırabilirler.
Kıyaslama tasarım etkileri
Kullanımı:
- Akış modu,
- Sabit sıcaklık,
- Gecikmeli ardışık yürütme,
Adil bir değerlendirme sağlarken, en yüksek verimlilik senaryolarından ziyade sistem düzeyindeki verimlilik farklılıklarını da vurgular.
Başarısız çalıştırmaları hariç tutmak, istikrarlı akış davranışı sergileyen platformları destekler ve dolaylı olarak daha yüksek koordinasyon karmaşıklığına sahip ağ geçitlerini cezalandırır.
Maliyet karşılaştırması
1 milyon giriş/çıkış token'ı ile Llama 4 Scout (17Bx16E) modelinin maliyet karşılaştırmasını görebilirsiniz.
LLM fiyatlandırması hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
Aracımızla API isteğinizi hazırlayın.
Aşağıdaki aracı kullanarak, yapay zeka ağ geçitleri tarafından sağlanan modellerden herhangi biri için OpenAI uyumlu API isteğinizi hazırlayabilirsiniz.
Desteklenen model sayısı
En iyi yapay zeka ağ geçitleri
nexos.ai
nexos.ai, kurumsal odaklı bir yapay zeka ağ geçidi sunarak, tek bir API veya web arayüzü aracılığıyla LLM'lere erişimi merkezileştirir ve güvence altına alır; böylece kuruluşların tüm model trafiğini tekdüze bir şekilde yönetmelerini sağlar. Platform, birden fazla büyük LLM sağlayıcısını entegre ederken, tüm yapay zeka etkileşimlerinde tutarlı güvenlik politikaları, gözlemlenebilirlik, maliyet kontrolleri ve kullanım yönetimi uygular.
Yapay zeka ağ geçidi bileşeni, akıllı model yönlendirme, kullanım izleme ve politika uygulama için birleşik bir merkez görevi görerek, birbirinden ayrı noktadan noktaya entegrasyonları tek bir güvenli uç noktayla değiştirir. Aşağıdaki özellikleri destekler:
- Veri sızıntılarını ve politika ihlallerini önlemek için özelleştirilebilir güvenlik önlemleri,
- Yapay zekâ kullanımına, maliyet takibine ve bütçelemeye ilişkin kayıtlar ve izleme verileri,
- Hassas dosyalar için merkezi depolama alanı,
- Dahili bilgi birikimini model yanıtlarına entegre etmek için yerleşik, veri alma ile güçlendirilmiş üretim özelliği.
Nexos.ai, yapay zeka operasyonlarını birleştirerek ve kurumsal düzeyde kontroller sağlayarak, komut istemi ve model davranışına ilişkin görünürlüğü artırmayı ve birden fazla yapay zeka entegrasyonunu yönetmenin geliştirme ve bakım yükünü azaltmayı hedefliyor.
OpenRouter
OpenRouter'nin birleşik API'si, Anthropic, Google ve Grok gibi sağlayıcılardan 300'den fazla modele erişmek için tek bir, OpenAI uyumlu uç nokta sağlayarak büyük dil modellerine (LLM'ler) istek göndermeyi basitleştirir.
Otomatik arıza durumunda devralma, anlık önbellekleme ve standartlaştırılmış istek biçimleri gibi özelliklerle, maliyeti, gecikmeyi ve performansı optimize etmek için istekleri akıllıca yönlendirir ve birden fazla sağlayıcı API'sini yönetme ihtiyacını ortadan kaldırır.
Geliştiriciler, kodda değişiklik yapmadan farklı modeller arasında geçiş yapabilir, bu da esnekliği ve güvenilirliği artırır.
Şekil 1: OpenRouter gösterge paneli: Çoklu modeller, arama işlevi ve konuşma geçmişi içeren yapay zeka modeli karşılaştırma arayüzü. 1
AI/ML API
AI/ML API, birden fazla LLM'ye istek göndermek için birleşik bir arayüz sağlayarak metin oluşturma ve gömme gibi görevler için entegrasyonu kolaylaştırır.
Standartlaştırılmış arayüzü, birden fazla modeli destekleyerek geliştiricilerin sağlayıcıya özgü karmaşıklıklarla uğraşmadan istek göndermelerini sağlar.
API, altyapı yönetimini soyutlayarak, hızlı geliştirme için tutarlı istek formatlarıyla yapay zeka modellerine verimli ve ölçeklenebilir erişim sağlar.
