This is an automated email from the ASF dual-hosted git repository.
young pushed a commit to branch master
in repository https://gitbox.apache.org/repos/asf/apisix-website.git
The following commit(s) were added to refs/heads/master by this push:
new 5838c7e0f8a docs: add ai-gateway-related blogs (cn) (#1877)
5838c7e0f8a is described below
commit 5838c7e0f8acec5a7209a2f81f66cf6169d70898
Author: Yilia Lin <114121331+yilial...@users.noreply.github.com>
AuthorDate: Thu Mar 27 17:17:19 2025 +0800
docs: add ai-gateway-related blogs (cn) (#1877)
* docs: add what-is-an-ai-gateway
* fix typo in what-is-an-ai-gateway (en)
* Update what-is-an-ai-gateway.md
* fix covers of apisix-integrates-with-coraza
* update
---
.../2023/09/08/APISIX-integrates-with-Coraza.md | 2 +-
blog/en/blog/2025/03/06/what-is-an-ai-gateway.md | 2 +-
.../2023/09/08/apisix-integrates-with-coraza.md | 2 +-
blog/zh/blog/2025/03/06/what-is-an-ai-gateway.md | 134 ++++++++++++++++
...gateway-vs-api-gateway-differences-explained.md | 169 +++++++++++++++++++++
.../2025/03/24/6-essential-ai-gateway-use-cases.md | 160 +++++++++++++++++++
6 files changed, 466 insertions(+), 3 deletions(-)
diff --git a/blog/en/blog/2023/09/08/APISIX-integrates-with-Coraza.md
b/blog/en/blog/2023/09/08/APISIX-integrates-with-Coraza.md
index febd0210d94..ac377d42357 100644
--- a/blog/en/blog/2023/09/08/APISIX-integrates-with-Coraza.md
+++ b/blog/en/blog/2023/09/08/APISIX-integrates-with-Coraza.md
@@ -15,7 +15,7 @@ keywords:
- WAF
description: The integration of APISIX and Coraza provides reliable security
protection and ensures the integrity and reliability of API services.
tags: [Ecosystem]
-image:
https://static.apiseven.com/uploads/2023/09/08/gLVTG2qC_APISIX%20&%20Coraza.png
+image: https://static.api7.ai/uploads/2025/03/27/vFVg9LxN_apisix-coraza.webp
---
> The integration of APISIX and Coraza provides reliable security protection
> and ensures the integrity and reliability of API services.
diff --git a/blog/en/blog/2025/03/06/what-is-an-ai-gateway.md
b/blog/en/blog/2025/03/06/what-is-an-ai-gateway.md
index df7a96972ec..ea14c7da9c7 100644
--- a/blog/en/blog/2025/03/06/what-is-an-ai-gateway.md
+++ b/blog/en/blog/2025/03/06/what-is-an-ai-gateway.md
@@ -18,7 +18,7 @@ keywords:
- AI Observability
- AI Prompt Engineering
- AI Reliability
-description: "AI Gateway manages LLMs traffic, enhancing security,
reliability, and observability for AI applications."
+description: "AI Gateway manages LLMs traffic, enhancing security,
reliability, and observability for AI applications."
