摘要

随着企业同时接入多个大模型，模型管理、成本控制、权限治理和稳定性保障正在成为新的挑战。AI Gateway 作为企业AI基础设施的重要组成部分，可以帮助企业实现多模型统一接入、智能路由、统一监控与成本优化。本文将全面解析 AI Gateway 的定义、核心能力、应用场景以及未来发展趋势。

当企业接入第三个大模型时，问题开始出现了

过去两年，大模型技术快速发展。

许多企业最初只是简单接入一个模型，例如完成智能客服、知识问答或者内容生成等场景。

但随着业务深入，企业逐渐发现：

A模型擅长通用问答；
B模型更适合长文本分析；
C模型在多模态场景表现优秀；
D模型在成本方面更具优势。

于是，一个普遍现象开始出现：企业不再使用单一模型，而是同时接入多个模型。表面上看，只是增加几个 API 接口。但实际情况往往是：

每个模型接口格式不同；
Token 统计方式不同；
权限管理分散；
调用日志难以统一查看；
模型切换需要修改代码；
成本统计困难；
模型故障缺乏自动切换能力。

当模型数量从 1 个增加到 3 个、5 个甚至更多时，企业会发现：

真正需要管理的已经不是模型本身，而是整个 AI 基础设施。

这正是 AI Gateway 出现的原因。

什么是 AI Gateway？

AI Gateway（人工智能网关）是一种位于企业业务系统与大模型之间的统一管理平台。它类似于传统的软件架构中的 API Gateway。但管理对象从普通 API 服务变成了各种 AI 模型能力。简单来说：

企业无需让每个业务系统直接连接DeepSeek、Qwen、Kimi、Minimax等模型。而是统一连接到 AI Gateway。再由 AI Gateway 负责：

请求转发
模型路由
权限管理
调用监控
Token统计
成本分析
故障切换
安全审计

最终实现企业级 AI 能力的统一治理。如果把大模型比作电力设备，那么 AI Gateway 更像企业内部的智能配电系统。企业不用关心电来自哪里，只需要安全、稳定、低成本地使用即可。

AI Gateway 到底解决了什么问题？

很多企业在AI项目初期并不会意识到这个问题。因为只有一个模型时，一切看起来都很简单。但随着业务扩张，问题会迅速出现。例如：

客服系统使用A模型。
知识库系统使用B模型。
数据分析系统使用C模型。
审核系统使用D模型。
不同团队维护不同模型接口。
不同系统统计不同调用数据。
最终形成多个独立运行的 AI 孤岛。

带来的结果包括：

模型升级困难；
接口维护成本增加；
运维复杂度提高；
成本无法准确统计；
模型故障影响业务连续性。

本质上，这些问题都属于：模型治理问题。

而 AI Gateway 的核心价值，就是帮助企业建立统一的大模型治理体系。

企业为什么需要 AI Gateway？

原因一：统一接入多个模型

未来绝大多数企业都不会只使用一个大模型。因为不同模型擅长不同任务。如果业务系统分别接入这些模型。不仅开发成本高，后续维护成本更高。而通过 AI Gateway，所有业务统一调用一个接口即可，底层模型如何切换、升级或替换，都不会影响业务系统。

原因二：降低大模型使用成本

很多企业已经发现：AI项目最大的长期成本并非开发费用，而是持续增长的模型调用费用。如果所有请求都调用最贵的模型，成本会快速增长。AI Gateway 可以根据业务规则智能选择模型，例如：

简单问题：自动调用低成本模型。
复杂推理任务：自动调用高性能模型。

这种智能路由机制能够帮助企业显著降低整体 AI 支出。

原因三：提高系统稳定性

当某个模型服务出现异常时怎么办？

传统模式下：

业务直接报错。
用户体验受到影响。

而 AI Gateway 可以建立模型容灾机制，例如：

A模型服务异常

↓

自动切换B模型

↓

业务继续正常运行

对于客服、审核、Agent平台等核心业务来说，这种能力非常重要。

原因四：统一监控与审计

随着企业AI应用规模扩大，管理层越来越关注：

哪个部门使用了AI？
调用了多少次？
消耗了多少Token？
花费了多少成本？
是否存在敏感数据风险？

AI Gateway 提供统一的监控与治理平台，帮助企业实现：

调用统计
成本分析
权限管理
风险审计
安全管控

让AI资源变得可管理、可追踪、可优化。

AI Gateway 与 API Gateway 有什么区别？

很多人第一次接触 AI Gateway 时都会有疑问：它是不是 API Gateway 的升级版？

两者确实非常相似，但关注重点完全不同。

简单来说：

API Gateway 管理的是服务。

AI Gateway 管理的是智能能力。

哪些企业最需要 AI Gateway？

如果企业符合以下情况之一，那么非常适合建设 AI Gateway：

已接入多个大模型；
正在建设AI Agent平台；
存在模型切换需求；
存在成本优化需求；
存在统一权限管理需求；
存在数据安全要求；
希望统一管理AI资源。

尤其是在 Agent 应用快速发展的今天，越来越多企业正在从“使用模型”转向“管理模型”，AI Gateway 正逐渐成为企业AI架构中的标准组件。

AI Gateway 的未来：从模型管理走向 AI Operating System

未来企业需要管理的不仅仅是模型，还包括：

多个Agent；
多个知识库；
多个工具系统；
多个业务场景；
多种推理能力。

AI Gateway 也将从简单的模型接入层，逐步演进为企业AI操作系统的重要组成部分，它将连接：模型、Agent、知识库、工具和业务系统，成为企业AI能力运行的核心枢纽。

总结

AI Gateway 并不是一个新的技术概念包装，它解决的是企业在AI规模化落地过程中必然遇到的问题：

多模型统一管理；
智能模型路由；
成本优化控制；
系统高可用保障；
安全治理与审计；
AI资源运营管理。

随着企业接入越来越多的大模型和Agent应用，AI Gateway 正从可选组件逐渐演变为企业AI基础设施。

未来，谁能够率先建立统一的AI治理体系，谁就更有机会在AI时代建立长期竞争优势。

企业如何快速构建 AI Gateway？

对于大多数企业来说，自研 AI Gateway 往往需要投入大量研发和运维资源，因此，越来越多企业开始选择成熟的 AI Gateway 平台，连连智枢（RouterBrain）提供：

多模型统一接入
智能模型路由
AI Agent治理
Token成本分析
权限与安全管理
企业级监控与审计

帮助企业快速构建统一的 AI 基础设施平台，实现大模型资源的高效管理与持续优化。