Portkey-AI网关集成Predibase适配器的技术方案探讨

背景介绍

Portkey-AI网关作为一个统一接口层，正在考虑将Predibase作为新的AI提供商进行集成。Predibase提供了独特的适配器(adapter)功能，允许用户在每次请求中灵活指定微调模型，这为开发者提供了更大的模型定制灵活性。

技术实现方案

在技术实现层面，我们面临两个主要的设计选择：

方案一：扩展工具类型

建议在现有的AI服务兼容请求结构中，新增一个"adapter"类型的工具项。这种设计保持了与AI服务API的一致性，同时扩展了功能：

"tools": [
    {
        "type": "adapter",
        "adapter_id": "模型仓库名/模型版本号"
    }
]

优点：

• 保持AI服务兼容的接口设计
• 统一的管理方式，与其他工具(如function、code_interpreter等)并列
• 便于未来扩展更多类型的适配器

缺点：

• 与Predibase原生API存在差异，可能增加迁移成本

方案二：直接添加adapter_id字段

另一种更直接的方式是在请求体中添加专门的adapter_id字段，与Predibase原生API保持一致。

优点：

• 完全兼容Predibase现有API
• 实现简单直接
• 降低从Predibase迁移到Portkey网关的难度

缺点：

• 可能破坏接口的统一性
• 未来扩展性较差

技术细节考量

Predibase的LoRAX服务提供了AI服务兼容的API，其中model参数可以直接用于指定adapter_id。在响应处理方面，Predibase通过以下自定义头部提供token消耗信息：

• x-prompt-tokens：输入提示的token数量
• x-generated-tokens：模型生成的token数量
• x-total-tokens：输入和输出token的总和

这些信息对于计费和配额管理至关重要。Predibase采用按token计费的定价模式，因此准确获取这些指标是实现商业化集成的关键。

建议与展望

从架构设计的角度，方案一虽然实现复杂度略高，但更符合Portkey网关的统一接口设计理念。它提供了更好的扩展性，未来可以支持更多类型的适配器或其他AI提供商类似的功能。

对于开发者体验而言，建议在文档中提供明确的迁移指南，说明如何从Predibase原生API转换到Portkey网关的接口格式，降低使用门槛。

随着AI模型微调需求的增长，这种灵活的适配器机制将成为AI网关的重要功能。Portkey网关的这次集成不仅服务于Predibase用户，也为未来类似功能的扩展奠定了良好的基础架构。