Puerta de enlace de inteligencia artificial empresarial con control y supervisión integrados

Un AI Gateway es una plataforma de middleware especializada diseñada para facilitar la integración, la administración y el despliegue de modelos y servicios de inteligencia artificial (IA) dentro de la infraestructura de TI de una organización. Actúa como puente entre los sistemas de IA, como los grandes modelos lingüísticos (LLM), como el GPT de OpenAI o el Claude de Anthropic, y las aplicaciones para los usuarios finales, lo que garantiza una comunicación eficiente y segura.

Una solución de puerta de enlace de IA se encuentra entre sus aplicaciones y los proveedores de modelos. La puerta de enlace TrueFoundry dirige las solicitudes, gestiona la autenticación y gestiona las conmutaciones por error de forma inteligente, lo que garantiza que su sistema mantenga una conectividad fiable y de alta velocidad con cualquier modelo o herramienta subyacente que elija.

Una pasarela de IA proporciona una plataforma centralizada para gestionar y optimizar los servicios de IA. Ofrece una interfaz unificada para conectar varios modelos de IA, refuerza la seguridad mediante la autenticación y los controles de acceso y garantiza el cumplimiento de las normativas. La pasarela incluye la supervisión del uso, la gestión del presupuesto y el equilibrio de carga inteligente para garantizar un rendimiento y una fiabilidad óptimos. Apoya la aplicación de políticas sobre el uso de datos y las consideraciones éticas, al tiempo que permite el escalado horizontal para satisfacer la creciente demanda e integrar sin problemas los nuevos servicios de inteligencia artificial.

Las pasarelas de IA proporcionan un acceso unificado y un enrutamiento inteligente en varios modelos con soluciones alternativas integradas. Por ejemplo, la pasarela de inteligencia artificial de TrueFoundry contribuye a la gobernanza y la seguridad mediante la autenticación, el control de acceso y la aplicación de políticas; a la optimización de costes mediante la limitación de tarifas y la presupuestación simbólica; a la plena observabilidad mediante el seguimiento del uso y la supervisión del rendimiento; y a la compatibilidad con los flujos de trabajo de las agencias mediante una organización en varios pasos. Actúan como un plano de control centralizado, lo que permite a las empresas poner en funcionamiento la IA de forma segura y rentable a escala.

La pasarela de IA de TrueFoundry es la mejor. Ofrece una implementación y una gestión integrales de los servicios de inteligencia artificial con seguridad de nivel empresarial mediante RBAC, OAuth 2.0 y la autenticación de claves API. Cuenta con limitación de velocidad, balanceo de carga inteligente y conmutación por error automática para lograr un rendimiento y una confiabilidad óptimos. Las barreras de protección integradas hacen cumplir las directrices éticas y evitan los resultados inapropiados, mientras que las herramientas de observabilidad proporcionan análisis, registros y una optimización rápida. Con soporte para múltiples nubes y capacidades de inferencia en tiempo real, TrueFoundry proporciona una solución flexible y escalable para la implementación de la IA empresarial.

Mientras que las puertas de enlace estándar dirigen el tráfico web general, una puerta de enlace de IA empresarial de TrueFoundry está diseñada específicamente para los LLM. Gestiona tareas específicas, como el recuento de tokens, el almacenamiento en caché de solicitudes y los modelos alternativos, es decir, una lógica especializada que las pasarelas de API genéricas simplemente no pueden ejecutar de manera eficiente.

Una puerta de enlace de IA se encuentra directamente en la ruta de inferencia de producción entre las aplicaciones y los proveedores de modelos. Actúa como un plano de control centralizado que administra el enrutamiento, la gobernanza, la observabilidad, la seguridad y los controles de costos en todos los LLM, las herramientas y los agentes, sin necesidad de cambiar la lógica de las aplicaciones.

Sí. Una puerta de enlace de IA empresarial es compatible tanto con modelos alojados como con modelos autohospedados o de código abierto, como LLama o Mistral. Estos modelos pueden ejecutarse en entornos de VPC, locales, híbridos o aislados y, al mismo tiempo, utilizar las mismas políticas, controles y capacidad de observación que los modelos alojados.

Un AI Gateway proporciona visibilidad del uso en tiempo real, seguimiento a nivel de token, cuotas y cumplimiento del presupuesto. También permite estrategias inteligentes de enrutamiento, almacenamiento en caché y respaldo para reducir las llamadas innecesarias a modelos costosos y evitar un gasto desorbitado en inferencias.

