Bifrost：最快的开源 LLM 网关

Source: Dev.to

TL;DR

Bifrost 是由 Maxim AI 用 Go 编写的开源高性能 LLM 网关，性能比 LiteLLM 快 50 倍，在每秒 5,000 请求时仅有 11 µs 的开销。它提供零配置部署、通过兼容 OpenAI 的 API 统一访问 12+ 提供商、自动故障转移、语义缓存以及企业级功能。Bifrost 在 GitHub 上以开源许可证发布，帮助团队在不牺牲性能、灵活性或控制权的前提下，构建可投入生产的 AI 应用。

生产环境 AI 的性能挑战

随着 AI 应用从原型进入生产，基础设施层变得至关重要。许多团队发现 LLM 网关成为瓶颈，导致数百毫秒的延迟并在大规模时消耗过多内存。基于 Python 的方案虽然便于快速原型开发，但在处理成千上万并发请求时会受到 GIL（全局解释器锁）和异步开销的限制。

Bifrost 正是为了解决这一性能问题而构建的。它从零开始使用 Go 编写，将网关层视为核心基础设施，几乎不对 AI 请求增加额外开销。

实际性能数据

Bifrost 与其他方案之间的性能差距并非营销噱头。已发布的基准测试 在相同硬件上运行，展示了生产环境下的显著差异。

• 500 RPS（AWS t3.xlarge）：Bifrost 的 P99 延迟保持在 520 ms，而 LiteLLM 达到 28 000 ms。
• 1 000 RPS：Bifrost 稳定在 1.2 s P99 延迟；LiteLLM 因内存耗尽而崩溃。
• 开销：在 5 000 RPS 时，Bifrost 每请求仅增加 11 µs，而基于 Python 的方案约为 600 µs。

这种 50 倍的性能优势在大规模时会叠加。对于每日处理数百万请求的应用来说，降低网关开销直接转化为更好的用户体验、降低基础设施成本，以及在流量高峰时仍能保持性能。

零配置企业功能

尽管性能卓越，Bifrost 并不需要复杂的配置。通过 Docker 或 npx 安装仅需几秒，网关会根据 API 密钥动态发现提供商。这种零配置方式省去了数周的基础设施搭建时间，同时从第一天起即提供生产级能力。

• 统一接口 支持 12+ 提供商（OpenAI、Anthropic、AWS Bedrock、Google Vertex AI、Azure OpenAI、Cohere、Mistral AI、Ollama、Groq 等），通过单一兼容 OpenAI 的 API 访问。
• 即插即用迁移：使用现有 OpenAI、Anthropic 或 Google SDK 的团队只需一行代码，将基础 URL 指向 Bifrost 的端点即可完成迁移。
• 自动回退与自适应负载均衡 确保在单个提供商出现问题时仍能保持在线，依据实时性能指标绕过限流和故障。
• 语义缓存 超越传统 HTTP 缓存，通过理解提示的语义相似性实现缓存。基于嵌入的方式可为重复查询的应用（如客服机器人、FAQ 系统）降低高达 95 % 的成本。

开源灵活性与企业级能力

作为GitHub 上的开源项目，团队对 AI 基础设施拥有完整的透明度和控制权。代码结构清晰，核心功能、框架组件、传输层以及可扩展插件系统分层明确。

• 自定义插件 让团队在不 Fork 的情况下扩展 Bifrost。前置钩子和后置钩子架构支持实现自定义认证、限流、请求修改或分析，同时保持升级兼容。
• 企业功能 包括层级预算管理（虚拟密钥）、团队级支出上限以及每位客户的配额。
• SSO 集成 支持 Google 和 GitHub，简化用户管理。
• Vault 支持 通过 HashiCorp Vault 安全管理 API 密钥。

现代 AI 应用的高级能力

• 模型上下文协议（MCP） 支持模型调用外部工具，如文件系统访问、网页搜索和数据库查询，解锁模型自主获取信息并执行操作的复杂代理工作流。
• 原生可观测性 提供 Prometheus 指标、分布式追踪和完整日志，且不影响性能。它可无缝集成 Maxim 的 AI 评估与监控平台，实现从开发到生产的端到端可视化。
• 构建多代理系统的团队可结合 Bifrost 的高性能网关与 Maxim 的代理仿真与评估工具，在数百种场景、定制质量指标以及生产监控下进行测试。

何时选择 Bifrost

当你的应用需要超低延迟、处理 500 RPS 以上的高吞吐工作负载、需要企业合规功能或要求完整的基础设施控制时，Bifrost 是合适的选择。开源模式提供透明度与灵活性，同时保持生产级可靠性。

对于重视 AI 可靠性和可信度的团队，Bifrost 的性能特性确保基础设施层永远不会成为质量瓶颈。配合适当的评估工作流和可观测性实践，团队可以将 AI 应用从原型可靠地扩展到生产。

已发布的基准测试可完全复现，团队可以在自己的硬件上验证性能后再决定。使用 Docker 启动仅需不到一分钟，便于评估 Bifrost 的性能优势是否适用于你的具体场景。

准备好体验生产级 LLM 基础设施了吗？浏览 Bifrost 文档或预约演示，了解 Maxim 完整平台如何加速 AI 开发。