Apa itu AI Gateway?

Baik layanan AI sebagai alat eksklusif yang dibangun secara internal atau diterapkan sebagai model pihak ketiga yang diakses melalui cloud, gateway memberikan lapisan ringan terpadu yang menghubungkan aplikasi dan model AI serta menegakkan kebijakan tata kelola dan keamanan secara konsisten di semua alat AI di ekosistem.

Sementara antarmuka pemrograman aplikasi (API) gateway tradisional memungkinkan pertukaran data antara klien dan layanan backend, AI gateway dirancang untuk mengatasi tantangan unik dari beban kerja AI. Mereka memperluas kemampuan API gateway standar untuk mencakup akses ke banyak model dan integrasi, perutean cerdas beban kerja AI, penyeimbangan beban dinamis, pelacakan konsumsi token dan pembatasan kecepatan, penegakan kebijakan keamanan, dan banyak lagi.

Beban kerja AI perusahaan dapat, misalnya, memerlukan infrastruktur AI canggih yang mampu mendukung beban komputasi besar-besaran, terutama untuk pembelajaran mendalam dan pelatihan model besar. Sistem perusahaan yang ada bisa jadi kesulitan untuk menyediakan bandwidth tinggi dan akses dengan latensi rendah yang dibutuhkan bisnis untuk mengelola model AI skala produksi.

AI gateway membantu tim pengembangan dengan lebih mudah mengelola arsitektur berbasis AI yang rumit. Mereka menyediakan titik masuk terpadu untuk semua interaksi model AI, menggunakan API berbasis AI untuk mengatur alur data, instruksi, dan kebijakan antara aplikasi dan sistem AI. Fitur ini memungkinkan tim untuk mengontrol bagaimana model dan alur kerja AI berbeda digunakan dan diakses dari satu dasbor dan tidak mengandalkan antarmuka terpisah untuk setiap model.

Dengan demikian, AI gateway dapat membantu merampingkan akses ke ekosistem model AI. Mereka membantu mengurangi gesekan yang dapat menyertai integrasi model dan menciptakan struktur tata kelola terpusat untuk adopsi AI skala perusahaan.

AI gateway bertindak sebagai jembatan antara sistem AI dan aplikasi pengguna akhir, memusatkan penerapan dan tata kelola model AI.

Bayangkan alat dukungan pelanggan pada platform e-commerce. Alat ini menggunakan model bahasa besar (untuk menanggapi pertanyaan pengguna), model analisis sentimen (untuk menentukan suasana hati pengguna), dan model pengenalan gambar (untuk menganalisis lampiran foto yang dikirim pengguna selama interaksi). API gateway akan berada di antara model dan platform untuk mengatur dan menyederhanakan penyelesaian tugas backend.

Misalnya, ketika pengguna mengirim kueri pembelian dengan tangkapan layar sebagai bukti pembelian, aplikasi meneruskan pesan dan foto tersebut ke titik akhir AI gateway. Gateway akan mengarahkan bagian teks ke LLM dan tangkapan layar ke model pengenalan gambar untuk memberikan respons. Platform ini juga mengirimkan pesan ke model analisis sentimen untuk menentukan apakah pengguna tampak frustrasi atau marah.

Selama proses berlangsung, AI gateway membantu memastikan bahwa semua permintaan diautentikasi dan tidak ada data sensitif atau pribadi yang terungkap. Pada akhirnya, gateway menggabungkan hasil dari setiap model dalam format standar sebelum hasil diberikan kepada klien.

AI gateway bertindak sebagai jembatan antara sistem dan aplikasi AI, memusatkan tata kelola model AI dan membantu tim menghilangkan penegakan batasan yang terbagi-bagi dan tidak konsisten. Namun, untuk menyediakan semua fitur ini, AI gateway harus melakukan serangkaian fungsi utama.

Hal ini termasuk:

AI gateway menerapkan format API kanonik terpadu untuk memungkinkan integrasi lancar antara banyak model AI dan aplikasi yang menggunakannya. Pada dasarnya, gateway membantu menyederhanakan integrasi beragam model dari penyedia AI berbeda. Penetapan kanonik memungkinkan API AI untuk memetakan ke banyak vendor, sehingga aplikasi selalu bekerja dengan permukaan API yang konsisten, terlepas dari model atau alat AI yang diterapkan.

