OpenAI-uyumlu çoklu model API erişimi, birçok LLM sağlayıcısında tanıdık bir API yüzeyi isteyen ekiplere yönelik bir mimari kalıptır. Ekipler, her uygulamayı ayrı ayrı OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, Cohere veya diğer sağlayıcılara kablolamak yerine OpenAI tarzı çağrıları kabul eden ve çeviri yapan, yönlendiren, ölçen ve bunları merkezi olarak yöneten bir ağ geçidi veya uyumluluk katmanı aracılığıyla yönlendirir.
Cazibe basittir: daha az istemci entegrasyonu, daha hızlı model denemesi ve iş yüklerini sağlayıcılar arasında taşımak için daha temiz bir yol. Ancak OpenAI-uyumlu olması aynı davranış anlamına gelmez. Model parametreleri, araç çağırma, akış olayları, hata şekilleri, kullanım alanları, bağlam sınırları ve sağlayıcıya özgü özelliklerin tümü farklılık gösterebilir. Güçlü bir uygulama, uyumluluğu, temel URL'nin test edilmeden değiştirilebileceğine dair belirsiz bir iddia olarak değil, kontrollü bir sözleşme olarak ele alır.
İşletme ve platform ekipleri için önemli soru, yalnızca bir ağ geçidinin OpenAI şeklindeki bir isteği alıp alamayacağı değildir. Erişim katmanının, kuruluş yönetimi, kullanım analizi, maliyet yönetimi, API-anahtar kontrolü, model seçimi ve bireysel sağlayıcı entegrasyonlarının nadiren kendi başına sağladığı iş ortağı erişim modellerini verirken üretim davranışını koruyup koruyamayacağıdır.
OpenAI-uyumlu bir çoklu model API ne demektir?
OpenAI-uyumlu bir çoklu model API, uygulamaların kullanarak çağırabileceği bir uç nokta ve istek kuralını ortaya çıkarır. OpenAI tarzı istemci kalıpları. Çoğu durumda bir uygulama, mevcut SDK veya HTTP istek yapısının çoğunu korurken temel URL'yi, model tanımlayıcıyı ve API anahtarını değiştirir. Ağ geçidi daha sonra bu isteği bir veya daha fazla temel sağlayıcıyla eşleştirir.
Birçok uygulama başlangıçta OpenAI Sohbet Tamamlama kuralları etrafında oluşturulduğundan, bu modelin en yaygın sürümü sohbet tamamlamalara odaklanır: mesajların bir listesi, model seçimi, örnekleme parametreleri, akış desteği, araç çağrıları ve oluşturulan metin artı kullanım meta verilerini içeren bir yanıt. Bazı ağ geçitleri ayrıca yanıtlar, yerleştirmeler, resimler, model listeleme, gruplar veya sağlayıcıya özgü uç noktalar gibi ilgili yüzeyleri de destekler.
"OpenAI-uyumlu API ağ geçidi" ifadesi genellikle bir çeviri dolgusundan daha fazlasını ima eder. Uygulamalar ve model sağlayıcılar arasında bir ağ geçidi bulunur. Sanal anahtarlar yayınlayabilir, bütçeleri uygulayabilir, model izin verilenler listeleri uygulayabilir, sahiplik meta verilerini ekleyebilir, kullanımı kaydedebilir, hataları normalleştirebilir ve trafiği maliyet, kullanılabilirlik, gecikme veya politikaya göre yönlendirebilir. Bu, onu bir entegrasyon katmanı olduğu kadar bir kontrol düzlemi haline getirir.
Çok sağlayıcılı bir LLM API aynı zamanda bir SDK bağdaştırıcısı olarak da uygulanabilir. SDK bağdaştırıcılar uygulama kodu değişikliklerini azaltır ve geliştirici üretkenliği açısından yararlı olabilir, ancak politikayı veya maliyet ilişkilendirmesini otomatik olarak merkezileştirmezler. Her hizmet hâlâ ham sağlayıcı anahtarlarını tutuyorsa ve kendi telemetrisini yayıyorsa, geliştiriciler paylaşılan bir kitaplık çağırsa bile kuruluş yine de parçalı yönetime sahip olabilir.
