Bifrost：构建永不宕机的 AI 应用程序的最快方式

发布: 1周前 (2026年1月7日 GMT+8 05:01)

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原文: Dev.to

Source: Dev.to

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LLM 应用正迅速成为当今生产环境的关键组成部分

但在幕后几乎总是同样的情况：数十个提供商、不同的 SDK、密钥、限制、备份等等。任何一个提供商的故障都可能导致整个 AI 层崩溃。

一个具体的例子：我们从 OpenAI、Anthropic 以及其他提供商开始，但大型项目往往会同时使用多个。这会使路由逻辑变得复杂，应用监控分散到各个服务中，并消耗大量开发团队资源。

Bifrost 登场——在你的应用和 LLM 提供商之间的中间层。它将 15+ 平台 统一到一个兼容的 API 下，简化集成和监控。最重要的是，如果某个提供商出现故障，另一个可以接管，保持应用持续运行。

👀 Bifrost 到底是什么？

如果你需要一个强大的 LLM 网关，易于部署且不需要大量配置，这个项目非常适合你。

快速开始

npx -y @maximhq/bifrost

几秒钟后打开 http://localhost:8080 —— 你会看到 UI：

Bifrost 界面

左侧 —— 一个拥有大量网关设置的菜单。
右侧 —— 主内容区域，包含六个标签页，可让你复制测试请求并查看结果。

⚙️ 如何使用？

添加提供商（例如 OpenAI），在 模型提供商 选项卡中点击 添加密钥。
选择模型，粘贴你的 API 密钥，并为其命名（例如 “我的第一个密钥”）。
点击保存 —— 现在提供商已连接。

使用简单的 curl 请求 测试连接：

curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{
           "model": "openai/gpt-4o-mini",
           "messages": [
             {"role": "user", "content": "Hello!"}
           ]
         }'

你应该会收到一个包含生成回复和请求元数据的 JSON 响应。

📊 基准测试

Bifrost 与其他流行方案（如 LiteLLM）相比如何？以下是一系列基准测试的结果。

Benchmark results

在大多数测试中，Bifrost 的表现优于 LiteLLM。吞吐量测试以图表形式可视化：

Throughput diagram

关键要点

整体提升约 9.5 倍
P99 延迟降低约 54 倍
内存使用减少 68 %

所有测量均在 t3.medium 实例（2 vCPU）上使用 tier‑5 OpenAI 密钥完成。

📦 基于 Go 的架构

采用 Go 的极简高性能运行时构建，Bifrost 即使在峰值负载下也能保持稳定的延迟，降低随着 AI 流量增长而导致用户体验下降的风险。

Architecture highlights

准备好简化你的 LLM 集成了吗？
尝试 Bifrost，享受面向所有 AI 模型的弹性高性能网关。

关键性能亮点

完美成功率 – 即使在 5 k RPS 下也能实现 100 % 请求成功率
最小开销 – 您可以将 Bifrost 不仅作为 npx 脚本使用，还可以作为 Go 包：
```
go get github.com/maximhq/bifrost/core@latest
```
这使您能够直接将 Bifrost 嵌入 Go 应用程序，集成到现有的基于 Go 的工作流中，而无需使用 Node.js。

✅ 功能特性

除了速度之外，Bifrost 还提供：

自适应负载均衡
语义缓存
统一接口
内置指标

示例指标

# Request metrics
bifrost_requests_total{provider="openai",model="gpt-4o-mini"} 1543
bifrost_request_duration_seconds{provider="openai"} 1.234

# Cache metrics
bifrost_cache_hits_total{type="semantic"} 892
bifrost_cache_misses_total 651

# Error metrics
bifrost_errors_total{provider="openai",type="rate_limit"} 12

这仅仅是该包在底层以及与其他工具集成时能够实现的功能的一小部分！

💬 Feedback

如果您对项目有任何疑问，我们的支持团队很乐意在评论中或在Discord 频道上为您解答。

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