tags: [Ecosystem]
image:
https://static.api7.ai/uploads/2025/03/07/1W9olFmu_what-is-ai-gateway.webp
---
diff --git a/blog/zh/blog/2023/09/08/apisix-integrates-with-coraza.md
b/blog/zh/blog/2023/09/08/apisix-integrates-with-coraza.md
index a0f1d3912b9..06957f4fc01 100644
--- a/blog/zh/blog/2023/09/08/apisix-integrates-with-coraza.md
+++ b/blog/zh/blog/2023/09/08/apisix-integrates-with-coraza.md
@@ -15,7 +15,7 @@ keywords:
- WAF
description: APISIX 与 Coraza 的集成为企业提供了可靠的安全防护，确保 API 服务的完整性和可靠性。
tags: [Ecosystem]
-image:
https://static.apiseven.com/uploads/2023/09/08/gLVTG2qC_APISIX%20&%20Coraza.png
+image: https://static.api7.ai/uploads/2025/03/27/vFVg9LxN_apisix-coraza.webp
---
> APISIX 与 Coraza 的集成为企业提供了可靠的安全防护，确保 API 服务的完整性和可靠性。
diff --git a/blog/zh/blog/2025/03/06/what-is-an-ai-gateway.md
b/blog/zh/blog/2025/03/06/what-is-an-ai-gateway.md
new file mode 100644
index 00000000000..a37f15a8525
--- /dev/null
+++ b/blog/zh/blog/2025/03/06/what-is-an-ai-gateway.md
@@ -0,0 +1,134 @@
+---
+title: "什么是 AI 网关？概念与核心功能"
+authors:
+ - name: Ming Wen
+ title: Author
+ url: https://www.linkedin.com/in/ming-wen-api7/
+ image_url: https://github.com/moonming.png
+ - name: Yilia Lin
+ title: Technical Writer
+ url: https://github.com/Yilialinn
+ image_url: https://github.com/Yilialinn.png
+keywords:
+ - AI 网关
+ - API 网关
+ - LLM 负载均衡
+ - AI 安全性
+ - 多 LLM 管理
+ - AI 可观测性
+ - AI 提示词工程
+ - AI 可靠性
+description: 本文探讨 AI 网关如何应对 API 网关领域的关键挑战，揭示其如何释放人工智能的全部潜能，将技术瓶颈转化为发展机遇。
+tags: [Ecosystem]
+---
+
+> 本文探讨 AI 网关如何应对 API 网关领域的关键挑战，揭示其如何释放人工智能的全部潜能，将技术瓶颈转化为发展机遇。
+
+<!--truncate-->
+
+## 引言
+
+在人工智能技术快速演进的时代背景下，大型语言模型（LLMs）和 AI 智能体已成为各类应用的核心组件，引发 AI 相关 API 流量的指数级增长。随着企业将
AI 深度整合至业务流程，如何有效管理和优化 AI 驱动的交互正成为新的技术挑战。
+
+以[深度求索（Deepseek）](https://www.deepseek.com/)为代表的开源 LLM 技术兴起，使得企业不仅能够使用
OpenAI、Azure 等 SaaS 化 LLM 服务，更可在私有化环境中部署 LLM 模型，形成混合云架构。这一技术范式迁移带来了数据安全、多 LLM
适配管理、性能优化和可靠性保障等系列挑战，传统 API 网关向专业化 [AI
