LLM 流量网关

团队有三个服务(shop-agent / gateway / monitoring-agent),每个都在调 LLM。有一天老板问:"上个月 LLM 花了多少钱?"------没人答得上来,因为三个服务各调各的,账单分散在阿里云、Azure、Bedrock 三个供应商后台。这还不是最糟的:一次客服请求里 shop-agent 内部要调 3 次 LLM + 1 次 embedding,如果直连供应商,限流、脱敏、成本计量全漏。我们需要一道闸口,把所有 LLM 流量收敛到一处。

核心论点

LLM 治理(路由 / 限流 / 成本 / 合规 / 可观测)只有把「所有服务对 LLM 供应商的调用」收敛到一道独立网关,才能完整生效。但"独立"不等于"100% 覆盖"------前提是出口网络策略强制流量经网关,否则"唯一出口"只是约定,不是保证。

三个位置要先分清

很多人把 LLM 网关混为一谈,实际上有三个完全不同的位置:

位置 能管什么 管不到什么
外部入口网关(挡在 shop-agent HTTP 前) 进来的 HTTP 请求 shop-agent 内部的 LLM 子调用
内嵌模块(进程内 SDK 包装) 当前进程内的所有 LLM 调用 跨服务的调用、其他语言栈
独立服务(本系列方案) 所有服务的所有 LLM 流量 前提是客户端都指向它

最容易踩的坑是只做"外部入口网关"------请求进了 shop-agent 之后发生的子调用全部穿透,治理形同虚设。内嵌模块能抓全进程内调用,但跨服务不共享、语言绑定、与业务耦合,扩展到多服务时处处补丁。

决策:独立网关 = 治理 100% 覆盖,前提是流量强制经网关。内嵌 = 跨服务必然有缝。

调用拓扑

复制代码
外部/前端 → shop-agent → gateway → 托管云(百炼/Azure/Bedrock) / 本地推理(Ollama)
                                ↑
                    monitoring-agent 探 /health(不过网关)

关键关系:

  • shop-agent 的 LLM SDK base_url 指向 gateway(环境变量 LLM_GATEWAY_URL
  • monitoring-agent 探 gateway/health不过网关,否则污染 LLM 计量
  • K8s 内走 gateway:8001;裸跑回退真实供应商(一套代码三环境)

这个位置天然把 LLM 流量切成三段可观测/可拦截的边界,也是注入检测的三道闸门:

  1. 入向(shop-agent → gateway 入口):Prompt 注入检测的第一道闸
  2. 治理面(gateway 内部):脱敏、合规护栏、语义缓存命中均在此发生
  3. 出向(gateway → 供应商出口):出站校验(如供应商回传内容里的间接注入 / 数据外泄)

网关必备的四大核心能力

按岗位优先级排序:

优先级 能力 说明
🔴 P0 统一入口 + 多供应商路由 OpenAI 兼容 /v1/chat/completions,后端可切换
🔴 P0 限流 / 配额 / 租户隔离 全局令牌桶,按 API Key/tenant
🔴 P0 成本治理 token 计量 + 按 tenant 记账 + 超预算熔断
🔴 P0 可观测性 Langfuse trace + Prometheus 指标
🟡 P1 Guardrails/PII 脱敏 集中做敏感信息擦除 / 拦截
🟡 P1 语义缓存 相似 prompt 命中缓存,省 token
🟡 P1 重试/降级/熔断 上游不可用时优雅退化

引擎可替换性:gateway 让后端对业务透明

网关维护一张"逻辑模型名 → 具体后端"的映射:

逻辑模型名 后端
tool_select / param 本地小模型
gpt-* Azure
claude* Bedrock
qwen* 百炼(阿里)

调用方只认逻辑名,后端切换对业务透明。换推理引擎(vLLM↔Ollama)只改 gateway 一处配置------这是独立网关的核心收益。网关只认 OpenAI 兼容端点,背后是 Ollama 还是 vLLM 对业务无感。

为什么是独立服务,而不是内嵌模块

三个理由:

  1. 独立扩缩:网关无状态转发层,可水平扩容;shop-agent 占内存,扩缩节奏不同
  2. 独立发布:改路由策略 / 加供应商 / 调阈值,不动 shop-agent
  3. 治理完整性:独立部署才能抓全所有服务的流量

