缺乏统一访问管控
大模型访问入口分散,缺乏统一管控,大模型服务"裸奔"运行,容易遭受非法攻击和越权访问,存在严重安全隐患。
大模型访问入口分散,缺乏统一管控,大模型服务"裸奔"运行,容易遭受非法攻击和越权访问,存在严重安全隐患。
模型推理与调用过程中缺乏数据校验、过滤与脱敏机制,业务数据使用存在合规风险,难以满足监管要求。
不同类型的大模型接入方式各异,模型差异难以屏蔽,业务系统调用与维护复杂度高,增加技术负担。
模型调用缺乏集中监控与审计能力,无法进行成本统计、问题追溯与运行治理,难以支撑长期稳定运行。
AI 网关用于对 AI 的调用与执行行为进行统一的鉴权、策略控制、审计与风控管理,是支撑 AI 从试验走向生产运行的关键基础设施。
对接企业身份源,支持 AI/Agent/工具身份区分,基于最小权限原则控制访问,支持多租户隔离
基于条件的访问控制,调用限流防刷,黑白名单拦截,支持人工审批与灰度放行
敏感字段识别与脱敏,数据出域控制,内容安全校验,高风险请求实时拦截
请求响应全量审计,调用链路追踪,行为回放追溯,异常告警与风险分析
提供 100+ 大模型一站式接入能力,统一管理鉴权信息,统计调用成本。
统一使用 OpenAI 接口规范,可同时连接多个大模型,无需修改现有代码。
支持将 AI 模型和提示词组合成新的 API,支持对 AI 大模型连接器的编排开发。
提供高效负载均衡解决方案,提升系统的响应速度和可靠性。
实时监控运行状态,并提供详细日志记录,确保系统稳定运行和数据安全。
支持多租户架构,提供独立的资源空间和管理权限,实现资源的高效共享与隔离。
支持 100+ 主流大模型接入,包括 GPT、文心一言、讯飞星火等,提供完整的生命周期管理功能。
支持快速将 AI 模型和 Prompt 提示词组合成新的 API。
提供全面的日志记录能力,详细记录每一次 API 调用的相关信息,方便追踪和排查。
通过历史调用日志的采集分析,生成大模型与 Token 消耗统计,提供全面的数据分析和可视化能力。
提供 AI API 市场,将所有的 API 服务集中展示在市场上,使得不同部门和团队能够轻松找到并使用所需的 API 服务。
AI 网关负责"允不允许、怎么做、是否合规",是 AI 访问企业系统的统一安全入口。MCP 平台负责"能做什么",定义并管理 AI 可用的系统能力。Agent 平台负责"要做什么",负责任务编排并触发执行。三者协同工作,AI 网关对 MCP 工具的调用进行统一安全管控,确保 Agent 的每一次执行都在可控边界内完成。
当 AI 开始具备调用系统、执行操作的能力时,风险不再来自模型本身,而来自于 AI 对企业系统的访问方式是否安全、可控、可治理。AI 网关提供统一鉴权、策略控制、审计与风控管理,是支撑 AI 从试验走向生产运行的关键基础设施。没有 AI 网关,企业就无法放心让 AI 进入核心业务系统。
AI 网关支持 100+ 主流大模型接入,包括 OpenAI、Claude、文心一言、通义千问、讯飞星火、智谱AI、Moonshot、DeepSeek 等国内外主流模型。统一使用 OpenAI 接口规范,可同时连接多个大模型,无需修改现有代码。
AI 网关通过多层防护机制保障安全:统一鉴权与身份管理,对接企业现有身份源;访问与调用策略控制,包括限流、防刷、黑白名单拦截;数据保护与安全防护,敏感字段识别与脱敏、数据出域控制;全链路审计与可观测,请求响应全量审计、调用链路追踪、行为回放追溯。关键操作可设置审批流程,所有调用都有完整日志与回放能力。
AI 网关支持对接企业现有身份源(如 IAM / SSO),支持 AI、Agent、工具的身份区分,基于最小权限原则控制访问范围,支持多租户与多环境隔离。可以继承企业现有的权限体系,无需重建。
AI 网关提供全面的数据统计能力,通过历史调用日志的采集分析,生成大模型与 Token 消耗统计。支持 Token 消耗统计、余额预警、API 调用统计等功能,提供可视化的数据分析和报表,帮助企业有效管理和控制 AI 调用成本。