LLM Gateway：基于Go的统一大模型接入网关

LLM Gateway是一个用Go语言开发的AI基础设施网关，提供OpenAI兼容的API接口，支持将请求路由到llama.cpp、vLLM、Ollama等本地或云端LLM后端，实现多模型统一管理和负载均衡。

LLM Gateway是一个专为AI应用设计的开源网关解决方案，使用Go语言开发，旨在简化多模型环境下的LLM服务管理。它提供统一的OpenAI兼容API，让应用开发者无需关心底层模型的具体实现细节。

• 统一接入层：为多种LLM后端提供一致的API接口
• 流量管理：智能路由、负载均衡和流量控制
• 企业级特性：监控、日志、认证等企业级功能
• 高性能：基于Go的并发优势，处理高吞吐请求

客户端应用 → LLM Gateway → 多后端路由 → llama.cpp/vLLM/Ollama/OpenAI

1. API适配层

提供与OpenAI API完全兼容的接口：

• 聊天完成：/v1/chat/completions
• 模型列表：/v1/models
• 文本嵌入：/v1/embeddings（计划中）
• 流式响应：支持SSE流式输出

2. 智能路由

支持多种路由策略：

• 轮询（Round Robin）：均匀分配请求
• 加权轮询：根据后端能力分配权重
• 最少连接：优先选择当前负载较低的后端
• 一致性哈希：确保相同会话路由到相同后端
• 自定义规则：基于模型名称、请求内容等路由

3. 负载均衡

• 健康检查：自动检测后端服务状态
• 故障转移：后端故障时自动切换
• 熔断机制：防止故障扩散
• 自动恢复：后端恢复后自动重新加入池

4. 中间件系统

可插拔的中间件架构：

• 认证：API Key、JWT等认证方式
• 限流：基于令牌桶的速率限制
• 日志：结构化日志记录
• 监控：Prometheus指标导出
• 转换：请求/响应格式转换

llama.cpp

• 特点：纯CPU推理，低资源占用
• 适用场景：边缘设备、低延迟要求
• 配置示例：指定本地llama.cpp服务地址

vLLM

• 特点：GPU加速，高吞吐
• 适用场景：生产环境、高并发
• 配置示例：连接vLLM推理服务

Ollama

• 特点：易用性强，模型管理方便
• 适用场景：开发测试、快速原型
• 配置示例：连接本地Ollama实例

OpenAI

• 特点：模型质量高，稳定性好
• 适用场景：生产应用、复杂任务
• 配置示例：使用OpenAI API密钥

兼容OpenAI的服务

支持任何提供OpenAI兼容API的服务：

• Azure OpenAI Service
• Anthropic Claude API
• 其他第三方API代理

应用无需修改即可迁移，使用标准OpenAI SDK直接连接Gateway：

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:8080/v1",
    api_key="gateway-api-key"
)
response = client.chat.completions.create(
    model="llama-2-7b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)