وقتی استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ وارد محیط واقعی و تولیدی می‌شود، مسئله فقط گرفتن پاسخ خوب نیست. هزینه‌ها بالا می‌روند، چند ارائه دهنده مختلف وارد معماری می‌شوند و هر تغییر کوچک در APIها می تواند کل سیستم را تحت تاثیر قرار دهد. خیلی از تیم‌ها بعد از مدتی می‌بینند کدشان به چند SDK مختلف گره خورده، کنترل هزینه سخت شده و انعطاف پذیری از بین رفته است. Pydantic AI Gateway دقیقا برای همین نقطه ساخته شده؛ جایی که باید هم هوشمندانه مسیریابی کنی و هم هزینه LLMها را کنترل کنی، بدون اینکه یک لایه انتزاعی سنگین روی کدت بنشیند.

Pydantic AI Gateway چیست

Pydantic AI Gateway یا PAIG یک گیت وی تخصصی برای کار با LLMهاست که تمرکزش روی کنترل هزینه و مسیریابی هوشمند درخواست هاست. این ابزار به جای اینکه همه ارائه دهنده‌ها را داخل یک API مشترک و محدودکننده بسته بندی کند، درخواست‌ها را در فرمت بومی هر ارائه دهنده عبور می‌دهد. یعنی اگر امروز OpenAI، Anthropic یا Google قابلیتی جدید منتشر کنند، تو همان لحظه می‌توانی از آن استفاده کنی، بدون منتظر ماندن برای به روزرسانی گیت وی.

مشکل گیت وی‌های سنتی LLM

بیشتر AI Gatewayهای موجود یک رویکرد مشترک دارند؛ ساختن یک لایه انتزاعی سنگین روی API مدل‌ها. در ظاهر همه چیز یکدست می‌شود، اما در عمل بخشی از قابلیت‌ها حذف یا محدود می‌شوند. هر ویژگی جدید باید دوباره در این لایه پیاده سازی شود و معمولا همیشه چند قدم عقب تر از خود ارائه دهنده هاست. علاوه بر این، کد به آن گیت وی قفل می شود و خروج از آن هزینه زیادی دارد.

عبور درخواست‌ها با فرمت بومی

یکی از تفاوت‌های مهم Pydantic AI Gateway این است که نقش مترجم را بازی نمی‌کند. اگر از SDK رسمی یک ارائه دهنده استفاده می‌کنی، همان SDK بدون تغییر به گیت وی متصل می‌شود. گیت وی فقط مسیر، هزینه و سیاست‌ها را مدیریت می‌کند. نتیجه این طراحی ساده است؛ سربار کمتر، سازگاری بیشتر و آزادی کامل در استفاده از قابلیت‌های جدید مدل‌ها.

کنترل هزینه در عمل چگونه انجام می‌شود

کنترل هزینه در PAIG فقط محدود کردن تعداد درخواست نیست. این ابزار به تو اجازه می دهد تصمیم بگیری هر درخواست به کدام مدل برود. درخواست‌های ساده می‌توانند با مدل‌های سبک و ارزان پاسخ داده شوند و درخواست‌های پیچیده سراغ مدل‌های قوی‌تر بروند. این تصمیم گیری می‌تواند بر اساس نوع درخواست، طول ورودی، کاربر، زمان یا سیاست‌های داخلی سیستم انجام شود.

مسیریابی هوشمند یعنی چه

مسیریابی هوشمند یعنی استفاده درست از مدل مناسب در زمان مناسب. به جای اینکه همه درخواست‌ها به یک LLM گران قیمت ارسال شوند، Pydantic AI Gateway کمک می‌کند از ترکیب چند مدل استفاده کنی. این کار هم هزینه را پایین می‌آورد و هم کارایی سیستم را بالا می‌برد. تنظیمات پیش فرض هوشمند وجود دارد، اما همه چیز قابل شخصی سازی است.

پشتیبانی از BYOK و ارائه دهنده‌های داخلی

PAIG از Bring Your Own Key پشتیبانی می‌کند و در عین حال امکان استفاده از ارائه دهنده‌های داخلی را هم می‌دهد. می‌توانی کلیدهای API خودت را مدیریت کنی یا از یک دسترسی یکپارچه برای چند مدل استفاده کنی. این انعطاف برای تیم‌هایی که با چند سرویس مختلف کار می‌کنند بسیار حیاتی است.