Şekil 2: AI/ML API oyun alanı: Ayarlanabilir parametreler, model seçimi ve örnek konuşma içeren LLM test arayüzü. 2
Birlikte Yapay Zeka
Together AI'nin birleşik API'si, tek bir arayüz üzerinden 200'den fazla açık kaynaklı LLM'ye istek göndermeyi mümkün kılarak yüksek performanslı çıkarım ve 100 ms'nin altında gecikme süresi sağlar.
Bu, token önbelleklemesini, model nicelemesini ve yük dengelemesini yöneterek geliştiricilerin altyapıyı yönetmek zorunda kalmadan istek göndermelerine olanak tanır.
API'nin esnekliği, hız ve maliyet açısından optimize edilmiş, kolay model geçişini ve paralel istekleri destekler.
Şekil 3: Birlikte Yapay Zeka arayüzü: Llama model seçimi, ayarlanabilir parametreler ve ayrıntılı yanıt metrikleri içeren LLM oyun alanı. 3
Groq
Groq Inc. tarafından geliştirilen Groq, Llama 3.1 gibi büyük dil modellerine (LLM'lere) istek göndermek için birleşik bir API sağlayan bir yapay zeka ağ geçididir.
Özel olarak tasarlanmış Dil İşleme Birimlerini (LPU) kullanarak yüksek hızlı ve düşük gecikmeli yanıtlar sunar. OpenAI uyumlu bir API ile geliştiricilere esneklik sağlar, ancak WebSocket desteği olmadan yalnızca HTTP üzerinden çalışır.
Şekil 4: Groq arayüzü: Llama modeli, ayarlanabilir parametreler ve yanıt performansı ölçütleri içeren LLM test platformu. 4
SambaNova
SambaNova'in Portkey gibi platformlar üzerinden erişilebilen birleşik API'si, özel Yeniden Yapılandırılabilir Veri Akışı Birimleri'ni kullanarak saniyede 200 token'a kadar işlem yapabilen Llama 3.1 405B gibi yüksek performanslı LLM'lere istek göndermeyi mümkün kılar.
API, kurumsal düzeydeki modeller için istekleri standartlaştırarak, düşük gecikme süresi, yüksek işlem hacmi ve sorunsuz entegrasyon sağlar; bu da karmaşık yapay zeka iş yükleri için idealdir.
Şekil 5: SambaNova oyun alanı: Akıl yürütme yeteneklerine ve ayrıntılı performans ölçütlerine sahip DeepSeek model arayüzü. 5
Yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesinde yapay zeka ağ geçidinin rolü nedir?
Yapay Zeka Ağ Geçitleri, yapay zeka modellerini, hizmetlerini ve verilerini son kullanıcı uygulamalarına bağlayan merkezi bir platform görevi görür. Genellikle OpenAI ile uyumlu standartlaştırılmış API'ler sağlayarak, birden fazla yapay zeka sağlayıcısıyla (örneğin, OpenAI, Anthropic veya Google) etkileşim kurmayı kolaylaştırarak sorunsuz entegrasyonu sağlarlar.
Bu, sağlayıcıya özgü API'leri yönetme ihtiyacını azaltır, yük dengeleme ve önbellekleme gibi görevleri üstlenir ve verimli çalışmayı sağlar; böylece geliştiriciler altyapı yönetimi yerine uygulama mantığına öncelik verebilirler.
Yapay zeka ağ geçidi, geleneksel API ağ geçidinden nasıl farklıdır?
Geleneksel bir API Ağ Geçidi, istemci isteklerinin arka uç hizmetlerine tek giriş noktası olarak hizmet eder ve API trafiğini yönetir ve güvenliğini sağlar. Buna karşılık, bir Yapay Zeka Ağ Geçidi, yapay zeka modelleri ve hizmetleri için özel olarak tasarlanmıştır ve model dağıtımı, büyük veri hacimlerinin işlenmesi ve performans izleme gibi belirli zorluklara çözüm sunar.
Yapay zeka ağ geçitleri, genel amaçlı API ağ geçitlerinin aksine, anlamsal önbellekleme, istem yönetimi ve yapay zekaya özgü trafik yönetimi gibi gelişmiş özellikler sunarak güvenlik ve düzenleyici standartlara uyumluluğu sağlar.
Yapay zeka entegrasyonu için bir yapay zeka ağ geçidi kullanmanın temel faydaları nelerdir?
