KI-Gateway für Unternehmen mit integrierter Steuerung und Überwachung

Ein AI Gateway ist eine spezialisierte Middleware-Plattform, die entwickelt wurde, um die Integration, Verwaltung und Bereitstellung von Modellen und Diensten für künstliche Intelligenz (KI) innerhalb der IT-Infrastruktur eines Unternehmens zu erleichtern. Es fungiert als Brücke zwischen KI-Systemen wie großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT von OpenAI oder Claude von Anthropic und Endbenutzeranwendungen und gewährleistet eine effiziente und sichere Kommunikation.

Eine KI-Gateway-Lösung befindet sich zwischen Ihren Anwendungen und Modellanbietern. Das TrueFoundry-Gateway leitet Anfragen intelligent weiter, verarbeitet die Authentifizierung und verwaltet Failovers, um sicherzustellen, dass Ihr System eine zuverlässige, schnelle Konnektivität mit jedem zugrunde liegenden Modell oder Tool Ihrer Wahl beibehält.

Ein KI-Gateway bietet eine zentrale Plattform für die Verwaltung und Optimierung von KI-Diensten. Es bietet eine einheitliche Schnittstelle zur Verbindung mehrerer KI-Modelle, sorgt für Sicherheit durch Authentifizierung und Zugriffskontrollen und gewährleistet die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Das Gateway bietet Nutzungsüberwachung, Budgetmanagement und intelligenten Lastausgleich, um eine optimale Leistung und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Es unterstützt die Durchsetzung von Richtlinien in Bezug auf Datennutzung und ethische Überlegungen und ermöglicht gleichzeitig eine horizontale Skalierung, um der wachsenden Nachfrage gerecht zu werden und neue KI-Dienste nahtlos zu integrieren.

KI-Gateways bieten einheitlichen Zugriff und intelligentes Routing über mehrere Modelle hinweg mit integrierten Fallbacks. Das TrueFoundry KI-Gateway hilft beispielsweise bei der Verwaltung und Sicherheit durch Authentifizierung, Zugriffskontrolle und Durchsetzung von Richtlinien, bei der Kostenoptimierung durch Ratenbegrenzung und Token-Budgetierung, bei voller Beobachtbarkeit durch Nutzungsverfolgung und Leistungsüberwachung sowie bei der Unterstützung agentischer Workflows mit mehrstufiger Orchestrierung. Sie dienen als zentrale Steuerungsebene und ermöglichen es Unternehmen, KI sicher und kostengünstig in großem Maßstab zu operationalisieren.

Das TrueFoundry AI-Gateway ist das beste. Es bietet eine umfassende Bereitstellung und Verwaltung von KI-Diensten mit Sicherheit auf Unternehmensebene durch RBAC, OAuth 2.0 und API-Schlüsselauthentifizierung. Es bietet Ratenbegrenzung, intelligenten Lastausgleich und automatisches Failover für optimale Leistung und Zuverlässigkeit. Integrierte Schutzmaßnahmen setzen ethische Richtlinien durch und verhindern unangemessene Ergebnisse, während Observability-Tools Analysen, Protokolle und zeitnahe Optimierungen ermöglichen. Mit Multi-Cloud-Unterstützung und Echtzeit-Inferenzfunktionen bietet TrueFoundry eine flexible und skalierbare Lösung für den Einsatz von KI in Unternehmen.

Während Standard-Gateways den allgemeinen Webverkehr weiterleiten, wurde ein TrueFoundry Enterprise KI-Gateway speziell für LLMs entwickelt. Es erledigt bestimmte Aufgaben wie Token-Zählen, Prompt-Caching und Modell-Fallbacks — spezielle Logik, die generische API-Gateways einfach nicht effizient ausführen können.

Ein KI-Gateway befindet sich direkt im Produktionsinferenzpfad zwischen Anwendungen und Modellanbietern. Es fungiert als zentrale Steuerungsebene, die Routing, Governance, Beobachtbarkeit, Sicherheit und Kostenkontrollen für LLMs, Tools und Agenten verwaltet, ohne dass Änderungen an der Anwendungslogik erforderlich sind.

Ja. Ein KI-Gateway für Unternehmen unterstützt sowohl gehostete Modelle als auch selbst gehostete oder Open-Source-Modelle wie LLama oder Mistral. Diese Modelle können in VPC-, lokalen, Hybrid- oder Air-Gap-Umgebungen ausgeführt werden und verwenden dabei dieselben Richtlinien, Steuerungen und Beobachtbarkeit wie gehostete Modelle.

Ein KI-Gateway bietet Nutzungstransparenz in Echtzeit, Tracking auf Token-Ebene, Kontingente und Budgetdurchsetzung. Es ermöglicht auch intelligente Routing-, Caching- und Fallback-Strategien, um unnötige Aufrufe teurer Modelle zu reduzieren und unkontrollierbare Ausgaben für Inferenzen zu vermeiden.

