AI-Gateway-LLM网关与多模型路由

沪漂一族

380人浏览 · 2026-06-28 10:58:59

沪漂一族 · 2026-06-28 10:58:59 发布

AI Gateway · LLM 网关与多模型路由

定位：企业 AI 控制面——在 07 §10 Token FinOps 之上，专述 LiteLLM / Kong AI Gateway / Portkey / APISIX AI / Bedrock 等多实现的路由、限流、租户隔离、缓存与可观测契约；并与 27 §7 集成视图对齐。
不重复：vLLM/KV/量化见 07；Agent 应用组件见 27 §3；Guardrails 见 17。

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类型	文件	本篇用法
FinOps 母版	07 §10	$/task、LiteLLM metadata
集成母版	27 §7	AI Gateway 契约、IDP
深链	25 可观测	spend 对账
深链	06 Eval	模型切换回归
深链	13 Playbook	租户配额
深链	23 Browser	vision 路由

0. 面试前 30 分钟 Checklist（Staff / Architect）

时间盒	动作	产出
5 min	画 Gateway 五层（§3.1）	Auth→Route→Policy→Cache→Provider
5 min	对比 LiteLLM vs Kong vs Portkey（§4）	各 1 句定位
5 min	口述租户隔离三板斧（§6）	key/budget/header/metadata
5 min	链 07 §10 + 27 §7.3	FinOps + 集成契约
5 min	STAR（§12）	路由错模型/预算穿透
5 min	P0 十二条（§13）	能背诵

开场金句（90s）：

「AI Gateway 是 LLM 的 API Gateway + FinOps + 策略控制面，不是简单反向代理。统一鉴权、多模型路由、租户预算、语义缓存、Bedrock 多云兜底，并把 tenant/feature/model 标签贯穿到 [25] 可观测与 [07] 成本面板。」

1. 为什么需要 AI Gateway

无 Gateway 痛点	Gateway 能力
各服务直连多厂商 key	统一密钥轮换
成本不可归因	tenant/feature 标签
模型切换散落	路由表 + 灰度
无限重试烧预算	budget + 429 语义
无缓存	exact + semantic cache

→ 27 §7.3 已预留 X-Model-Route、prompt_rev。

2. 能力模型（Capability Model）

能力	P0	说明
统一协议	✓	OpenAI-compatible 最常见
路由	✓	模型/区域/成本/延迟
限流	✓	RPS + TPM + 并发
预算	✓	租户日/月顶
缓存	✓	exact + optional semantic
回退	✓	fallback chain
审计	✓	请求体脱敏日志
插件	P1	Guardrails、PII、自定义

3. 参考架构（五层）

3.1 五层详解

层	职责	失败模式
L1 Auth	API Key/OIDC/mTLS	key 泄漏
L2 Route	model alias → provider	路由到贵模型
L3 Policy	RL/budget/content	预算穿透
L4 Cache	降本	跨租户污染
L5 Provider	真推理	上游 5xx

3.2 LiteLLM Proxy

# litellm config 片段
model_list:
  - model_name: gpt-4o-mini-route
    litellm_params:
      model: azure/gpt-4o-mini
      api_base: os.environ/AZURE_API_BASE
  - model_name: bedrock-claude
    litellm_params:
      model: bedrock/anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0
      aws_region_name: us-east-1

router_settings:
  routing_strategy: usage-based-routing-v2

general_settings:
  master_key: os.environ/LITELLM_MASTER_KEY

LiteLLM 能力	生产要点
spend logs	与 07 §10.4 对齐
budget	`max_budget` per `user_id`/`team_id`
metadata	`X-LiteLLM-Metadata` JSON
fallbacks	有序链；勿对 429 盲重试
callbacks	Langfuse/Helicone hook

→ Spring AI 指向 Proxy 示例见 07 §10.4。

3.3 Kong AI Gateway

维度	Kong	LiteLLM
定位	通用 API GW + AI 插件	LLM-native proxy
强项	企业 Kong 存量、插件生态	多模型路由/OpenAI 兼容
AI 插件	Prompt guard、LLM rate limit	内置 router/spend
适用	已有 Kong 团队	AI 平台团队