AI gateway membuat bidang kontrol pusat yang menangani permintaan aplikasi yang masuk, mengotomatiskan konversi protokol, dan menutupi perbedaan di antara API dari berbagai penyedia model sehingga pengembang tidak perlu memformat ulang kueri secara manual. Mereka memusatkan kontrol akses, protokol observabilitas dan kepatuhan, pelacakan penggunaan, dan praktik manajemen model lainnya.

Manajemen dan orkestrasi model mengacu pada pemantauan sistematis, koordinasi, dan penerapan beberapa model AI yang hidup berdampingan di lingkungan yang sama. Semua proses ini yang antara lain mencakup manajemen siklus proses menyeluruh (termasuk berbagai tugas seperti pembuatan versi, penerapan, pengembalian, dan pembaruan), alokasi sumber daya, manajemen kesalahan, dan penskalaan, membantu memastikan bahwa model bekerja bersama dengan lancar sebagai bagian dari sistem AI terpadu.

Gateway memfasilitasi kelancaran pengiriman dan operasi model AI, sehingga pengembang tidak perlu mengkhawatirkan penerapan manual atau model yang usang. AI gateway juga berfungsi sebagai titik akses pusat yang mengarahkan permintaan data, mengelola autentikasi, dan menegakkan kebijakan di seluruh model, sumber data, dan aplikasi.

Misalnya, gateway memungkinkan pemilihan model dinamis di mana gateway secara otomatis memilih dan mengarahkan permintaan AI ke model terbaik berdasarkan contoh penggunaan atau kondisi sistem.

AI gateway terus melacak kinerja, penggunaan, dan kesehatan model AI dan lalu lintas terkait AI yang mereka tangani sehingga memungkinkan visibilitas real-time. Gateway memantau metrik, seperti volume permintaan, waktu respons, tingkat kesalahan, dan akumulasi biaya secara terperinci (misalnya per pengguna atau per aplikasi).

Karena berfungsi sebagai hub lalu lintas AI, gateway dapat menyatukan pemantauan di banyak model dan layanan AI, memberikan gambaran holistik mengenai kinerja sistem di lokasi terpusat (sering kali berupa dasbor). Mereka juga membantu pengembang memelihara log terperinci dari setiap permintaan dan respons AI—termasuk prompt input, output model, durasi, dan jumlah penggunaan token—untuk pemecahan masalah yang lebih cepat, audit kepatuhan yang lebih menyeluruh, dan langkah akuntabilitas yang lebih kuat.

Terlebih lagi, AI gateway dapat berintegrasi dengan alat observabilitas (seperti OpenTelemetry) dan orkestrasi keamanan, otomatisasi, dan platform respons untuk mengotomatiskan alur kerja peringatan dan deteksi insiden ketika terjadi masalah.  

Integrasi data melibatkan ekstraksi, pengubahan, dan pemuatan data dari berbagai sumber data (seperti basis data, platform cloud, aplikasi, dan sistem lainnya) ke dalam gudang data atau lake terpusat untuk menstandarkan format dan menghapus silo.

Dengan AI gateway, pengembang dapat menghubungkan sumber data dan menggabungkannya ke dalam saluran terpadu untuk analitik prediktif dan intelijen bisnis. Gateway memungkinkan untuk menyiapkan dan memasukkan data terstruktur dan tidak terstruktur ke dalam model AI, melakukan proses pendahuluan pada permintaan yang masuk, dan menormalkan format data untuk pelatihan model dan pembuatan inferensi yang lebih akurat.

Mereka juga dapat menggunakan kemampuan machine learning (ML) untuk mengoptimalkan aliran data, mendeteksi anomali, dan menyesuaikan saluran dengan pola data yang berubah.

Alat AI dapat menciptakan risiko keamanan dan kepatuhan yang sangat besar. AI gateway membantu menangkal risiko tersebut dengan menyediakan kontrol akses terpusat dan kebijakan keamanan otomatis untuk semua lalu lintas data antara pengguna, aplikasi, dan model AI.