网关](https://apisix.apache.org/zh/blog/2025/02/24/apisix-ai-gateway-features/)的演进势在必行。
+
+
+
+作为 [Apache APISIX](https://apisix.apache.org/zh/) 项目的 PMC
成员，我在开源社区也深切感知到这一技术趋势和市场需求。
+
+## LLM 和 AI 代理的崛起
+
+LLM 和 AI 智能体通过增强自然语言理解、生成和决策能力，正在重塑企业运营模式。典型应用场景包括：
+
+- **智能客服自动化**：AI 聊天机器人和虚拟助手正在替代传统客服流程
+- **代码生成与软件开发**：GitHub Copilot、DeepSeek 等 AI 工具辅助开发者编程和调试
+- **金融法律分析**：AI 模型协助专业人士解析法律合同与财务报表
+- **内容生成引擎**：AI 驱动的营销文案、新闻稿件和技术文档自动生成
+
+这场技术变革导致应用系统对 AI 服务的调用量呈爆发式增长。AI 与业务流程的深度集成已成为企业保持竞争优势的关键要素，这要求技术团队必须重构原有的 API
管理策略。
+
+## 开源 LLM 驱动的混合云架构兴起
+
+以 Deepseek 为代表的开源 LLM 技术，使企业能够在自有基础设施中部署 AI 模型。这种能力催生了混合云架构的普及，即公有云 SaaS 化 LLM
服务与私有化部署相结合的技术方案。这种架构虽提供了灵活性和可控性，但也带来了混合环境管理、跨平台性能一致性保障和安全体系构建等复杂度提升的技术挑战。
+
+### AI 驱动型 API 流量管理痛点
+
+AI 服务与业务系统深度集成主要面临以下技术挑战：
+
+#### 1. 数据安全治理
+
+将敏感信息传输到外部 LLM 提供商引发了关于数据隐私、法规合规性（如 [GDPR](https://gdpr-info.eu/) 和
[CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa)）以及潜在数据泄露的担忧。企业必须实施强大的安全措施，例如：
+
+- **数据泄露防控**：在将提示词发送到外部 AI 服务之前进行数据屏蔽和删减。
+- **访问控制体系**：基于角色的访问控制（RBAC），以限制对敏感 AI 功能的访问。
+- **数据加密**：对传输中和静态数据进行加密，以防止未授权访问。
+
+#### 2. 多模型适配与管理
+
+不同的 AI 任务需要特定于特定领域的 LLM，如代码生成、UI设计、法律分析、金融建模。企业需建立：
+
+- **智能路由机制**：根据任务特征动态为 AI 请求选择最优模型
+- **供应商切换能力**：基于成本、可用性和延迟指标进行服务商动态切换
+- **多模型监控体系**：实现跨模型性能监控与质量一致性保障
+
+#### 3. 性能和成本优化
+
+LLM 推理的高算力消耗带来显著成本压力，AI 网关需通过以下技术手段实现资源优化：
+
+• **响应缓存机制**：通过 AI 结果缓存减少重复 API 调用
+• **令牌计量体系**：精准跟踪和控制 API 使用量
+• **负载均衡策略**：跨供应商的智能流量调度以平衡响应速度与成本
+
+#### 4. 服务可靠性保障
+
+当 AI 系统成为业务核心组件时，高可用架构设计需包含：
+
+- **容错重试机制**：在 LLM 服务异常时自动切换备用节点，减少因服务中断导致的停机时间
+- **熔断保护策略**：流量洪峰时实施服务熔断，防止在高峰需求期间 AI 服务过载
+- **智能路由优化**：基于实时延迟指标选择最优 LLM 实例节点
+
+## AI 网关的作用
+
+为应对上述挑战，AI 网关应运而生。AI 网关通过纳入专为 AI 应用和 LLM 场景设计的功能，扩展了传统 API 网关的功能。它作为连接 AI
基础设施和服务的统一端点，提供对应用程序和模型之间 AI 流量的全面控制、安全性和可观测性。
+
+
+
+成熟的 AI 网关应具备以下关键能力：
+
+### 1. 安全
+
+- **基于令牌的速率限制**：基于 Token 实现 API 调用频次管控，防止资源滥用
+- **提示词安全过滤**：对输入提示词进行敏感内容检测，防范数据泄露风险
+- **内容审核**：实时监测 AI 输出内容，拦截违法违规信息
+
+### 2. 可观测性
+
+- **用量追踪**：细粒度 Token 消耗监控，支撑成本分析与容量规划
+- **审计日志**：完整记录 AI 交互轨迹，满足合规审计需求