3.4 Portkey

能力	说明
Observability	内置 trace、成本
Guardrails	策略管道
Gateway	多 provider 抽象
适用	要快落地观测+治理

3.5 APISIX AI

能力	说明
动态路由	etcd 配置
插件	ai-proxy、限流
适用	国内云原生、已有 APISIX

3.6 Amazon Bedrock Routing

模式	用法
单区域	`aws_region` 固定
跨模型	`modelId` 路由表
知识库	Bedrock KB vs 自建 RAG 03
IAM	实例角色；禁长期 AK

4. 产品对比矩阵（2026 视角）

产品	协议	路由	预算	语义缓存	私有部署
LiteLLM	OpenAI-compat	强	强	插件	✓
Kong AI	Kong route	中	插件	中	✓
Portkey	多	强	中	有	SaaS/私有
APISIX AI	OpenAI-compat	中	插件	中	✓
自建 Envoy+ext_proc	定制	定制	定制	定制	✓

选型建议：

已有 Kong → Kong AI + LiteLLM 并存（Kong 边缘，LiteLLM 模型层）。
AI 平台绿场 → LiteLLM 主 + 25。
要观测优先 → Portkey 评估。
国内 APISIX → APISIX ai-proxy。

5. 路由策略（Routing）

策略	触发	例
静态 alias	功能固定	`support-bot → gpt-4o-mini`
延迟优先	p95 SLA	区域就近
成本优先	非关键	Haiku/Mini
能力优先	工具调用	Claude/GPT-4 class
灰度	新版本	5% → 25% → 100%
Bedrock 合规	数据驻留	`us-east-1` only

# 概念：路由决策输入
class RouteContext:
    tenant_id: str
    feature: str
    needs_tools: bool
    input_tokens_est: int
    pii_level: str  # none/internal/regulated

→ 与 07 §6 多模型架构一致。

6. 租户隔离（Tenant Isolation）

6.1 三板斧

斧	机制	泄漏面
身份	每租户 API Key / OAuth client	key 混用
预算	hard budget + alert	共享池
数据	cache key 含 `tenant_id`	语义缓存串租户

6.2 Header 契约（对齐 27 §7.3）

Header	必填	用途
`X-Tenant-Id`	✓	成本/限流
`X-Feature-Id`	✓	路由表
`X-Model-Route`	可选	强制 alias
`X-Trace-Id`	✓	[25] 对账
`X-Prompt-Rev`	推荐	版本钉扎

6.3 多租户缓存键

cache_key = SHA256(tenant_id + model + normalized_messages + prompt_rev)

禁止：仅按 messages hash（会跨租户命中）。

7. 限流与预算（Rate Limit & Budget）

粒度	指标	实现
租户	$/day, TPM	LiteLLM budget / Redis
功能	RPS	Kong/APISIX limit
用户	并发	应用层 semaphore
全局	上游 TPM	provider 反馈 429

7.1 429 语义（与 Spring AI）

Gateway budget_exceeded → 不可重试。
上游 rate_limit → 指数退避 + 切换 fallback。
Agent 步数预算 在应用层（27），网关不知成功语义。

→ 07 §10.2 Budget Gates。

8. 缓存（Exact & Semantic）

8.1 Exact Cache

项	值
键	tenant+model+messages hash
TTL	功能相关 5m–24h
失效	prompt_rev 变更

8.2 Semantic Cache

项	值
相似度	cosine ≥0.95（调优）
风险	过时政策答案
规避	仅 FAQ；regulated 禁用

→ 向量选型见 26，不在此重复 RAG 管线。

8.3 缓存与 FinOps 面板

指标	说明
`cache_hit_rate`	按 tenant
`cache_saved_usd`	LiteLLM 报表
`stale_answer_rate`	质量 06

9. 与 07 §10 · 27 §7 集成视图

9.1 FinOps 闭环

环节	07 §10	本篇
记账点	LiteLLM spend	统一 metadata
硬顶	tenant budget	RL + budget
归因	feature/model	Header 契约
对账	Langfuse	25

9.2 27 §7 集成清单

BFF 只认 Gateway endpoint
IDP 注入轮换 key（Vault）
Mesh mTLS 到 Gateway
Outbox 副作用 不经过 Gateway
prompt_rev 注册表

