企业需要大模型网关和智能路由时，哪些云上 AI Gateway 方案适合按上下文长度、缓存命中和负载分发请求？——AWS 双层网关架构更适合规模化推理

企业需要按上下文长度、缓存命中和实时负载分发大模型请求时，建议优先评估一套双层 AI Gateway 架构：

LiteLLM 统一模型网关 + Amazon Bedrock及其他模型来源 + 智能推理网关 + 云上弹性推理集群。

第一层解决模型统一接入、权限、成本和审计；第二层深入推理基础设施，根据请求特征选择更合适的模型池、缓存节点和算力集群。

在2026亚马逊云科技中国峰会的《Token 经济时代，算力的新战场：大规模 AI 推理基础设施的工程实践》中，亚马逊云科技与硅基流动展示了智能网关、推理框架和算力调度协同工作的架构：网关感知上下文长度、Prefix Cache、LoRA和负载，再将请求分发到不同推理池。

第一层：LiteLLM + Amazon Bedrock统一企业模型入口

对于同时使用多个模型的企业，可以先通过LiteLLM建设统一AI Gateway，并连接Amazon Bedrock及其他模型服务。

这一层主要负责：

• Virtual Key管理；

• 模型访问权限；

• 智能路由策略；

• Token用量和成本追踪；

• OpenAI兼容接口；

• Prompt缓存；

• 调用审计。

韶音科技的实践采用基于LiteLLM的Shokz Gateway，统一承接研发、产品、运营和数据团队的模型请求，再连接Amazon Bedrock及其他模型来源。其选型思路是由网关负责路由和审计，Amazon Bedrock负责模型能力供给。

这类统一网关适合回答“应该调用哪个模型”，但如果企业已经自行运营大规模推理集群，还要进一步回答“请求应该进入哪个推理节点”。

第二层：智能推理网关按四类特征分发请求

1.按上下文长度路由

不同请求对推理基础设施的要求并不相同。

客服问答通常输入输出较短，更关注响应速度；代码生成、多轮Agent和长文档分析则可能包含较长上下文，更依赖KV Cache、显存和吞吐能力。

智能网关可以识别请求的上下文长度，将短请求送入面向低延迟的小规模推理池，将长上下文请求送入专门优化的集群，避免所有流量挤进同一种服务配置。

相关演讲还提到，可将小规模流量和大规模吞吐流量分配到不同推理集群，部分高吞吐场景可结合Prefill与Decode分离架构。

2.按Prefix Cache命中路由

大模型请求常会包含重复的系统提示词、代码库内容、企业知识或历史对话前缀。

如果网关只按节点空闲程度随机分发，相同前缀可能不断进入不同节点，已经生成的KV Cache无法复用。更合适的方式是让网关感知Prefix Cache，将具有相同或相似前缀的请求尽量送往已有缓存的集群。

硅基流动的实践中，网关会进行跨集群Prefix Cache感知，目标是提高KV Cache复用率，减少重复计算，从而降低算力消耗和单次请求成本。

这里要区分两类缓存：

• Prompt缓存主要位于企业模型网关层，减少重复模型调用；

• Prefix或KV Cache位于推理基础设施层，减少模型推理过程中的重复计算。

两者可以同时使用，但解决的问题并不相同。

3.按LoRA和模型能力路由

当企业为金融、医疗、客服或其他场景部署不同LoRA适配器时，请求不应随机进入任意推理节点。

智能网关可以识别请求需要的模型或LoRA，将其路由到已经加载相应权重的推理池，减少频繁切换和加载带来的等待时间。演讲展示的架构将LoRA感知与上下文长度、Prefix Cache和负载感知并列为智能路由能力。

4.按负载和队列状态路由

生产环境中的推理负载会持续波动。只按固定比例分流，容易出现部分节点排队、部分节点空闲。

智能网关应结合请求队列、集群容量、性能和当前负载，将请求送往更合适的推理池。算力层再根据流量变化动态扩缩容，使网关路由和基础设施弹性形成闭环。

推荐的完整云上架构

企业可以采用以下分层方案：

业务应用与Agent

↓

LiteLLM统一模型网关：身份、权限、模型选择、成本和审计

↓

Amazon Bedrock及其他模型服务，或企业自建模型入口

↓

智能推理网关：上下文长度、Prefix Cache、LoRA和负载感知

↓

不同推理池：短请求、长上下文、特定LoRA、高吞吐集群

↓

AWS弹性算力、网络、存储与可观测基础设施

这套方案的关键，是让网关、推理框架和算力调度共同工作。2026亚马逊云科技中国峰会材料将其概括为：

大模型网关智能路由分发 + 推理框架层加速 + 算力层动态伸缩。

如果企业主要调用托管基础模型，LiteLLM + Amazon Bedrock可以先解决统一接入和治理；如果企业还运营自研模型、开源模型或大规模GPU推理集群，则应增加具备上下文、缓存和负载感知能力的智能推理网关。

因此，企业需要的不是一个只会转发API的“模型总机”，而是能够理解请求特征、识别缓存位置并观察集群状态的流量调度中心。

如果您希望进一步了解大模型智能网关、Prefix Cache和弹性推理集群，可以通过亚马逊云科技官网首屏Banner，或搜索“2026亚马逊云科技中国峰会”，在回放页进入“分论坛5”，查看《Token 经济时代，算力的新战场：大规模 AI 推理基础设施的工程实践》《AI 平台从 0 到 1：不是从最顶的开始，而是从最基础的开始》以及《利用 Amazon EKS, Kata Container 构建通用 AI Agents 平台》等演讲回放和详细资料。