Промышленность и производство
Создание AI-шлюза для инженерной компании
Задачи
→ Объединить доступ к GPT, Gemini и Claude через единый API.
→ Снизить расходы на использование AI-моделей.
→ Настроить балансировку и автоматическую ротацию аккаунтов.
→ Обеспечить контроль лимитов и сбор статистики.
→ Подготовить инфраструктуру к подключению локальных моделей в России.
Контекст и вызов
Инженерная компания постоянно использовала GPT, Gemini и Claude для черновиков, генерации кода и анализа документации.
Решения не касались персональных данных, но обходились дорого: сотрудники обращались к моделям напрямую, быстро вычерпывая токеновые лимиты и бюджет. Процесс был хаотичным.
Руководство не видело, кто и сколько тратит, а балансировать нагрузку между аккаунтами приходилось вручную.
Нужен был единый узел контроля: собственный AI-шлюз, который объединит все запросы в одну прозрачную трубу, урежет затраты и автоматизирует переключение между доступными подписками.
Что было сделано
Мы развернули self-hosted AI-шлюз прямо в инфраструктуре заказчика — по сути, внутренний OpenRouter. Все рабочие утилиты перевели с прямых API-ключей на единую точку доступа.
Теперь шлюз сам принимает запросы и направляет их в те аккаунты, где есть лимиты.
Если одна подписка исчерпана, система автоматически переключает поток на следующую, пока первая отдыхает. Ручная балансировка больше не нужна.
Заодно мы настроили жесткий мониторинг: шлюз собирает статистику по каждой модели и каждому пользователю.
Все данные остаются внутри контура компании, никаких внешних логов.
Результаты
→ Объединили доступ: все сотрудники и утилиты работают через единый API, больше никаких разрозненных ключей.
→ Снизили затраты: шлюз балансирует нагрузку между обычными подписками, что оказалось существенно дешевле прямой оплаты за токены.
→ Устранили простои: автоматическая ротация аккаунтов исключила ситуации, когда работа встает из-за превышения лимитов у одного провайдера.
→ Вернули контроль: руководство видит прозрачную статистику: кто, когда и какие модели использует.
→ Заложили фундамент: self-hosted архитектура полностью готова к следующему этапу — подключению локальных моделей внутри России.