+- **实时监控**：跟踪 LLM 响应时间、错误率和 API 使用模式等关键 SLA 指标，以确保达到理想的性能状态
+
+### 3. 提示词工程
+
+- **检索增强生成（RAG）**：通过检索增强生成技术提升响应准确率
+- **提示词装饰器和模板**：标准化提示词模板实现跨场景最佳实践复用
+- **动态上下文注入**：基于会话上下文智能补充查询语义
+
+### 4. 可靠性
+
+- **多模型负载均衡**：智能分发请求至最优 LLM 实例
+- **重试与降级机制**：在 AI 服务异常时实现优雅降级
+- **流量分级调度**：保障高优先级任务的服务质量(QoS)
+
+## 总结
+
+AI 与业务系统的深度整合既是机遇也是挑战。当 AI 服务主要通过 API 进行交互时，构建专用的 AI 网关成为技术架构演进的关键路径。通过在传统 API
网关基础上叠加 AI 专属能力，企业能够实现：
+
+**✅ 安全闭环**：构建从数据输入到内容输出的全链路防护
+
+**✅ 成本可控**：通过 Token 计量与缓存机制优化资源利用率
+
+**✅ 体验升级**：基于智能路由策略保障毫秒级响应体验
+
+**✅ 运维提效**：统一监控面板实现多模型服务治理
+
+随着 AI 技术持续演进，AI 网关将逐步成为智能时代的技术基座。率先构建 AI 网关能力的企业，将在保障 AI
服务可靠性的同时，获得技术架构的长期竞争优势，为业务创新提供持续动能。
diff --git
a/blog/zh/blog/2025/03/21/ai-gateway-vs-api-gateway-differences-explained.md
b/blog/zh/blog/2025/03/21/ai-gateway-vs-api-gateway-differences-explained.md
new file mode 100644
index 00000000000..8eb77b7cc9a
--- /dev/null
+++ b/blog/zh/blog/2025/03/21/ai-gateway-vs-api-gateway-differences-explained.md
@@ -0,0 +1,169 @@
+---
+title: "AI 网关解析：与传统 API 网关的核心差异"
+authors:
+ - name: Yilia Lin
+ title: Technical Writer
+ url: https://github.com/Yilialinn
+ image_url: https://github.com/Yilialinn.png
+keywords:
+ - AI 网关
+ - API 网关
+ - LLM
+ - APISIX AI 网关
+ - Apache APISIX
+ - API 货币化
+ - MCP
+ - 模型上下文协议
+ - 流式请求
+description: 本文深入解析 AI 网关的技术特性，探讨其与传统 API 网关的本质区别，并阐述为何 Apache APISIX AI
Gateway 等演进式解决方案代表未来趋势。
+tags: [Ecosystem]
+---
+
+> “未来的方向不是独立的 AI 网关，而是具备 AI 交互能力的 API 网关。” 本文深入解析 AI 网关的技术特性，探讨其与传统 API
网关的本质区别，并阐述为何 [Apache APISIX AI
Gateway](https://apisix.apache.org/zh/blog/2025/02/24/apisix-ai-gateway-features/)
等演进式解决方案代表未来趋势。
+
+<!--truncate-->
+
+## 什么是 AI 网关？它为何在 AI 时代兴起？
+
+AI 时代带来了前所未有的复杂性，企业需要在不同环境（云端、边缘、混合架构）中管理多个 AI 模型，包括计算机视觉、大语言模型（LLM）等。传统 API
网关专注于通用数据流量，难以满足 AI 工作负载的特殊需求。因此，AI 网关应运而生，作为统一的控制平面，用于路由、保护和优化 AI 任务。
+
+## AI 网关的兴起
+
+生成式 AI 和 LLM 的普及带来了独特挑战：
+
+- **Token 计费**：LLM 以 Token 为单位处理请求，需要精细化管理成本和性能。
+
+- **流式请求**：AI 代理通常返回流式数据（例如 ChatGPT 的增量输出），需要低延迟处理。