Las pasarelas de IA aplican políticas de manejo de datos, como el enmascaramiento de la PII, el filtrado de solicitudes y el registro controlado. Cuando se implementan en entornos de VPC, locales o aislados, garantizan que los datos confidenciales nunca salgan de los límites de la empresa y, al mismo tiempo, cumplen con los requisitos de cumplimiento.

Las pasarelas de IA permiten el aislamiento a nivel de equipo mediante el control de acceso basado en roles (RBAC), las claves de API por equipo, las cuotas y el seguimiento del uso. Esto permite que varios equipos compartan modelos e infraestructuras de forma segura y, al mismo tiempo, mantengan la gobernanza, la responsabilidad y la visibilidad de los costes.

Playground es la interfaz de usuario interactiva que se encuentra en la parte superior de AI Gateway, donde los desarrolladores pueden probar diferentes LLM, instrucciones, herramientas de MCP y configuraciones antes de conectarlos a las aplicaciones. Puedes seleccionar cualquier modelo que se haya incorporado en la pestaña «Modelos», ajustar parámetros como la temperatura, el máximo de tokens, las secuencias de transmisión y parada, y ver de inmediato el impacto en las respuestas, el uso de los tokens y la latencia. Esto facilita la experimentación con las opciones de modelos y los ajustes de generación sin necesidad de escribir código.
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Una vez que esté satisfecho con la configuración, toda la configuración (mensaje, modelo, herramientas, barreras y esquema de salida estructurado) se puede guardar como una plantilla reutilizable en un repositorio compartido. Playground también genera fragmentos de código listos para usar para el cliente de OpenAI, LangChain y otras bibliotecas, mediante la API unificada de AI Gateway, de modo que los equipos pueden realizar un experimento práctico e incorporarlo directamente a sus servicios con el mínimo esfuerzo.

Con TrueFoundry AI Gateway, todos los proveedores de modelos y herramientas se basan en una API única y unificada. En lugar de administrar SDK, puntos finales y claves independientes para los modelos de OpenAI, Anthropic, Bedrock, autohospedados y otros, las aplicaciones se comunican con un punto final de puerta de enlace y utilizan una clave de puerta de enlace. A continuación, la puerta de enlace dirige las solicitudes al modelo subyacente correcto en función de la configuración, de modo que puede intercambiar modelos o proveedores sin cambiar el código de la aplicación. Esta capa de acceso unificado también se extiende a las herramientas a través del protocolo MCP y a los agentes a través del emergente protocolo A2A, de modo que todos los modelos, herramientas y agentes se pueden organizar desde el mismo plano de control.
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Para los desarrolladores, esto significa una integración más sencilla y un modelo de seguridad más limpio: las claves de los proveedores se almacenan una vez en la puerta de enlace, el acceso se controla de forma centralizada mediante políticas y RBAC, y los equipos pueden estandarizar según un patrón de cliente único en todos los idiomas y marcos. A medida que aparecen nuevos modelos o proveedores, se pueden agregar a la puerta de enlace y estar disponibles de inmediato desde la misma interfaz unificada.

Las indicaciones, las herramientas y las configuraciones de los agentes se tratan como activos de primera clase en AI Gateway. En Playground, puede definir las instrucciones del sistema, las instrucciones del usuario, las variables de entrada, las herramientas de MCP, las barreras de protección y la configuración del modelo y, a continuación, guardarlas como plantillas con nombre. Cada plantilla puede tener varias versiones para que los equipos puedan realizar iteraciones de forma segura sin sobrescribir la lógica de los demás y volver a las versiones anteriores cuando sea necesario. De hecho, esto se convierte en un repositorio de configuración de avisos y agentes para su organización.
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Cuando una configuración concreta esté lista para compartirse de forma más amplia, se puede publicar como una aplicación de agente. Las aplicaciones de agente funcionan con la tecnología de la puerta de enlace, pero se exponen a través de una interfaz sencilla y bloqueada: los usuarios empresariales o los equipos internos pueden interactuar con el agente exactamente como se ejecutará en producción, mientras que las instrucciones, herramientas y barreras subyacentes permanecen inmutables. Esto hace que las aplicaciones de agente sean ideales para las pruebas de aceptación de los usuarios, las demostraciones con las partes interesadas y los copilotos internos, ya que los equipos de productos y plataformas mantienen el control sobre la configuración y, al mismo tiempo, ofrecen a los demás una forma segura de probar los flujos de trabajo de las agencias.