Menggunakan alat seperti kunci API, AI gateway secara ketat mengelola siapa yang dapat mengakses data atau model AI apa, dengan membatasi akses berdasarkan profil pengguna dan aktivitas jaringan; dan semua lalu lintas terkait AI harus melewati gateway.

Mereka menerapkan protokol enkripsi yang kuat baik untuk data dalam perjalanan maupun yang tidak digunakan, sehingga meminimalkan risiko akses dan penyalahgunaan yang tidak sah. AI gateway juga memantau aktivitas jaringan secara real-time, menggunakan berbagai fitur seperti inspeksi paket mendalam dan deteksi anomali untuk mengidentifikasi dan memblokir aktivitas berbahaya.

AI gateway juga terdiri dari beberapa fungsi yang membantu bisnis menjaga kepatuhan terhadap standar peraturan. Gateway dapat menghapus informasi identifikasi pribadi (PII) dan data rahasia sebelum mencapai model atau meninggalkan organisasi. Dan dengan pemfilteran berbasis aturan dan evaluasi konten, gateway membantu memastikan bahwa hanya data yang sesuai yang diproses oleh model AI.

Inferensi dalam AI dan ML adalah kemampuan model AI terlatih untuk mengenali pola dan menarik kesimpulan dari informasi yang belum pernah mereka lihat sebelumnya. Penerapan ke lingkungan adalah proses penerapan model AI terlatih dan mengeksposnya (menggunakan API AI dan antarmuka lainnya), sehingga mereka dapat memproses permintaan untuk inferensi di lingkungan produksi.

AI gateway menggunakan perutean sadar model untuk mengarahkan permintaan inferensi ke instans model yang sesuai. Kemampuan ini memungkinkan inferensi real-time dan batch serta membantu model memprioritaskan tugas berdasarkan tingkat kepentingan.

Untuk memfasilitasi penerapan ke lingkungan yang dapat diskalakan, gateway menawarkan penyeimbangan beban yang dapat disesuaikan dengan beban kerja AI, yang dapat sangat berguna untuk aplikasi yang sensitif terhadap latensi atau memiliki throughput tinggi. Mereka juga menangani peluncuran bertahap versi model baru, memetakan model yang disempurnakan ke layanan yang mendasarinya untuk pembaruan dan pengembalian yang lebih mudah.

Semua fitur ini membantu pengembang menyediakan output AI yang andal dengan latensi rendah untuk banyak fungsi aplikasi, mulai dari chatbot hingga dukungan keputusan.

API gateway dan AI gateway keduanya merupakan lapisan middleware yang mengelola lalu lintas antara klien dan layanan backend, tetapi keduanya berbeda secara signifikan dalam hal tujuan, kemampuan, dan jenis beban kerja yang ditanganinya.

API gateway tradisional adalah alat manajemen yang berfungsi sebagai titik masuk tunggal untuk mengelola dan mengamankan lalu lintas API tradisional. Mereka memungkinkan kemampuan lintas sektoral penting seperti manajemen lalu lintas, pencatatan, penegakan keamanan, dan pembuatan versi, membuat API lebih mudah dikelola dan diskalakan.

API gateway mengarahkan permintaan data dan menangani semua autentikasi, otorisasi, pembatasan kecepatan, penyimpanan dalam cache, penyeimbangan beban, pengelolaan prompt, dan proses keamanan dasar untuk API web standar atau layanan mikro. Mereka juga menyederhanakan tanggung jawab integrasi layanan, sehingga pengembang dapat mengekspos API dan layanan mikro tanpa harus mengelola jaringan atau infrastruktur keamanan yang mendasarinya.

AI gateway pada dasarnya adalah API gateway khusus untuk model dan layanan AI. Mereka mengelola alur permintaan AI dan mengatur interaksi layanan AI (seperti eksekusi ulang permintaan dan cadangan model). Mereka menyediakan lapisan kontrol yang dirancang khusus untuk beban kerja AI dan interaksi dengan LLM, AI generatif (gen AI), agen AI, dan sistem AI lainnya.