Ekipler neden LLM API'leri için birleşik bir uç nokta benimsiyor?
İşletmeler genellikle yapay zekanın benimsenmesinin ilk dalgası entegrasyonun yayılmasına neden olduktan sonra LLM API'leri için birleşik bir uç noktaya doğru hareket ediyor. Bir ürün ekibi OpenAI'yi seçer, diğeri uzun bağlam muhakemesi için Anthropic'i kullanır, üçüncüsü barındırılan bir çıkarım sağlayıcı aracılığıyla açık ağırlıklı modellerle deneyler yapar ve dahili otomasyon komut dosyaları doğrudan anahtarları toplar. Sonuç, uçta esneklik, merkezde ise zayıf kontroldür.
OpenAI ve Anthropic modelleri için tek bir API ve gerektiğinde diğer sağlayıcılar, platform ekiplerine üretimde önemli hale gelen operasyonel kaygıları yönetebilecekleri bir alan sağlar.Bu endişeler arasında kimin hangi modelleri kullanabileceği, maliyetlerin nasıl tahsis edildiği, sağlayıcı olaylarının nasıl ele alındığı, hangi meta verilerin günlüğe kaydedildiği ve her uygulamayı entegrasyon kodunu yeniden yazmaya zorlamadan yeni modellerin nasıl tanıtıldığı yer alır.
Bu model aynı zamanda iş çevikliğini de destekler. Ekipler yeni modelleri kararlı takma adlar ardında değerlendirebilir, hassas olmayan iş yüklerini daha düşük maliyetli sağlayıcılara taşıyabilir, kritik iş yüklerini tercih edilen bir modelde tutabilir veya iş ortaklarına ham sağlayıcı kimlik bilgilerini açığa çıkarmadan onaylı model özelliklerine kontrollü erişim sunabilir. Daha geniş bir kurumsal LLM API stratejisi oluşturan kuruluşlar için, uyumlu bir çok modelli ağ geçidi genellikle altyapının merkezi parçalarından biri haline gelir.
Ağ geçidinin soyutladığı şeyler
İyi tasarlanmış bir LLM API ağ geçidi aynı anda birkaç katmanı soyutlar. İlk katman API yüzeyidir: uç nokta yolları, kimlik doğrulama stili, mesaj formatı, istek parametreleri, akış kuralları ve yanıt şekli. Bu, geliştiricilerin ilk fark ettiği kısımdır çünkü kodun ne kadar değişmesi gerektiğini belirler.
İkinci katman, model kataloğudur. Ağ geçidi, uygulama alanı boyunca sağlayıcıya özel model adlarını sabit kodlamak yerine kanonik kimlikleri veya takma adları açığa çıkarabilir. Bir katalog, her modelin sağlayıcısını, yaşam döngüsü durumunu, bağlam penceresini, desteklenen uç noktaları, yöntemi, fiyatlandırma esasını, araç desteğini, yapılandırılmış çıktı desteğini, veri işleme kısıtlamalarını ve yönlendirme uygunluğunu açıklayabilir.
Üçüncü katman kimlik bilgileridir. Uygulamalar, ham sağlayıcı anahtarları yerine ağ geçidi tarafından verilen anahtarları kullanabilir. Bu anahtarların kapsamı bir ekibe, ürüne, ortama, müşteriye veya iş ortağına göre belirlenebilir. Bu, anahtarların yayılmasını azaltır ve güvenlik ekiplerine daha net bir rotasyon ve iptal noktası sağlar.
