AI 用得越来越多，基础设施也需要一位负责人。

先梳理应用和数据

弄清楚哪些应用调用哪些服务商、会发送什么信息、每个使用场景由谁负责。尽可能把开发环境和生产环境的访问分开。

在引入中间层之前，先查看服务商条款、数据处理要求，以及该业务负载所需的批准。网关是又多出来的一个系统，同样需要保护和运营。

网关可以为模型接入、身份验证、路由、用量统计和限额提供统一的入口。具体能做什么，取决于所选的实现方式和服务商。

也要说清楚它解决不了什么。应用仍然需要适当的测试、错误处理和数据管控。切换模型可能改变输出行为，必须经过评估，不能当成自动的无缝备用方案。

在支持的情况下，按应用、项目或客户统计用量。约定预算、告警，以及限额如何执行。token 用量和相关的云、日志与基础设施费用都要检视。

监控需要配套的响应流程：谁负责排查错误、谁能调整限额、什么情况下升级为事故。决定需要记录哪些请求信息，限制查看权限，没有明确需要就不要保留敏感内容。

部分服务商在特定规则下支持提示缓存。重复且符合条件的提示内容可能受益，而变化很快的请求或不支持的模型则未必。其他缓存方式也有各自的正确性和隐私问题。

用有代表性的流量和服务商最新的文档来评估所支持的缓存。在预测节省金额之前，先测量实际效果，包括缓存写入或存储的费用。

收集实际用量、预期增长、服务商组合和商务要求。批量优惠可能取决于资格、承诺额度、地区以及服务商的批准。

托管服务本身并不会带来合作伙伴资格或折扣。把服务费、云资源用量和模型费用分开，并在同意某种定价安排之前，比较完整的承诺内容。

这是通用的规划指引。具体适用什么，取决于您的服务范围、服务商条款和业务要求。