为什么越来越多企业开始自建“AI网关”？
过去一年，得物、小红书、拼多多等平台陆续公开了自建AI网关的实践。这不是技术炫技，而是迫于现实压力：不同部门各自调用OpenAI、通义、讯飞、智谱等多家模型，接口不统一、费用疯涨、响应不稳定，甚至出现过因某模型故障导致整个客服系统瘫痪的情况。
企业不是不想用AI，而是用不起、用不稳、管不住。一个客服机器人每天调用大模型50万次，单月API费用就突破20万；另一个部门用的模型突然下线，前端页面直接报错；还有团队偷偷接入海外模型，数据出境风险无人监管——这些都不是理论问题，是每天都在发生的运营事故。
大模型网关，不是另一个API网关
传统API网关管的是HTTP请求和响应，而大模型网关面对的是“慢”、“大”、“贵”三重挑战：
- 慢：生成式AI响应动辄5~15秒，传统网关超时机制直接断开，用户看到的是“加载中…”的死页面。
- 大：一次请求可能携带数MB的图片、长文本，甚至视频片段，带宽和内存消耗是普通接口的百倍。
- 贵：每调用一次GPT-4-turbo，成本可能高达0.03元，一天百万次调用就是3万元。
大模型网关的核心能力，是把“乱用”变成“精用”。它能自动识别重复请求、缓存高频答案、优先调用性价比更高的国产模型、在高峰时段限流保稳定——这些都不是靠配置就能实现的，需要深入理解AI推理的特性。
得物是怎么做的？六招落地，不讲概念
得物团队没有从零造轮子，而是从三个真实痛点出发，做了六件具体的事：
- 模型超市上线：把市面上能用的模型（包括开源的Llama 3、Qwen、ChatGLM）做成卡片式列表，标注清楚响应速度、成本、支持语言、是否支持图像输入，业务人员自己点选，不再靠技术“猜”。
- 统一入口，告别“各自为战”：无论前端是App、小程序还是后台系统，调用AI只用一个地址，参数格式统一，省下至少30%的对接人力。
- 成本看板实时报警：每个部门的AI预算绑定额度，超支自动停用，每月生成“谁花了最多钱”的报表，倒逼业务方优化提示词。
- 自动降级机制：当GPT-4响应超时，网关自动切到国产模型，用户几乎感知不到切换，但成本直降60%。
- 敏感词拦截+数据脱敏：用户上传的订单号、身份证、聊天记录，自动过滤后才发给模型，合规审计日志全留存。
- 模型健康度监控：不只是看“是否能调通”，还要看输出质量——比如客服回复是否重复、是否出现幻觉，自动标记低质量模型并下线。
结果？一年内AI相关运维工单下降75%，模型调用成本降低52%，业务方主动申请接入的场景反而多了三倍。
别再等“AI平台”来救你
市面上不少厂商打着“AI中台”“智能调度平台”的旗号卖方案，但真正能落地的，往往是那些自己动手、从具体问题出发的企业。
如果你的团队还在：
- 不同部门用不同账号买OpenAI
- 有人偷偷用API Key写脚本跑模型
- 出了问题要找三个团队一起排查
那不是技术落后，是管理缺位。大模型网关不是“未来趋势”，而是“生存必需品”——就像十年前企业必须建自己的CDN和负载均衡一样。
真正的AI落地，从来不是模型有多强，而是你能不能让所有人都用得上、用得起、用得安心。