AI の状況は、新しいモデル、サービス、アプリケーションが毎日登場し、急速に変化しています。多くの開発者と組織は、モデルを自前で開発・管理するのではなく、Workers AI のような inference-as-a-service（推論サービス）を選んで、俊敏性を高めようとしています。
Inference-as-a-Service は、基盤インフラを管理せずに AI をデプロイして実行できるクラウドモデルです。プラットフォームがモデル提供のすべてを担い、需要に応じたリソースのスケールも行います。多くの場合、リアルタイム推論とバッチ推論の両方に対応します。ユーザーは API 呼び出しで入力データをモデルに送り、サービスプロバイダーがサーバー、スケール、保守を管理します。通常は従量課金で、推論サービスはモデルのデプロイとスケールを簡素化し、インフラの複雑さを抱えずに AI を活用できます。
この分野は急速に変化しているため、開発者と組織は次の課題に直面します。
- 断片化: 多くの推論サービスプロバイダーは、提供するモデルと機能が限られています。ユースケースによっては複数ベンダーが必要になり、断片化につながります。
- 可用性: 需要の増加と技術の急速な進歩により、推論サービスプロバイダーは高い API 可用性の維持に苦戦しています。
- 可観測性の不足: プロバイダーが提供する分析とログは限られ、ベンダーごとに異なります。AI 利用の統一ビューを得るのは困難です。
- セキュリティ制御の不足: 十分なセキュリティ対策を維持するのが難しい場合があります。
- コスト制御の不足: 利用状況の把握が難しく、カスタムのレート制限がないと、公開向けの AI ユースケースでリスクになります。
フォワードプロキシを使うと、これらの課題を緩和できます。推論リクエストを出すサービスと推論サービスプラットフォームの間に置き、可観測性と制御の単一ポイントにします。レート制限、キャッシュ、エラー処理などの機能をプロキシ層に移すことで、組織はサービスと推論サービスプロバイダー全体に統一した設定を適用できます。
次のアーキテクチャは、サービスと 1 つ以上の AI 推論プロバイダー（Workers AI など）の間に、AI Gateway をフォワードプロキシとして置く構成です。
- 推論リクエスト: AI ゲートウェイへ POST リクエストを送ります。
- リクエストのプロキシ:
POSTリクエストを AI Inference プロバイダーへ転送するか、キャッシュが有効で利用できる場合 はキャッシュから応答します。この過程で 分析 と ログ を収集します。あわせて Rate Limiting などの制御も適用します。 - エラー処理: エラー時は、設定に応じてリクエストを再試行するか、別の推論プロバイダーへフォールバックします。