Guia de construção do gateway de API corporativa do GPT-Load
As empresas que integram APIs de vários modelos geralmente enfrentam problemas como diferenças de protocolo e confusão de faturamento. O uso da função de agente padronizado do GPT-Load pode:
- conversão de protocoloConversor de formato compatível com OpenAI incorporado para unificar as respostas do Gemini/Claude na mesma estrutura JSON (tratada automaticamente via /proxy/routing)
- agregação de pontos de extremidadeInterfaces de bate-papo/completamento/incorporação: agregação de interfaces de bate-papo/completamento/incorporação de diferentes modelos em um único domínio, por exemplo, /proxy/openai/v1/chat/completions → /v1/chat
- Trilha de auditoriaA versão MySQL oferece suporte ao registro completo de solicitações com campos para tipo de modelo, tempo decorrido, uso de token, etc.
Processo de implementação: 1) Instalar as dependências da versão corporativa via go mod tidy; 2) Configurar DATABASE_DSN para MySQL em nível de grupo; 3) Implantar instâncias de zona de várias disponibilidades usando k8s. Um caso de cliente de comércio eletrônico mostra que essa solução reduz o custo de manutenção da interface em 70% e economiza 15% em custos de API por meio de roteamento inteligente.
Essa resposta foi extraída do artigoGPT-Load: ferramenta de gerenciamento de chaves e pool de agentes de modelo de alto desempenhoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como obter acesso unificado a APIs de vários modelos em aplicativos de IA corporativos?
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch