当大模型技术深度渗透办公、编码、客服、财务等核心环节，AI已从企业“尝鲜工具”升级为关键生产力引擎。但随之而来的，是运维层面的三大核心痛点，成为规模化用AI的拦路虎：

* 多模型接口不统一， 大模型服务与智能体应用难以协同，无法统一接入，造成“模型孤岛”，切换成本高；

* API-Key使用混乱，算力资源使用难以统计，重复调用、过度请求导致成本失控，优化时无据可依；

* AI灵活性背后暗藏提示词注入、数据泄露、场景欺诈等风险，全流程安全防护缺口明显。

针对上述挑战，使用网关无疑是最优的选择， 但是传统API 网关仅面向通用网络请求，对以token为核心的大模型场景感知不足，既无多模型路由能力，也缺乏风险防控能力。浪潮云海InCloud AIOS针对性打造增强级AI网关，从智能路由与负载均衡、请求管控与统一认证、安全防护与内容审核三大维度全面升级，为AI流量提供规范、可控、安全的统一入口，成为企业规模化用AI的“神经中枢”。

多模型统一接入：打破“模型孤岛”，切换零成本

AI网关提供标准化API（兼容OpenAI协议），一站式接入本地模型与外部模型，实现“一个入口管所有模型”。

通过高性能路由引擎，实现一个API完成多个模型同时接入，可根据流量比例动态路由；同时权衡成本、性能、质量等多目标，在满足服务等级协议（SLA）的前提下调整流量分配，实现高效模型代理，还可基于流量调整完成模型灰度发布，降低迭代风险。

当某个模型API出现响应缓慢或输出质量下降时，通过自适应退避、请求去重等算法进行重试，防止模型服务出现的瞬时故障导致失败，连续请求失败则对该模型进行快速熔断并将流量自动切换到正常模型，代理的所有模型因高负载或故障全部无法响应时，通过FallBack机制，将流量切换至备用模型，全程保障服务连续性。

面向API-Key的多维度限流，让AI成本管控“有据可依”

针对AI场景成本管控痛点，浪潮云海AI网关构建token粒度的精细化流量控制体系，以API-Key为粒度按token数的消耗、请求数进行时间窗口计数与阈值判定，可为API-Key在不同的模型上设置优先级，配合模型的实时性能指标，对不同级别的token额度和请求数进行动态调整，实现多维度的动态限流。

精细化计量与限流，通过URL参数、请求头（如X-API-Key）等提取限流Key，实现租户级隔离，解析非流式响应并进行逐帧累积，精准计量token消耗并存储计数，按分钟/小时/天等时间窗口判定是否超阈值，超阈值则直接拒绝请求，解决传统QPS限流无法匹配token 计量的痛点。

动态配额与统计，InCloud AIOS针对不同API-Key在不同的后端模型上实现多租户差异化配额分配，并对调用情况进行精准统计与展示，防止恶意调用与资源滥用，在成本管控、服务防过载场景中，可精准拦截异常流量，降低token消耗成本。

安全防护与合规审核，为AI应用筑牢 “防火墙”

浪潮云海InCloud AIOS设计了“全链路防护+智能检测+合规溯源”的安全防护架构，构建覆盖输入、输出、溯源的闭环安全，实现模型服务的安全防护与合规审核。

InCloud AIOS基于WASM沙箱隔离技术实现安全插件与业务解耦，通过面向token的流式检测机制，将防护粒度细化至token 级，兼顾实时性与安全性。在输入侧通过“静态规则库+动态语义模型”双层防御，覆盖上千种攻击特征，精准拦截提示词泄露、场景诱导、算力DDoS攻击等提示词攻击，识别准确率达99.5%；输出侧基于敏感算子检测，通过意图分类、实体识别与逻辑校验三重检测，实现几十种PII实体脱敏，阻断违规内容输出，防止数据泄露。

InCloud AIOS还采用了“以模制模”的方式，内置自训练鉴定大模型，针对依据国家标准GB/T 45654-2025《网络安全技术 生成式人工智能服务安全基本要求》中定义的5大类31小类安全风险，超过20万+敏感词库预置权威模板，对大模型的输入/输出进行多维度检测和识别，对于违规内容自动触发代答机制，秒级返回合规答复。

以AI网关为枢纽，实现“用好AI”的跨越

随着多模态、智能体等复杂AI应用成为主流，流量调度与管理的复杂度持续攀升，AI网关已从“可选组件”升级为企业规模化用AI的“核心枢纽”。

浪潮云海InCloud AIOS增强级AI网关，以多模型统一接入打破协同壁垒，以token 级限流实现成本可控，以全链路防护保障安全合规，全方位解决企业AI从能用到用好的核心痛点。在AI规模化落地的浪潮中，它既是调度算力、管控成本的“管家”，也是守护安全、赋能应用的“屏障”，助力企业从容驾驭AI生产力，实现游刃有余的智能化升级。

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责任编辑：kj005

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