Yapay zeka ağ geçitleri, birden fazla yapay zeka modelini ve hizmetini entegre etme ve yönetme konusunda yapılandırılmış bir yaklaşım sunar. Uygulamalar ve yapay zeka sağlayıcıları arasında bir kontrol katmanı görevi görerek, yapay zeka yaşam döngüsü boyunca verimliliği, tutarlılığı ve yönetişimi iyileştirirler.
Merkezi model yönetimi
Yapay zeka ağ geçidi, kuruluşların birden fazla yapay zeka sağlayıcısıyla olan bağlantıları tek bir arayüz üzerinden yönetmelerini sağlar. Bu, ayrı entegrasyonların sürdürülme ihtiyacını azaltır ve modellerin sürüm kontrolünü, izlenmesini ve denetlenmesini basitleştirir.
Daha hızlı dağıtım ve güncellemeler
Birleşik erişim ve yapılandırma sayesinde geliştiriciler, önemli kod değişiklikleri yapmadan yeni modelleri dağıtabilir veya mevcut modelleri güncelleyebilirler. Bu, daha hızlı uygulama sağlar ve geliştirme döngülerini kısaltır.
Güvenilirlik ve ölçeklenebilirlik
Yapay zekâ ağ geçitleri, talepleri mevcut kaynaklar arasında dağıtarak kullanım arttıkça tutarlı performansın korunmasına yardımcı olur. Yük dengeleme ve otomatik arıza durumunda devralma, kesinti süresini en aza indirir ve hizmet sürekliliğini sağlar.
CI/CD süreçleriyle entegrasyon
Yapay zeka ağ geçitlerini CI/CD işlem hatlarıyla entegre etmek, kuruluşların model testini, doğrulamasını ve dağıtımını otomatikleştirmesine olanak tanır. Bu, istikrarı ve uyumluluğu korurken sürekli iyileştirmeyi destekler.
Güvenlik ve erişim kontrolü
Ağ geçitleri, kimlik doğrulama, şifreleme ve kullanım izleme işlemlerini tek bir katmanda birleştirir. Bu, güvenlik risklerine maruz kalmayı azaltır ve iç ve dış veri koruma politikalarına uyumu sağlar.
Performans ve maliyet optimizasyonu
Yapay zekâ destekli bir ağ geçidi, performans ölçütlerini ve kullanım modellerini izleyerek trafiği en verimli veya maliyet etkin modele yönlendirebilir. Bu, performans gereksinimlerini bütçe kısıtlamalarıyla dengelemeye yardımcı olur.
Örneğin, Portkey ve Gantry gibi yapay zeka ağ geçitleri, ekiplerin tek bir API aracılığıyla çeşitli büyük dil modeli (LLM) sağlayıcılarına bağlanmasına olanak tanıyarak bu yetenekleri sunar. Erişim standardizasyonuna, performansın izlenmesine ve güncellemelerin verimli bir şekilde yönetilmesine yardımcı olurlar.
Yapay zeka ağ geçidi, gelişmiş güvenlik mimarisini nasıl sağlar?
Yapay Zeka Ağ Geçitleri aşağıdaki yollarla gelişmiş bir güvenlik mimarisi sunar:
- Hassas verileri korumak için veri şifreleme, erişim kontrolü ve kimlik doğrulama.
- Yapay zeka modelleri ve hizmetleri için izinleri yönetmek üzere rol tabanlı erişim kontrolü.
- Yapay zeka trafiğinin kimlik doğrulaması ve yetkilendirilmesi için tek bir kontrol noktası.
- Yapay zeka modellerini ve hizmetlerini güvenli bir şekilde yönetmek için sanal anahtarlara destek.
- Hızlı enjeksiyon saldırıları gibi kötüye kullanımları önlemek için hızlı güvenlik özellikleri.
Bu önlemler, uyumluluğu sağlar ve kurumsal ortamlarda yapay zeka uygulamalarının güvenliğini güvence altına alır.
Yapay Zeka Ağ Geçitleri için hangi dağıtım seçenekleri mevcuttur?
Yapay Zeka Ağ Geçitleri, aşağıdakiler dahil olmak üzere esnek dağıtım seçenekleri sunar:
- Kuruluşun ihtiyaçlarına uygun olarak şirket içi , bulut veya hibrit ortamlar .
- Ölçeklenebilirlik için konteynerleştirme ve sunucusuz mimarilere destek.
