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gpt人工智能落地:企业接入大模型的四种常见架构

一、直连官方

业务系统直接调用上游接口,链路最短,问题定位最直接。代价是网络与账号风险由自己承担,多家模型并存时维护成本会快速上升,适合只使用单一模型的小规模团队。

二、网关中转

在业务与上游之间放一层统一网关,由网关负责鉴权、路由、限流与计费。业务侧只对接一个地址和一把密钥,切换模型、调整线路都不需要改业务代码。这是目前国内团队最常见的做法。

三、混合路由

在网关之上再加一层策略:按任务类型、上下文长度、成本预算选择模型。简单请求走轻量模型,复杂请求走旗舰模型,高峰期自动降级。适合调用量大、成本敏感的产品。

四、私有化 + 云上兜底

涉及敏感数据的任务走本地部署的模型,通用任务走云端 API。这样既满足合规要求,又能保留云端模型的能力上限,适合金融、医疗、政企类客户。

五、落地时的四个提醒

  • 密钥一律放在服务端,前端只调用自有后端;
  • 日志里记录模型、token、耗时与错误码,方便对账与优化;
  • 对输出做校验,不要直接把模型结果写进数据库或对外发布;
  • 预留降级路径,上游异常时用规则或备用模型顶上。

gpt人工智能GPT企业AI接入

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