AI गेटवे क्या है? LLM और एजेंट ट्रैफ़िक के लिए रूटिंग, लागत नियंत्रण और गवर्नेंस की गाइड

AI गेटवे एक केंद्रीकृत प्रॉक्सी लेयर है, जो आपके ऐप्लिकेशन या AI एजेंट और उनके द्वारा कॉल किए जाने वाले लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) व टूल के बीच स्थित होता है। यह अनुरोधों को रूट करता है, AI लागत को नियंत्रित करता है, सुरक्षा लागू करता है और उपयोग पर नज़र रखता है, ताकि आपको ये नियंत्रण हर ऐप्लिकेशन में अलग-अलग न बनाने पड़ें। जैसे-जैसे आपकी टीमें ज़्यादा मॉडल जोड़ती हैं और ज़्यादा एजेंट डिप्लॉय करती हैं, ऐसा करना जल्द ही अव्यावहारिक हो जाता।

यहाँ जानिए कि AI गेटवे क्या करता है, यह पारंपरिक API गेटवे (और LLM व MCP गेटवे) से कैसे अलग है, इसकी क्षमताएँ और सीमाएँ क्या हैं, और यह कैसे पता करें कि आपको इसकी ज़रूरत है या नहीं।

AI गेटवे क्या है?

AI गेटवे एक मध्यवर्ती लेयर है, जो आपके ऐप्लिकेशन या AI एजेंट से लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) को किए जाने वाले हर कॉल को रूट करता है।

इसकी बदौलत, आप कई अलग-अलग मॉडल को ऐसे एक्सेस कर सकते हैं, मानो वे एक ही हों।

हर प्रोवाइडर (OpenAI, Anthropic, Google, कोई ओपन-सोर्स मॉडल या आपका अपना सेल्फ़-होस्टेड एंडपॉइंट) का अपना SDK, API कुंजियाँ और अनुरोध फ़ॉर्मैट होता है। गेटवे एक मानक अनुरोध स्वीकार करता है, उसे उस प्रोवाइडर के फ़ॉर्मैट में बदलता है जिसे आप कॉल कर रहे हैं, और जवाब लौटाता है।

आप ऐप्लिकेशन कोड नहीं, बल्कि गेटवे कॉन्फ़िगरेशन बदलकर मॉडल जोड़ते, बदलते या हटाते हैं।

और चूँकि हर अनुरोध AI गेटवे से होकर गुज़रता है, इसलिए आप हर मॉडल के लिए लागत, सुरक्षा और लॉगिंग नियंत्रण एक ही जगह से लागू कर सकते हैं।

AI गेटवे कैसे काम करता है

जब आप अपने ऐप्लिकेशन या AI एजेंट को AI गेटवे के बेस URL पर पॉइंट करते हैं, तो हर अनुरोध इसी क्रम से गुज़रता है:

• प्रमाणीकरण और प्राधिकरण: गेटवे कॉलर की कुंजी और भूमिका की जाँच करता है।
• पॉलिसी लागू करना: यह टोकन सीमाएँ और बजट लागू करता है, और PII रिडैक्शन जैसे गार्डरेल्स चलाता है।
• रूट करना: यह लागत, लेटेंसी या उपलब्धता के आधार पर मॉडल या प्रोवाइडर चुनता है, और अगर पहला विकल्प डाउन हो, तो बैकअप पर फ़ेलओवर कर देता है। यह अनुरोध को टारगेट प्रोवाइडर के फ़ॉर्मैट में भी बदलता है।
• लॉग करना: यह AI खर्च की ट्रैकिंग और डीबगिंग के लिए मॉडल, टोकन की संख्या, लेटेंसी और नतीजे को रिकॉर्ड करता है।