Dördüncü katman politikadır. Ağ geçidi, hangi modellere izin verildiğini, hangi anahtarların pahalı modelleri kullanabileceğini, hangi harcama sınırlarının geçerli olduğunu, geri dönüşe izin verilip verilmeyeceğini ve sözleşme, uyumluluk, gecikme veya veri yerleşimi gereksinimleri nedeniyle hangi isteklerin belirli bir sağlayıcıda kalması gerektiğini zorunlu kılabilir.
Beşinci katman gözlemlenebilirliktir. Erişim katmanı, ekip, anahtar, model, sağlayıcı, rota, gecikme, belirteç kullanımı, hata sınıfı, yeniden deneme davranışı ve tahmini maliyet gibi tutarlı meta verileri kaydedebilir. Bu bilgiler, ürün, ekip, müşteri, ortam veya iş ortağı yetkilerine göre gruplandırılabildiğinden, yönetim açısından tek başına sağlayıcı faturalarından daha kullanışlıdır.
OpenAI uyumluluğunun bozulduğu yer
En büyük hata, OpenAI-uyumlu her modelin bir OpenAI modeli gibi davrandığı anlamına geldiğini varsaymaktır. Uyumluluk genellikle bir arayüzü tanımlar; eşdeğer çıktı, parametre desteği, gecikme, maliyet veya yetenek garantisi vermez.
Uç noktalar birbirinin yerine kullanılamaz
OpenAI'ın Sohbet Tamamlamaları arayüzü yaygın olarak kullanılmaya devam ederken, Yanıtlar gibi diğer API'lerde daha yeni platform özellikleri görünebilir. OpenAI uyumluluğunu iddia eden bir ağ geçidinin hangi uç noktaları desteklediğini belirtmesi gerekir: Sohbet Tamamlamaları, Yanıtlar, yerleştirmeler, resimler, gruplar, model listesi veya yalnızca bir alt küme. Bir uç noktayla uyumluluk, diğer uç noktayla uyumluluk anlamına gelmez.
Parametreler modele göre değişir
OpenAI tarzı API'lerde bile her model aynı parametreleri desteklemez. Sıcaklık, en üst düzey, günlük olasılıkları, JSON şema kontrolleri, akıl yürütme kontrolleri, araç seçimi, yanıt formatı ve bağlam uzunluğu farklılık gösterebilir. Ağ geçidi, desteklenmeyen parametreleri öngörülebilir bir şekilde reddetmeli veya bunların nasıl yok sayıldığını, çevrildiğini veya kısıtlandığını belgelemelidir.
Araç çağırmanın normalleştirilmesi zordur
Araç kullanımı, en önemli uyumluluk sınırlarından biridir. Sağlayıcılar araçları, işlev çağrılarını, ara akıl yürütmeyi, araç sonuçlarını ve akışlı araç olaylarını farklı şekilde temsil edebilir.Çeviri, yaygın kalıplar için işe yarayabilir ancak karmaşık aracı iş akışları, üretim geçişinden önce sözleşme testlerine ihtiyaç duyar.
Akışın uç durumları vardır
Birçok uygulama, Sunucu Tarafından Gönderilen Etkinliklere veya artımlı jeton akışına bağlıdır. Ağ geçitleri, sağlayıcıya özel olay formatlarını, kısmi yanıtları, istemci bağlantılarının kesilmesini, başlıklar gönderildikten sonraki hataları ve eksik son kullanım alanlarını işlerken beklenen akış davranışını korumalıdır. Açık bir şekilde ele alınmadığında, akış hataları genellikle yalnızca gerçek trafik altında görünür.
Hatalar kararlı kategoriler gerektirir
Sağlayıcıya özgü hatalar, durum kodları, mesaj biçimleri, yeniden deneme ipuçları, hız sınırı başlıkları ve hata semantiği açısından farklılık gösterir. Uygulamaların üzerinde işlem yapabilecekleri sabit kategorilere ihtiyacı vardır: kimlik doğrulama, izin, doğrulama, bütçenin aşılması, oran sınırı, zaman aşımı, sağlayıcının kullanılamaması, modelin kullanılamaması, içerik politikası ve bilinmeyen sonuç. Ham sağlayıcı hatalarından geçmek, uygulama davranışını kırılgan hale getirebilir.
