AIゲートウェイにおける可観測性：完全ガイド

Gateways are becoming the operational control plane of GenAI systems. They unify traffic for third‑party APIs (OpenAI, Anthropic, Mistral, Bedrock) and self‑hosted models, enforce policy, and expose a single pane of glass for latency, errors, token consumption, and spend. That same choke point is the ideal place to capture traces, compute model‑level and user‑level analytics, and trigger guardrails and alerts—without adding latency to the request path. 

Real organizations have learned this the hard way. Consider a support copilot serving thousands of agents. One afternoon, an innocuous prompt update increases output length by ~40%. Agent satisfaction falls as responses lag; finance notices the bill. With gateway observability, you would see p95 latency and output tokens climbing for the affected route, correlate it to the deployment or prompt version, and roll back—ideally with an automated alert set to catch it next time.

This post recaps what an AI Gateway is, why observability is critical, and the concrete metrics, dashboards, and workflows teams should put in place. We’ll also show how TrueFoundry’s AI Gateway ships the observability stack out of the box: unified analytics (latency, TTFT/ITL, errors), granular cost tracking, customer/user‑level breakdowns, healthy/failed routing visibility, and scalable, low‑overhead collection built into the architecture. 

What Is AI Gateway?

An AI Gateway is a thin, high‑performance layer that proxies application requests to one or more LLM providers or self‑hosted models. It unifies APIs, centralizes authentication and RBAC (Role Based Access Control) , applies rate limits and guardrails, performs load balancing and failover, and captures observability and cost data for every request. Think of it as the “ingress + policy + telemetry” layer for GenAI. 

Operationally, modern gateways support weighted and latency‑based routing, health checks, and automatic fallbacks when a model or region is unhealthy—so requests continue even through provider hiccups. Because every request passes through the gateway, teams can compare providers by latency and cost, making OpenRouter vs AI gateway a practical evaluation when deciding how to manage routing, observability, and control at scale.

TrueFoundry’s architecture is designed so these controls and metrics add minimal overhead: checks for auth, rate limiting, and load balancing are done in‑memory; logs/metrics are written asynchronously to a queue; and the request path avoids external calls (unless you opt into caching). The gateway is horizontally scalable and CPU‑bound, keeping end‑to‑end latency overhead to single‑digit milliseconds. 

Why Observability Is Critical in AI Gateways

Performance & User Experience

LLM latency is multi‑modal: there’s time to first token (TTFT), inter‑token latency (ITL) for streaming, and total request latency. Each affects perceived UX differently. Gateways that track all three help you diagnose whether slowdowns come from provider queues, model compute, network, or prompt length—and choose the best routing strategy. 

Cost Governance

Tokens are the new CPU cycles. A single prompt can fan out to multiple tools or retrieval steps, and costs accumulate across providers. Observability must attribute spend by model, provider, environment, application, tenant, and user and stay current with providers’ public pricing to avoid manual spreadsheets. 

Reliability & Resilience

Production apps need guardrails against provider outages, throttling, and model regressions. Observability tied to health checks, 4xx/5xx code breakdowns, retry/fallback rates, and rate‑limit utilization lets you enforce SLOs and automatically fail over when performance deteriorates. 

Compliance & Auditability

Enterprises need full request/response trails with access controls and PII/content moderation policies. A gateway centralizes this enforcement and logging so teams can prove who called which model, with what data, and what it returned—without sharing provider API keys broadly. 

Operational Agility

Model quality, pricing, and quotas change frequently. Organizations that instrument gateways can compare providers head‑to‑head and shift traffic based on fresh latency/cost/error data—maintaining performance and margins as the market evolves. 

External guidance echoes these needs: industry leaders emphasize AI observability for rapid response to drift, outages, and cost spikes; OpenAI and Azure recommend structured logging and exponential backoff for rate limits, which a gateway can standardize across apps. 

Key Observability Features in AI Gateway

Below are capabilities you should expect from a production‑grade AI Gateway—and that TrueFoundry provides natively.

1. End‑to‑end request tracing
   Capture inputs, outputs, metadata (model, provider, region), token counts, costs, latencies, errors, and streaming timings for every call, with correlation IDs. This turns black‑box interactions into traceable workflows.
   
2. Latency analytics: total, TTFT, and ITL
   Track p50/p95/p99 across routes and providers. TTFT pinpoints backend wait time; ITL highlights throughput for streaming UIs.
   
