GitHub 8k star!Portkey AI Gateway 如何帮你3行代码接入1600+ LLM,实现成本、可靠性与安全三赢?

简介: Portkey AI Gateway 是一个轻量级、高速、安全的中间层,帮助应用对接多模态 AI 模型,统一管理,快速落地。支持超1600款语言、视觉、音频、图像模型,通过 1 个 API 接口实现快速、可靠、安全的模型路由。具备智能路由、自动重试、缓存机制、合规控制等功能,助力企业高效构建 AI 应用。

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Portkey AI Gateway 是一个轻量级、高速、安全的中间层,帮助应用对接多模态 AI 模型,统一管理,快速落地。是一个面向生产环境的开源 AI Gateway,支持超1600款语言、视觉、音频、图像模型,通过 1 个 API 接口实现快速、可靠、安全的模型路由。每天处理 100 亿+ tokens,得到社区与企业的广泛信任。

痛点场景

  • 产品开发中遇到频繁切换 AI 提供商的复杂集成与适配
  • 服务上线后模型不稳定导致业务中断
  • 高成本模型调用导致费用失控
  • 模型输出不合规,涉及敏感信息无法审计
  • 缺乏统一监控,无法定位性能热点或问题

Portkey 正是为这些痛点而生。

核心功能亮点 ✨

  • 统一 API 接口:一处接入所有 LLM,支持 REST、SDK(JS、Python、LangChain 等)
  • 智能路由:根据 latency、成本、上下文自动选择模型,支持 fallback、load balancing、canary 测试
  • 自动重试机制:请求失败自动重试,支持次数、超时、回退策略等自定义配置
  • Guardrails 合规机制:可设定输入输出规则,如屏蔽 “Apple” 关键词示例
  • 缓存机制:支持简单与语义缓存,降低重复调用成本
  • 多模态支持:接入视觉/音频/图像生成模型,满足复杂场景
  • 深度观测能力:实时跟踪 50+ AI 专属指标,包括 token 数、延时、质量等
  • 管理安全:API keys 安全管理、虚拟 Key、RBAC、合规认证(SOC2、GDPR、HIPAA 等)

技术架构

技术优势对照

模块 Portkey 优势 传统接入方式
路由机制 自动 fallback、load balancing、canary 流量控制 手动维护逻辑,高开发成本
缓存 简单 & 语义级缓存 无缓存,重复调用昂贵
安全&合规 Guardrails + RBAC + 合规认证 需要自行实现,难度高
观测 & 监控 50+ AI 专属指标 + Token 流 + 输出质量分析 监控粗糙,仅覆盖 success/fail
多模态支持 同接口接入视觉、语音、图像模型 接口分散,接入量大、复杂
轻量部署 ~122KB 容量,启动 <1ms 集成重、依赖多、维护高

界面与代码示例

安装与启动

npx @portkey-ai/gateway

浏览器打开 http://localhost:8787/public/,即可查看 Gateway Console 界面 。

Python 调用示例

from portkey_ai import Portkey
client = Portkey(provider="openai", Authorization="sk-...")
config = {
 "retry": {"attempts": 3},
 "output_guardrails": [
   {"default.contains": {"operator": "none", "words": ["敏感词"]}, "deny": True}
 ]
}
client = client.with_options(config=config)
resp = client.chat.completions.create(
   messages=[{"role":"user","content":"请生成一段安全的推广文案"}],
   model="gpt-4o-mini"
)
print(resp.choices[0].message.content)

Dashboard 展示

  • 请求历史、成功率、延时分布等指标
  • Token 使用量、缓存命中率
  • Guardrails 拦截统计、返回质量评分

应用场景

  • 🚀 智能客服:多模型并发调用,保障用户体验稳定
  • 🧠 内容审核生成:实时检测敏感内容、防止违规
  • 🎨 跨模态生成:图文音视频/图像转换一站式接入
  • 📊 RAG / 检索增强生成:统一模型一键集成
  • 📈 大规模 AI 应用部署:统一行为标准,高并发成本可控

同类对比及优势分析

功能 Portkey Gateway 自建 Gateway 竞争对手(如 AWS AI GW)
多模型支持 ✅ 1600+ 模型 ❌ 需手动集成 ⚠️ 仅部分模型支持
缓存机制 ✅ 支持语义缓存 ❌ 无 ⚠️ 仅基础缓存
Guardrails 合规 ✅ 内建 50+ 规则 ❌ 需自研 ⚠️ 功能薄弱
深度监控指标 ✅ 50+ 指标 ❌ 简单日志 ⚠️ 无 AI 专属分析
安全合规(RBAC、虚拟 key) ✅ 完备 ❌ 需自建 ⚠️ 受限于厂商架构
多模态支持 ✅ 支持 ❌ 各异 ⚠️ 菜单式支持
部署复杂度 ✅ 单命令启动 ❌ 需完整架构支持 ⚠️ 云依赖严重

项目总结

Portkey AI Gateway 以“统一、多模型、合规、监控、低成本”争夺生产级 AI 中间层市场。其 3 行代码快速接入、8k+ GitHub star、企业级合规能力,使其不仅是一款工具,更是生产阶段不可或缺的 AI 基础设施。

同类项目推荐

  • AWS Generative AI Gateway:融合在 AWS 云中,适合 AWS 重度用户;
  • Azure AI 中央接口:依赖 Azure 生态,安全合规能力强;
  • LLMflow:覆盖模型部署流程,适合端到端管道构建;
  • LangServe:轻量级模型代理,方便快速上线小规模服务。

这些项目在生态绑定、部署复杂度、监控能力上各有优势,可根据自身技术栈和业务成熟度做补充或替代选择。

项目地址

https://github.com/Portkey-AI/gateway

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