Di luar fungsi perutean dan keamanan dasar, AI gateway menawarkan berbagai fitur canggih—seperti inspeksi semantik terhadap prompt dan respons, penanganan lalu lintas multimodal (teks, suara, gambar), penyesuaian kebijakan dinamis dan layanan manajemen biaya, serta penyembunyian data (untuk kepatuhan privasi).

Banyak lingkungan komputasi modern menggunakan API dan AI gateway. Namun, tidak seperti API gateway, AI gateway dibuat khusus untuk mengatasi kebutuhan manajemen data, keamanan, observabilitas, dan kontrol biaya yang unik dari aplikasi, alur kerja, dan lingkungan berbasis AI.

Model penerapan mengacu pada berbagai cara AI gateway untuk mengelola model dan layanan AI di berbagai pengaturan infrastruktur. Mereka memengaruhi di mana AI gateway berjalan dan bagaimana mereka menangani perutean lalu lintas, keamanan, penskalaan, dan tata kelola untuk beban kerja AI.

Contoh model penerapan meliputi:

Mengandalkan alat dan layanan AI memiliki beberapa risiko yang signifikan.

Alat bantu AI sangat bergantung pada API untuk mengakses data dari sumber eksternal, menerapkan alur kerja, dan berinteraksi dengan aplikasi dan layanan. Dan setiap integrasi API menghadirkan titik masuk potensial bagi penyerang. Karena mereka tidak selalu mengikuti pola penggunaan API yang dapat diprediksi, fungsi berbasis AI dapat secara tidak sengaja mengekspos data eksklusif atau sensitif dan secara signifikan memperluas permukaan serangan.

Faktanya, satu titik akhir API yang disusupi atau salah dikonfigurasikan dapat memberikan akses ke banyak sistem backend dan kumpulan data sensitif, sehingga penjahat siber dapat bergerak secara lateral dalam arsitektur dan meningkatkan hak istimewa mereka. 

Selain itu, sebagian besar alat AI berjalan di atas LLM (misalnya model GPT OpenAI atau model Claude dari Anthropic), sehingga mereka dapat mewarisi kerentanan dari penyedia LLM. Jika penyerang menanamkan instruksi berbahaya ke dalam prompt atau sumber data tepercaya (seperti file konfigurasi, dokumentasi, atau tiket dukungan), alat tersebut mungkin secara tidak sadar akan menjalankan tindakan berbahaya saat memproses prompt.

AI gateway membantu tim pengembangan mengatasi risiko dan tantangan ini. Mereka memungkinkan:

• Manajemen lalu lintas AI yang disederhanakan. Manajemen lalu lintas AI terpusat mengurangi kompleksitas penanganan koneksi tiap model AI yang menyederhanakan perutean data, penegakan kebijakan, dan pemantauan penggunaan.

• Peningkatan efisiensi dan skalabilitas. Dengan mengotomatiskan manajemen sumber daya, penyeimbangan beban, dan proses pengoptimalan kinerja, AI gateway dapat meminimalkan waktu henti serta mempercepat penerapan dan penskalaan aplikasi berbasis AI.

• Keamanan yang ditingkatkan. AI gateway menerapkan fitur keamanan yang kuat—seperti manajemen kredensial dan kontrol akses berbasis peran (RBAC)—untuk melindungi data, meningkatkan visibilitas, dan memastikan penggunaan AI yang bertanggung jawab. Mereka menyediakan peralatan pemantauan, audit, deteksi anomali, dan keterlacakan yang kohesif di mana penggunaan model AI dapat dilacak sampai model dinonaktifkan.

• Inovasi lebih cepat. AI gateway menggunakan ML untuk belajar dari tugas dan kebijakan baru, sehingga memungkinkannya beradaptasi dengan lingkungan baru dan berkembang seiring waktu. Mereka juga menyediakan akses terpadu ke beragam layanan AI. Akses ini membantu pengembang berinovasi dan menerapkan aplikasi AI baru dengan lebih cepat.

• Integrasi DevOps. AI gateway sering terintegrasi dengan saluran saluran integrasi/pengiriman berkelanjutan (CI/CD), menyediakan data telemetri terperinci yang membantu tim DevOps mengotomatiskan pengembalian perangkat lunak dan alur kerja remediasi. Gateway juga mendistribusikan secara otomatis lalu lintas di seluruh instans model AI sehingga model tersebut dapat menangani beban kerja dinamis tanpa menciptakan penundaan penskalaan.