3. Error code breakdowns & provider health
   See 4xx vs 5xx, rate‑limit hits, timeouts, and provider‑specific error classes. Feed these into routing/fallback decisions.
   
4. Granular cost tracking
   Auto‑populate per‑token pricing from official provider rates; show cost per request, per 1K tokens, per model/provider, and per user/tenant/project.
   
5. Rate‑limit telemetry
   Enforce and observe token‑aware quotas (not just RPS), with dashboards for utilization, throttles, and drops by route or user.
   
6. Routing visibility
   Show which backend each request hit, why (weight vs latency), and whether fallback/retry occurred—plus comparative latency/cost charts to guide traffic shifts. Strong observability is essential for effective LLM load balancing, helping teams validate routing policies and optimize traffic distribution in real time.
   
7. User / Customer / Environment breakdowns
   Slice metrics by API key, organization, workspace, or environment (dev/stage/prod) to identify heavy users, regressions, or runaway experiments.
   
8. Alerting & SLOs
   Configure alerts on latency, error rate, cost per request, or rate‑limit saturation; couple with automated fallbacks and budgets.

9. Security & audit trails
   Centralize API keys, apply RBAC, and retain immutable logs for compliance.‍
   

Key Metrics for Evaluating Gateway

Criteria	What should you evaluate ?	Priority	TrueFoundry
Latency	Adds <10ms p95 overhead for time-to-first-token?	Must Have	✅ Supported
Data Residency	Keeps logs within your region (EU/US)?	Depends on use case	✅ Supported
Latency-Based Routing	Automatically reroutes based on real-time latency/failures?	Must Have	✅ Supported
Key Rotation & Revocation	Rotate or revoke keys without downtime?	Must Have	✅ Supported
Key Rotation & Revocation	Rotate or revoke keys without downtime?	Must Have	✅ Supported
Key Rotation & Revocation	Rotate or revoke keys without downtime?	Must Have	✅ Supported
Key Rotation & Revocation	Rotate or revoke keys without downtime?	Must Have	✅ Supported
Key Rotation & Revocation	Rotate or revoke keys without downtime?	Must Have	✅ Supported

Evaluating an AI Gateway?

A practical guide used by platform & infra teams

Observability in AI Gateway with TrueFoundry

Here is how TrueFoundry bakes observability into the core request path and ships a full analytics stack out of the box—without slowing down production traffic.

The Analytics dashboard exposes: Request Latency (p50/p95/p99), Time to First Token (TTFT/TTFS), Inter‑Token Latency (ITL), cost per model/provider, input/output tokens, error codes, and policy activity (rate‑limit, load‑balancing, fallbacks, guardrails, budgets). Views slice by model, user, team, ruleId, and custom metadata; you can also download raw CSVs. 

Accurate, up‑to‑date cost accounting

Enable Public Cost to auto‑populate per‑token pricing from providers’ published rates (OpenAI, Anthropic, Bedrock, etc.). For negotiated or fine‑tuned models, set Private Cost with custom input/output token prices. Both flow into per‑request and aggregate cost analytics. 

Customer, user, and project‑level insights

Attach business context (customer, feature, environment) and break down tokens, latency, and spend by any dimension—ideal for chargebacks, noisy‑neighbor detection, and prioritizing optimizations. 

Token‑aware rate limiting with observability

Define quotas by tokens or requests per minute/hour/day, scoped to users, models, or segments identified via metadata. Dashboards show utilization and throttles so you can right‑size limits and protect shared capacity. 

Load balancing, health, and failover visibility

Use weight‑based splits for experiments or latency‑based routing for steady‑state. Health checks mark backends unhealthy on error/latency thresholds and exclude them automatically. Fallback chains retry on failure, with spans and metrics that show which path was taken and its latency/cost impact. 

Security, RBAC, and audit trails

Centralize provider keys, issue scoped access tokens, enforce RBAC, and retain immutable request/response logs for compliance—across LLMs and MCP servers

Logging Metadata Keys

You can tag every request with structured metadata via the X-TFY-METADATA header. Logged keys become queryable filters, Grafana labels, and conditions in gateway configs (rate limits, load balancing, fallbacks, guardrails). Values are strings (≤128 chars).

‍

X-TFY-METADATA: {"tfy_log_request":"true","environment":"staging","feature":"countdown-bot","customer_id":"acme-42"}


Use this to isolate logs, group cost/latency by tenant or feature, and roll out policy changes safely to a subset of traffic. 

