LLM Gateway (AI Gateway)
Ein LLM Gateway (auch AI Gateway) ist eine zentrale Zwischenschicht zwischen deiner Anwendung und einem oder mehreren Large Language Model (LLM)-Anbietern. Es übernimmt Routing, Authentifizierung, Logging, Sicherheits- und Compliance-Policies sowie Kosten- und Rate-Limit-Kontrolle für LLM-APIs – damit Teams Modelle wie ChatGPT-ähnliche Dienste zuverlässig, skalierbar und governance-konform nutzen können.
Was bedeutet „LLM Gateway“ (AI Gateway)?
„Gateway“ bedeutet hier: ein einheitlicher Zugangspunkt. Statt dass jede App direkt mit z. B. OpenAI, Anthropic oder einem eigenen Inferenz-Stack spricht, sendet sie Requests an das Gateway. Das Gateway entscheidet dann, welches Modell genutzt wird, unter welchen Regeln und wie Daten, Tokens und Kosten kontrolliert werden.
Wie funktioniert ein LLM Gateway?
- 1) Einheitliche API: Deine App spricht eine konsistente Schnittstelle an (z. B. /chat, /embeddings), unabhängig vom Provider.
- 2) Auth & Mandantenfähigkeit: API-Keys, OAuth, Service Accounts, Rollen/Teams, Projekt- und Budgetgrenzen werden zentral verwaltet (oft inkl. Secrets Management (Schlüsselverwaltung)).
- 3) Routing & Fallback: Das Gateway routet nach Regeln (Preis, Latenz, Region, Qualität) oder nutzt Fallback, wenn ein Provider ausfällt. Das überschneidet sich mit Model Router (Modell-Routing), ist aber meist breiter (inkl. Policies und Kosten).
- 4) Policies & Guardrails: Inhalte werden geprüft/gefiltert (z. B. PII, Safety), Prompts geschützt und Ausgaben validiert (z. B. Guardrails (KI-Leitplanken), Prompt Injection, Schema Validation (JSON-Schema-Validierung)).
- 5) Observability & Logging: Tokenverbrauch, Latenz, Fehler, Traces und Prompt-/Response-Logs werden erfasst (häufig mit Model Monitoring & Observability (LLMOps)).
- 6) Kostenkontrolle: Quotas, Budgets, Kostenstellen, Limits pro User/Workflow sowie Caching (z. B. Prompt Caching (Antwort-/Prompt-Cache)) reduzieren Ausgaben.
Warum ist ein LLM Gateway wichtig?
In produktiven KI-Workflows steigen schnell Komplexität und Risiko: mehrere Modelle, unterschiedliche SLAs, wechselnde Preismodelle, Compliance-Anforderungen (z. B. Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI), sowie Sicherheitsbedrohungen wie Prompt-Leaks. Ein LLM Gateway standardisiert diese Themen an einer Stelle und verhindert, dass jede Anwendung eigene, inkonsistente „Mini-Lösungen“ baut.
Wofür braucht man ein LLM Gateway? (Beispiele)
- Automatisierung & Workflows: In n8n-Pipelines kann das Gateway pro Schritt das passende Modell wählen (z. B. günstig für Klassifikation, stark für Reasoning) und Budgets je Workflow erzwingen.
- RAG-Apps: Bei RAG (Retrieval-Augmented Generation) kann das Gateway PII maskieren (z. B. PII Redaction (PII-Schwärzung)) und nur erlaubte Tools/Connectoren nutzen.
- Enterprise-Setup: Zentraler Audit-Trail, Datenresidenz-Regeln (z. B. Data Residency (Datenresidenz)) und einheitliche Rate Limits (z. B. API Rate Limits (Ratenbegrenzung)) über alle Teams.
Was kostet ein LLM Gateway?
Die Kosten hängen stark vom Betriebsmodell ab: Open-Source/self-hosted (mehr Infrastruktur- und Ops-Aufwand) vs. Managed Service (Lizenz/Usage). Kostentreiber sind v. a. Request-Volumen, Logging/Retention, Tracing, Caching und Sicherheitsfunktionen. Häufig lohnt es sich, weil es Tokenkosten senkt (Routing auf günstigere Modelle, Caching) und Ausfälle/Compliance-Risiken reduziert.
LLM Gateway vs. klassisches API Gateway
Ein klassisches API Gateway kann Auth und Rate Limits, aber ein LLM Gateway ist auf LLM-spezifische Anforderungen ausgelegt: Token- und Kosten-Accounting, Prompt-/Response-Policies, Modell-Routing, strukturierte Outputs und Observability für Generative KI.