AI网关多租户管理

我在企业级 AI 项目上摸爬了七八年，每次立项会上都会有人问同一件事：模型接入那层要不要换。问法五花八门，落到纸面上往往就是一句话——把 LiteLLM 换掉。我的判断是，这个说法本身是模糊的，模糊点在于大家把两件完全不同的事挤进了同一个词里。一种意思是工程意义上的替换：把调用多家大模型的适配代码换

我带过十几个企业级 AI 项目，真正卡在模型调用这一层的，一个都没有。卡点全在后面：数据口径对不上、业务黑话模型听不懂、权限管不住、问出来的数没人敢签字。所以碰到“想把那套轻量开源网关换掉”这类需求，我从来不急着比谁的代理性能更好，而是先反问一句——你要替代的到底是路由能力，还是模型背后那套让它读懂

我在这行做了十几年，从最早的报表工具一路做到现在的自然语言问数，踩过的坑比做成的事多。关于AI在企业的落地，我的判断很直接：卡住大多数项目的不是模型，是企业脑子里那张地图画错了——把AI当成一次软件采购，而不是一条从数据到决策的链路。
所谓概念地图，说白了就是把几件必须自己想清楚的事先摆到台面上：数

我在 B2B 数据项目里做过不少预算评审，也帮甲方压过供应商报价，但说实话，我很少第一眼盯着报价单上的总价看。一个数据治理项目真正花掉的钱，软件授权通常只占两成到三成，剩下的都沉在人、数据和系统衔接里。我见过一家做汽车零部件的企业，第一年买平台花了 90 万，之后连续四年每年补 60 万做数据清洗、