Pydantic AI Gateway 开源 AI 网关
Pydantic AI Gateway（简称 PAIG）是一个开源、高度集成且具备高度灵活性的 AI 网关解决方案，专门设计用于应对当前多模型生态和复杂权限管理场景。作为一个基于 AGPL-3.0 协议的开源项目，PAIG 允许用户自托管部署于 CloudFlare Workers，也提供商业支持与托管服务，为企业级应用提供了可靠的基础设施选择。
PAIG 的核心优势在于其无需统一响应格式即可直接支持所有主流 AI 模型的全部功能。传统 AI 网关通常需要将不同供应商的 API 响应进行标准化处理，这种做法虽然简化了客户端调用，但往往以牺牲模型原生功能为代价。而 PAIG 采取了一种反直觉的做法，允许开发者直接使用各模型供应商提供的完整 API 能力，从而避免了因过度统一而带来的功能妥协。
在可观测性方面，PAIG 深度集成了 Pydantic AI 与 Pydantic Logfire，并兼容任何支持 Open Telemetry 标准的服务，实现了从请求入口到模型响应的全链路追踪与日志记录。这种设计使得开发者和运维团队能够清晰掌握每一处性能瓶颈与错误来源，极大提升了系统的可维护性与调试效率。
权限与成本管理是 PAIG 的另一大亮点。该网关支持 API Key 委托机制和细粒度的成本限制策略，允许多个团队或用户共享同一组 API Key，同时通过基于 CloudFlare KV 缓存的软限制机制，实现对使用量和预算的精准控制。这一特性特别适合中大型企业或需要严格管理第三方服务消耗的场景。
在部署与配置方面，PAIG 提供了极大的灵活性。用户可通过 TypeScript 配置文件统一管理团队、用户、模型供应商及密钥信息，并支持在本地进行完整的功能测试与验证，之后可无缝部署至生产环境。此外，项目未来还计划引入更多增强功能，包括缓存响应、故障自动切换、代码执行能力、网页搜索支持以及统一的 RAG 知识库接口，这些都将进一步扩展其性能与稳定性。
PAIG 通过其独特的设计理念，在保持开源透明和可自托管的前提下，成功平衡了功能丰富性、系统可控性与集成简便性。无论是初创公司还是大型企业，如果正在寻找一个能够无缝接入多模型、具备完备权限与观测能力的 AI 网关，PAIG 无疑是一个值得深入评估的选择。