- Sorunsuz ve güvenli dağıtım için mevcut güvenlik altyapısıyla entegrasyon.
- Yüksek kullanılabilirlik ve performans sağlamak için otomatik dağıtım ve ölçeklendirme.
- Geliştiricilerin yapay zeka modellerini kolayca dağıtıp yönetebilmeleri için tasarlanmış bir self-servis portalı.
Örneğin, Kong AI Gateway, çoklu bulut ve şirket içi dağıtımları destekleyerek esnekliği artırır.
Daha gelişmiş Yapay Zeka Ağ Geçitleri
Kong Yapay Zeka Geçidi
Kong AI Gateway (Şekil 6'ya bakınız), uygulamaları ve aracıları OpenAI, Anthropic ve LLaMA gibi yapay zeka sağlayıcılarına ve ayrıca Pinecone ve Qdrant gibi vektör veritabanlarına bağlayan bir ara katman görevi görür.
Bu, OpenAI ile uyumlu birleşik bir API arayüzü sağlayarak geliştiricilerin tek bir entegrasyon aracılığıyla birden fazla büyük dil modeline (LLM) erişmesine olanak tanır. Bu tasarım, karmaşıklığı azaltır ve yapay zeka etkileşimlerinde tutarlılığı artırır.
Bu ağ geçidi, sistem performansını ve verimliliğini artıran çeşitli özellikler içermektedir:
- Yapay zekâ tabanlı anlamsal önbellekleme , yanıtları depolayıp yeniden kullanarak gecikmeyi azaltır.
- Yapay zekâ destekli trafik kontrolü ve yük dengeleme, istek dağıtımını yönetmek ve istikrarlı performansı korumak için kullanılır.
- Geçici hataları gidermek ve güvenilirliği artırmak için yapay zeka destekli yeniden deneme özelliği .
Güvenlik, temel mimariye entegre edilmiştir. Kong AI Gateway, komut istemi enjeksiyon saldırılarını tespit edip engellemek için yapay zeka komut istemi koruması, kontrollü erişim için kimlik doğrulama ve yetkilendirme (AuthNZ) ve kurumsal uyumluluk standartlarını karşılamak için veri şifreleme içerir.
Bu özelliklere ek olarak, ağ geçidi şunları da sağlar:
- Performans ve kullanım takibi için yapay zeka gözlem araçları,
- Giriş ve çıkış verilerini yönetmek için yapay zeka akışı ve dönüşüm özellikleri,
- Çoklu bulut, şirket içi ve hibrit ortamlar genelinde dağıtım seçenekleri.
Bu özellikler, onu büyük ölçekli yapay zeka iş yüklerini yöneten kuruluşlar için uygun hale getiriyor.
Şekil 6: Kong Yapay Zeka Ağ Geçidi mimarisi: Yapay zeka sağlayıcılarını (LLM'ler ve vektör veritabanları) güvenlik, yönetişim ve gözlemlenebilirlik eklentileri aracılığıyla uygulamalar ve aracılarla bağlayan birleşik API arayüzü. 6
Kong AI gibi gelişmiş LLMOps platformları hakkında daha fazla bilgi edinin.
Envoy Yapay Zeka Geçidi
Envoy AI Gateway, büyük dil modeli sağlayıcılarına yönelik trafiği yönetmek ve yönlendirmek için Envoy Proxy üzerine inşa edilmiş açık kaynaklı bir ağ geçididir. Çoklu sağlayıcıları ve dağıtım ortamlarını destekleyen, standartlaştırılmış API'ler aracılığıyla yapay zeka modellerini çağırmak için merkezi bir kontrol düzlemi sağlar.
Ağ geçidi, Kubernetes ve Ağ Geçidi API'si ile entegre olacak ve sağlayıcıya özgü farklılıkları dahili olarak ele alırken uygulamalara OpenAI uyumlu ve Responses uyumlu uç noktalar sunacak şekilde tasarlanmıştır.
Başlıca özellikler şunlardır:
API ve sağlayıcı desteği :
- Akış, araç çağrıları, çok modlu girdiler ve akıl yürütme dahil olmak üzere OpenAI Yanıtlar API'si (
/v1/responses) için destek. - Sağlayıcılar genelinde OpenAI tarzı API'lerle uyumluluk (örneğin, Anthropic, Gemini, Cohere, Bedrock)
- Standart olmayan OpenAI uyumlu yollara sahip sağlayıcılar için yapılandırılabilir uç nokta önekleri
Yapılandırma ve yönlendirme
- GatewayConfig, birden fazla ağ geçidi arasında paylaşılan ağ geçidi kapsamlı yapılandırma için kullanılan bir CRD'dir.