+
+- **工具集成**：AI 需要外部数据源（如实时天气数据、CRM 记录）进行推理。
+
+Gartner 2023 年报告显示，75% 以上企业已在生产环境部署 AI 模型，专用基础设施需求激增。传统 API 网关基于 RESTful API
和静态请求响应设计，难以适配 AI 特性需求，专用 AI 网关应运而生。
+
+## AI 代理 vs. 传统设备：流式请求为何需要专门处理？
+
+AI 代理（如聊天机器人、代码助手）产生的流量模式与传统客户端截然不同：
+
+指标| 传统 API 请求| AI 代理请求
+---|---|---
+请求类型| 同步（HTTP GET/POST）| 异步、流式（SSE）
+延迟| 毫秒| 秒 - 分钟（用于分块）
+计费| 每 API 调用| 每 Token 或计算时间
+故障模式| 超时、HTTP 错误| 部分完成、幻觉
+
+### 流式请求的技术挑战
+
+当 AI 代理请求由 GPT - 4 生成一首诗歌时，响应是增量式流式传输的。传统 API 网关面临以下问题：
+
+- **部分响应**：将分片的数据整合到审计日志中。
+- **Token 计数**：准确统计流式传输分块中的 Token 数量。
+- **实时可观测性**：按 Token 监控延迟或检测响应质量的漂移。
+
+许多专用 AI 网关缺乏分布式追踪能力，导致工程师需要手动拼接数据。而 Apache APISIX 这样的 API 网关原生支持 Prometheus 和
Grafana，可提供 Token 级别的可观测性。
+
+## AI 网关的两大类型：专用 AI 网关 vs. API 网关的 AI 演进
+
+目前的 AI 网关主要分为两类：
+
+### 专用 AI 网关
+
+这类网关从零开始构建，专门解决 AI 相关问题，例如：
+
+- **基于 Token 速率限制**：按照 Token 数量（而非 API 调用次数）进行配额管理。
+
+- **Prompt 工具**：帮助开发者调试和优化 Prompt。
+
+- **AI 分析**：追踪幻觉率、Token 成本等 AI 相关指标。
+
+示例：OpenAI API 采用 Token 计费（GPT-4 费用为 $0.06/千 Token），因此网关需要精准计量 Token
使用情况。然而，这类网关通常在可观测性和可扩展性上不如成熟的 API 网关。例如，跨多个微服务统计 Token 消耗可能会因缺乏分布式追踪能力而不准确。
+
+### 由 API 网关演进而来的 AI 网关
+
+成熟的 API 网关（如 Kong、Apache APISIX、AWS API Gateway）正逐步适配 AI 需求，新增能力包括：
+
+- **流式数据支持**：兼容 Server-Sent Events（SSE）、WebSocket，支持 AI 实时响应。
+
+- **Token 感知插件**：扩展限流插件，以 Token 维度进行计费和限流。
+
+- **LLM 调度**：管理多个 AI 模型，例如为简单任务优先分配低成本模型（如 Mistral-7B）。
+
+这些 API 网关依托多年积累的安全（OAuth、JWT）、扩展性（负载均衡）和商业化能力（流量变现），在 AI 时代具备更大的适应性，而这些特性在许多专用
AI 网关中仍然缺失。
+
+## 为什么演进型 AI 网关能笑到最后
+
+尽管专用 AI 网关在特定场景下表现出色，但演进型 API 网关正在成为主流选择，主要有以下三点原因：
+
+- **成本效益**：分别维护 AI 流量和非 AI 流量的网关会导致运营成本翻倍。融合系统可降低 30%–50% 的成本（Gartner，2023）。
+
+- **灵活性**：企业无法预测未来哪种 AI 模型会占主导地位。Apache APISIX 等平台支持无缝集成新 LLM，而无需重新架构系统。
+
+- **未来适应性**：随着 AI 深入各类应用（如电商中的 AI 搜索），网关必须具备处理混合工作负载的能力。
+
+## 模型上下文协议（MCP）：连接 AI 助手与外部工具
+
+为了让 AI 代理顺畅访问外部数据和 API，**[模型上下文协议（Model Context Protocol,
MCP）](https://github.com/modelcontextprotocol)** 正逐步成为行业标准。MCP 规范了 AI
模型如何请求并使用外部资源，例如：
+