इस तरह, जो अनुरोध सीधे किसी AI प्रोवाइडर तक जाता, वह अब गेटवे से होकर गुज़रता है, जो LLM तक पहुँचने से पहले उसके टोकन सीमित कर सकता है, किसी सस्ते मॉडल पर स्विच कर सकता है या कैश किया गया जवाब लौटा सकता है।

AI गेटवे की क्षमताएँ

AI गेटवे मॉडल ट्रैफ़िक को रूट करता है, लागत को नियंत्रित करता है, ट्रैफ़िक को सुरक्षित रखता और लॉग करता है, और यह तय करता है कि कौन क्या इस्तेमाल कर सकता है।

बड़ा करें

रूटिंग और फ़ेलओवर

AI गेटवे लागत, लेटेंसी या क्षमता के आधार पर तय करता है कि हर अनुरोध को कौन-सा AI मॉडल हैंडल करेगा।

अगर चुना गया प्रोवाइडर डाउन है या उस पर रेट लिमिट लगी है, तो गेटवे अनुरोध को अपने-आप किसी दूसरे मॉडल पर भेज देता है।

इस तरह, आउटेज के दौरान भी आपका ऐप्लिकेशन काम करता रहता है, और आप एक साथ कई प्रोवाइडर में लोड बाँट सकते हैं।

टोकन-आधारित रेट लिमिट और बजट

AI गेटवे आपको टीम, प्रोजेक्ट या उपयोगकर्ता के स्तर पर सीमाएँ तय करने देता है, और तय टोकन सीमा पूरी होते ही गेटवे अनुरोधों को अस्वीकार कर देता है।

इस तरह, खर्च बजट के भीतर रहता है, और कोई भी अकेली टीम या प्रोजेक्ट पूरा बजट खर्च नहीं कर सकता।

सिमैंटिक कैशिंग

AI गेटवे के सिमैंटिक कैश पिछले जवाबों को सहेजकर रखते हैं और नए प्रॉम्प्ट का मिलान अर्थ के आधार पर करते हैं। जब कोई नया प्रॉम्प्ट किसी ऐसे प्रॉम्प्ट से काफ़ी मिलता-जुलता होता है जिसका जवाब गेटवे पहले ही दे चुका है, तो वह मॉडल को कॉल किए बिना सहेजा गया जवाब लौटा देता है।

जिन AI वर्कलोड में कई मिलते-जुलते अनुरोध आते हैं, उनमें इससे लागत और रिस्पॉन्स टाइम दोनों घटते हैं।

गार्डरेल्स और डेटा सुरक्षा

AI गेटवे अपने से होकर गुज़रने वाले हर प्रॉम्प्ट और जवाब की जाँच करता है।

यह अनुरोध के मॉडल प्रोवाइडर तक पहुँचने से पहले निजी या संवेदनशील डेटा हटा देता है, प्रॉम्प्ट इंजेक्शन का जोखिम कम करता है, और ऐसी सामग्री को फ़िल्टर करता है जिसे आप भेजना या पाना नहीं चाहते।

ये जाँचें हर अनुरोध पर लागू होती हैं, इसलिए सुरक्षा इस बात पर निर्भर नहीं करती कि हर AI ऐप्लिकेशन इसे सही तरीके से लागू करे।

ऑब्ज़र्वेबिलिटी

AI गेटवे हर अनुरोध को रिकॉर्ड करता है: कौन-सा मॉडल चला, उसने कितने टोकन इस्तेमाल किए, उसमें कितना समय लगा, और वह विफल हुआ या नहीं।

हर AI इंटरैक्शन के इस रिकॉर्ड की मदद से आप लागत को किसी टीम के खाते में डाल सकते हैं, धीमे या विफल हो रहे मॉडल को डीबग कर सकते हैं, और सभी प्रोवाइडर में उपयोग देख सकते हैं।