但独立部署有代价------网关自身成为关键依赖,需要 HA / 多副本。更关键的是:必须配出口网络策略封死 shop-agent 直连供应商

这里用了两层硬化:

  • 代码级resolve_llm_base_url() 缺网关地址即抛 GatewayNotConfigured 拒启,不再有公网 fallback
  • 网络级:K8s NetworkPolicy 白名单禁止 shop-agent 出公网,gateway 是唯一可出网 443 的负载

HA 不可破坏无旁路不变量

多副本只为网关自身 HA,故障切换目标必须仍是另一实例网关,绝不能退回直连供应商------否则"100% 覆盖"在切换瞬间破防,前面所有治理白做。

网关宕机时的处置边界也需要显式决策:

  • fail-closed:拒绝全部 LLM 流量(合规优先级高时选此)
  • fail-open:放行绕过(非敏感流量可选)

选型决策:基于 LiteLLM 二次开发

MVP 不再选纯自研骨架,而是以 LiteLLM Proxy 为底座,缺失能力二次开发。理由:

LiteLLM 开箱即用的能力(零开发)
能力 说明
多厂商路由 支持百炼/Azure/Bedrock/Ollama 等主流后端,按模型名分流
OpenAI 兼容接口 对外暴露 /v1/chat/completions,业务 SDK 零改动
基础限流 内置 token bucket,按 API Key/tenant 隔离
基础成本追踪 按请求计量 token 消耗,接 Prometheus 指标
fallback 链 同模型跨厂商故障转移,对业务透明
重试/降级 上游超时/不可用时自动切换备用后端
需二次开发的能力(治理耦合层)

这些是"通用网关"不具备、但本项目治理必须的定制能力:

能力 二次开发方式 技术路径
语义缓存(08) callback hook LiteLLM Proxy 的 request/response callback 注册缓存命中短路逻辑
跨平面 PII 脱敏(06/07) 中间件链 在 LiteLLM 的 request/response 管道中插入脱敏中间件,控制编排顺序
三道注入检测(10) 中间件链 + callback 输入/输出侧用中间件拦截,工具参数用 callback 检测
治理钩子编排顺序(先注入→后脱敏→再缓存) 自定义中间件栈 替换 LiteLLM 默认管道,确保检测链条的纵深防御顺序
失控循环防护(05) callback hook request callback 中加入指纹检测与熔断逻辑
预算熔断(03) callback hook 在请求前校验租户预算,超限即短路
monitoring-agent RCA 对接(04) export callback response callback 中聚合 golden signal 指标
二次开发的技术原则
  1. 优先 callback/hook 机制 :LiteLLM Proxy 提供了丰富的 callback 接口(before_request/after_request/before_response/after_response),绝大多数定制能力通过注册 callback 即可实现,无需 fork 源码
  2. 严格控制编排顺序用中间件链:当需要强制"先注入检测→后 PII 脱敏"的纵深防御顺序时,用自定义中间件链替代 LiteLLM 默认管道,确保检测链条无缝
  3. 不 fork LiteLLM 源码:fork 会导致升级困难,所有定制通过 callback 或中间件实现,保持与上游同步
为什么选这种混合架构
  • 路由/限流/成本等通用能力:LiteLLM 已做成熟,自研是重复造轮子,且容易遗漏边界 case
  • 治理耦合层:语义缓存、PII 脱敏、注入检测等能力与治理逻辑深度耦合,是 LiteLLM 的通用定位不覆盖的区域,也是本项目的核心价值所在
  • 零额外网络跳:二次开发的中间件/callback 与 LiteLLM 同进程,不引入额外网络延迟,保持"治理同生命周期"的架构优势
  • 升级友好:不 fork 源码,跟随 LiteLLM 版本升级,持续获得新后端支持与 bug 修复

核心要点

  • 网关不是"多一层",而是治理完整性的前提;它让 shop-agent 无感知地获得路由 / 限流 / 成本 / 合规 / 可观测。
  • 100% 治理覆盖的前提是出口网络策略强制流量经网关,否则"唯一出口"只是约定。
  • 引擎可替换性是独立网关的核心收益------换后端只改网关配置。
  • HA 不能破坏无旁路不变量------切换目标是另一实例网关,绝不能退回直连。
  • 基于 LiteLLM 二次开发:通用能力(路由/限流/成本)用现成,治理耦合层(语义缓存/PII/注入检测)通过 callback hook + 中间件链定制,不 fork 源码
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