Ağ geçidi ve doğrudan sağlayıcı entegrasyonu
Doğrudan entegrasyon genellikle tek bir uygulama için en hızlı yoldur. Geliştiricilerin sağlayıcıya özgü özelliklere ve belgelere anında erişmesini sağlar. Prototipler, küçük ekipler veya yalıtılmış sistemler için bu basitlik uygun olabilir.
Birden fazla ekip, sağlayıcı, ürün veya ortam dahil olduğunda ağ geçidi daha ilgi çekici hale gelir. Merkezi yönlendirme ve yönetişim, her uygulama ekibinden aynı kontrolleri uygulamasını istemeden modelleri karşılaştırmayı, kullanım politikasını zorunlu kılmayı, maliyet tahsis etmeyi ve sağlayıcıları değiştirmeyi kolaylaştırır.
Ödünleşmenin karşılığı, ağ geçidinin kritik bir bağımlılık haline gelmesidir. Yüksek oranda kullanılabilir, gözlemlenebilir ve operasyonel olarak sahiplenilmiş olmalıdır. Ayrıca sağlayıcı kesintileri, yeniden denemeler, geri dönüş ve takma ad değişiklikleri için de açık kurallara ihtiyaç duyar. Operasyonel disiplini olmayan zayıf bir proxy, vaat edilen kontrol avantajlarını sunmadan tek bir hata noktası oluşturabilir.
OpenAI-uyumlu bir API ağ geçidi nasıl değerlendirilir
Değerlendirme uyumluluk sözleşmesiyle başlamalıdır. Hangi uç noktaların desteklendiğini, hangi OpenAI istemci kitaplıklarının çalıştığını, hangi istek alanlarının kabul edildiğini, akışın nasıl temsil edildiğini, araç çağrılarının nasıl çevrildiğini, hangi kullanım alanlarının döndürüldüğünü ve hataların nasıl normalleştirildiğini sorun. Cevap slogan değil matris olmalıdır.
Sonra model kataloğunu inceleyin. Üretime hazır bir katalog, geliştiricilerin trafiği yönlendirmeden önce model yeteneklerini görünür hale getirmelidir. Sağlayıcıyı, standart model kimliğini, genel takma adı, uç nokta desteğini, yöntemleri, bağlam sınırını, araç desteğini, yapılandırılmış çıktı desteğini, fiyatlandırma esasını, bölge veya veri işleme kısıtlamalarını, yaşam döngüsü durumunu ve kullanımdan kaldırılma riskini içermelidir.
Sonra yönetişimi değerlendirin. Ağ geçidinin, ekipler, uygulamalar, ortamlar ve iş ortakları için sanal anahtarları veya ağ geçidi tarafından verilen anahtarları desteklemesi gerekir. Anahtarların kapsamları, kotaları, harcama limitleri, izin verilen modelleri ve iptal kontrolleri olmalıdır. Birçok iş yükünde tek bir paylaşılan anahtar, erişimi merkezileştirme amacının çoğunu boşa çıkarır.
Kullanım ölçeklendirmesinden önce maliyet kontrolleri oluşturulmalıdır. Ekiplerin, anahtar başına ve ekip başına sınırlara, uyarı eşiklerine, model düzeyinde fiyatlandırma görünürlüğüne ve kullanımı şirket içi sahiplikle uyumlu hale getiren raporlamaya ihtiyacı vardır. Daha derin planlama için bu ağ geçidi çalışmasını bütçe uyarıları, jeton harcama takibi ve kullanım maliyeti raporlaması gibi LLM maliyet yönetimi uygulamalarına bağlayın.
