Почему LLMProvider недостаточно: проектируем AI Gateway для SaaS на Go

В статье рассматривается архитектурная проблема масштабирования AI-решений в SaaS-продуктах. Автор отмечает, что использование простого интерфейса LLMProvider становится неэффективным при росте сложности системы, когда возникают задачи управления различными моделями, обеспечения приватности данных, настройки механизмов fallback, контроля затрат и внедрения observability. Вместо того чтобы распределять логику работы с AI по всему бэкенду, предлагается вынести управление запросами в отдельный компонент — AI Gateway, реализованный на языке Go. Такой подход позволяет централизованно управлять маршрутизацией запросов, кэшированием, аутентификацией и мониторингом, что значительно упрощает поддержку и масштабируемость системы. Автор подробно описывает проектирование такого шлюза, подчеркивая важность отделения бизнес-логики от инфраструктурных аспектов взаимодействия с языковыми моделями, что делает архитектуру более гибкой и устойчивой к изменениям в быстро развивающейся экосистеме искусственного интеллекта.