讓企業 AI 走向正式營運，Zuplo × Akamai 建立 AI 流量治理與執行期防護

讓企業 AI 走向正式營運，Zuplo × Akamai 建立 AI 流量治理與執行期防護

企業應用正透過 API 串接 OpenAI、Anthropic、Google Gemini 與各類自建模型。隨著 AI 功能逐漸進入正式環境，企業需要處理的不只是模型串接，還包括成本、可用性、存取權限及 Prompt 安全：

• 哪些團隊與應用正在呼叫哪些模型？各自使用了多少 token 與預算？
• 主要模型發生錯誤、逾時或供應商異常時，應用是否具備備援能力？
• 各應用的 API Key、模型權限與用量，能否集中管理？
• 輸入模型的 Prompt 與模型輸出，是否包含攻擊內容或敏感資料？

傳統 API 管理工具主要處理驗證、限流與後端路由，對於 LLM 特有的 token 成本、模型選擇、語意快取與 Prompt 風險，往往需要額外建置與整合。

 

Zuplo AI Gateway

統一管理模型、成本與應用存取

Zuplo 是 code-first 的 API 管理平台，將 API Gateway、AI Gateway 與 Developer Portal 建立在同一套可程式化政策引擎上，並可進一步延伸至 AI Agent 與 MCP 流量治理。

對採用 OpenAI-compatible SDK 的應用，只需調整 base URL 與 API Key，即可將 AI 請求集中導向 Zuplo，在不大幅修改既有應用程式的情況下，統一套用模型路由、成本及安全政策。

統一入口，彈性串接多家模型

透過統一的 AI API 入口串接 OpenAI、Anthropic、Google、Mistral 與其他相容供應商，並可依應用、租戶或 API Key 指定可使用的模型。

每個應用使用獨立憑證，不必直接取得模型供應商的 API Key，讓權限、用量與責任歸屬更加清楚。

階層式預算，精準掌握 AI 成本

依組織、團隊與應用設定每日或每月預算，並選擇告警或強制阻擋模式。

即時儀表板可呈現請求數、token 用量、成本、延遲與首字回應時間，協助企業了解哪些團隊、應用及模型正在推動 AI 支出。

對重複或語意相近的請求，還可啟用 Semantic Caching，減少不必要的模型呼叫與 token 成本。

多模型路由，提升應用服務韌性

當主要模型發生錯誤、逾時、限流或供應商異常時，可透過重試、負載平衡及備援模型路由，降低單一模型故障造成的服務中斷風險。

 

Akamai Firewall for AI

保護每一次 Prompt 輸入與模型回應

Zuplo 管理 AI 流量如何使用，Akamai Firewall for AI 則檢查流量內容是否安全。

透過即時分析 AI 應用的輸入與輸出，Akamai Firewall for AI 可協助企業：

• 偵測並阻擋 Prompt Injection、Jailbreak 與對抗性輸入。
• 識別輸入與輸出中的 PII、憑證及敏感資料，降低資料外洩風險。
• 過濾有害、誤導或不符合企業政策的模型回應。

從「能呼叫模型」升級為「可治理、可控管、可防護」

Zuplo 與 Akamai 將 AI 流量管理與 AI 執行期安全整合於同一條請求路徑：

應用程式 → Zuplo AI Gateway → Akamai Firewall for AI → LLM

企業可以集中控管模型、憑證、預算及路由，同時檢查 Prompt 與模型輸出，為生成式 AI 應用建立兼顧成本、韌性與安全的基礎架構。

歡迎聯繫專業團隊，申請 AI Gateway 架構評估，盤點目前的模型串接、API Key、token 成本與 Prompt 安全風險。

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