Son olarak operasyonel davranışı inceleyin. Ağ geçidi, yeniden denemeyi geri dönüşten ayırmalı, rota kararlarını açığa çıkarmalı, mümkün olan yerlerde geçiciliği korumalı, istek kimliklerini korumalı ve platform, finans, güvenlik ve ürün ekipleri için gösterge tabloları sağlamalıdır. Ağ geçidinin sağlıklı olduğu ancak yukarı akış sağlayıcının kalitesinin düştüğü durumlarda olayların sahibinin kim olduğu açık olmalıdır.
Üretim ekipleri için uygulama modeli
1.Desteklenen API yüzeyi
tanımlayın. Ağ geçidinin tam olarak neyi destekleyeceğini adlandırarak başlayın. Örneğin: Akışlı Sohbet Tamamlamaları, seçilen araç çağırma modelleri, seçilen yerleştirme modelleri ve uç nokta listeleyen bir model. Sözleşmenin açık olması durumunda desteklenmeyen yüzeylerin hariç tutulması kabul edilebilir. Belirsiz uyumluluk iddiaları taşıma riski oluşturur.
2. Kurallı bir model kaydı oluşturun
Sağlayıcı model adlarını hizmetler arasında dağıtmak yerine yönetilen bir model kaydı oluşturun. Her giriş, sağlayıcıyı, model kimliğini, takma adı, sahibi, yaşam döngüsü durumunu, uç nokta desteğini, yetenekleri, fiyatlandırma esasını, bağlam sınırını, veri işleme kısıtlamalarını ve değerlendirme gereksinimlerini içermelidir. Takma adların değiştirilmesi, uygulama çıktısını sessizce değiştirebileceğinden, takma adların değişiklik kontrolü olmalıdır.
3. Ham sağlayıcı anahtarlarını dağıtmak yerine ağ geçidi anahtarlarını yayınlayın
Dahili ekipler, uygulamalar, ortamlar, müşteriler ve iş ortakları için ağ geçidi tarafından verilen API anahtarları kullanın. Trafiğin ilişkilendirilebilmesi için anahtarların sahiplik meta verilerini taşıması gerekir. Bu, ham sağlayıcı kimlik bilgileri için uygulama sırlarını aramadan iptal etme, kota uygulama, model izin verilenler listeleri ve olay müdahalesine olanak tanır.
4. İstekleri ve yanıtları kasıtlı olarak normalleştirin
İstek normalleştirmesi, OpenAI tarzı alanları yalnızca davranışın anlaşıldığı durumlarda sağlayıcıya özel veriler haline dönüştürmelidir. Yanıt normalleştirmesi, metni, araç çağrılarını, kullanımı, hataları ve akış parçalarını tekrar istemciye yönelik kararlı bir şekle eşlemelidir. Desteklenmeyen davranışlar sessizce değiştirilmek yerine reddedilmeli veya belgelenmelidir.
5. Sağlayıcının yerel kaçış kapaklarını koruyun
Bazı sağlayıcı yetenekleri OpenAI şeklindeki arayüze tam olarak uymayacaktır. Toplu API'ler, istemi önbelleğe alma semantiği, barındırılan araçlar, akıl yürütme kontrolleri, çok modlu girişler ve sağlayıcıya özel güvenlik özellikleri, yerel uç noktalar veya açık uzantı alanları gerektirebilir. Yetişkin platformlar, maksimum kapasite gerektiren iş yükleri için genellikle hem taşınabilir yolu hem de sağlayıcıya özgü yolu destekler.
6. Gözlemlenebilirlik ve faturalandırma meta verilerini ekleyin
Her istek ilişkilendirilebilir olmalıdır. Yararlı meta veriler arasında anahtar, ekip, uygulama, ortam, müşteri veya iş ortağı kiracısı, model, sağlayıcı, rota, gecikme, belirteç sayıları, hata kategorisi, yeniden deneme sayısı, geri dönüş kararı ve tahmini maliyet yer alır. Bilgi istemi ve çıktı günlüğe kaydetme, bir gizlilik modeli, saklama sınırları, düzeltme ve uygun olduğu durumlarda müşteriye yönelik açıklama gerektirir.
