LLM Gateway
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LLM Gateway é um gateway de IA open source que encaminha requisições para mais de 250 modelos de 40 provedores por um endpoint compatível com OpenAI, com fallback, cache e controle de custos.
Sobre LLM Gateway
What Is LLM Gateway
LLM Gateway é uma camada intermediária que fica entre o seu app e os provedores de modelos. Você aponta o SDK da OpenAI para uma única URL base, mantém uma só chave de API e chama o modelo que quiser. O gateway repassa a requisição a um provedor e devolve a resposta no mesmo formato que o seu código já espera.
O problema que ele resolve é a pulverização de provedores. Quando um projeto encosta em OpenAI, Anthropic, Google e algum host de modelos abertos, você acaba com chaves, SDKs e faturas separados. O LLM Gateway funciona como um gateway de API de IA único para dar acesso a modelos de vários provedores, então trocar de modelo é mexer numa string, não reescrever o código.
É open source sob AGPLv3, o que importa se você prefere manter os prompts dentro da sua própria rede. Dá para usar a nuvem gerenciada ou rodar o mesmo código por conta própria como proxy LLM auto-hospedado, com Docker, Compose ou Kubernetes. O preço disso: ao auto-hospedar, a disponibilidade e as atualizações ficam com o seu time, e o plano gratuito depende do suporte da comunidade.
Getting Started
- Entre no painel, crie um projeto e copie a chave de API gerada.
- Exporte a chave como
LLM_GATEWAY_API_KEYno shell ou num arquivo.env. - Troque a URL base do SDK da OpenAI para
https://api.llmgateway.io/v1e mantenha o seu código. - Chame um modelo pelo nome, como
gpt-4o, e deixe o gateway escolher o provedor. - Acompanhe latência, custo e divisão por provedor no painel, e some cache ou fallback conforme o tráfego cresce.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de LLM Gateway.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Desenvolvedores de backend e plataforma
- Times de produto de IA
- Times de engenharia atentos à privacidade
Tarefas
- Trocar de modelo sem reescrever código
- Sobreviver à queda de um provedor
- Controlar o gasto com IA
Cenários
- Manter um chatbot com vários provedores em produção
- Prototipar com modelos gratuitos
- Guardar os dados em casa
Principais recursos
One OpenAI-Compatible Endpoint
O gateway fala o formato da API da OpenAI, então chat completions, embeddings, imagens, fala e transcrição funcionam com o SDK que você já usa. O roteamento de modelos por preço, latência ou disponibilidade se configura pelo painel. Você troca a URL base e o nome do modelo, nada mais. Para quem já está no SDK da OpenAI, essa é a migração inteira.
Smart Routing and Automatic Fallback
As requisições podem ser roteadas por preço, latência, throughput ou disponibilidade, e você pode fixar um provedor específico com a forma provedor/modelo. Uma requisição que só nomeia um modelo é repetida em outro provedor que o sirva quando o primeiro falha. Dá para bloquear isso com o cabeçalho X-No-Fallback: true se você preferir ver um erro limpo.
Response Caching
Requisições repetidas podem ser servidas de um cache sobre Redis, o que corta latência e gasto em prompts idênticos. Os controles de cache do provedor também passam adiante, então você mantém o comportamento dele. Apps de alto volume sentem isso primeiro na fatura.
Guardrails and PII Protection
O gateway aplica proteção contra injeção de prompt, detecção e remoção de dados pessoais, detecção de segredos e um motor de regras próprio na borda. A política roda no mesmo ponto por onde toda requisição passa, não em cada app. Quem lida com dados sensíveis ganha um único ponto de controle.
Centralized Key Management
As chaves de provedor ficam guardadas criptografadas e pareadas com chaves de API por projeto que carregam tetos de uso e gasto e trilhas de auditoria completas. Você gira as chaves sem tocar no código da aplicação. É o recurso que evita que um time em crescimento passe chaves de provedor cruas de mão em mão.
Cloud or Self-Hosted Deployment
Você pode usar o gateway gerenciado ou rodar o código AGPLv3 na própria infraestrutura com Docker, Compose ou Kubernetes. O auto-hospedado é gratuito e tudo, do roteamento às análises, funciona igual. A escolha se resume a quem você quer que assuma a disponibilidade.
Prós e contras
Prós
- Um só endpoint compatível com OpenAI cobre mais de 250 modelos de 40 provedores, então trocar de modelo é mexer numa string.
- O fallback e o retry automáticos mantêm as requisições vivas quando um provedor está limitado ou fora do ar.
- O cache de respostas e os tetos de gasto por chave dão controle direto sobre o custo de IA.
- O núcleo AGPLv3 pode ser auto-hospedado, o que mantém prompts e respostas dentro da sua própria rede.
- As barreiras contra injeção de prompt, dados pessoais e segredos rodam no gateway, não em cada app.
Contras
- Os créditos de pagamento por uso levam uma taxa fixa de 5% sobre as tarifas por token do provedor, então o uso gerenciado custa mais do que chamar os provedores direto.
- Auto-hospedar joga disponibilidade, atualizações e escala no colo do seu time, o que dá trabalho operacional de verdade.
- O plano gratuito é limitado e depende do suporte da comunidade, então times de produção acabam pagando ou auto-hospedando.
Perguntas frequentes
Ele serve para chamar muitos modelos de IA com uma única API. Em vez de integrar OpenAI, Anthropic, Google e outros um a um, você manda requisições para um único endpoint compatível com OpenAI e deixa o gateway cuidar do roteamento.
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