+- **数据源**：SQL 数据库、向量存储（如 Pinecone）。
+
+- **API**：CRM 系统、支付网关。
+
+- **工具**：代码解释器、图像生成器。
+
+### MCP 运行方式
+
+- **上下文注入**：AI 助手在请求中附带一个上下文头，指定所需的工具（如 `MCP-Context: weather_api, crm`）。
+
+- **网关路由**：AI 网关验证权限、注入 API Key，并将请求路由到相应的服务。
+
+- **响应合成**：网关聚合 API 返回的数据（如天气数据 + CRM 客户信息），再传递给 AI 模型。
+
+### 示例
+
+用户请求：“给我们在纽约的头部客户发送一封邮件，告知他今天的天气。”
+
+AI 网关使用 MCP 进行以下操作：
+
+1. 从 Salesforce 获取该客户的信息。
+2. 从 OpenWeatherMap 获取纽约的天气数据。
+3. 将这些信息传递给 GPT-4，生成邮件内容。
+
+### MCP 的优势
+
+1. **安全性**：集中策略控制，例如在 CRM 响应中屏蔽 PII（个人身份信息）。
+
+2. **成本控制**：缓存常见数据请求（如产品目录），降低 API 访问成本。
+
+3. **互操作性**：标准化 AI 与 API 之间的通信方式，提高跨供应商的兼容性。
+
+## AI 网关的未来：与 API 货币化的融合
+
+随着 AI 采用的成熟，两大趋势将塑造 AI 网关：
+
+### 趋势 1：独立 AI 网关逐渐式微
+
+专门的 AI 网关将难以与演进型 API 网关竞争，后者具备：
+
+- **统一治理**：支持 REST、GraphQL 和 AI API 的综合平台。
+
+- **变现模式**：支持基于 Token 的计费和订阅模式。
+
+- **企业级特性**：提供基于角色的访问控制（RBAC）、审计日志等。
+
+在这种趋势下，AI 流量将逐步迁移到具备 AI 处理能力的传统 API 网关。
+
+### 趋势 2：API 网关作为 AI 编排器
+
+未来的 API 网关将不仅是流量管理工具，还将成为 AI 编排器，具备：
+
+- **模型路由**：根据成本、延迟、准确性，将请求分配给最优 AI 模型。
+
+- **混合工作流**：融合 AI 与非 AI 服务（如对 GPT-4 的响应进行数据库验证）。
+
+- **Token 分析**：提供实时仪表盘，按团队或项目统计 Token 消耗情况。
+
+## 拥抱 AI 与 API 的融合
+
+AI 网关不是 API 网关的替代品，而是其演进形态。尽管专用 AI 解决方案能满足短期 LLM 需求，但由于可观测性和可扩展性的不足，它们只是过渡方案。
+
+成熟的 API 网关，如 Apache APISIX AI Gateway，通过流式处理、Token 计费插件、MCP 适配等增强 AI
能力，正在成为行业主流。随着 AI 逐步嵌入各类应用，企业应选择可扩展的平台，以避免被孤立在特定 AI 生态中。
+
+最终的赢家？将是那些能够兼容 API 与 AI 的高适配、可扩展网关解决方案。
diff --git a/blog/zh/blog/2025/03/24/6-essential-ai-gateway-use-cases.md
b/blog/zh/blog/2025/03/24/6-essential-ai-gateway-use-cases.md
new file mode 100644
index 00000000000..8baa78aab6d
--- /dev/null
+++ b/blog/zh/blog/2025/03/24/6-essential-ai-gateway-use-cases.md
@@ -0,0 +1,160 @@
+---
+title: "AI 网关六大使用场景"
+authors:
+ - name: Yilia Lin
+ title: Technical Writer
+ url: https://github.com/Yilialinn
+ image_url: https://github.com/Yilialinn.png
+keywords:
+ - AI 网关
+ - AI 服务管理
+ - AI 安全与合规
+ - AI 网关用户案例
+ - 可扩展性
+ - AI 性能监控
+description: 了解 AI 网关的六大核心应用场景，并探索 AI 网关如何通过集中管理、安全管控、成本优化和性能监控来提升企业级 AI 的部署效率。
