What is LLMGateway?
LLM Gateway 是一個強大且開源的 API 閘道器，旨在作為您的應用程式與大型語言模型 (LLM) 供應商多元生態系統之間的智能中介層。如果您正在開發依賴多個 AI 模型（例如 OpenAI、Anthropic 或 Google AI Studio）的應用程式，直接整合這些模型會增加複雜性、產生廠商綁定風險，並導致成本追蹤碎片化。
LLM Gateway 集中管理您所有的 LLM 基礎設施，讓您能透過單一、統一的介面，對所有供應商進行路由、憑證管理、使用追蹤和效能分析。您無需進行複雜的程式碼修改，即可立即掌控成本並最佳化效能。
主要特色
🌐 統一 API 介面，實現無縫遷移
LLM Gateway 保持與廣泛採用的 OpenAI API 格式相容。這項關鍵功能意味著，無論供應商的原生 SDK 為何，您都可以使用單一、標準化的請求結構連接到任何受支援的供應商。您可以立即切換模型或供應商，無需重寫核心應用程式邏輯或遷移複雜的特定供應商程式碼。
🚦 智慧型多供應商路由
根據模型可用性、成本或效能要求等條件，動態地將請求路由到最佳的 LLM 供應商。LLM Gateway 會管理與 OpenAI、Anthropic 和 Google Vertex AI 等供應商的底層連接，確保您的應用程式具備供應商獨立性，並能抵禦單一廠商中斷的風險。
💰 集中式用量分析與成本追蹤
深入了解您的 LLM 使用情況。LLM Gateway 會自動追蹤所有模型和供應商的關鍵使用指標，包括請求數量、消耗的 token 和實際成本。這個集中式儀表板讓您能夠即時監控支出，並根據可驗證的數據做出明智的預算決策。
⏱️ 效能監控與比較
透過分析回應時間和成本效益，找出最適合特定任務的模型。LLM Gateway 提供比較性效能追蹤功能，協助您根據實際使用數據基準測試不同模型，以便最佳化提示策略，並選擇能在速度和價值之間取得最佳平衡的模型。
⚙️ 彈性部署選項
選擇符合您安全和控制需求的部署方式。您可以立即使用 Hosted Version ，無需任何設定；或將 Self-Hosted （開源核心）版本部署到您的自有基礎設施上。自行託管可確保最大的資料隱私，並完全掌控配置和流量。
應用案例
1. A/B 測試與模型基準測試
您無需手動配置並為不同模型執行單獨的測試，您可以透過 LLM Gateway 路由相同的提示，同時指定不同的底層模型（例如，gpt-4o 與高效能 Anthropic 模型）。內建的效能追蹤功能會立即比較延遲、token 使用量和成本，讓您能夠根據實際指標選擇最終的生產模型。
2. 簡化供應商遷移與故障轉移
當不同供應商發布新的、更具成本效益的模型，或者您需要故障轉移策略時，LLM Gateway 消除了大規模重構的需要。由於您的應用程式僅與 LLM Gateway 的統一 API 進行通訊，您只需在 Gateway 層中更新路由配置或模型參數，即可實現即時遷移或故障轉移保護。
3. 即時預算管理
對於管理多個專案的開發團隊而言，LLM Gateway 提供了一個整合的支出概覽。您可以監控哪些應用程式或特定的 API 密鑰正在產生最高的 token 使用量，這讓產品負責人能夠快速識別低效率之處、實施使用限制，或調整模型選擇以符合既定的預算限制。
為何選用 LLM Gateway？
LLM Gateway 提供了彈性、控制和功能深度獨特的組合，這使其與直接連接各個供應商 API 的方式截然不同。
開源核心與企業級選項： 核心的路由和監控功能是開源的 (AGPLv3)，讓技術團隊能夠完全透明地掌控其 LLM 流量。對於大型組織而言，企業授權則提供關鍵功能，例如進階計費、團隊管理和優先支援。
真正的供應商中立性： 透過對所有供應商採用 OpenAI API 標準，LLM Gateway 讓您的應用程式架構具備前瞻性。即使您嘗試使用或完全轉向新的 LLM 供應商，您的程式碼庫仍能保持穩定。
資料控制： 自行託管部署選項確保您的 LLM 請求資料和 API 流量保留在您現有的基礎設施內，滿足嚴格的合規性與安全要求。
結論
LLM Gateway 提供了建立高效且具成本效益的精密多模型 AI 應用程式所需的核心控制平面。它將分散的 API 整合轉換為單一、可管理且高度最佳化的服務層。掌控您的 LLM 策略，簡化您的架構，並立即開始最佳化您的效能。
探索 LLM Gateway 如何集中管理您的 AI 基礎設施。
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Source: Similarweb (Oct 20, 2025)
LLMGateway was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-10-20.
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