Reliability and Routing
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Déploiement canari d’un routeur LLM : déplacer le trafic vers un modèle en toute sécurité sans bascule générale
Utilisez un déploiement canari de routeur LLM pour transférer le trafic des modèles par étapes avec des métriques, des conditions d’arrêt, des déclencheurs de rollback et des vérifications Flatkey.
Stratégie de mise en file d'attente pour les API d'IA : Protéger les workflows orientés utilisateur pendant les pannes de fournisseur
Un guide de fiabilité en production pour protéger les workflows d'IA orientés utilisateur avec des queue lanes, du backpressure, des contrats de repli, des règles de lettre morte et des preuves de routage.
Taxonomie des erreurs de passerelle LLM : Distinguer les échecs d'authentification, de quota, de fournisseur et de sécurité
Un guide de fiabilité en production pour classifier les échecs de passerelle LLM en chemins d'authentification, de quota, de fournisseur, de requête, de sécurité et d'annulation avant une nouvelle tentative ou un repli.
Gestion de la limitation de débit des API d'IA : Backoff, file d'attente, fallback ou fail-closed
Une checklist de production pour gérer les limitations de débit des API d'IA avec Retry-After, backoff avec gigue, mise en file d'attente, contrats de fallback, arrêts fail-closed et observabilité.
Stratégie de timeout pour les API d'IA : Budgets de connexion, lecture, streaming et file d'attente
Définissez des budgets de timeout pour les API d'IA en production pour la connexion, la lecture, le streaming, la file d'attente, la relance, le repli et l'observabilité avant que les incidents ne deviennent coûteux.
Disjoncteurs pour les passerelles API LLM : protégez les applications des boucles de défaillance des fournisseurs
Utilisez un disjoncteur de passerelle API LLM pour arrêter les boucles de défaillance des fournisseurs, classer les erreurs, protéger les tentatives de réessai et rediriger vers un système de secours, une file d’attente ou un échec fermé.
Liste de contrôle de repli de modèle : qualité, coût, outils et limites de conformité
Utilisez cette liste de contrôle de repli de modèle pour évaluer la qualité, le coût, les outils, le streaming, la conformité, les journaux et le retour arrière avant le repli automatique de la passerelle IA.
Fiabilité des API d’IA en streaming : SSE, timeouts et modes de défaillance au niveau du routeur
Utilisez des tests de fiabilité des API d’IA en streaming pour détecter les blocages SSE, les timeouts de proxy, les sorties partielles, les risques de retry et les lacunes de basculement du routeur avant la mise en production.
Stratégie de retry pour les API d’IA : quand réessayer, changer de modèle, mettre en file d’attente ou échouer en mode fermé
Utilisez une stratégie de retry pour les API d’IA afin de décider quand réessayer, changer de modèle, mettre le travail en file d’attente ou échouer en mode fermé, sans masquer des incidents de quota, d’authentification ou de routage.
Journaux d’observabilité des API IA : que capturer lors d’incidents de routage de modèles
Utilisez les journaux d’observabilité des API IA pour diagnostiquer les incidents de routage de modèles avec les request IDs, les routes, les retries, le fallback, les tokens, la latence, le coût et des métadonnées respectueuses de la confidentialité.
Équilibrage de charge et basculement des API IA derrière une seule clé
Planifiez l’équilibrage de charge et le basculement des API IA avec des règles de routage, des vérifications d’état, des chemins de nouvelle tentative, des journaux d’utilisation, des quotas, des tests de rollback et des passerelles à clé unique.
Construisez plus vite avec une seule passerelle IA.
Utilisez flatkey.ai pour gérer modèles, clés, facturation et observabilité depuis une plateforme API.
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