10. 部署与高可用

模式	RTO	说明
单区多副本	分钟	K8s HPA
双区 active-passive	15m	DNS + health
Provider fallback	秒级	有序链

11. 高频口述题（15 道 · 60–90s）

11.1 AI Gateway 和 API Gateway 区别？

答：LLM 语义：model 路由、TPM、prompt 缓存、spend；通用 GW 不懂 token。

11.2 为什么推荐 LiteLLM？

答：OpenAI-compat、多 provider、spend/budget 成熟；见 §3.2、[07 §10.4]。

11.3 Kong 还是 LiteLLM？

答：已有 Kong 用 Kong 边缘；模型层 LiteLLM。§4。

11.4 租户预算穿透？

答：hard budget+独立 key+缓存 tenant 前缀。§6。

11.5 语义缓存风险？

答：regulated 禁用；FAQ 可用；监控 stale。§8.2。

11.6 Bedrock 何时首选？

答：AWS 驻留、合规、统一 IAM。§3.6。

11.7 429 要不要重试？

答：budget_exceeded 不重试；上游 RL 退避+ fallback。§7。

11.8 与 vLLM 关系？

答：Gateway 前置；私有模型走 LOC provider。§3、[07]。

11.9 Agent 步数预算放哪？

答：应用层；网关管 token。§7、[27]。

11.10 Portkey 价值？

答：观测+Guardrails 快。§3.4。

11.11 APISIX 场景？

答：国内已有 APISIX。§3.5。

11.12 模型灰度？

答：路由权重 5%→100%。§5。

11.13 DevEx Cursor 成本？

答：不进生产 Gateway；分账。[07 D06]。

11.14 Header 最少集？

答：tenant+feature+trace。§6.2。

11.15 与 [25]？

答：spend 与 trace 对账。§9。

12. STAR-M-P 事故复盘：路由表误配导致租户用贵模型

字段	内容
S	促销季 Day1，support 租户 $/1k req 升 4x。
T	4h 定位；冻结错误路由。
A	查 metadata `model=gpt-4o` 应为 mini；回滚路由 ConfigMap；补 budget alert；shadow 24h。
R	无客户-facing SLA 违约；补差价内部承担。
P	`route_misconfig_incidents=0` 30d；shadow 覆盖 100% alias。
M	① GitOps 路由；② 发布门禁 diff；③ 按 tenant anomaly 告警；④ 贵模型需 feature 白名单。

13. Master Checklist（P0 / P1 / P2）

13.1 P0 — 上线阻断

P0-01 统一 Gateway 入口
P0-02 tenant/feature header 必填
P0-03 cache key 含 tenant
P0-04 budget hard stop
P0-05 budget 429 不重试
P0-06 fallback 有序链
P0-07 密钥 Vault 轮换
P0-08 请求审计脱敏
P0-09 OTel trace 贯通
P0-10 路由 GitOps+diff 门禁
P0-11 regulated 禁 semantic cache
P0-12 与 07 spend 对账

13.2 P1 — Staff 答辩

P1-01 见 §1
P1-02 见 §2
P1-03 见 §3
P1-04 见 §4
P1-05 见 §5
P1-06 见 §6
P1-07 见 §7
P1-08 见 §8
P1-09 见 §9
P1-10 见 §10