- Arka uç özel parametrelerinin işlenmesi için rota düzeyinde istek gövdesi değişikliği
- Tutarlı güvenlik politikalarına sahip dinamik arka uç seçimi için çıkarım havuzları
Güvenlik ve erişim kontrolü
- MCP rotaları için CEL tabanlı yetkilendirme
- İstek öznitelikleri, JWT talepleri ve harici yetkilendirme hizmetleri kullanılarak yetkilendirme
- MCP tabanlı entegrasyonlar için araç düzeyinde erişim kontrolü
Önbellekleme ve maliyet kontrolleri
- AWS Bedrock ve GCP Vertex AI'da Claude modelleri için hızlı önbellekleme desteği.
- Önbelleğe alınmış giriş belirteçleri ve önbellek oluşturma belirteçleri için ayrı muhasebe kaydı.
Temsilci ve araç desteği
- Model Bağlam Protokolü (MCP) sunucuları ve araçları için yerel destek
- MCP istemcileri için otomatik araç listesi senkronizasyonu
- stdio tabanlı MCP sunucularının vekil sunucu üzerinden yönlendirilmesi
Topraklama ve geri alma
- Google İkizler burcu modelleri için topraklama araması yapın
- Kuruluşa özgü veri kaynakları için kurumsal arama entegrasyonu
Gözlemlenebilirlik ve operasyonlar
- Sağlayıcı başına maliyet atıf metrikleri
- OpenTelemetry ve OpenInference uyumlu izleme
- Sağlayıcılar genelinde token kullanımı ve gecikme metrikleri
Yapay Zeka Ağ Geçitleri ve Yapay Zeka Sağlayıcıları arasındaki fark nedir?
Yapay Zeka Sağlayıcıları, kendi altyapıları aracılığıyla yapay zeka modellerini barındıran ve sunan platformlardır. Hesaplama kaynakları, model dağıtımı, API'ler, otomatik ölçeklendirme ve izleme gibi teknik yönleri ele alırlar. Örnekler arasında Baseten, Groq (kendi tescilli LPU donanımıyla) ve SambaNova (RDU altyapısıyla) yer almaktadır.
Yapay Zeka Ağ Geçitleri, uygulamalarınız ve birden fazla yapay zeka sağlayıcısı arasında yer alan bir ara katman yazılımı görevi görür. Her sağlayıcıya ayrı ayrı bağlanmak yerine, ağ geçitleri tek bir arayüz üzerinden birçok modele erişmek için birleşik bir API sunarak akıllı yönlendirme, yük dengeleme, güvenlik ve maliyet optimizasyonunu yönetir. Örnekler arasında OpenRouter ve AI/ML API yer almaktadır.
TogetherAI gibi bazı platformlar hem kendi modellerini barındırır (sağlayıcı işlevi) hem de birden fazla harici modele birleşik API erişimi sunar (ağ geçidi işlevi).
Kıyaslama metodolojisi
Çeşitli yapay zeka ağ geçitlerinin gecikme sürelerini ve performanslarını tutarlı ve kontrollü koşullar altında değerlendirmek için Python tabanlı bir kıyaslama testi geliştirilmiştir.
Bu kıyaslama, üç temel performans göstergesine odaklandı: ilk belirteç gecikmesi, toplam gecikme ve çıktı belirteç sayısı. İstatistiksel güvenilirliği sağlamak için her test, yapay zeka ağ geçidi başına 50 kez gerçekleştirildi. Doğruluğu korumak için, yalnızca ilk belirteç gecikmesinin ölçülebildiği başarılı çalıştırmalar nihai analize dahil edildi.
Farklı yük senaryolarını simüle etmek için iki farklı komut istemi türü kullanıldı:
- Ortalama 18 giriş belirteci içeren kısa komut istemleri .
- Ortalama 203 giriş belirteci içeren uzun komut istemleri .
Uzun süren bu sorgulama, yapay zekadaki son gelişmelerle ilgili sekiz tematik alan etrafında yapılandırılmış ayrıntılı bir analitik talep içeriyordu. Bu, tüm modellerin hem düşük hem de yüksek karmaşıklıkta görevlerde değerlendirilmesini sağladı.