AI गवर्नेंस और एक्सेस कंट्रोल

AI गेटवे आपके पूरे संगठन में AI तक पहुँच को नियंत्रित करता है। यह आपकी भूमिका सेटिंग्स के अनुसार मॉडल एक्सेस देता है, सभी कॉलर को ऑथेंटिकेट करता है, और हर कॉल को ऑडिट लॉग में रिकॉर्ड करता है, ताकि आप AI उपयोग की समीक्षा कर सकें।

AI गेटवे की सीमाएँ: लेटेंसी और वह क्या नहीं करता

AI गेटवे थोड़ी-सी लेटेंसी जोड़ता है। साथ ही, यह आउटपुट की गुणवत्ता का आकलन नहीं करता, जो आपकी ही ज़िम्मेदारी रहती है।

गेटवे कितनी लेटेंसी जोड़ता है

AI गेटवे लेटेंसी जोड़ता है, यानी अनुरोध भेजने और जवाब मिलने के बीच की देरी, लेकिन LLM ट्रैफ़िक के लिए यह अपेक्षाकृत कम होती है।

जून 2026 के Broadcom की VMware Cloud Foundation टीम के एक स्वतंत्र बेंचमार्क में, ट्यून किए गए Envoy AI Gateway ने रूटिंग और रेट लिमिटिंग के साथ, लेकिन बिना कंटेंट इंस्पेक्शन के, अधिकतम 224 समवर्ती उपयोगकर्ताओं पर प्रति अनुरोध लगभग 2 ms जोड़े (गार्डरेल्स और सिमैंटिक कैशिंग दसियों से लेकर सैकड़ों मिलीसेकंड तक जोड़ सकते हैं)।

AI गेटवे प्रॉम्प्ट या आउटपुट की गुणवत्ता को नियंत्रित नहीं करता

AI गेटवे ट्रैफ़िक को नियंत्रित करता है, न कि मॉडल के आउटपुट या उसके इर्द-गिर्द के ऐप्लिकेशन लॉजिक को।

AI गेटवे न तो यह तय करते हैं कि मॉडल से क्या पूछना है, न आपकी बातचीत या कोई कार्य कहाँ तक पहुँचा था, यह याद रखते हैं, और न ही किसी एजेंट का चरण-दर-चरण लॉजिक चलाते हैं।

और वे जवाब की गुणवत्ता का आकलन नहीं करते। इसलिए वे इस बात की गारंटी नहीं दे सकते कि कोई जवाब सही या सुरक्षित है।

दरअसल, कुछ परिस्थितियों में AI गेटवे लागू करने से गुणवत्ता घट भी सकती है। उदाहरण के लिए, अगर गेटवे लागत बचाने के लिए किसी अनुरोध को सस्ते मॉडल पर रूट करता है, तो वह मॉडल कमतर जवाब दे सकता है।

इसलिए आउटपुट की गुणवत्ता जाँचना अब भी आपका ही काम है।

AI गेटवे बनाम API गेटवे

AI गेटवे और API गेटवे मिलते-जुलते तरीके से काम करते हैं, लेकिन अलग-अलग तरह के ट्रैफ़िक को नियंत्रित करते हैं। API गेटवे सामान्य API कॉल (आपके क्लाइंट और बैकएंड सेवाओं के बीच REST या GraphQL) को हैंडल करता है, जहाँ हर अनुरोध का अनुमान लगाया जा सकता है। AI गेटवे लैंग्वेज मॉडल को किए जाने वाले कॉल को हैंडल करता है, जिन्हें टोकन में मापा जाता है और जिनमें फ़्री-फ़ॉर्म प्रॉम्प्ट होते हैं।

AI गेटवे और API गेटवे के बीच मुख्य अंतर ये हैं:

• API गेटवे अनुरोधों को किसी बैकएंड सेवा पर रूट करता है, जबकि AI गेटवे उन्हें LLM पर रूट करता है।
• API गेटवे यह सीमित करता है कि आप कितने अनुरोध करते हैं और बैंडविड्थ मापता है, जबकि AI गेटवे टोकन मापता है। AI मॉडल के उपयोग की ट्रैकिंग में टूल अनुरोधों की संख्या मायने नहीं रखती, क्योंकि एक कॉल में कुछ ही टोकन भी लग सकते हैं और लाखों भी।
• API गेटवे केवल हूबहू मिलान होने पर ही कैश किया गया जवाब देता है, जबकि AI गेटवे अर्थ के आधार पर भी कैश कर सकता है और जब कोई नया प्रॉम्प्ट किसी पिछले प्रॉम्प्ट से काफ़ी मिलता-जुलता हो, तो सहेजा गया जवाब लौटा सकता है। प्रॉम्प्ट शायद ही कभी हूबहू एक जैसे होते हैं, इसलिए इसके बिना आपको उन्हीं सवालों के जवाब बार-बार पाने के लिए मॉडल कॉल का भुगतान करना पड़ता।
• API गेटवे केवल कॉलर को ऑथेंटिकेट करता है और कुंजियों की जाँच करता है, जबकि AI गेटवे संवेदनशील डेटा और छिपे हुए निर्देशों के लिए प्रॉम्प्ट की जाँच भी करता है। यह संवेदनशील डेटा को आपके नेटवर्क से बाहर जाने से रोकता है और प्रॉम्प्ट इंजेक्शन को ब्लॉक करता है।

"AI गेटवे" के साथ-साथ "LLM गेटवे" और "MCP गेटवे" शब्द भी इस्तेमाल होते हैं, लेकिन ये ज़्यादा सीमित लेयर को दर्शाते हैं:

• LLM गेटवे खुद मॉडल कॉल को हैंडल करता है (टोकन मीटरिंग, रूटिंग और प्रॉम्प्ट फ़िल्टरिंग)।
• MCP गेटवे Model Context Protocol (MCP) का उपयोग करके यह नियंत्रित करता है कि मॉडल के कार्रवाई करने का निर्णय लेने के बाद एजेंट किन टूल और डेटा स्रोतों तक पहुँच सकता है।

व्यवहार में, ये एक-दूसरे से ओवरलैप करते हैं। LiteLLM, Portkey, Azure API Management और Envoy AI Gateway सहित कई AI गेटवे अब MCP गवर्नेंस भी जोड़ रहे हैं, इसलिए ये शब्द नियंत्रण की अलग-अलग लेयर का वर्णन करते हैं।

AI गेटवे, AI एजेंट और MCP ट्रैफ़िक को कैसे मैनेज करते हैं

AI गेटवे उन कार्रवाइयों को नियंत्रित करता है, जो कोई AI एजेंट Model Context Protocol (MCP) के ज़रिए उन टूल और डेटा के साथ कर सकता है, जिन तक वह पहुँचता है।

AI एजेंट लूप में काम करते हैं: मॉडल को कॉल करना, किसी टूल का उपयोग करना, नतीजे को वापस फ़ीड करना, और कार्य पूरा होने तक फिर से कॉल करना। बाहरी टूल और संसाधनों तक पहुँचने के लिए वे MCP का उपयोग करते हैं, जो एक मानक प्रोटोकॉल है और AI सेवाओं को थर्ड-पार्टी टूल से कनेक्ट होने देता है।

AI गेटवे इस प्रक्रिया के हर चरण की निगरानी करता है। यह एजेंट द्वारा शुरू किए गए पूरे ट्रैफ़िक को नियंत्रित और मॉनिटर करता है, यह अधिकृत करता है कि एजेंट किन टूल और डेटा स्रोतों तक पहुँच सकता है, और सभी मॉडल व टूल कॉल को ऑडिट लॉग में रिकॉर्ड करता है।

जैसे-जैसे AI एजेंट कार्य पूरे करने के लिए कई टूल और मॉडल को कॉल करते हैं, गेटवे को ज़्यादा टोकन का बजट संभालना, ज़्यादा लेटेंसी ट्रैक करनी और बड़े सुरक्षा दायरे की निगरानी करनी पड़ती है।

AI गेटवे अभी क्यों मायने रखते हैं

500 से ज़्यादा कर्मचारियों वाले संगठनों के 8,039 वरिष्ठ बिज़नेस लीडर्स के एक सर्वे में, 83% ने कहा कि वे AI एजेंट विकसित या डिप्लॉय करने की योजना बना रहे हैं (Cisco AI Readiness Index 2025), और Gartner का अनुमान है कि 2026 के अंत तक 40% एंटरप्राइज़ ऐप्लिकेशन में कार्य-विशिष्ट एजेंट होंगे, जबकि 2025 में यह आँकड़ा 5% से कम था।

एजेंटिक AI को तेज़ी से अपनाए जाने से पुरानी समस्याएँ और गंभीर हो जाती हैं और नई समस्याएँ भी पैदा होती हैं, जिनमें से कुछ को काबू में रखने में AI गेटवे मदद करते हैं:

• AI लागत बजट से ऊपर चली जाती है। DoiT/Sapio 2026 सर्वे में भाग लेने वाले 79% फ़ाइनेंस लीडर्स का AI खर्च पिछले साल बजट से ज़्यादा हो गया। इससे भी बुरी बात यह है कि अक्सर इस पर ध्यान ही नहीं जाता, क्योंकि कई व्यवसायों के पास अपने AI खर्च को ट्रैक करने के भरोसेमंद तरीके नहीं हैं।
• कंपनियाँ एक से ज़्यादा AI मॉडल का उपयोग करती हैं। Dataiku और Harris Poll (2026) द्वारा सर्वे किए गए 93% एंटरप्राइज़ CIO का कहना है कि अलग-अलग उपयोग के मामलों में अलग-अलग मॉडल बेहतर प्रदर्शन करते हैं। 81% एंटरप्राइज़ दो या उससे ज़्यादा मॉडल प्रोवाइडर का उपयोग करने की उम्मीद करते हैं, और 55% कम से कम एक बार LLM प्रोवाइडर बदल चुके हैं।
• प्रोवाइडर आउटेज महँगे पड़ते हैं। स्वतंत्र मॉनिटरिंग से पता चलता है कि प्रमुख LLM प्रोवाइडर भरोसेमंद हैं: लगभग 99.85-99.9% अपटाइम (मई 2026) का मतलब है साल में लगभग 9-13 घंटे का डाउनटाइम। लेकिन जब आउटेज होते हैं, तो वे महँगे पड़ते हैं: 1,125 वरिष्ठ इंफ़्रास्ट्रक्चर लीडर्स में से दो-तिहाई का अनुमान था कि AI डाउनटाइम के एक घंटे से उनके संगठन को $100,000 से ज़्यादा का नुकसान होगा (Cockroach Labs 2026)।
• प्रॉम्प्ट से डेटा लीक होता है और संगठनों पर हमलों का ख़तरा बढ़ता है। प्रॉम्प्ट इंजेक्शन LLM का सबसे बड़ा सुरक्षा जोखिम है (OWASP, 2025), और AI टूल तक पहुँचने वाला संवेदनशील डेटा तेज़ी से बढ़ रहा है: AI ऐप्स को भेजा जाने वाला एंटरप्राइज़ डेटा एक साल में 93% बढ़ा, और अकेले ChatGPT से 41 करोड़ डेटा-लॉस-प्रिवेंशन उल्लंघन हुए (Zscaler ThreatLabz)।

क्या आपको AI गेटवे की ज़रूरत है, और आप इसे कैसे चुनें?

