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AI Model Gateway 是一个 Go 写的自托管 LLM 运维网关。
它重点解决团队内部 LLM 流量的本地控制问题：OpenAI/Anthropic 兼容入口、模型/提供商路由、故障转移、遥测、基准测试、配置发布/回滚、诊断和本地更新。
仓库：https://github.com/SSC-STUDIO/Ai-Model-Gateway
快速试用：https://github.com/SSC-STUDIO/Ai-Model-Gateway#try-it-quickly反馈请求
想请教正在做内部 LLM 网关、代理层或模型路由的同学：
生产里最常见的上游问题是什么？429、超时、额度耗尽、慢请求、配置误改，还是可观测性不足？
我在做一个自托管 LLM 运维网关 AI Model Gateway，希望先收集真实运维反馈。
项目：https://github.com/SSC-STUDIO/Ai-Model-Gateway
评估证据：https://ssc-studio.github.io/Ai-Model-Gateway/#review-evidence适合场景
只发到问题相关的社区和讨论串。
- 自托管团队。 本地密钥、本地遥测、本地路由策略和本地回滚是核心价值。
- LLMOps 用户。 路由、故障转移、基准测试、诊断、审计和遥测是主要切入点。
- Go 工程师。 单 supervisor、分离数据/控制/遥测平面，便于审计和部署。
- 网关选型者。 用对比、安装和评估证据链接替代笼统宣传。
支持发现
确认匹配后再请求 star。
如果 AI Model Gateway 确实符合自托管 LLM 路由、故障转移、遥测或配置回滚场景，GitHub star 能帮助更多同类团队发现它。如果不匹配，具体反馈比 star 更有价值。