KI-Gateways setzen Datenverarbeitungsrichtlinien wie PII-Maskierung, Anforderungsfilterung und kontrollierte Protokollierung durch. Wenn sie in VPC-, lokalen oder Air-Gap-Umgebungen eingesetzt werden, stellen sie sicher, dass sensible Daten niemals die Unternehmensgrenzen verlassen und gleichzeitig die Compliance-Anforderungen erfüllen.

KI-Gateways ermöglichen die Isolierung auf Teamebene mithilfe von rollenbasierter Zugriffskontrolle (RBAC), API-Schlüsseln pro Team, Kontingenten und Nutzungsverfolgung. Auf diese Weise können mehrere Teams Modelle und Infrastruktur sicher gemeinsam nutzen und gleichzeitig die Unternehmensführung, die Rechenschaftspflicht und die Kostentransparenz aufrechterhalten.

Der Playground ist die interaktive Benutzeroberfläche auf dem AI Gateway, auf der Entwickler verschiedene LLMs, Prompts, MCP-Tools und Konfigurationen ausprobieren können, bevor sie sie in Anwendungen integrieren. Sie können auf der Registerkarte „Modelle“ jedes Modell auswählen, das integriert wurde, Parameter wie Temperatur, maximale Tokens, Streaming- und Stoppsequenzen anpassen und sofort sehen, wie sich dies auf Antworten, Token-Nutzung und Latenz auswirkt. Das macht es einfach, mit Modelloptionen und Generierungseinstellungen zu experimentieren, ohne Code schreiben zu müssen.
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Sobald Sie mit einem Setup zufrieden sind, kann die gesamte Konfiguration — Eingabeaufforderung, Modell, Tools, Leitplanken und strukturiertes Ausgabeschema — als wiederverwendbare Vorlage in einem gemeinsamen Repository gespeichert werden. Der Playground generiert mithilfe der vereinheitlichten AI Gateway-API auch gebrauchsfertige Codefragmente für den OpenAI-Client, LangChain und andere Bibliotheken, sodass Teams ein funktionierendes Experiment durchführen und es mit minimalem Aufwand direkt in ihre Dienste einfügen können.

Mit TrueFoundry AI Gateway befinden sich alle Modellanbieter und Tools hinter einer einzigen, einheitlichen API. Anstatt separate SDKs, Endpunkte und Schlüssel für OpenAI, Anthropic, Bedrock, selbst gehostete Modelle und andere zu verwalten, kommunizieren Anwendungen mit einem Gateway-Endpunkt und verwenden einen Gateway-Schlüssel. Das Gateway leitet dann Anfragen je nach Konfiguration an das richtige zugrunde liegende Modell weiter, sodass Sie Modelle oder Anbieter austauschen können, ohne Ihren Anwendungscode zu ändern. Diese einheitliche Zugriffsebene erstreckt sich auch auf Tools über das MCP-Protokoll und auf Agenten über das neue A2A-Protokoll, sodass Modelle, Tools und Agenten alle über dieselbe Steuerungsebene orchestriert werden können.
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Für Entwickler bedeutet dies eine einfachere Integration und ein saubereres Sicherheitsmodell: Provider-Schlüssel werden einmal im Gateway gespeichert, der Zugriff wird zentral mithilfe von RBAC und Richtlinien gesteuert, und Teams können ein einheitliches Client-Muster für alle Sprachen und Frameworks standardisieren. Sobald neue Modelle oder Anbieter auf den Markt kommen, können sie dem Gateway hinzugefügt werden und sind sofort hinter derselben einheitlichen Oberfläche verfügbar.

Eingabeaufforderungen, Tools und Agentenkonfigurationen werden im AI Gateway als erstklassige Ressourcen behandelt. Im Playground können Sie Systemaufforderungen, Benutzeraufforderungen, Eingabevariablen, MCP-Tools, Leitplanken und Modelleinstellungen definieren und diese dann als benannte Vorlagen speichern. Jede Vorlage kann mehrere Versionen haben, sodass Teams sicher iterieren können, ohne die Logik der anderen zu überschreiben, und bei Bedarf zu früheren Versionen zurückkehren können. Dies wird effektiv zu einem Repositorium für schnelle und Agentenkonfigurationen für Ihr Unternehmen.
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Wenn eine bestimmte Konfiguration bereit ist, in größerem Umfang geteilt zu werden, kann sie als Agenten-App veröffentlicht werden. Agenten-Apps werden über das Gateway bereitgestellt, sind jedoch über eine einfache, geschützte Oberfläche zugänglich: Geschäftsbenutzer oder interne Teams können mit dem Agenten genau so interagieren, wie er in der Produktion ausgeführt wird, während die zugrundeliegenden Eingabeaufforderungen, Tools und Leitplanken unverändert bleiben. Dadurch eignen sich Agent-Apps ideal für Benutzerakzeptanztests, Stakeholder-Demos und interne Copiloten, da Produkt- und Plattformteams die Kontrolle über die Konfiguration behalten und gleichzeitig anderen eine sichere Möglichkeit bieten, agentische Workflows auszuprobieren.

