LLM Gateway

LLM Gateway

LLM Gateway ist ein Open-Source-API-Gateway, das als einheitliche Middleware-Plattform für das Routing, die Verwaltung und die Analyse von Anfragen über mehrere Large Language Model-Anbieter über eine einzige API-Schnittstelle fungiert.
https://llmgateway.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
LLM Gateway

Produktinformationen

Aktualisiert:Jul 4, 2025

Was ist LLM Gateway

LLM Gateway ist eine grundlegende Infrastrukturkomponente, die die Integration und Verwaltung von Large Language Models (LLMs) in Anwendungen vereinfacht. Es dient als zentralisierte Plattform, die die Kompatibilität mit dem OpenAI-API-Format aufrechterhält und es Entwicklern ermöglicht, sich über eine einzige Schnittstelle mit verschiedenen LLM-Anbietern wie OpenAI, Anthropic, Google Vertex AI und anderen zu verbinden. Die Plattform bietet sowohl selbst gehostete als auch gehostete Versionen (llmgateway.io) an, wodurch sie flexibel für unterschiedliche Bereitstellungsanforderungen ist und gleichzeitig umfassende Tools für API-Verwaltung, Überwachung und Analyse bietet.

Hauptfunktionen von LLM Gateway

LLM Gateway ist ein Open-Source-API-Gateway, das eine einheitliche Schnittstelle zur Verwaltung von Interaktionen mit mehreren Large Language Model-Anbietern bietet. Es bietet zentralisierte Kontrolle, Echtzeitüberwachung und Governance auf Unternehmensniveau und vereinfacht gleichzeitig die Integration durch einen einzigen API-Endpunkt. Die Plattform umfasst Funktionen zur Kostenverfolgung, Leistungsanalyse, Sicherheitsmanagement und unterstützt sowohl selbst gehostete als auch Cloud-basierte Bereitstellungen.
Einheitliche API-Schnittstelle: Bietet einen einzigen API-Endpunkt, der mit mehreren LLM-Anbietern (OpenAI, Anthropic, Google usw.) funktioniert, sodass Entwickler vorhandenen Code beibehalten können, während sie einfach den API-Endpunkt ändern
Leistungsüberwachung und -analyse: Bietet detaillierte Einblicke in Nutzungsmuster, Antwortzeiten und Kosten über verschiedene Modelle hinweg mit Echtzeitverfolgungs- und Analysefunktionen
Sicherheit und Compliance: Zentralisiert die Zugriffskontrolle, verwaltet Geheimnisse und implementiert rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) und gewährleistet gleichzeitig die Einhaltung des Datenschutzes durch Maskierung sensibler Informationen
Flexible Bereitstellungsoptionen: Unterstützt sowohl die selbst gehostete Bereitstellung für die vollständige Kontrolle über die Infrastruktur als auch eine gehostete Cloud-Version zur sofortigen Verwendung ohne Einrichtung

Anwendungsfälle von LLM Gateway

Enterprise AI Integration: Große Organisationen können mehrere LLM-Dienste über verschiedene Abteilungen hinweg zentral verwalten und überwachen und gleichzeitig Sicherheit und Kostenkontrolle gewährleisten
KI-Anwendungsentwicklung: Entwickler können schnell KI-Anwendungen erstellen und skalieren, ohne sich um einzelne Anbieterintegrationen oder API-Komplexitäten kümmern zu müssen
Tools für die Finanzanalyse: Finanzinstitute können LLM-basierte Analysetools mit entsprechenden Debugging- und Überwachungsfunktionen implementieren, um genaue Ergebnisse zu gewährleisten
Multi-Modell-Tests: Forschungsteams können die Leistung und Kosteneffizienz verschiedener LLM-Modelle einfach über eine einzige Schnittstelle vergleichen und bewerten

Vorteile

Open-Source mit MIT-Lizenz für Self-Hosting
Keine Gateway-Gebühren im Pro-Plan mit eigenen Anbieterschlüsseln
Umfassende Analyse- und Überwachungsfunktionen
Einfache Integration in bestehende Codebasen

Nachteile

3-Tage-Datenaufbewahrungslimit bei Basistarifen
Einige erweiterte Funktionen sind auf die Enterprise-Stufe beschränkt
Erfordert technisches Fachwissen für die selbst gehostete Bereitstellung

Wie verwendet man LLM Gateway

Für ein Konto anmelden: Besuchen Sie llmgateway.io, um ein Konto zu erstellen und Ihren API-Schlüssel zu erhalten
Bereitstellungsoption wählen: Wählen Sie entweder die gehostete Version (sofortige Nutzung) oder die selbst gehostete Version (Bereitstellung auf Ihrer eigenen Infrastruktur)
API-Endpunkt konfigurieren: Aktualisieren Sie Ihren vorhandenen Code so, dass er auf den LLM Gateway-API-Endpunkt anstelle von direkten Anbieter-Endpunkten verweist
API-Anfragen stellen: Senden Sie Anfragen im standardmäßigen OpenAI-kompatiblen Format mit Ihrem LLM Gateway-API-Schlüssel im Authorization-Header
Beispiel für einen API-Aufruf: curl -X POST https://api.llmgateway.io/v1/chat/completions \\ -H \"Content-Type: application/json\" \\ -H \"Authorization: Bearer $LLM_GATEWAY_API_KEY\" \\ -d '{ \"model\": \"gpt-4\", \"messages\": [ {\"role\": \"user\", \"content\": \"Hallo\"} ] }'
Leistung überwachen: Verwenden Sie das Dashboard, um Nutzung, Kosten und Leistungskennzahlen über verschiedene LLM-Anbieter hinweg zu verfolgen
Routing-Regeln konfigurieren: Richten Sie benutzerdefinierte Routing-Regeln ein, um Anfragen basierend auf Ihren Anforderungen an bestimmte Modelle zu leiten
Auf Analysen zugreifen: Überprüfen Sie detaillierte Analysen und Protokolle über die Gateway-Konsole unter http://localhost:8787/public/ (für selbst gehostete) oder die Weboberfläche

LLM Gateway FAQs

LLM Gateway ist ein Open-Source-API-Gateway für Large Language Models (LLMs), das es Ihnen ermöglicht, sich über eine einzige, einheitliche API-Schnittstelle mit verschiedenen LLM-Anbietern zu verbinden.

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