+tags: [Ecosystem]
+---
+
+> 让我们探讨 AI 网关在现代企业中发挥重要价值的六大典型应用场景。
+
+<!--truncate-->
+
+### AI 网关如何满足现代企业需求
+
+人工智能技术在各行业的应用正在以前所未有的速度增长。从医疗、金融到零售、制造，企业正越来越多地将 AI
和机器学习（ML）模型融入核心业务流程。然而，这一快速扩展也带来了大规模管理 AI/ML API 的挑战。
+
+企业在部署 AI 服务时面临诸多复杂问题，包括：
+
+- **复杂性管理**：跨多个部门协调不同的 AI 模型和服务
+- **性能优化**：确保 AI 驱动应用具有低延迟和高可用性
+- **成本控制**：管理 API 调用和计算资源的开销
+- **安全合规**：在保护敏感数据的同时满足监管要求
+- **可扩展性**：支持不断增长的用户规模和 AI 负载
+
+[AI
网关](https://apisix.apache.org/zh/blog/2025/03/06/what-is-an-ai-gateway/)作为关键的中间件，负责管理、保护和优化应用与
AI 服务（如大型语言模型 LLM、计算机视觉 API、机器学习模型）之间的交互。它提供了 AI 流量的集中管控，增强了 AI 应用的效率、安全性和可靠性。
+
+在此基础上，我们将深入探讨 AI 网关在六大应用场景中的核心价值。
+
+## 1. **集中式管理 AI 服务**
+
+现代企业依赖多种 AI 模型来满足不同业务需求，如面向客户的智能客服和企业内部的文档分析。然而，不同供应商（如
OpenAI、Anthropic、Mistral）以及不同的部署环境（云端、本地、混合部署）会导致运营管理的复杂性急剧上升。
+
+企业通常会根据任务选择专门的 AI 模型：
+
+- **GPT-4**：高质量文本生成，适用于客户支持
+- **Claude 2.1**：精准处理法律文档
+- **Mistral 7B**：高性价比的翻译或摘要任务
+
+### 关键挑战
+
+- **供应商锁定**：将 API 端点直接绑定至特定供应商会降低灵活性
+- **运维负担**：跨多个供应商管理速率限制、身份认证和错误处理
+- **性能波动**：某个供应商出现延迟或故障时，可能影响整个业务流程
+
+**AI 网关提供统一的控制平面**，无论底层 AI 服务的供应商或部署环境如何，均可实现高效管理。通过 AI
网关，企业可以在多个模型之间轻松切换，并根据成本、延迟、性能等因素进行智能流量调度和负载均衡，使 AI 运营更加高效和可扩展。
+
+## 2. **强化安全性与合规性**
+
+在金融、医疗等高度监管行业，AI 的应用必须符合严格的安全和合规要求。AI 网关可作为关键的安全控制点，确保 AI
服务与数据交互符合企业安全策略和行业法规。
+
+### **AI 规模化应用的安全挑战**
+
+AI 模型通常处理敏感数据，面临如下安全风险：
+
+- **数据泄露**：未经授权访问个人身份信息（PII）或受保护健康信息（PHI）
+- **监管处罚**：不遵守 GDPR、HIPAA 或 PCI-DSS 等合规要求
+- **模型滥用**：恶意输入（如提示注入攻击）或不良输出（如带偏见的推荐）
+
+### **AI 网关的安全能力**
+
+AI 网关通过多层安全策略确保 AI 应用的安全性：
+
+- **身份验证（AuthN）**：验证访问 AI 模型的应用身份
+- **访问控制（AuthZ）**：控制不同用户或应用的访问权限
+- **内容过滤**：阻止恶意输入和不当输出
+- **数据隐私保护**：确保符合 GDPR、HIPAA 等法规要求
+
+AI 网关不仅让安全成为 AI 应用的基础层，还通过集中化管理身份认证、访问控制和数据合规策略，使企业能够在合规范围内安全地释放 AI 的潜力。
+
+### 3. 成本优化与限流限速
+
+基于大语言模型（LLM）的 AI 服务往往会产生较高的成本，特别是在高并发场景下。AI 网关通过以下方式帮助企业优化成本：
+
+- **基于 Token 的限流**：控制请求量，防止 API 滥用。
+- **预算管理**：为不同的团队或应用设定消费上限。
+- **缓存策略**：缓存高频请求的响应，减少冗余调用。
+
+例如，客户服务应用可以缓存常见的密码重置或退款问题，减少对 AI 模型的调用次数，从而降低成本。
+