Die Leitplanken im TrueFoundry AI Gateway funktionieren sowohl auf den Eingabe- als auch auf den Ausgabepfaden, um eine tiefgreifende Verteidigung zu gewährleisten. Bevor eine Anfrage ein Modell erreicht, können Eingabe-Guerdrails es nach sensiblen Daten wie PII, Aufforderungsmustern oder unzulässigen Themen durchsuchen und die Aufforderung entweder blockieren, redigieren oder transformieren, je nach Ihren Richtlinien. Nachdem das Modell eine Antwort generiert hat, bewerten die Output-Gudrails den Inhalt erneut auf Toxizität, Vorurteile, Halluzinationen, Richtlinienverstöße oder versehentliche Datenlecks und entscheiden, ob die Antwort zurückgegeben, geändert oder abgelehnt wird.
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Das Gateway kann in bestehende Sicherheits- und Compliance-Dienste wie OpenAI Moderation, AWS Guardrails, Azure Content Safety und Azure PII Detection integriert werden und unterstützt auch benutzerdefinierte Regeln, die als Konfiguration oder Python-Code geschrieben werden. Da die Leitplanken zentral konfiguriert und auf alle Modelle und Anwendungen, die das AI Gateway durchlaufen, einheitlich angewendet werden, erhalten Sicherheits- und Compliance-Teams eine vorhersehbare Möglichkeit, Unternehmensrichtlinien für die Nutzung von GenAI durchzusetzen, auch in regulierten Umgebungen wie Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen und Versicherungen.

Jede Anfrage, die das TrueFoundry AI Gateway durchläuft, ist instrumentiert, sodass Sie genau sehen können, wie sich Ihre GenAI-Workloads verhalten. Die Überwachungsansichten zeigen aggregierte Kennzahlen wie Gesamtzahl der Anfragen, Eingabe- und Ausgabe-Tokens sowie Kosten, aufgeschlüsselt nach Modell, Team, Benutzer, Kunde, Umgebung oder anderen Metadaten, die Sie anhängen möchten. Die Leistung wird anhand der P99-, P90- und P50-Latenz, der Zeit bis zum ersten Token und der Latenz zwischen den einzelnen Token verfolgt, sodass Sie Modelle oder Routen, die zu Verlangsamungen oder Fehlern führen, schnell identifizieren können.
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Für ein tieferes Debugging gibt es eine Ansicht auf Anforderungsebene, in der Sie einzelne Anrufe überprüfen, die vollständige Aufforderung und Antwort sehen und nachvollziehen können, wie Routing, Fallbacks und Guardrails angewendet wurden. Bei agentischen Workflows, die Tools und MCP verwenden, kann das Gateway Traces erfassen, aus denen hervorgeht, welche Schritte ein Agent unternommen hat, welche Tools er aufgerufen hat und wie die Zwischenergebnisse das System durchliefen. All diese Logs und Metriken werden auch über APIs bereitgestellt, sodass Plattform- und Observability-Teams benutzerdefinierte Dashboards und Warnmeldungen in ihren vorhandenen Monitoring-Stacks erstellen können.

Mit dem AI Gateway können Sie Zuverlässigkeits- und Governance-Regeln als Konfiguration ausdrücken, sodass sie konsistent und automatisiert angewendet werden können. Ratenlimits können pro Team, Benutzer, Modell, Anwendung oder Umgebung definiert werden, um sicherzustellen, dass kein einzelner Verbraucher die Kapazität ausschöpfen oder zu viel ausgeben kann. Budgets und Kontingente können so festgelegt werden, dass Anfragen je nach Ihren Geschäftsregeln gedrosselt, auf günstigere Modelle herabgestuft oder blockiert werden, wenn die Nutzung bestimmte Schwellenwerte überschreitet. Richtlinien für den Lastenausgleich können den Datenverkehr auf der Grundlage fester Gewichtungen, gemessener Latenz oder Priorität weiterleiten, während Fallback-Ketten die Reihenfolge der Modelle beschreiben, die bei Fehlern oder Timeouts ausprobiert werden.
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Alle diese Steuerelemente können über die Benutzeroberfläche verwaltet oder in YAML deklariert und über die TrueFoundry-CLI angewendet werden. Dadurch wird ein GitOps-Workflow ermöglicht, bei dem die Gateway-Konfiguration neben Anwendungscode und Infrastrukturdefinitionen enthalten ist. In Kombination mit Caching, Batching und zentralisierter API-Schlüsselverwaltung ermöglichen diese Funktionen den Plattformteams, das AI Gateway als den einzigen Ort zu betrachten, an dem sie definieren, wie GenAI verwendet werden soll, wie viel ausgegeben werden kann und wie sich Anwendungen bei einem Ausfall verhalten sollen — ohne dass einzelne Anwendungsteams gezwungen werden, diese Bedenken immer wieder neu umzusetzen.