Mis on AI-lüüs? Juhend LLM- ja agendiliikluse marsruutimiseks, kulude kontrolliks ja juhtimiseks

AI-lüüs on tsentraliseeritud puhverkiht teie rakenduste või AI-agentide ning nende kasutatavate suurte keelemudelite (LLM-ide) ja tööriistade vahel. See suunab päringuid, ohjab AI-kulusid, jõustab turvanõudeid ja jälgib kasutust, nii et teil pole vaja neid kontrollimehhanisme igasse rakendusse eraldi ehitada. See muutuks kiiresti ebapraktiliseks, kui teie meeskonnad ühendavad üha rohkem mudeleid ja võtavad kasutusele üha rohkem agente.

Selles artiklis selgitame, mida AI-lüüs teeb, mille poolest see erineb traditsioonilisest API-lüüsist (ning LLM- ja MCP-lüüsidest), millised on selle võimalused ja piirangud ning kuidas aru saada, kas teil on seda vaja.

Mis on AI-lüüs?

AI-lüüs on vahekiht, mis suunab iga teie rakenduse või AI-agendi päringu suurele keelemudelile (LLM-ile).

Tänu sellele saate kasutada paljusid erinevaid mudeleid nii, nagu oleks tegu ühe mudeliga.

Igal teenusepakkujal (OpenAI, Anthropic, Google, avatud lähtekoodiga mudel või teie enda majutatud lõpp-punkt) on oma SDK, API-võtmed ja päringuvorming. Lüüs võtab vastu ühe standardse päringu, teisendab selle vastava teenusepakkuja jaoks ja tagastab vastuse.

Mudeleid saate lisada, vahetada või kasutuselt eemaldada lüüsi konfiguratsiooni, mitte rakenduse koodi muutes.

Ja kuna iga päring liigub läbi AI-lüüsi, saate kõigile mudelitele kulu-, turva- ja logimiskontrolle rakendada ühest kohast.

Kuidas AI-lüüs töötab

Kui suunate oma rakenduse või AI-agendi AI-lüüsi baas-URL-ile, läbib iga päring samad etapid:

• Autentimine ja autoriseerimine: lüüs kontrollib päringu saatja võtit ja rolli.
• Poliitikate rakendamine: lüüs jõustab tokenipiirangud ja eelarved ning käivitab kaitsemeetmed, näiteks PII eemaldamise.
• Suunamine: lüüs valib mudeli või teenusepakkuja kulu, latentsuse või saadavuse põhjal ja lülitub varuvariandile ümber, kui esimene ei tööta. Samuti teisendab see päringu sihtteenusepakkuja vormingusse.
• Logimine: lüüs salvestab mudeli, tokenite arvu, latentsuse ja tulemuse, et AI-kulusid jälgida ja vigu siluda.

Seega läbib päring, mis oleks muidu läinud otse AI-teenusepakkujale, nüüd lüüsi, mis saab enne LLM-ini jõudmist piirata selle tokenite arvu, asendada mudeli odavamaga või tagastada vahemälus oleva vastuse.

AI-lüüsi võimalused

AI-lüüs suunab mudeliliiklust, ohjab kulusid, kaitseb ja logib liiklust ning määrab, kes mida kasutada tohib.

Suurenda

Suunamine ja tõrkesiire

AI-lüüs valib kulu, latentsuse või võimekuse põhjal, milline AI-mudel iga päringu käsitleb.

Kui valitud teenusepakkuja ei tööta või rakendab päringumäära piirangut, saadab lüüs päringu automaatselt teisele mudelile.

Nii jätkab teie rakendus katkestuse ajal tööd ja saate koormust jaotada korraga mitme teenusepakkuja vahel.

Tokenipõhised päringumäära piirangud ja eelarved

AI-lüüs võimaldab seada meeskonna, projekti või kasutaja ülempiire ning lükkab päringud tagasi, kui need jõuavad eraldatud tokenipiiranguni.

Nii püsivad kulud eelarve piires ja ükski meeskond ega projekt ei saa eelarvet üksi ära kulutada.

Semantiline vahemällu salvestamine

AI-lüüside semantilised vahemälud salvestavad varasemad vastused ja leiavad uutele viipadele vasteid tähenduse järgi. Kui uus viip on piisavalt sarnane mõnele, millele lüüs on juba vastanud, tagastab see salvestatud vastuse mudelit kutsumata.

Paljude sarnaste päringutega AI-töökoormuste puhul vähendab see kulusid ja vastamisaega.

Kaitsemeetmed ja andmekaitse

AI-lüüs kontrollib iga viipa ja vastust, mis sellest läbi liigub.

See eemaldab isikuandmed ja muud tundlikud andmed enne, kui päring jõuab mudeli pakkujani, vähendab viibasüstide riski ja filtreerib sisu, mida te ei soovi saata ega vastu võtta.