اوپن سورس و گزینه‌های استقرار

هسته Pydantic AI Gateway به صورت اوپن سورس و تحت لایسنس AGPL-3.0 منتشر شده است. این یعنی می توانی آن را بررسی کنی، توسعه بدهی یا به صورت self-hosted داخل زیرساخت خودت اجرا کنی. در کنار آن، یک داشبورد ابری هم ارائه شده که برای تیم هایی که نمی خواهند درگیر نگهداری زیرساخت شوند گزینه مناسبی است.

ارتباط Pydantic AI Gateway با Pydantic AI

Pydantic AI Gateway به شکل طبیعی با Pydantic AI هماهنگ شده است. Pydantic AI یک فریم ورک عامل محور پایتونی است که با الهام از تجربه FastAPI ساخته شده و هدفش ساخت اپلیکیشن‌ها و ایجنت‌های GenAI به شکل تمیز، امن و قابل اعتماد است. اتصال این دو ابزار می‌تواند حتی با یک خط کد انجام شود و تجربه توسعه را بسیار ساده کند.

چرا Pydantic AI برای توسعه دهندگان مهم است

Pydantic AI بر پایه تایپ سیف بودن طراحی شده است. IDE از ابتدا می‌داند ورودی و خروجی چیست و خطاهای زیادی قبل از اجرا شناسایی می‌شوند. این رویکرد حس «اگر کامپایل شد، کار می‌کند» را ایجاد می‌کند. همین فلسفه طراحی باعث شده Pydantic AI Gateway هم روی شفافیت، کنترل و اطمینان تمرکز داشته باشد.

پشتیبانی گسترده از مدل‌ها و پلتفرم‌ها

اکوسیستم Pydantic تقریبا با همه مدل‌ها و ارائه دهنده‌های مهم کار می‌کند. از OpenAI و Anthropic گرفته تا Gemini، Mistral، Cohere و ارائه دهنده‌های زیرساختی مثل Bedrock، Vertex AI و Ollama. اگر مدل خاصی هم پشتیبانی نشود، امکان اضافه کردن آن وجود دارد و معماری بسته نیست.

مشاهده پذیری و ردیابی

یکی از نقاط قوت این گیت وی، سازگاری عمیق با ابزارهای مشاهده پذیری است. اگر از Pydantic Logfire استفاده کنی، می‌توانی هزینه، تاخیر، رفتار مدل و کیفیت پاسخ‌ها را به صورت لحظه ای ببینی. حتی اگر پلتفرم دیگری بر پایه OpenTelemetry داشته باشی، باز هم می‌توانی داده‌ها را یکپارچه کنی و دید شفافی از سیستم داشته باشی.

ابزارهای پیشرفته برای سیستم‌های ایجنتی

در کنار گیت وی، اکوسیستم Pydantic AI امکاناتی مثل ارزیابی سیستماتیک، اجرای پایدار، تایید انسانی ابزارها، خروجی استریم شده و تعریف گراف‌های کنترلی را فراهم می‌کند. این ویژگی‌ها کمک می‌کنند ایجنت‌های پیچیده بسازی، بدون اینکه کدت به یک ساختار درهم و غیرقابل نگهداری تبدیل شود.

چرا PAIG برای محیط تولید مناسب است

خیلی از ابزارهای GenAI در دمو خوب به نظر می‌رسند، اما در تولید دردسر درست می‌کنند. Pydantic AI Gateway از ابتدا برای محیط واقعی طراحی شده؛ جایی که هزینه، خطا، مقیاس پذیری و نگهداری اهمیت دارد. عدم تحمیل لایه انتزاعی سنگین، کنترل دقیق هزینه و مشاهده پذیری قوی، این ابزار را به گزینه‌ای منطقی برای استفاده بلندمدت تبدیل کرده است.

جمع بندی

Pydantic AI Gateway پاسخی عملی به مشکلات واقعی استفاده از LLMها در مقیاس تولید است. این گیت وی بدون پیچیده کردن کد، امکان مسیریابی هوشمند، کنترل هزینه و سازگاری سریع با تغییرات ارائه دهنده‌ها را فراهم می‌کند. اگر می خواهی سیستم‌های GenAI بسازی که هم اقتصادی باشند و هم قابل نگهداری، PAIG می تواند یکی از ستون‌های اصلی معماری تو باشد.