7. Aşamalar halinde taşıyın
Üretim dışı trafikle ve temel URL değişikliğiyle başlayın. Daha sonra mümkün olduğunda tekrar oynatmayı veya gölge trafiğini kullanın. Düşük riskli iş yüklerini önce anahtara veya takıma göre taşıyın, gecikme ve hata kategorilerini izleyin ve geri alma yollarını koruyun. Üretim geçişi, mesaj rolleri, sistem talimatları, araçlar, yapılandırılmış çıktı, akış, kullanım hesaplaması, yeniden denemeler ve hata yönetimi için sözleşme testlerini içermelidir.
Yönlendirme ve geri dönüş politikaları
Model yönlendirme, çok modelli bir yapay zeka API'nın temel avantajlarından biridir, ancak kısıtlanması gerekir. Yönlendirme, sağlayıcıları model kapasitesine, maliyete, gecikmeye, kullanılabilirliğe, bölgeye veya müşteri haklarına göre seçebilir. Ayrıca, bir uygulamanın sabit bir ad talep ettiği ve ağ geçidinin bunu sağlayıcıya özel bir modele çözümlediği model takma adlarını da destekleyebilir.
Yedek, sağlayıcı olayları sırasında faydalıdır, ancak her zaman güvenli değildir. Bir geri dönüş modeli farklı çıktılar üretebilir, bir parametreyi göz ardı edebilir, yapılandırılmış bir formatı kaçırabilir, daha pahalıya mal olabilir, daha yavaş yanıt verebilir veya bir iş yükünün değerlendirme varsayımlarını ihlal edebilir. Geri dönüş, sıkı çıktı sözleşmeleri olan üretim iş yükleri için etkinleştirilmeli veya politikaya dayalı olmalıdır.
Yeniden deneme politikası da dikkat gerektirir. Zaman aşımına uğramış bir isteğin yeniden denenmesi, harcamanın yinelenmesine veya yinelenen harici araç işlemlerinin tetiklenmesine neden olabilir. Aynı anda yeniden denemek ve geri dönmek, sağlayıcı olaylarını artırabilir.Ağ geçidi hataları sınıflandırmalı, yeniden deneme sınırlarını ayarlamalı ve bir yanıtın istenen modelden mi yoksa alternatif bir rotadan mı geldiğini ortaya koymalıdır.
Dahili ve iş ortağı erişimi için yönetişim
LLM erişimi paylaşılan bir iş yeteneği haline geldiğinde, ağ geçidi genellikle dahili geliştiricilerden daha fazlasını destekler. Ürün ekipleri, onaylanmış yapay zeka yeteneklerini müşterilere, satıcılara, ajanslara veya yazılım iş ortaklarına sunmak isteyebilir. Bu, yalnızca başka bir dahili API anahtarı değil, bir iş ortağı erişim modeli gerektirir.
İş Ortağı API yetenekleri, devredilen anahtarları, kiracı izolasyonunu, kotaları, kullanım akışlarını, yetkilendirme kontrollerini ve iş ortaklarının erişebileceği model ve özelliklere ilişkin net sınırları içermelidir. Bir iş ortağı, dahili bir platform ekibiyle aynı geniş ayrıcalıklara sahip olmamalıdır. Kullanım kiracı düzeyinde ilişkilendirilebilir olmalı ve dış trafik büyümeden önce maliyet maruziyeti sınırlandırılmalıdır.