Kontrolle rakendatakse igale päringule, nii et kaitse ei sõltu sellest, kas iga AI-rakendus on selle õigesti lahendanud.

Jälgitavus

AI-lüüs salvestab iga päringu: millist mudelit kasutati, mitu tokenit kulus, kui kaua see aega võttis ja kas see ebaõnnestus.

Iga AI-interaktsiooni kirje abil saate kulud konkreetsele meeskonnale omistada, aeglast või tõrkuvat mudelit siluda ja näha kõigi teenusepakkujate kasutust.

AI-juhtimine ja juurdepääsu kontroll

AI-lüüs kontrollib juurdepääsu AI-le kogu teie organisatsioonis. See annab juurdepääsu mudelitele vastavalt teie rollisätetele, autendib kõik päringu saatjad ja salvestab iga päringu auditilogisse, et saaksite AI kasutust üle vaadata.

AI-lüüsi piirangud: latentsus ja see, mida lüüs ei tee

AI-lüüs lisab veidi latentsust. Samuti ei hinda see väljundi kvaliteeti – see jääb teie vastutada.

Kui palju latentsust lüüs lisab

AI-lüüs lisab latentsust ehk viivitust päringu saatmise ja vastuse saamise vahel, kuid LLM-liikluse puhul on see suhteliselt väike.

Broadcomi VMware Cloud Foundationi meeskonna sõltumatus võrdlustestis 2026. aasta juunist lisas häälestatud Envoy AI Gateway kuni 224 samaaegse kasutaja korral umbes 2 ms päringu kohta, kui kasutati suunamist ja päringumäära piiramist, kuid mitte sisu kontrolli (kaitsemeetmed ja semantiline vahemällu salvestamine võivad lisada kümneid kuni sadu millisekundeid).

AI-lüüs ei kontrolli viipade ega väljundi kvaliteeti

AI-lüüs juhib liiklust, mitte mudeli väljundit ega seda ümbritsevat rakendusloogikat.

AI-lüüsid ei otsusta, mida mudelilt küsida, ei mäleta teie vestlust ega seda, kuhu ülesanne pooleli jäi, ega käivita agendi samm-sammulist loogikat.

Samuti ei hinda need vastuste kvaliteeti. Seega ei saa need tagada, et vastus oleks õige või ohutu.

Tegelikult võib AI-lüüside kasutuselevõtt teatud juhtudel kvaliteeti isegi vähendada. Näiteks kui lüüs suunab kulude kokkuhoiuks päringu odavamale mudelile, võib see mudel anda halvema vastuse.

Seega jääb väljundi kvaliteedi kontrollimine endiselt teie ülesandeks.

AI-lüüs vs. API-lüüs

AI-lüüs ja API-lüüs töötavad sarnaselt, kuid juhivad eri tüüpi liiklust. API-lüüs käsitleb üldisi API-päringuid (REST- või GraphQL-päringuid teie klientide ja taustateenuste vahel), kus iga päring on etteaimatav. AI-lüüs käsitleb keelemudelile tehtavaid päringuid, mida mõõdetakse tokenites ja mis sisaldavad vabas vormis viipasid.

AI-lüüside ja API-lüüside peamised erinevused on järgmised:

• API-lüüs suunab päringud taustateenusele, AI-lüüs aga LLM-idele.
• API-lüüs piirab päringute arvu ja mõõdab ribalaiust, AI-lüüs aga mõõdab tokeneid. Tööriistapäringute arv ei ole AI-mudelite kasutuse jälgimisel oluline, sest üks päring võib kasutada paar tokenit või sadu tuhandeid.
• API-lüüs tagastab vahemälus oleva vastuse ainult täpse vaste korral, AI-lüüs aga saab vahemällu salvestada ka tähenduse järgi ja tagastada salvestatud vastuse, kui uus viip on piisavalt sarnane varasemale. Viibad on harva identsed, nii et ilma selleta maksaksite mudelipäringute eest, et vastata ikka ja jälle samadele küsimustele.
• API-lüüs ainult autendib päringu saatjaid ja kontrollib võtmeid, AI-lüüs aga kontrollib ka viipasid tundlike andmete ja peidetud juhiste suhtes. See takistab tundlike andmete lekkimist teie võrgust ja blokeerib viibasüstid.

Mõisteid „LLM-lüüs“ ja „MCP-lüüs“ kasutatakse mõiste „AI-lüüs“ kõrval, kuid need tähistavad kitsamaid kihte:

• LLM-lüüs käsitleb mudelipäringut ennast (tokenite mõõtmine, suunamine ja viipade filtreerimine).
• MCP-lüüs määrab Model Context Protocoli (MCP) abil, milliste tööriistade ja andmeallikateni agent pääseb, kui mudel otsustab tegutseda.

