第02章：AI GatewayでAIの入口を管理しよう 🌉
AI Gatewayは、AIリクエストの入口を管理するサービスです。
AIを使うアプリでは、何が起きているか見えることがとても大切です。
1. AI Gatewayでできること 👀
公式ドキュメントでは、AI GatewayはAIアプリのvisibilityとcontrolを得るためのサービスとして案内されています。
主な機能は次の通りです。
- Analytics
- Logging
- Caching
- Rate limiting
- Request retries
- Model fallback
AIをただ呼ぶだけでなく、観測し、制御できます。
2. どんなproviderと使う？ 🤖
AI Gatewayは、Workers AIや外部AI providerと組み合わせられます。
Worker
↓
AI Gateway
↓
Workers AI / OpenAI / Anthropic / Google / other providers
複数providerを使うときも、入口をまとめやすくなります。
3. なぜ入口をまとめるの？ 🧭
AI APIを直接あちこちから呼ぶと、調査が難しくなります。
どのモデルで失敗した？
どれくらいコストがかかった？
どのユーザーが大量に使った？
同じ質問を何度も投げていない？
AI Gatewayを通すと、こうした情報を追いやすくなります。
4. 最初の使い方 🌱
最初は、既存のWorkers AI呼び出しをAI Gateway経由にするところから始めます。
いきなり全機能を使う必要はありません。
第1段階: Gateway経由にする
第2段階: logsとanalyticsを見る
第3段階: cacheやrate limitingを検討する
5. 章末チェック ✅
- AI GatewayはAIの入口管理だと分かる
- AnalyticsやLoggingを使えると分かる
- Caching、Rate limiting、Retry、Fallbackの存在を知っている
- 複数providerの入口にできる
- 最初はGateway経由にするだけでも価値がある
この章で覚える一言はこれです。
AI Gatewayは、AIリクエストを見える化し、制御するための入口です 🌉