AI gateway sendiri adalah teknologi baru dan pengembang tengah mencari cara baru untuk memaksimalkan efektivitasnya.

Misalnya, untuk mendukung beban kerja yang sensitif terhadap latensi dengan data yang dilokalisasi (seperti yang digunakan untuk kendaraan otonom dan perangkat perawatan kesehatan), pengembang semakin memilih untuk menerapkan AI gateway di tepi jaringan. Penerapan di tepi ini bergantung pada alat AI ringan dengan bagian tepi yang dioptimalkan yang memungkinkan pembuatan inferensi lokal, membantu tim mentransfer layanan cloud ke server tepi sekaligus mempertahankan respons sistem.

Penyimpanan cache berbasis semantik meningkatkan AI gateway dengan mengurangi latensi, memangkas biaya, dan meningkatkan kapasitas dalam aplikasi yang didukung LLM. Tidak seperti penyimpanan cache tradisional yang hanya menggunakan kembali respons sebelumnya, alat penyimpanan cache semantik menggunakan vektor tertanam untuk memahami makna di balik kueri. Vektor tertanam membantu AI gateway mengenali dan menggunakan kembali respons untuk pertanyaan yang secara semantik serupa (meskipun diucapkan secara berbeda), sehingga membantu AI gateway menghindari pemanggilan yang berlebihan ke API LLM dan memberikan respons yang lebih cepat.

Failover pada model juga membantu tim memaksimalkan manfaat AI gateway. Konfigurasi failover pada model menciptakan redundansi sehingga, bahkan jika satu model menghadapi masalah atau berjalan lambat, gateway dapat tetap mengarahkan permintaan AI secara efektif.

Jika model AI utama menjadi tidak tersedia atau memberikan hasil kesalahan, AI gateway dapat menggunakan mekanisme failover untuk secara otomatis mengalihkan lalu lintas ke model cadangan atau sekunder. Proses ini membantu memastikan bahwa masalah dengan satu model tidak mengganggu pengalaman pengguna akhir.  

Dengan retrieval-augmented generation (RAG), AI gateway menyediakan lapisan orkestrasi yang membantu menghubungkan LLM ke sumber informasi eksternal saat ini. Alih-alih hanya mengandalkan data pelatihan tetap LLM, RAG memungkinkan model untuk terlebih dahulu mengambil konteks yang relevan dari basis pengetahuan, dokumen, dan basis data eksternal, dan kemudian meningkatkan prompt LLM dengan data ini sebelum menghasilkan respons. Dengan demikian, AI gateway yang menggunakan RAG membantu model menjembatani kesenjangan antara data pelatihan statis dan pengetahuan dinamis serta menghasilkan respons yang lebih akurat dan relevan.

Selain itu, AI gateway dapat membantu mengurangi risiko yang terkait dengan penerapan alat AI agen.

Agen AI menggunakan LLM, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan ML untuk secara mandiri merancang alur kerja, melakukan tugas, dan menjalankan proses atas nama pengguna dan sistem lain. Mereka memungkinkan praktik pengembangan dengan keterlibatan manusia, di mana agen bekerja bersama insinyur dan tim DevOps untuk membantu manusia mencapai tujuan dengan lebih cepat. Namun, AI agen juga dapat berkontribusi pada “AI bayangan,” melalui tindakan yang tidak disetujui dan berpotensi berbahaya dari pihak agen, dan secara signifikan memperluas permukaan serangan bagi penjahat siber.

AI gateway dapat menegakkan protokol keamanan, pembatasan privasi data, dan kepatuhan terhadap peraturan di seluruh penerapan terdistribusi yang kompleks, dan mereka membantu mengontrol akses API, proses autentikasi dan otorisasi untuk agen AI. Dan karena AI gateway membuat AI agen lebih dapat diamati, mereka juga membantu bisnis mengurangi masalah AI bayangan dan biaya tak terkendali yang dapat dihasilkan oleh penerapan AI agen.