जब आपका संगठन AI प्रोडक्ट ऐप्लिकेशन को स्केल कर रहा हो, AI एजेंट डिप्लॉय कर रहा हो, या अलग-अलग विभागों की विभिन्न टीमों को कई AI मॉडल इस्तेमाल करने में सक्षम बना रहा हो, तब AI गेटवे ज़रूरी हो जाता है।

कई संकेत बताते हैं कि यह समय आ गया है:

• प्रोवाइडर कुंजियाँ, एंडपॉइंट और रीट्राई लॉजिक कई ऐप्लिकेशन कोडबेस में कॉपी किए गए हैं या हार्डकोड किए गए हैं।
• मॉडल के मासिक बिल अप्रत्याशित रूप से बढ़ जाते हैं, या फ़ाइनेंस टीम खर्च को किसी टीम या प्रोजेक्ट के खाते में नहीं डाल पाती।
• जब भी किसी प्रोवाइडर में दिक्कत आती है, ग्राहकों के लिए उपलब्ध फ़ीचर में रेट-लिमिट या डाउनटाइम एरर आने लगते हैं।
• ऐप्लिकेशन बिना जाँच वाले ऐसे प्रॉम्प्ट बाहरी मॉडल को भेजते हैं, जिनमें निजी डेटा, सोर्स कोड या अन्य संवेदनशील जानकारी हो सकती है।
• अलग-अलग टीमें प्रतिस्पर्धी प्रोवाइडर (OpenAI, Anthropic, Google या सेल्फ़-होस्टेड मॉडल) अपनाती हैं, और हर एक का अपना इंटीग्रेशन कोड होता है।
• आप ऐसे स्वायत्त एजेंट या MCP टूल इंटीग्रेशन डिप्लॉय कर रहे हैं, जो आंतरिक सिस्टम पर कई चरणों वाली कॉल करते हैं।
• सुरक्षा, IT या अनुपालन टीमों के पास इसकी कोई समग्र जानकारी नहीं होती कि कौन-से मॉडल चल रहे हैं, उन्हें कौन कॉल करता है, या आउटपुट नियामक आवश्यकताओं को पूरा करते हैं या नहीं।

दूसरी ओर, अगर आप सिर्फ़ एक प्रोटोटाइप बना रहे हैं, कम वॉल्यूम वाला कोई साइड प्रोजेक्ट चला रहे हैं, या न्यूनतम सुरक्षा आवश्यकताओं के साथ केवल एक मॉडल एंडपॉइंट को कॉल कर रहे हैं, तो AI गेटवे की ज़रूरत नहीं है।

AI गेटवे को सेल्फ़-होस्ट करें या मैनेज्ड AI गेटवे खरीदें

AI गेटवे डिप्लॉय करते समय, आप सेल्फ़-होस्टेड या मैनेज्ड समाधान में से किसी एक को चुन सकते हैं।

सेल्फ़-होस्टेड विकल्प में, आप LiteLLM, Portkey या Apache APISIX जैसा कोई ओपन-सोर्स गेटवे अपने ही इंफ्रास्ट्रक्चर पर चलाते हैं, चाहे वह प्राइवेट क्लाउड हो, Kubernetes क्लस्टर हो या ऑन-प्रिमाइसेस।

सेल्फ़-होस्टेड AI गेटवे तब एक अच्छा विकल्प हैं, जब:

• डेटा रेज़िडेंसी या अनुपालन संबंधी नियम सख़्त हों। गेटवे, उसके लॉग और उसकी कुंजियाँ आपके अपने इंफ्रास्ट्रक्चर के भीतर ही रहती हैं।
• आपको गहन कस्टमाइज़ेशन की ज़रूरत हो। आपकी टीम ऐसे कस्टम प्लगइन, रूटिंग लॉजिक, या कुंजी और बजट कॉन्फ़िगरेशन चाहती है, जो किसी मैनेज्ड सेवा में मिलने वाली सुविधाओं से आगे हों।
• आपके पास DevOps क्षमता हो। आपकी टीम गेटवे और उसके स्टेट स्टोर, जैसे PostgreSQL, Redis या etcd, को पैच, स्केल और संचालित कर सकती है।

