GitHub 8k star！Portkey AI Gateway 如何帮你3行代码接入1600+ LLM，实现成本、可靠性与安全三赢？

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Portkey AI Gateway 是一个轻量级、高速、安全的中间层，帮助应用对接多模态 AI 模型，统一管理，快速落地。是一个面向生产环境的开源 AI Gateway，支持超1600款语言、视觉、音频、图像模型，通过 1 个 API 接口实现快速、可靠、安全的模型路由。每天处理 100 亿+ tokens，得到社区与企业的广泛信任。

痛点场景

• 产品开发中遇到频繁切换 AI 提供商的复杂集成与适配
• 服务上线后模型不稳定导致业务中断
• 高成本模型调用导致费用失控
• 模型输出不合规，涉及敏感信息无法审计
• 缺乏统一监控，无法定位性能热点或问题

Portkey 正是为这些痛点而生。

核心功能亮点 ✨

• 统一 API 接口：一处接入所有 LLM，支持 REST、SDK（JS、Python、LangChain 等）
• 智能路由：根据 latency、成本、上下文自动选择模型，支持 fallback、load balancing、canary 测试
• 自动重试机制：请求失败自动重试，支持次数、超时、回退策略等自定义配置
• Guardrails 合规机制：可设定输入输出规则，如屏蔽 “Apple” 关键词示例
• 缓存机制：支持简单与语义缓存，降低重复调用成本
• 多模态支持：接入视觉/音频/图像生成模型，满足复杂场景
• 深度观测能力：实时跟踪 50+ AI 专属指标，包括 token 数、延时、质量等
• 管理安全：API keys 安全管理、虚拟 Key、RBAC、合规认证（SOC2、GDPR、HIPAA 等）

技术架构

技术优势对照

界面与代码示例

安装与启动

npx @portkey-ai/gateway

浏览器打开 http://localhost:8787/public/，即可查看 Gateway Console 界面 。

Python 调用示例

from portkey_ai import Portkey
client = Portkey(provider="openai", Authorization="sk-...")
config = {
  "retry": {"attempts": 3},
  "output_guardrails": [
    {"default.contains": {"operator": "none", "words": ["敏感词"]}, "deny": True}
  ]
}
client = client.with_options(config=config)
resp = client.chat.completions.create(
    messages=[{"role":"user","content":"请生成一段安全的推广文案"}],
    model="gpt-4o-mini"
)
print(resp.choices[0].message.content)

Dashboard 展示

• 请求历史、成功率、延时分布等指标
• Token 使用量、缓存命中率
• Guardrails 拦截统计、返回质量评分

应用场景

• 🚀 智能客服：多模型并发调用，保障用户体验稳定
• 🧠 内容审核生成：实时检测敏感内容、防止违规
• 🎨 跨模态生成：图文音视频/图像转换一站式接入
• 📊 RAG / 检索增强生成：统一模型一键集成
• 📈 大规模 AI 应用部署：统一行为标准，高并发成本可控

同类对比及优势分析

项目总结

Portkey AI Gateway 以“统一、多模型、合规、监控、低成本”争夺生产级 AI 中间层市场。其 3 行代码快速接入、8k+ GitHub star、企业级合规能力，使其不仅是一款工具，更是生产阶段不可或缺的 AI 基础设施。

同类项目推荐

• AWS Generative AI Gateway：融合在 AWS 云中，适合 AWS 重度用户；
• Azure AI 中央接口：依赖 Azure 生态，安全合规能力强；
• LLMflow：覆盖模型部署流程，适合端到端管道构建；
• LangServe：轻量级模型代理，方便快速上线小规模服务。

这些项目在生态绑定、部署复杂度、监控能力上各有优势，可根据自身技术栈和业务成熟度做补充或替代选择。

项目地址

https://github.com/Portkey-AI/gateway