Example — rate‑limit by metadata

name: ratelimiting-config
type: gateway-rate-limiting-config
rules:
  - id: openai-gpt4-dev-env
    when:
      models: ["openai-main/gpt4"]
      metadata:
        env: dev
    limit_to: 1000
    unit: requests_per_day

‍

The same when metadata pattern applies to load balancing and fallback rules

OpenTelemetry Tracing

The gateway is OpenTelemetry‑compliant. Turn on OTLP export and send traces to any backend (Tempo, Jaeger, Datadog/New Relic via Collector, TrueFoundry Tracing). Spans include genai attributes—model, tokens, TTFT, ITL, parameters, tool calls, errors—and detailed spans for rate limiting, load balancing, fallbacks, and MCP server/tool calls, letting you correlate provider behavior with app‑level spans. 

Enable tracing

ENABLE_OTEL_TRACING="true"
OTEL_SERVICE_NAME=<your_service>
OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_ENDPOINT="https://<otel-collector>/v1/traces"
OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_HEADERS="Authorization=Bearer <token>"

Representative spans

Prometheus & Grafana Integration

Expose /metrics for Prometheus or push OTEL metrics by setting:

ENABLE_OTEL_METRICS="true"
OTEL_EXPORTER_OTLP_METRICS_ENDPOINT="https://<otlp-endpoint>/v1/metrics"
OTEL_EXPORTER_OTLP_METRICS_HEADERS="Authorization=Bearer <token>"
LLM_GATEWAY_METADATA_LOGGING_KEYS='["customer_id","request_type"]'

Metadata keys listed in LLM_GATEWAY_METADATA_LOGGING_KEYS become Prometheus labels llm_gateway_metadata_<key>, enabling per‑customer/per‑feature cost and latency charts. (Truefoundry Docs)

Metadata keys listed in LLM_GATEWAY_METADATA_LOGGING_KEYS become Prometheus labels llm_gateway_metadata_<key>, enabling per‑customer/per‑feature cost and latency charts. (Truefoundry Docs)

Key metric families (subset)

Tokens & cost: llm_gateway_input_tokens, llm_gateway_output_tokens, llm_gateway_request_cost.
Latency: llm_gateway_request_processing_ms, llm_gateway_first_token_latency_ms, llm_gateway_inter_token_latency_ms.
Errors: llm_gateway_request_model_inference_failure, llm_gateway_config_parsing_failures.
Policy activity: llm_gateway_rate_limit_requests_total, llm_gateway_load_balanced_requests_total, llm_gateway_fallback_requests_total, llm_gateway_budget_requests_total, llm_gateway_guardrails_requests_total.
Agent/MCP: llm_gateway_agent_request_duration_ms, llm_gateway_agent_llm_latency_ms, llm_gateway_agent_tool_latency_ms, llm_gateway_agent_tool_calls_total, llm_gateway_agent_mcp_connect_latency_ms, llm_gateway_agent_request_iteration_limit_reached_total. 

A pre‑built Grafana dashboard JSON is published by TrueFoundry, organized into モデル、 ユーザー、 設定、および MCP呼び出し ビューです。カスタムメタデータ用の変数を追加します。例：

label_values(llm_gateway_input_tokens, llm_gateway_metadata_customer_id)

MCP対応の可観測性とガバナンス

Anthropicのモデルコンテキストプロトコル（MCP）は、2024年11月25日に発表され、アシスタントがツール、プロンプト、リソースに接続する方法を標準化します。このエコシステムは、2025年を通じて、多くの事前構築済みサーバー（GitHub、Slack、Googleマップ、Puppeteerなど）によって加速しました。 

TrueFoundryはMCPをネイティブに統合します。

• MCPレジストリ： ホスト型または外部のMCPサーバーの一元的なカタログで、検出機能とメタデータが含まれます。
• 一元化された認証： ユーザー向けのユーザー範囲のOAuth2、PAT（パーソナルアクセストークン）、および VAT （仮想アカウントトークン）を、最小権限アクセスを持つアプリ向けに提供します。
• RBACと承認： チームごとにツール/サーバーを制限し、機密性の高いアクションに対するレビュー/承認をサポートします。
• エージェントプレイグラウンドと組み込みMCPクライアント： エージェントループをオーケストレーションし、進行状況（LLMメッセージ、ツール呼び出し、ツール結果）をUIにストリーミングします。
• 可観測性: OTELスパンとPrometheusの**agent/**MCPメトリクス（ツール数、接続レイテンシ、イテレーション制限、ツールごとのレイテンシ）およびGrafanaパネル

これにより、ゲートウェイはエージェントワークロードの運用制御プレーンとなり、ポリシー、認証、ルーティング、およびLLM呼び出しとツール実行の両方におけるエンドツーエンドの可視性を統合します。 

追跡すべき可観測性メトリクス

以下は実用的なチェックリストです。各メトリクスには、それが示す内容、使用方法、およびTrueFoundryがそれをどのように表示するかが含まれています。

1. リクエストレイテンシ (p50/p95/p99)

• 内容: リクエスト受信から最終トークン（非ストリーミング）またはストリーム完了までの合計時間。
  
• 理由: p95/p99は、体感的な応答速度とSLOを左右します。スパイクは、プロバイダーの混雑、より大きなプロンプト/出力、またはフォールバックと相関することがよくあります。
  
• TrueFoundry: モデル/プロバイダーごとにトレンドとともに表示されます。根本原因を特定するためにルーティング/フォールバックログと組み合わせます。

2. 最初のトークンまでの時間 (TTFT)

• 内容: 最初のストリーミングトークンが表示されるまでの遅延。
  
• 理由: チャットUIのUXにおける主要な要因です。TTFTが高い場合、プロバイダーのキューイングまたはコールドスタートが示唆されます。
  
• TrueFoundryアナリティクスにおける最重要指標。主要なルートでTTFTがしきい値を超えた場合にアラートを設定します。
  

3. トークン間レイテンシー (ITL)

• 概要ストリーミングされたトークン間の平均時間。
  
• 重要性スループットを示します。ITLが劣化すると、TTFTが良好であってもストリームが「途切れ途切れ」に感じられます。
  
• TrueFoundryスループットの低下を診断するために、ストリーミング応答について追跡されます。
  

4. 成功率とエラーコード

• 概要2xxと4xx/5xxの比較。レート制限のヒット。タイムアウト。
  
• 重要性プロバイダーの問題、不適切なプロンプト、またはクォータ設定の誤りの早期の兆候となります。
  
• TrueFoundryエラーコードの内訳と件数。レート制限とルーティングのメトリクスと組み合わせて分析します。
  

5. トークン使用量 (入力 / 出力 / 合計)

• 概要リクエストあたりのトークン数と、経時的な合計。
  
• 重要性: 暴走プロンプトや冗長な出力を検出し、モデル比較のためにトークンあたりのレイテンシーを正規化します。
  
• TrueFoundry: モデル/プロバイダー/ユーザー別に可視化し、レイテンシーとコストと関連付けます。
  

6. リクエストあたりのコストと1,000トークンあたりのコスト

• 内容: リクエストごと、トークンごとに正規化されたドルでの支出。
  
• 目的: プロバイダーを公平に比較し、予算とROIを徹底します。
  
• TrueFoundry: 公式プロバイダー料金を使用して自動価格設定され、手動での更新は不要です。
  

7. レート制限の利用状況とスロットル

• 内容: クライアントが設定されたトークン/RPM上限にどれだけ近いか、およびスロットルされたリクエストや遅延したリクエストの数。
  
• 目的: クォータを適切に調整し、共有キャパシティを保護し、予期せぬ429エラーを回避します。
  
• TrueFoundry: ダッシュボードとログによるトークン認識型制限、トークンベースとRPSの比較に関するガイダンス。 

8. ルーティングとフォールバック率

• 内容: バックエンド間のトラフィック分散、フォールバック/リトライの頻度。
  
• 目的: A/Bテストの検証、インシデント発生時の安定性確保、フェイルオーバーによるコスト/レイテンシーへの影響の定量化。
  
• TrueFoundry: 選択されたバックエンドとその健全性を表示。重みベースおよびレイテンシーベースのルーティング、宣言型フォールバックチェーンをサポート。
  

9. プロバイダーの健全性指標

• 内容: プロバイダー/リージョン/モデル別のレイテンシー、エラー、成功の推移（ローリング）。
  
• 目的: プロアクティブにトラフィックを切り替えるタイミングを判断する。
  
• TrueFoundry: ヘルスチェックにより、しきい値を超えたバックエンドは異常とマークされ、復旧するまでルーティングから除外されます。
  

10. プロンプト/バージョン分析

• 内容: プロンプトまたはワークフローのバージョン別のパフォーマンスとコスト。
  
• 目的: プロンプトの編集やモデルのアップグレード後の回帰を検出する。
  
• TrueFoundry: 実際のチームにおけるプロンプトレベルの異常を特定するためにトレースログと分析を使用。レイテンシーの急増に関するアラートと組み合わせる。
  