Praktikas need kattuvad. Mitu AI-lüüsi, sealhulgas LiteLLM, Portkey, Azure API Management ja Envoy AI Gateway, lisavad nüüd ka MCP-juhtimise, nii et need mõisted kirjeldavad eri kontrollikihte.

Kuidas AI-lüüsid haldavad AI-agente ja MCP-liiklust

AI-lüüs kontrollib toiminguid, mida AI-agent saab teha tööriistade ja andmetega, milleni see Model Context Protocoli (MCP) kaudu jõuab.

AI-agendid töötavad tsüklitena: nad kutsuvad mudelit, kasutavad tööriista, annavad tulemuse tagasi ja kutsuvad mudelit uuesti, kuni ülesanne on täidetud. Väliste tööriistade ja ressursside kasutamiseks kasutavad nad MCP-d – standardprotokolli, mis võimaldab AI-teenustel luua ühenduse kolmandate osapoolte tööriistadega.

AI-lüüs jälgib protsessi iga sammu. See kontrollib ja jälgib kogu agendi algatatud liiklust, määrab, milliste tööriistade ja andmeallikateni agent pääseb, ning salvestab kõik mudeli- ja tööriistapäringud auditilogisse.

Kuna AI-agendid kutsuvad ülesannete täitmiseks mitut tööriista ja mudelit, peab lüüs eelarvestama rohkem tokeneid, jälgima rohkem latentsust ja valvama suuremat ründepinda.

Miks on AI-lüüsid praegu olulised

Uuringus, milles osales 8039 vähemalt 500 töötajaga organisatsiooni kõrgemat juhti, ütles 83%, et nad kavatsevad AI-agente arendada või kasutusele võtta (Cisco AI Readiness Index 2025), ning Gartner prognoosib, et ülesandepõhised agendid jõuavad 2026. aasta lõpuks 40% ettevõtterakendustesse (2025. aastal alla 5%).

Agentse AI kasutuselevõtu kasv süvendab vanu probleeme ja toob kaasa uusi, millest osa aitavad AI-lüüsid ohjeldada:

• AI-kulud ületavad eelarvet. DoiT/Sapio 2026. aasta uuringus osalenud finantsjuhtidest 79% ületas möödunud aastal oma AI-eelarve. Veelgi hullem, see jääb sageli märkamatuks, sest paljudel ettevõtetel puudub usaldusväärne viis oma AI-kulude jälgimiseks.
• Ettevõtted kasutavad rohkem kui ühte AI-mudelit. Dataiku ja Harris Polli (2026) küsitletud suurettevõtete IT-juhtidest (CIO-dest) 93% ütleb, et eri kasutusjuhtudel toimivad paremini erinevad mudelid. 81% ettevõtetest eeldab, et kasutab kahte või enamat mudelipakkujat, ja 55% on LLM-i pakkujat juba vähemalt korra vahetanud.
• Teenusepakkujate katkestused on kulukad. Sõltumatu seire näitab, et juhtivad LLM-i pakkujad on töökindlad: umbes 99,85–99,9% käideldavus (mai 2026) tähendab ligikaudu 9–13 tundi seisakut aastas. Kuid kui katkestused juhtuvad, on need kallid: kaks kolmandikku 1125 kõrgemast taristujuhist hindas, et tund AI seisakut läheks nende organisatsioonile maksma üle 100 000 dollari (Cockroach Labs 2026).
• Viibad lekitavad andmeid ja muudavad organisatsioonid rünnakutele avatuks. Viibasüst on suurim LLM-ide turvarisk (OWASP, 2025) ning AI-tööriistadesse liikuvate tundlike andmete hulk kasvab kiiresti: AI-rakendustesse saadetud ettevõtteandmete maht kasvas aastaga 93% ja ainuüksi ChatGPT põhjustas 410 miljonit andmelekke vältimise (DLP) reeglite rikkumist (Zscaler ThreatLabz).

Kas teil on AI-lüüsi vaja ja kuidas seda valida?

AI-lüüs muutub hädavajalikuks, kui teie organisatsioon skaleerib AI-põhiseid tooterakendusi, võtab kasutusele AI-agente või võimaldab eri osakondade meeskondadel kasutada mitut AI-mudelit.

Mitu märki näitab, et see hetk on käes:

• Teenusepakkujate võtmed, lõpp-punktid ja korduskatsete loogika on mitme rakenduse koodibaasi kopeeritud või sinna jäigalt sisse kodeeritud.
• Igakuised mudeliarved kasvavad ettearvamatult või finantsosakond ei suuda kulusid meeskonnale või projektile omistada.
• Kliendile suunatud funktsioonides tekivad päringumäära piirangu- või seisakutõrked alati, kui mõnel teenusepakkujal on probleeme.
• Rakendused saadavad välistele mudelitele kontrollimata viipasid, mis võivad sisaldada isikuandmeid, lähtekoodi või muud tundlikku teavet.
• Eri meeskonnad võtavad kasutusele konkureerivaid teenusepakkujaid (OpenAI, Anthropic, Google või ise majutatud mudelid), millest igaühel on oma integratsioonikood.
• Võtate kasutusele autonoomseid agente või MCP-tööriistade integratsioone, mis teevad sisesüsteemidele mitmeastmelisi päringuid.
• Turbe-, IT- või vastavusmeeskondadel puudub ülevaade sellest, millised mudelid töötavad, kes neid välja kutsub ja kas väljundid vastavad regulatiivsetele nõuetele.