Las barandillas de TrueFoundry AI Gateway funcionan tanto en las rutas de entrada como en las de salida para ofrecer una defensa en profundidad. Antes de que una solicitud llegue a un modelo, las barreras de entrada pueden escanearla en busca de datos confidenciales, como información de identificación personal, patrones de inserción rápida o temas no permitidos, y bloquear, redactar o transformar la solicitud en función de sus políticas. Una vez que el modelo genera una respuesta, las barreras de salida vuelven a evaluar el contenido para determinar si es tóxico, sesgado, alucinaciones, infracciones de las políticas o filtraciones accidentales de datos, y deciden si devuelven, modifican o rechazan la respuesta.
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La puerta de enlace puede conectarse a los servicios de seguridad y cumplimiento existentes, como OpenAI Moderation, AWS Guardrails, Azure Content Safety y Azure PII detection, y también admite reglas personalizadas escritas como código Python o de configuración. Dado que las barreras se configuran de forma centralizada y se aplican de manera uniforme en todos los modelos y aplicaciones que pasan por el AI Gateway, los equipos de seguridad y cumplimiento disponen de una forma predecible de hacer cumplir las políticas organizativas para el uso de GenAI, incluso en entornos regulados como la sanidad, los servicios financieros y los seguros.

Cada solicitud que pasa por TrueFoundry AI Gateway está instrumentada para que pueda ver exactamente cómo se comportan sus cargas de trabajo de GenAI. Las vistas de monitoreo muestran métricas agregadas, como el total de solicitudes, los tokens de entrada y salida y el costo, desglosadas por modelo, equipo, usuario, cliente, entorno o cualquier otro metadato que decidas adjuntar. El rendimiento se controla mediante la latencia P99, P90 y P50, la latencia entre tokens y el tiempo transcurrido entre tokens, para que puedas identificar rápidamente los modelos o rutas que están provocando ralentizaciones o errores.
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Para una depuración más profunda, hay una vista a nivel de solicitud que le permite inspeccionar las llamadas individuales, ver el aviso y la respuesta completos y comprender cómo se aplicaron el enrutamiento, las alternativas y las barreras de protección. En el caso de los flujos de trabajo entre agencias que utilizan herramientas y MCP, la pasarela puede capturar los rastros que muestran cada paso que ha dado un agente, las herramientas a las que ha llamado y el flujo de los resultados intermedios por el sistema. Todos estos registros y métricas también se exponen a través de las API, por lo que los equipos de plataforma y de observabilidad pueden crear alertas y paneles personalizados en sus sistemas de monitoreo existentes.

El AI Gateway le permite expresar las reglas de confiabilidad y gobierno como configuración para que se puedan aplicar de manera coherente y automatizada. Los límites de velocidad se pueden definir por equipo, usuario, modelo, aplicación o entorno, lo que garantiza que ningún consumidor pueda agotar su capacidad o gastar de más. Los presupuestos y las cuotas se pueden establecer de manera que, cuando el uso supere ciertos umbrales, las solicitudes se limiten, pasen a modelos más económicos o se bloqueen, según las reglas de la empresa. Las políticas de equilibrio de carga pueden dirigir el tráfico en función de ponderaciones fijas, latencia medida o prioridad, mientras que las cadenas de respaldo describen la secuencia de modelos que se prueban cuando se producen errores o tiempos de espera.
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Todos estos controles pueden administrarse a través de la interfaz de usuario o declararse en YAML y aplicarse mediante la CLI de TrueFoundry, lo que permite un flujo de trabajo de GitOps en el que la configuración de la puerta de enlace coincide con las definiciones de infraestructura y código de la aplicación. Combinadas con el almacenamiento en caché, el procesamiento por lotes y la administración centralizada de claves de API, estas funciones permiten a los equipos de plataformas tratar el AI Gateway como el único lugar donde definen cómo se debe usar GenAI, cuánto se puede gastar y cómo deben comportarse las aplicaciones en caso de fallo, sin obligar a los equipos de aplicaciones individuales a volver a implementar estas preocupaciones una y otra vez.