LLM gateway

一、介绍

在 Java 中实现 LLM Gateway，通常是构建一个统一的 API 层/网关服务，将来自不同 LLM（如 OpenAI GPT、Anthropic Claude、本地 LLM 等）的请求进行封装和转发，提供统一的接口、鉴权、限流、日志、模型路由等功能。

1. LLM Gateway 的目标

• 统一接口：屏蔽不同 LLM 平台（OpenAI、Anthropic、本地模型等）的差异。

• 安全管理：提供统一的鉴权、Token 管理、限流。

• 模型路由：根据模型 ID 或策略自动选择不同的 LLM 后端。

• 日志和监控：记录每次调用、耗时、Token 消耗。

• 可扩展：支持添加新的模型提供商。

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2. 技术选型

在 Java 中可使用以下技术：

• Spring Boot (WebFlux/Servlet)：实现 HTTP API 层。

• WebClient / OkHttp：作为 HTTP 客户端调用 LLM API。

• Reactor (WebFlux)：适用于流式输出（SSE/流式推送的响应）。

• Redis / Caffeine：做 Token 缓存、限流。

• OpenAPI (Swagger)：统一接口文档。

3. 核心架构设计

模块划分：

• API 层：接收请求（/v1/chat/completions）。

• Auth 鉴权：校验用户 Token 或 Key。

• Router 路由：根据 model 或策略选择对应 LLM 提供商。

• LLM Provider：封装各家 LLM API 的调用（OpenAI、Claude、Local）。

• 日志/监控模块：记录调用数据。

[Client] ---> [LLM Gateway API] ---> [Router] ---> [OpenAI API / Claude API / Local LLM API]
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[Auth / Rate Limit / Logging / Monitoring]

4. 附加功能

• 鉴权：使用 Spring Security + JWT 校验用户身份。

• 限流：使用 Bucket4j 或 Redis 做请求限流。

• 监控：使用 Micrometer + Prometheus 收集调用指标。

• 缓存：对于相同请求可用 Redis 缓存减少 Token 消耗。