當團隊開始使用多個 LLM provider 與模型，API Key、模型路由、成本控管、權限與 tracing 很快就會分散在各個應用程式中。AI Gateway 提供一個統一入口，讓團隊能集中管理模型存取與應用流量，也讓後續的觀測、評估與治理更容易落地。

本次分享將從實務問題出發，介紹 AI Gateway 的核心能力與導入方式，並討論它能解決什麼、不能解決什麼，以及如何與 observability、evaluation 和 AI application workflow 整合。

1. 為什麼團隊需要 AI Gateway

2. 統一模型存取、路由與 fallback

3. API Key、權限與成本治理

4. 串接 tracing、logging 與 LLM observability

5. 以實務情境設計 AI Gateway workflow

6. 導入限制、風險與後續演進

聽眾收穫：

你將能理解 AI Gateway 在 LLM application architecture 中的角色，掌握模型路由、權限、成本與 tracing 的基本設計，並具備評估團隊是否適合導入 AI Gateway 的實務判斷依據。