13.3 P2 — 卓越

P2-01 卓越项
P2-02 卓越项
P2-03 卓越项
P2-04 卓越项
P2-05 卓越项

附录 R1: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-1	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-1	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-1	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R1：若 smart-1 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R2: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-2	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-2	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-2	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R2：若 smart-2 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R3: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-3	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-3	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-3	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R3：若 smart-3 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R4: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-4	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-4	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-4	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R4：若 smart-4 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R5: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-5	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-5	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-5	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R5：若 smart-5 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R6: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-6	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-6	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-6	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R6：若 smart-6 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R7: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-7	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-7	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-7	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R7：若 smart-7 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R8: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-8	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-8	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-8	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R8：若 smart-8 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R9: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-9	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-9	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-9	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R9：若 smart-9 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R10: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-10	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-10	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-10	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R10：若 smart-10 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R11: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-11	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-11	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-11	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R11：若 smart-11 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R12: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-12	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-12	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-12	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R12：若 smart-12 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R13: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-13	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-13	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-13	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R13：若 smart-13 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R14: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-14	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-14	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-14	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R14：若 smart-14 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R15: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-15	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-15	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-15	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R15：若 smart-15 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R16: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-16	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-16	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-16	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R16：若 smart-16 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R17: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-17	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-17	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-17	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R17：若 smart-17 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R18: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-18	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-18	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-18	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R18：若 smart-18 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R19: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-19	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-19	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-19	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R19：若 smart-19 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R20: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-20	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-20	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-20	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R20：若 smart-20 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R21: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-21	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-21	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-21	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R21：若 smart-21 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R22: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-22	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-22	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-22	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R22：若 smart-22 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R23: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-23	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-23	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-23	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R23：若 smart-23 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R24: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-24	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-24	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-24	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R24：若 smart-24 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R25: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-25	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-25	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-25	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R25：若 smart-25 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R26: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-26	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-26	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-26	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R26：若 smart-26 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R27: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-27	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-27	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-27	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R27：若 smart-27 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R28: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-28	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-28	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-28	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R28：若 smart-28 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R29: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-29	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-29	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-29	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R29：若 smart-29 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R30: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-30	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-30	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-30	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R30：若 smart-30 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R31: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-31	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-31	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-31	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R31：若 smart-31 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R32: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-32	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-32	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-32	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R32：若 smart-32 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R33: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-33	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-33	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-33	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R33：若 smart-33 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R34: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-34	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-34	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-34	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R34：若 smart-34 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R35: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-35	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-35	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-35	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R35：若 smart-35 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R36: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-36	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-36	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-36	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R36：若 smart-36 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R37: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-37	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-37	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-37	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R37：若 smart-37 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R38: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-38	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-38	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-38	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R38：若 smart-38 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R39: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-39	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-39	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-39	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R39：若 smart-39 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R40: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-40	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-40	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-40	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R40：若 smart-40 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R41: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-41	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-41	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-41	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R41：若 smart-41 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R42: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-42	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-42	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-42	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R42：若 smart-42 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R43: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-43	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-43	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-43	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R43：若 smart-43 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R44: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-44	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-44	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-44	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R44：若 smart-44 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R45: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-45	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-45	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-45	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R45：若 smart-45 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R46: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-46	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-46	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-46	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R46：若 smart-46 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R47: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-47	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-47	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-47	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R47：若 smart-47 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R48: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-48	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-48	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-48	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R48：若 smart-48 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R49: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-49	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-49	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-49	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R49：若 smart-49 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

附录 R50: 路由别名演练

alias	provider	model	feature_allowlist
fast-50	azure	gpt-4o-mini	support,ops
smart-50	bedrock	claude-3-5	agent,legal
embed-50	openai	text-embedding-3	rag-indexer

追问 R50：若 smart-50 延迟超 SLO，fallback 顺序？答：smart→fast→human（降质），并打点 degraded_route=true。

99. 冲刺

99.2 冲刺 Q&A（T01–T40）

ID	Q	A（brief）	锚点
T01	网关题1	见 §3–§9	§2
T02	网关题2	见 §3–§9	§3
T03	网关题3	见 §3–§9	§4
T04	网关题4	见 §3–§9	§5
T05	网关题5	见 §3–§9	§6
T06	网关题6	见 §3–§9	§7
T07	网关题7	见 §3–§9	§8
T08	网关题8	见 §3–§9	§9
T09	网关题9	见 §3–§9	§1
T10	网关题10	见 §3–§9	§2
T11	网关题11	见 §3–§9	§3
T12	网关题12	见 §3–§9	§4
T13	网关题13	见 §3–§9	§5
T14	网关题14	见 §3–§9	§6
T15	网关题15	见 §3–§9	§7
T16	网关题16	见 §3–§9	§8
T17	网关题17	见 §3–§9	§9
T18	网关题18	见 §3–§9	§1
T19	网关题19	见 §3–§9	§2
T20	网关题20	见 §3–§9	§3
T21	网关题21	见 §3–§9	§4
T22	网关题22	见 §3–§9	§5
T23	网关题23	见 §3–§9	§6
T24	网关题24	见 §3–§9	§7
T25	网关题25	见 §3–§9	§8
T26	网关题26	见 §3–§9	§9
T27	网关题27	见 §3–§9	§1
T28	网关题28	见 §3–§9	§2
T29	网关题29	见 §3–§9	§3
T30	网关题30	见 §3–§9	§4
T31	网关题31	见 §3–§9	§5
T32	网关题32	见 §3–§9	§6
T33	网关题33	见 §3–§9	§7
T34	网关题34	见 §3–§9	§8
T35	网关题35	见 §3–§9	§9
T36	网关题36	见 §3–§9	§1
T37	网关题37	见 §3–§9	§2
T38	网关题38	见 §3–§9	§3
T39	网关题39	见 §3–§9	§4
T40	网关题40	见 §3–§9	§5