+随着 AI 采用率的持续上升，AI 网关将在成本管理方面不断进化，提供更智能的优化能力：
+
+- **预测性预算管理**：利用机器学习预测 AI 相关的支出趋势。
+- **自动模型选择**：根据每个请求动态选择最具性价比的模型。
+- **跨服务商优化**：在多个 AI 服务商之间智能分配请求，降低整体成本。
+- **碳感知路由**：将请求分配至环境可持续性更优的基础设施，以降低碳排放。
+
+通过实施这些先进的成本优化和限流策略，企业可以确保与财务目标保持一致的同时，最大化 AI 投资带来的价值。
+
+### 4. 性能监控与分析
+
+基于 LLM 及其他复杂神经网络的 AI 服务往往像“黑盒”一样，难以监控和优化。缺乏可观测性可能会导致：
+
+- 部署低效模型，影响用户体验。
+- 资源浪费在冗余或低效的服务上。
+- 错失成本优化机会。
+- 无法及时发现模型漂移或性能退化。
+
+AI 网关通过专门针对 AI 工作负载的监控与分析能力来解决这些问题，主要跟踪以下指标：
+
+- **延迟指标**：识别运行缓慢的模型，优化响应速度。
+- **错误率**：检测模型退化或 API 故障。
+- **使用模式**：分析最常调用的 AI 服务，优化资源分配。
+- **模型性能**：对比不同模型的效果，做出更优选择。
+
+这些分析能力帮助企业基于数据做决策，包括模型选择、供应商管理和资源配置优化。
+
+### 5. 混合 AI 部署
+
+许多企业采用云端 AI 服务与本地 AI 模型相结合的混合部署方式，以平衡成本、性能、安全性和合规性。
+
+AI 网关可以跨环境无缝集成，提供统一管理能力，包括：
+
+- **流量路由**：智能分配请求至最合适的部署环境。
+- **一致性策略**：统一执行安全和合规标准，确保不同环境下的策略一致。
+- **故障转移**：在某个环境出现问题时自动切换，以保证业务连续性。
+
+AI 网关通过多集群编排支持
Kubernetes，实现跨环境的统一服务发现、一致的配置管理和集中化日志记录。此外，它们还能扩展至边缘设备，支持专门的路由策略、离线处理能力以及固件管理，以满足低延迟需求。
+
+同时，AI 网关可提供跨云可观测性，整合多云服务商的指标数据，跟踪 AI 相关成本，并同步安全策略，形成统一的 AI 基础设施管理层。
+
+### 6. 版本控制与金丝雀发布
+
+随着 AI 模型的不断演进，企业需要可靠的机制来更新模型，而不会影响现有服务。AI
网关提供关键能力，帮助管理模型版本，实施受控发布，并在全面推广之前验证性能。
+
+在生产环境中更新 AI 模型存在多个风险：
+
+- **性能下降**：新模型在生产环境中的表现可能不如预期。
+- **向后兼容性问题**：模型变更可能破坏现有应用程序或工作流程。
+- **数据漂移**：如果输入数据的特征发生变化，模型性能可能会下降。
+- **合规要求**：某些行业要求在更新模型前进行严格的测试和文档记录。
+
+AI 网关通过先进的版本管理和部署策略来应对这些挑战，包括：
+
+- **版本管理**：跟踪并将请求路由到指定的模型版本。
+- **金丝雀发布**：逐步向一小部分用户推送更新，确保新模型稳定后再全面推广。
+- **A/B 测试**：对比不同模型版本的性能，以数据驱动优化决策。
+
+这些功能降低了模型更新的风险，使企业能够在确保稳定性的同时持续改进 AI 模型。
+
+## 结论
+
+AI 网关已成为企业高效利用 AI
的关键基础设施。它们通过**集中管理**、**强化安全策略**、**优化成本**、**提供性能监测**、**支持混合部署**以及**控制模型更新**，帮助企业应对现代
AI 部署的复杂性。
+
+随着 AI 在各行业的应用持续增长，AI 网关将在确保 AI 服务的**安全性**、**高效性**和**业务目标对齐**方面发挥越来越重要的作用。
+
+**相关阅读：**
+
+- [APISIX 的 AI Gateway 功能一览：LLM 代理、Token
限流、安全防护](https://apisix.apache.org/zh/blog/2025/02/24/apisix-ai-gateway-features/)
+
+- [AI 网关解析：与传统 API
网关的核心差异](https://apisix.apache.org/zh/blog/2025/02/24/ai-gateway-vs-api-gateway-differences-explained/)
