北京
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AI网关正在成为大模型应用的基础设施。面对OpenAI、Anthropic、Google等数十家厂商的API，企业需要统一的接入层来管理调用、控制成本、保障安全。
选型核心看三点：一是多模型路由能力，能否根据任务自动切换GPT-4、Claude或开源模型；二是成本优化，是否支持缓存、批处理和智能降级；三是可观测性，调用延迟、错误率、Token消耗必须实时可见。
2026年的新趋势是边缘部署。越来越多的网关开始支持本地化推理调度，在满足合规要求的同时降低延迟。此外，语义缓存正从锦上添花变成刚需——相同问题的重复调用可直接返回，节省30%以上的Token费用。
一个实用建议：先明确你的流量规模和模型组合，再评估网关的扩展性。小团队从托管服务起步，大厂自研则需关注插件生态和自定义策略的灵活度。
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