Portkey

什麼是 Portkey AI

Portkey AI 是一個面向生成式 AI 應用的基礎設施平台，透過整合 AI Gateway、提示詞管理、Guardrails 防護 與 Observability 可觀測性 能力，協助團隊在同一套系統中「觀測、治理並優化」所有 AI 工作負載。它將多家大型語言模型與工具串接在一起，提供統一的呼叫入口、金鑰管理、請求路由、重試與快取，並對延遲、錯誤率、代幣與成本做全域監控；同時，透過可版本化的提示詞與評測流程，讓模型與代理的更新更安全且可回溯。對於需要在企業或組織規模下推進 AI 應用的團隊，Portkey 的核心價值在於將可靠性、合規與效率放在第一位：以最少的程式碼修改，就能把零散的原型與代理流程，升級為可上線、可維運、可審計的產品。除了與 LangChain、CrewAI、AutoGen 等主流代理框架深度整合外，Portkey 亦提供 MCP 客戶端，讓 AI 代理可安全地存取真實世界的工具與資料來源，實現從聊天助理、RAG 知識助理到自動化流程機器人的生產級落地。透過這些組件，團隊能在速度、成本與品質之間取得平衡，持續觀測並迭代，以交付更穩定、更快速且更具成本效益的 AI 產品。

Portkey AI 主要功能

• AI Gateway 與多供應商路由：統一串接多家 LLM 供應商，集中 API 金鑰與設定，支援重試、超時、速率限制、快取與故障轉移，降低耦合並提升穩定性。
• 可觀測性與追蹤：對每一次模型呼叫蒐集延遲、錯誤、代幣與成本等遙測數據，支援會話與請求追蹤，協助快速定位瓶頸並持續優化。
• 提示詞管理與評測：提供提示詞版本化、變數模板、實驗與 A/B 測試等能力，讓團隊以可控方式迭代提示詞與配置，降低回歸風險。
• Guardrails 安全防護：可設定內容審核、敏感資訊偵測與遮罩，以及回應規範化策略，強化合規與品牌風險控管。
• 治理與權限：以角色與權限管理（RBAC）、審計與政策管控，讓跨部門協作與上線流程更透明可控。
• 代理框架整合：原生整合 LangChain、CrewAI、AutoGen 等代理框架，讓既有工作流程以最少改動即可達到生產等級的可用性與可監控性。
• MCP 客戶端：透過 MCP（Model Context Protocol）方式，讓 AI 代理能安全地調用外部工具與資料來源，擴展至日程、文件、向量庫與企業系統。
• 成本與效能優化：以智能路由、快取與參數調校降低延遲與代幣消耗，並以儀表板持續監控成本走勢。

Portkey AI 適用人群

Portkey AI 適合需要在組織規模下交付生成式 AI 應用的團隊，包括資料科學與機器學習團隊、平台工程與後端團隊、產品與營運負責人、以及對合規與可觀測性有高要求的企業 IT/Sec 團隊。常見情境包含：將原型級聊天助理升級為可上線服務、為 RAG 應用建立統一監控與治理、在多模型供應商間進行成本/延遲最佳化路由、為代理流程導入防護與審計，以及在大型組織內推行提示詞與模型設定的協作與版本管理。

Portkey AI 使用步驟

1. 建立專案並完成基本設定：新增環境（開發/測試/生產）與團隊成員，配置權限與審計策略。
2. 安裝 SDK 並接入 Gateway：以少量程式碼將既有 LLM 呼叫切換至 Portkey 的統一端點。
3. 串接模型供應商：在平台中安全管理 API 金鑰與配額，設定預設模型、超時與重試策略。
4. 啟用可觀測性：開啟請求追蹤與遙測收集，於儀表板查看延遲、錯誤率、代幣與成本指標。
5. 建立提示詞與版本：以模板化與變數化方式管理提示詞，設定版本與發布策略，必要時進行 A/B 測試。
6. 配置 Guardrails：設定內容審核、PII 偵測/遮罩與回應格式規則，將防護插入關鍵路徑。
7. 整合代理框架：在 LangChain、CrewAI、AutoGen 等流程中加入 Gateway 與觀測節點，確保可追蹤性。
8. 接入 MCP 客戶端：為代理授權可用的外部工具與資料來源，設置使用政策與速率限制。
9. 預備上線與回歸測試：以離線/線上評測與實驗驗證品質與延遲，確認告警與回滾策略。
10. 持續監控與優化：根據儀表板洞察調整路由、快取與提示詞，平衡品質、成本與速度。

Portkey AI 行業案例

在客服與營運場景，企業可用 Portkey 為多語系客服助理導入 Gateway 重試與快取，將尖峰時段的延遲與失敗率顯著下降，同時以可觀測性儀表板精準追蹤成本。在知識管理與合規重視的產業（如金融、醫療），團隊可透過 Guardrails 落實內容審核與 PII 遮罩，並以提示詞版本化與審計記錄確保變更可追溯。在電商與行銷分析中，結合代理框架與 MCP 客戶端，讓代理安全地讀取商品目錄、庫存與活動檔期，自動撰寫商品摘要與查詢策略；透過實驗與 A/B 測試，持續迭代回覆品質與轉換率。對內部生產力工具而言，RAG 助理可在 Gateway 的多供應商路由下根據成本與效能動態切換模型，兼顧速度與品質。

Portkey AI 收費模式

Portkey AI 的商業模式通常會依照實際使用量、團隊規模與企業治理需求彈性計價，常見做法包含以請求/代幣用量為基礎的方案、團隊/企業級功能差異化與客製化支援，亦可能提供試用以便評估。建議以官方公布的最新定價與方案內容為準，並依組織的安全與合規需求洽談企業協議。

Portkey AI 優點與缺點

Portkey AI 熱門問題

• 問：Portkey AI 與直接使用單一 LLM 供應商 API 的差異是什麼？

  答：Portkey 提供統一的 Gateway、可觀測性、提示詞管理與 Guardrails，讓多供應商與代理流程在同一平台治理與優化，並以儀表板監控成本與品質，便於在生產環境持續迭代。

• 問：是否需要大幅重寫既有程式碼才能接入？

  答：不需要。一般只需以少量程式碼將 LLM 呼叫改為透過 Gateway，並逐步啟用觀測、提示詞與防護等功能即可。

• 問：如何在多模型供應商間平衡成本與延遲？

  答：可利用 Portkey 的路由、重試與快取策略，並在儀表板觀測代幣與延遲指標，針對不同工作負載配置最適模型與參數，必要時以 A/B 測試驗證成效。

• 問：企業合規與資料安全如何落實？

  答：透過 RBAC、審計紀錄與 Guardrails，可對敏感資訊進行偵測/遮罩，並以政策限制代理可使用的工具與資料範圍，降低合規與品牌風險。

• 問：Portkey 與代理框架如何配合？

  答：Portkey 原生整合 LangChain、CrewAI、AutoGen 等框架，可在節點層級加入觀測與政策，並以 MCP 客戶端讓代理安全調用外部工具，實現生產級的可監控性與可靠性。