Tüm testler, her bir yapay zeka ağ geçidinde Llama-3.1-8B modeli kullanılarak gerçekleştirildi. Model adı aynı olmasına rağmen, ağ geçitleri modelin farklı varyasyonlarını kullandı. Bu farklılıklar dikkatlice dikkate alındı ve sonuçlar buna göre normalize edildi.
Aynı modelin farklı varyasyonları arasındaki gecikme sürelerindeki temel farkın, çıkarım düzeyindeki optimizasyonlardaki farklılıklardan kaynaklandığını tespit ettik. Bu nedenle, karşılaştırmalar sırasında yalnızca bu çıkarım optimizasyonlarının etkisine odaklandık. Bu yaklaşım, model varyasyonundaki farklılıklardan kaynaklanan sapmaları en aza indirmeye ve sağlayıcılar arasında daha adil ve tutarlı bir karşılaştırma yapılmasına olanak sağladı.
Performans karşılaştırma betiği, ilk belirtece ulaşma süresini ölçmek ve tam yanıt oluşturma süresini yakalamak için `stream = True` modunu kullandı. Yanıt değişkenliğinde tutarlılık sağlamak için sıcaklık parametresi tüm çalıştırmalarda 0,7'de sabitlendi. Hız sınırlamasını veya yüke dayalı performans müdahalesini önlemek için, çalıştırmalar arasında 0,5 saniyelik bir gecikme uygulandı.
Tüm test yürütmeleri, 200 dışı HTTP yanıtları, zaman aşımı ve eksik veya hatalı çıktılar dahil olmak üzere olası hatalar açısından izlendi. Toplu sonuçlara yalnızca geçerli ilk belirteç gecikme ölçümlerine sahip başarılı yanıtlar dahil edildi. Bildirilen ölçümlerde doğruluk ve tutarlılığı korumak için başarısız çalıştırmalar hariç tutuldu.
SSS'ler
Yapay Zeka Ağ Geçidi, bir kuruluşun altyapısı içinde yapay zeka modellerinin ve hizmetlerinin entegrasyonunu, yönetimini ve dağıtımını basitleştiren bir ara katman platformudur.
Yapay zeka sistemleri (büyük dil modelleri veya LLM'ler gibi) ile son kullanıcı uygulamaları arasında bir köprü görevi görerek, erişimi kolaylaştıran, performansı optimize eden ve ölçeklenebilirliği sağlayan merkezi bir ortam sunar.
Yapay zeka altyapısının karmaşıklığını soyutlayarak, yapay zeka ağ geçitleri geliştiricilerin altta yatan sistemleri yönetmek yerine uygulama geliştirmeye odaklanmalarını sağlar.
Yapay Zeka Ağ Geçitleri, birden fazla büyük dil modeli (LLM) ve yapay zeka sağlayıcısıyla etkileşim kurmak için birleşik bir arayüz sağlayarak çok çeşitli yapay zeka hizmetlerine kapı açar.
Örneğin, OpenRouter gibi platformlar, Anthropic ve Google gibi sağlayıcılardan 300'den fazla modele erişim sağlayarak metin oluşturma, gömme ve daha fazlası gibi hizmetleri mümkün kılar.
Önbellekleme ve standartlaştırılmış API'ler gibi özellikler süreci basitleştirerek geliştiricilerin birden fazla sağlayıcıya özgü entegrasyonla uğraşmadan çeşitli yapay zeka yeteneklerinden (doğal dil işleme veya anlamsal arama gibi) yararlanmalarını sağlar.
Yapay Zeka Ağ Geçitleri, kaynak kullanımını optimize ederek ve operasyonel yükü azaltarak maliyet yönetimini iyileştirir. Together AI'nin yük dengeleme ve token önbellekleme özelliğinde görüldüğü gibi, istekleri performans ve fiyatlandırmaya göre en uygun maliyetli modellere akıllıca yönlendirirler. Bu, gereksiz işlemeyi en aza indirir ve API çağrı maliyetlerini düşürür.
Ayrıca, SambaNova gibi ağ geçitleri altyapı yönetimini optimize ederek kapsamlı şirket içi kaynaklara olan ihtiyacı azaltır ve kuruluşların yüksek performansı korurken bakım ve ölçeklendirme maliyetlerinden tasarruf etmelerine yardımcı olur.
Harici Bağlantılar
Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.