B2B LLM, şirketlerin organizasyon kontrolleri, kullanım analizi, maliyet yönetimi, API-anahtar yönetimi ve İş Ortağı API özelliklerinin yanı sıra birleşik API erişimine ihtiyaç duyduğu durumlarda bu kontrol düzlemi görünümüne uyar. İş değeri, uygulamaların birden fazla modeli çağırabilmesinden ibaret değildir. Kuruluş bu çağrıları hesap verebilir, yönetilebilir ve ticari olarak yönetilebilir hale getirebilir.
kaçınılması gereken yaygın hatalar
En yaygın başarısızlık, taşıma işlemini yalnızca temel URL değişikliği olarak ele almaktır. Bu, basit sohbet istemleri için işe yarayabilir, ancak üretim sistemleri genellikle incelikli davranışlara dayanır: sistem mesajı işleme, araç çağrısı sırası, JSON şema uyumu, akış tamamlama etkinlikleri, kullanım alanları ve yeniden deneme davranışı.
Diğer bir hata da, bir ağ geçidi tanıtıldıktan sonra ham sağlayıcı anahtarlarının dağıtılmış halde kalmasına izin vermektir. Ekipler kolaylık sağlamak için ağ geçidini atlarsa, maliyet raporlaması ve erişim kontrolü parçası tekrar kullanılır. Bazı istisnalar gerekli olabilir ancak bunların belgelenmesi ve zamana bağlı olması gerekir.
Kontrolsüz model takma adları da tehlikelidir. Takma adlar uygulama yapılandırmasını basitleştirir, ancak değerlendirmeler, kanaryalar, sürüm notları ve geri alma olmadan bir takma adın değiştirilmesi çıktının sessiz kaymasına neden olabilir. API çağrısı hâlâ başarılı olsa bile işletme sahipleri, değişikliği bir ürün gerilemesi olarak deneyimleyebilir.
Ekipler ayrıca muhasebe karmaşıklığını da hafife alıyor. Metin belirteçleri, önbelleğe alınmış belirteçler, araç çağrıları, görüntü oluşturma, ses, toplu indirimler, yeniden denemeler ve sağlayıcıya özel faturalandırma kuralları, tek bir yalnızca belirteç maliyet modeline uymayabilir. Uygulama maliyetlerini tahmin edin, ancak bunların sağlayıcı faturalandırmasıyla mutabakatını yapın ve farklılıkları görünür hale getirin.
Son olarak, veri politikası olmadan istemleri ve çıktıları varsayılan olarak günlüğe kaydetmeyin. Gözlemlenebilirlik önemlidir, ancak anlık veriler müşteri içeriğini, kişisel verileri, kimlik bilgilerini veya düzenlemeye tabi bilgileri içerebilir. Meta veri öncelikli günlük kaydı, seçmeli yük yakalama, redaksiyon ve saklama kontrolleri daha güvenli varsayılanlardır.
Uygulamaya uygun sonuç
OpenAI uyumlu bir çoklu model API entegrasyonun yayılmasını azaltabilir ve işletmelere birleşik AI API erişimi için pratik bir yol sunabilir. Model, bir üretim kontrol düzlemi olarak ele alındığında en iyi şekilde çalışır: uyumluluk sözleşmesi, model kataloğu, yönetim katmanı, yönlendirme sistemi, maliyet yönetimi katmanı ve gözlemlenebilirlik tek bir yerde görünür.
Ağ geçidinin gerçekten destekleyeceği uç noktaları ve davranışları tanımlayarak başlayın. Takma adlar çoğalmadan önce bir model kayıt defteri oluşturun. Ekipleri ağ geçidi tarafından verilen anahtarlara taşıyın. Uyumluluk sözleşmesini gerçek istemlere, araçlara, akış akışlarına, hatalara ve kullanım kayıtlarına göre test edin. Benimseme hızlanmadan önce harcama limitleri ekleyin ve raporlama yapın. Temiz bir şekilde çevrilmeyen özellikler için sağlayıcıya özgü kaçış yollarını koruyun.
Amaç, her sağlayıcı farklılığını gizlemek değildir. Amaç, bu farklılıkları açık, yönetilebilir ve yönetilebilir hale getirerek ekiplerin her uygulamada aynı entegrasyonu, güvenliği ve maliyet kontrollerini yeniden oluşturmadan doğru modelleri kullanabilmesini sağlamaktır.