11. コンプライアンスシグナル

• 内容: 個人情報または安全規則のトリガー、監査ログの網羅性。
  
• 目的: ガバナンスを徹底し、コンプライアンスを証明する。
  
• TrueFoundry: RBAC、一元化されたキー、ガードレール、および完全なリクエストログ。 

実例

シナリオA — サポートコパイロットの予算急増

プロンプトの変更により、エンタープライズ顧客向けの出力の冗長性が増加しました。症状：出力トークンの増加、p95レイテンシの上昇、日次支出の増加。TrueFoundryでの対応：分析により、「support‑prod」環境での出力トークンの急増と、プライマリモデルのコスト急上昇が示されました。TTFTが低く、出力トークンが安価な代替プロバイダーと比較し、重みベースのルーティングでトラフィックの30%をシフトし、「会話あたりのコスト」にアラートを設定します。 

シナリオB — ピーク時のプロバイダーによるスロットリング

IST午前10時、エラー率が429に上昇しました。 TrueFoundryでの対応： レート制限ダッシュボードにより、アップストリームからのスロットリングが確認されました。フォールバックチェーンが作動し、ルーティングはより健全なバックエンドにシフトします。ユーザーエクスペリエンスを安定させ、その後、トークンクォータとバックオフパラメータを調整します。

シナリオC — ストリーミングUXが「もたつく」

ユーザーは「回答は速く始まるが、その後はもたつく」と報告します。 TrueFoundryでの対応： TTFTは問題ないものの、プライマリモデルではITLが高くなっています。レイテンシベースのルーティングにより、ストリーミングスループットがより優れたプロバイダーが自動的に優先されます。また、ITL p95にアラートを設定します。 

シナリオD — マルチテナント環境での公平性

ある顧客のバッチジョブがトークンを占有し、他のすべてのユーザーの処理を遅らせます。 TrueFoundryでの対策： 顧客ごとのトークンベースのレート制限により、公平な利用が保証され、SLOが保護されます。分析機能で利用状況と拒否された回数を確認できるため、より高いクォータをアップセルできます。 

課題と考慮事項

1. レイテンシーを損なうことなく十分な詳細をキャプチャする
   テレメトリーは非同期で書き込まれるべきであり、ホットパスは外部呼び出しを避けるべきです。TrueFoundryの設計はこの原則に従っているため、監視がボトルネックになることはありません。
   
2. トークンベースの制御とリクエストベースの制御
   LLMにとってRPSだけでは誤解を招きます。1つの長いプロンプトは、多数の短いプロンプトよりもはるかに多くの計算リソースを消費する可能性があるためです。トークンを考慮した制限を優先し、利用状況を監視してください。
   
3. 価格変動とコストの正確性
   プロバイダーは頻繁に価格を変更し、新しいモデルを導入します。公式料金へのコストマッピングを自動化することで、財務報告を正確に保つことができます。
   
4. マルチプロバイダー間の一貫性
   ベンダーによって異なるエラーコード、ヘッダー、使用状況フィールドが返されます。ゲートウェイはこれらを正規化し、ダッシュボードで公平な比較ができるようにすべきです。(TrueFoundryはAPIを統合し、リクエスト/レスポンスを共通のスキーマに変換します。)
   
5. アラート疲れ
   SLOに合わせた少数のアラート（p95レイテンシー、エラー率、1Kトークンあたりのコスト、レート制限の利用率など）から始めましょう。通常のベースラインを把握するにつれて、アラートを拡張してください。業界ガイドでは、広範なアラートよりも、ターゲットを絞った高シグナルアラートを推奨しています。
   
6. コンプライアンスとデータ保持
   何をログに記録するか、どのくらいの期間保持するか、誰がアクセスできるかを決定してください。規制された環境では、集中型RBAC、トークンスコープ、監査ログが不可欠です。
   
7. インシデント発生時のルーティングポリシー
   重み付け分割は予測可能であり、レイテンシーベースのルーティングは適応型です。多くのチームは、実験には重み付けベースを、安定稼働にはヘルスチェック付きのレイテンシーベースを使用し、さらに回復力のためにフォールバックチェーンも利用しています。TrueFoundryはこれら両方をサポートします。
   
8. アプリケーションレベルのトレーシングを補完
   アプリケーションにスパン（ツール呼び出し、RAGステップなど）をすでに計測している場合は、そのまま継続してください。ゲートウェイは、一貫した強制適用とプロバイダー分析のために使用し、相関IDを介してデータを結合します。 