下一步：§0 → §3 五层 → §4 对比 → [07 §10] → [27 §7.3]。

官方文档与源码（一级依据）

AI Engineering · 正文机制应来自下方 官方文档（L1） 与 官方源码仓库（L2）；
禁止用教程站/博客充当机制依据。本章 QPS/延迟/STAR 为面试示意。
写作规范：docs/official-sources-registry.md §0

L1 · 官方文档

L2 · 官方源码

L3 · 论文 / 开放规范

L3 MCP Specification

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AI-Gateway-LLM网关与多模型路由

沪漂一族

AI Gateway · LLM 网关与多模型路由

导航 · 套件内关联

0. 面试前 30 分钟 Checklist（Staff / Architect）

1. 为什么需要 AI Gateway

2. 能力模型（Capability Model）

3. 参考架构（五层）

3.1 五层详解

3.2 LiteLLM Proxy

3.3 Kong AI Gateway

3.4 Portkey

3.5 APISIX AI

3.6 Amazon Bedrock Routing

4. 产品对比矩阵（2026 视角）

5. 路由策略（Routing）

6. 租户隔离（Tenant Isolation）

6.1 三板斧

6.2 Header 契约（对齐 27 §7.3）

6.3 多租户缓存键

7. 限流与预算（Rate Limit & Budget）

7.1 429 语义（与 Spring AI）

8. 缓存（Exact & Semantic）

8.1 Exact Cache

8.2 Semantic Cache

8.3 缓存 与 FinOps 面板

9. 与 07 §10 · 27 §7 集成视图

9.1 FinOps 闭环

9.2 27 §7 集成清单

10. 部署与高可用

11. 高频口述题（15 道 · 60–90s）

11.1 AI Gateway 和 API Gateway 区别？

11.2 为什么推荐 LiteLLM？

11.3 Kong 还是 LiteLLM？

11.4 租户预算穿透？

11.5 语义缓存风险？

11.6 Bedrock 何时首选？

11.7 429 要不要重试？

11.8 与 vLLM 关系？

11.9 Agent 步数预算放哪？

11.10 Portkey 价值？

11.11 APISIX 场景？

11.12 模型灰度？

11.13 DevEx Cursor 成本？

11.14 Header 最少集？

11.15 与 [25]？

12. STAR-M-P 事故复盘：路由表误配导致租户用贵模型

13. Master Checklist（P0 / P1 / P2）

13.1 P0 — 上线阻断

13.2 P1 — Staff 答辩

13.3 P2 — 卓越

附录 R1: 路由别名演练

附录 R2: 路由别名演练

附录 R3: 路由别名演练

附录 R4: 路由别名演练

附录 R5: 路由别名演练

附录 R6: 路由别名演练

附录 R7: 路由别名演练

附录 R8: 路由别名演练

附录 R9: 路由别名演练

附录 R10: 路由别名演练

附录 R11: 路由别名演练

附录 R12: 路由别名演练

附录 R13: 路由别名演练

附录 R14: 路由别名演练

附录 R15: 路由别名演练

附录 R16: 路由别名演练

附录 R17: 路由别名演练

附录 R18: 路由别名演练

附录 R19: 路由别名演练

附录 R20: 路由别名演练

附录 R21: 路由别名演练

附录 R22: 路由别名演练

附录 R23: 路由别名演练

附录 R24: 路由别名演练

附录 R25: 路由别名演练

附录 R26: 路由别名演练

附录 R27: 路由别名演练

附录 R28: 路由别名演练

附录 R29: 路由别名演练

8.3 缓存与 FinOps 面板