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Reliability and Routing
Reliability and Routing 的最新文章。
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LLM 路由器金丝雀发布：在不进行大规模切换的情况下安全迁移模型流量
使用 LLM 路由器金丝雀发布，结合指标、停止条件、回滚触发器和 Flatkey 检查，分阶段迁移模型流量。
2026年7月13日Flatkey AI
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AI API 排队策略：在提供商服务中断期间保护面向用户的工作流
一份生产可靠性手册，介绍如何通过队列通道、背压、回退合约、死信规则和路由证据来保护面向用户的 AI 工作流。
2026年7月3日Big Y
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LLM 网关错误分类法：区分身份验证、配额、提供商和安全故障
一份生产可靠性实践手册，用于在重试或回退前，将 LLM 网关故障分类为身份验证、配额、提供商、请求、安全和取消路径。
2026年7月3日Big Y
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AI API 速率限制处理：退避、队列、回退或故障关闭
一份用于处理 AI API 速率限制的生产环境清单，涵盖 Retry-After、抖动退避、队列处理、回退契约、故障关闭停止和可观测性。
2026年7月3日Big Y
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AI API 超时策略：连接、读取、流式传输和队列预算
在事故造成昂贵损失之前，为生产环境的 AI API 设置连接、读取、流式传输、队列、重试、回退和可观测性的超时预算。
2026年7月3日Big Y
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LLM API 网关的熔断器：保护应用免受提供商故障循环影响
使用 LLM API 网关熔断器来阻止提供商故障循环、分类错误、保护重试，并路由到备用、队列或失败关闭。
2026年6月22日Big Y
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模型回退检查清单：质量、成本、工具与合规边界
使用这份模型回退检查清单，在自动 AI 网关回退之前评估质量、成本、工具、流式传输、合规、日志和回滚。
2026年6月22日Big Y
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流式 AI API 可靠性：SSE、超时与路由层故障模式
使用流式 AI API 可靠性测试，在生产前发现 SSE 卡顿、代理超时、部分输出、重试风险和路由器故障切换缺口。
2026年6月22日Big Y
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AI API 重试策略：何时重试、切换模型、排队或安全失败
使用 AI API 重试策略来判断何时重试、切换模型、排队处理或安全失败，同时不掩盖配额、身份验证或路由故障。
2026年6月22日Big Y
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AI API 可观测性日志：模型路由事件中应记录哪些内容
使用 AI API 可观测性日志，通过请求 ID、路由、重试、回退、token、延迟、成本和隐私安全元数据来排查模型路由事件。
2026年6月22日Big Y
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一键背后的 AI API 负载均衡与故障切换
通过路由规则、健康检查、重试路径、使用日志、配额、回滚测试和一键网关，规划 AI API 的负载均衡与故障切换。
2026年6月22日Big Y
用一个 AI 网关更快上线。
使用 flatkey.ai 在一个 API 平台中管理模型、密钥、计费和可观测性。
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