TrueFoundryがどのように解決するか — 概要マップ

結論

LLMアプリケーションは動的なシステムです。モデルは進化し、プロバイダーはクォータや価格を変更し、プロンプトは変化し、ユーザーの行動は予期せぬものとなることがあります。最も 最適なAIゲートウェイ は、適切なシグナルを収集し、それらをアクションに変えることができれば、それらすべてを監視、制御、最適化できる場所です。

TrueFoundryのAIゲートウェイは、その運用コマンドセンターを提供します。低オーバーヘッドでレイテンシー（TTFT/ITL）、トークン、コスト、エラーを捕捉し、トークンを考慮したレート制限、RBAC、ガードレールを適用します。また、ルーティング、ヘルス、フォールバックの可視性を提供することで、高速で信頼性が高く、費用対効果の高いエクスペリエンスを維持できます。詳細な顧客/ユーザー分析と自動化された最新のコスト配分により、チームは事後的な問題解決から事前的な最適化へと移行できます。 

GenAIスタックを集中管理している場合、または散在する単発の統合を整理している場合は、まずゲートウェイ経由でトラフィックをルーティングし、上記のダッシュボードを有効にし、SLOに合わせたアラートをいくつか設定してください。これにより、より迅速なデプロイ、コスト抑制、エージェントとユーザーの満足度維持に必要な可視性を得られます。 

よくある質問

AIゲートウェイにおいて、可観測性が重要なのはなぜですか？

AIゲートウェイにおける可観測性は、そうでなければ不透明な複雑な多段階推論やツール呼び出しを追跡するのに役立ちます。エージェントの実行パスを監視することで、無限ループ、ハルシネーション、非効率なツール使用をリアルタイムで検出できます。この可視性により、自律型エージェントが多様な外部システムやAPIと連携する際に、信頼性、予測可能性、予算内での運用を維持できます。

AIゲートウェイの可観測性は、LLMのパフォーマンス最適化にどのように役立ちますか？

AIゲートウェイの可観測性は、異なるモデルプロバイダー間でのレイテンシー、スループット、エラー率をリアルタイムで追跡することで、LLMのパフォーマンスを最適化します。Time to First Token (TTFT) や Inter-Token Latency (ITL) のような詳細なメトリクスを捕捉することで、チームは推論チェーン内の特定のボトルネックを特定できます。これらの洞察により、開発者はモデルの速度を客観的に比較し、スマートルーティングを実装して、エンドユーザーに高速なパフォーマンスを保証できます。

AIゲートウェイの可観測性は、インフラコストの削減に役立ちますか？

AIゲートウェイの可観測性は、モデル、チーム、ユーザー全体でのトークン消費に関する詳細な可視性を提供することで、コストを削減します。リクエストごとおよびワークスペースごとの費用を追跡することで、チームは暴走するプロンプトや非効率なワークフローを即座に特定できます。このデータは、セマンティックキャッシュ、トークンを考慮したレート制限、より安価なモデルへのクエリルーティングなど、手動介入なしで自動化されたコスト削減戦略をサポートします。

AIゲートウェイの可観測性は、コンプライアンス監査をサポートできますか？ 

AIゲートウェイの可観測性は、すべてのリクエストとレスポンスの一元化された不変のログを保持することで、コンプライアンス監査をサポートします。最新のシステムは、ユーザーID、タイムスタンプ、PIIマスキングイベントなど、機密データを保護するための詳細な監査証跡を記録します。これらのログは、モデルのインタラクションに対する完全な透明性を提供することで、企業がGDPRやSOC 2などの規制基準を満たすことを保証し、多くの場合、すべてのテレメトリーは組織のセキュアなクラウド環境内に保持されます。

TrueFoundryのAIゲートウェイ可観測性でAIインフラコストを管理する方法 

TrueFoundryは、AIゲートウェイの可観測性を通じて複数のモデルプロバイダーを単一のコントロールプレーンに統合することで、AIインフラ管理を簡素化します。TrueFoundryは、リクエストレベルのテレメトリーとGPUおよびCPUの使用率を関連付け、リソース割り当てを最適化し、無駄を削減します。この統合されたアプローチにより、プラットフォームチームは、AWS、GCP、またはAzureアカウント内で、多様な環境にわたるデプロイ、スケーリング、およびセキュリティポリシーをネイティブに管理できます。