Cloudflare AI Gateway, Azure API Management या Amazon Bedrock AgentCore Gateway जैसे मैनेज्ड समाधानों में, प्रदाता गेटवे को एक सेवा के रूप में चलाता है।

पूरी तरह मैनेज्ड AI गेटवे तब बेहतर विकल्प हैं, जब:

• आप इसे कम रखरखाव के साथ जल्दी चालू करना चाहते हों। स्केलिंग, पैचिंग और अपटाइम प्रदाता संभालता है।
• आपका पूरा स्टैक एक ही क्लाउड पर हो। आपको AWS या Azure से नेटिव आइडेंटिटी और एक्सेस मैनेजमेंट, लॉगिंग और सुरक्षा बिना किसी अतिरिक्त सेटअप के मिल जाती है।
• आप चाहते हों कि आपके इंजीनियर प्रोडक्ट पर ध्यान दें। उनका समय प्रॉक्सी इंफ्रास्ट्रक्चर चलाने के बजाय AI सुविधाएँ विकसित करने में लगता है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

जेनरेटिव AI गेटवे क्या है?

जेनरेटिव AI गेटवे और AI गेटवे एक ही चीज़ हैं; यह नाम बस जेनरेटिव AI मॉडल तक जाने वाले ट्रैफ़िक पर ज़ोर देता है। AWS जैसे कुछ वेंडर “जेनरेटिव AI गेटवे” शब्द का इस्तेमाल एक ऐसी कंट्रोल लेयर के लिए करते हैं, जो यह नियंत्रित करती है कि ऐप्लिकेशन लार्ज लैंग्वेज मॉडल का उपयोग कैसे करते हैं।

आप इन दोनों शब्दों को एक-दूसरे की जगह इस्तेमाल कर सकते हैं।

AI मॉडल रूटिंग क्या है?

AI मॉडल रूटिंग वह तरीका है जिससे AI गेटवे लागत, लेटेंसी या क्षमता के आधार पर हर अनुरोध को सबसे उपयुक्त मॉडल तक भेजता है। इससे एक ही ऐप्लिकेशन एक ही एंडपॉइंट के ज़रिए कई प्रदाताओं तक पहुँच सकता है, और ऐप्लिकेशन में खुद कोई रूटिंग लॉजिक बनाने की ज़रूरत नहीं पड़ती।

AI गेटवे और MCP गेटवे में क्या अंतर है?

AI गेटवे आपके ऐप्लिकेशन और AI मॉडल के बीच के ट्रैफ़िक को नियंत्रित करता है: प्रॉम्प्ट, टोकन, रूटिंग और लागत। MCP गेटवे यह नियंत्रित करता है कि एजेंट या क्लाइंट Model Context Protocol के ज़रिए किन टूल और डेटा स्रोतों तक पहुँच सकता है।

कई AI गेटवे में MCP गवर्नेंस भी शामिल होता है, इसलिए दोनों एक ही प्रोडक्ट में मौजूद रहते हैं।

सबसे अच्छा ओपन-सोर्स AI गेटवे कौन-सा है?

कोई एक ओपन-सोर्स AI गेटवे सबसे अच्छा नहीं है। सही गेटवे चुनने के लिए, अपनी ज़रूरत के प्रदाताओं, प्लगइन और नियंत्रणों के आधार पर उनकी तुलना करें।

LiteLLM व्यापक रूप से इस्तेमाल होने वाला प्रॉक्सी है, जो कई प्रदाताओं को सपोर्ट करता है; Kong AI Gateway उन टीमों के लिए उपयुक्त है जो पहले से Kong चला रही हैं, जबकि Apache APISIX उन टीमों के लिए सही है जो API और AI, दोनों तरह के ट्रैफ़िक के लिए एक ही ओपन-सोर्स गेटवे चाहती हैं।