UsageGuard

UsageGuard は OpenAI、Anthropic、Meta Llama、Google Gemini などの前に 1 つの API を置きます。いわば UsageGuard AI ゲートウェイを共通の入口にする形です。アプリケーションは UsageGuard のエンドポイントを呼び、プラットフォームが設定したプロバイダーとモデルへリクエストを振り分けます。複数プロバイダーを個別に接続する代わりに統合 LLM API を 1 本使うことになり、モデルの切り替えや比較のための複数モデル並行運用が、書き直しではなく設定変更になります。リアルタイムストリーミングに対応するため、応答はこれまでどおりトークン単位で届き、プロバイダー間の形式差も吸収するので呼び出し側のコードは同じままで済みます。

可観測性の側は、AI システムが何をしているかを 1 つの視点で見せます。性能を監視し、リクエストを記録し、トラフィックを追跡し、利用パターンを捉えるので、どの機能が、どのチームが負荷を生んでいるかが分かります。エンジニアリングチームにとってはデバッグ時にプロンプトと応答を確認できるという意味があり、管理職にとってはレイテンシとエラーのデータがコストの数値の隣に並びます。狙いは、LLM 機能をスタック内のほかのサービスと同じように測定可能にすることです。

コスト管理は後付けではなくゲートウェイに作り込まれています。プラットフォームは利用を記録し予算を設定できるので、高価なモデルや暴走したループは、想定外の請求書ではなく自分で設定した上限に当たります。すべての呼び出しが同じエンドポイントを通るため、LLM コスト管理は設計上正確です。支出は接続、プロジェクト、環境ごとに帰属でき、これは通常財務が求める粒度です。同社はコスト削減を主要な成果として挙げており、仕組みは可視性と、実際に効く上限だけです。

セキュリティ層はモデル呼び出しと同じリクエスト経路にあります。リクエストがプロバイダーに届く前に、プロンプトへインジェクションの試みやその他の悪意ある入力を検査します。また内容を濾過し個人情報を保護するので、機微なデータが確認されないまま境界の外に出ることはありません。これによりプロンプトインジェクション対策と AI セキュリティとガバナンスが 1 か所にまとまり、後付けの 2 つのツールに分かれません。ポリシーは接続ごとに定めるため、1 つのコントロールプレーンから開発、ステージング、本番、あるいは別々のチームへ異なるルールを適用できます。コンプライアンス向けの機能が、規制対象の購入者に向けてこれを補完します。

UsageGuard では多数の接続を作成でき、それぞれに専用の API キー、セキュリティポリシー、利用上限、設定を持たせられます。組織が別々のインストールを立ち上げずに、プロジェクト、チーム、環境を切り分ける方法がこれです。開発用の接続は緩い上限と検証用のポリシーで動かし、本番用の接続は厳しいものを徹底させつつ、分析はまとめて読めます。プラットフォームチームにとって、これがゲートウェイをガバナンスの道具に変える機能です。

プラットフォームは複数の配備モデルに対応します。AWS の米国および欧州リージョンでマネージドサービスとして動くため、大手クラウドのコンプライアンスとデータレジデンシーを求めるチームに向きます。プライベートクラウドとオンプレミスの選択肢も用意し、独自のセキュリティポリシーによるエアギャップ配備も含むので、データ分離とインフラの完全な掌握を必要とする組織に対応します。いずれの場合も同じ製品が動くため、選択の焦点はデータをどこに置くかであり、得られる機能ではありません。

ゲートウェイがプロバイダーを抽象化するため、統合が特定ベンダーに固定されません。公式ドキュメントの設定はほぼ差し替えに近く、API のエンドポイントを UsageGuard に向け、UsageGuard の API キーと接続 ID を加えるだけです。これにより、より新しいモデルや安価なモデルへ移行プロジェクトなしで移れます。また、あるタスクには高性能なモデル、別のタスクには安価なモデルを、ルーティングを各サービスではなく中央で扱いながら使い分けられます。