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随着多种商业、开源的 LLM（大型语言模型）流行，越来越多的企业将人工智能整合到工作流中去，而这也对大模型的调用提出了新的要求。无论是在产品设计、后端开发还是数据分析方面的需求，LLM 和 GenAI

AI 大模型的快速发展正推动各行业的增长。根据相关报告预测：“未来十年内，AI 的年均增长率预计将达到 37.3%，全球企业将在 2027 年前在 AI 领域投入 8000 亿美元”。这种蓬勃发展促使

自从 OpenAI 推出 ChatGPT 开始，AI 领域经历了巨大的变化。针对不同的使用场景进行了优化，OpenAI 提供了多个版本的AI模型。一些模型响应速度更加的快，还有一些则更加注重精度。令我

随着越来越多的组织将生成式AI引入生产环境，他们面临的挑战已经超出了初步实施的范畴。如果管理不当，扩展性限制、安全漏洞和性能瓶颈可能会阻碍AI应用的推广。实际问题如用户数据的安全性、固定容量限制、成本

随着多种商业大型语言模型（LLM）流行，企业将人工智能（AI）整合到工作流程的有了新的要求。无论是在用户界面/用户体验（UI/UX）设计、后端开发还是数据分析领域，LLM和生成式人工智能（GenAI）

在人工智能技术不断进步的今天，AI已成为推动全球经济增长的关键动力。预计到2027年，全球企业在AI技术上的支出将达到8000亿美元，年均增长率达到37.3%。这一趋势不仅改变了企业的业务模式，也对企

概况：大模型（LLM）的发展带来的技术红利，以及企业业务逐渐向AI转型，LLM 常见的安全漏洞、网络攻击手段变化已经成为企业要迫切关注的问题，本文来探讨一下，如何通过 API 管理策略有效防范LLM的

随着大模型的发展，越来越多企业将生成性AI应用投入生产和业务当中，因而企业组织的系统应用也将面临前所未有的多重挑战，包括：如何遵循AI安全政策、如何理解用户行为，以及确保应用的可靠性和性能。AI网关旨

概括：AI网关是将企业的实验探索转化为生产的关键工具。AI网关通过有效管理API流量、控制成本、提升可靠性和安全性，支持企业在AI技术快速发展的环境中持续创新，能够确保可扩展性和灵活性，使企业能应对不