Teisalt ei ole AI-lüüs vajalik, kui loote üksikut prototüüpi, käitate väikese mahuga kõrvalprojekti või kutsute välja ainult üht mudeli lõpp-punkti, mille turvanõuded on minimaalsed.

AI-lüüsi isemajutamine või hallatud lahenduse ostmine

AI-lüüsi kasutusele võttes saate valida isemajutatud ja hallatud lahenduse vahel.

Isemajutatud lahenduse puhul käitate avatud lähtekoodiga lüüsi, nagu LiteLLM, Portkey või Apache APISIX, oma taristus – olgu selleks privaatpilv, Kubernetese klaster või kohapealsed serverid.

Isemajutatud AI-lüüsid on hea valik, kui:

• Andmete asukoha- või vastavusnõuded on ranged. Lüüs, selle logid ja võtmed jäävad teile kuuluvasse taristusse.
• Vajate ulatuslikku kohandamist. Teie meeskond soovib kohandatud pistikprogramme, marsruutimisloogikat või võtmete ja eelarvete seadistusi, mida hallatud teenus ei paku.
• Teil on DevOpsi võimekus olemas. Teie meeskond suudab lüüsi ja selle olekusalvesteid, nagu PostgreSQL, Redis või etcd, paigata, skaleerida ja käitada.

Hallatud lahenduste puhul, nagu Cloudflare AI Gateway, Azure API Management või Amazon Bedrock AgentCore Gateway, käitab lüüsi teenusena teenusepakkuja.

Täielikult hallatud AI-lüüsid sobivad paremini, kui:

• Soovite lahenduse kiiresti tööle saada ja hooldust minimeerida. Teenusepakkuja hoolitseb skaleerimise, paikamise ja käideldavuse eest.
• Teie tehnoloogiapinu asub ühes pilves. AWS-i või Azure'i sisseehitatud identiteedi- ja juurdepääsuhaldus, logimine ja turve on kohe kasutusvalmis.
• Soovite, et teie insenerid keskenduksid tootele. Nende aeg kulub AI-funktsioonide arendamisele, mitte puhverserveri taristu haldamisele.

Korduma kippuvad küsimused

Mis on generatiivse tehisintellekti lüüs?

Generatiivse tehisintellekti lüüs on sama mis AI-lüüs; nimetus lihtsalt rõhutab liiklust generatiivsete AI-mudeliteni. Mõned tarnijad, näiteks AWS, kasutavad nimetust „generatiivse tehisintellekti lüüs“ juhtimiskihi kohta, mis reguleerib, kuidas rakendused suuri keelemudeleid kasutavad.

Neid kahte mõistet võib kasutada sünonüümidena.

Mis on AI-mudelite marsruutimine?

AI-mudelite marsruutimine tähendab, et AI-lüüs suunab iga päringu kulu, latentsuse või võimekuse põhjal kõige sobivamale mudelile. See võimaldab ühel rakendusel jõuda ühe lõpp-punkti kaudu paljude teenusepakkujateni, ilma et rakendusse endasse peaks marsruutimisloogikat sisse ehitama.

Mis vahe on AI-lüüsil ja MCP-lüüsil?

AI-lüüs juhib liiklust teie rakenduste ja AI-mudelite vahel: viipasid, tokeneid, marsruutimist ja kulusid. MCP-lüüs määrab, milliste tööriistade ja andmeallikateni agent või klient Model Context Protocoli kaudu jõuda saab.

Paljud AI-lüüsid hõlmavad ka MCP-juhtimist, nii et mõlemad on ühes tootes.

Milline on parim avatud lähtekoodiga AI-lüüs?

Ühte parimat avatud lähtekoodiga AI-lüüsi ei ole. Õige valiku tegemiseks võrrelge neid teile vajalike teenusepakkujate, pistikprogrammide ja kontrollimehhanismide põhjal.

LiteLLM on laialdaselt kasutatav puhverserver, mis toetab paljusid teenusepakkujaid; Kong AI Gateway sobib meeskondadele, kes juba kasutavad Kongi, samas kui Apache APISIX sobib meeskondadele, kes soovivad ühte avatud lähtekoodiga lüüsi nii API- kui ka AI-liikluse jaoks.