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Portkey AI Gateway
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Portkey AI Gateway

Portkey AI Gateway

1,600以上のLLMと50以上のセーフガード機能を統合したエンタープライズAIゲートウェイ。複数のLLMプロバイダーを1つのAPIで統一管理し、セキュアかつ効率的にモデルをルーティングできるため、LLM活用の運用負荷を軽減します。

#API Gateway#LLM Routing#Guardrails
EDITOR'S TAKE

編集部メモ

複数LLMを統一APIで管理、ガードレール搭載のエンタープライズゲートウェイ

複数のLLMプロバイダーを単一のAPIで統合管理するゲートウェイです。異なるモデル間の切り替えが容易で、LLM選定戦略の柔軟性が高まります。セーフガード機能が組み込まれているため、出力の監視やセキュリティルール適用が標準で対応でき、運用コストの削減につながります。1msレイテンシと軽量設計により本番環境での使用を想定していることが伝わります。ただしプレリリース版(2.0)の存在や、小規模案件ではオーバーエンジニアリングになる可能性を考慮が必要です。

USE CASES

こんな場面で使う

  • OpenAI、Anthropic、AWS Bedrock等の複数LLMプロバイダーを一つのエンドポイントで統一し、モデル切り替えにかかる開発工数を削減する
  • セーフガード機能を活用して、不適切な出力の検出や情報漏洩防止ルールを本番環境へ即座に適用する
  • ロードバランシングと自動フォールバックで、LLMプロバイダーの障害時にも継続的なサービス提供を実現する
DIFFERENTIATOR

類似ツールとの違い

LangChain や LiteLLM もLLMルーティングに対応していますが、Portkey の強みは「セーフガード機能の充実度」「1,600+モデル対応」「MCP サーバー統合」にあります。特にセキュリティと品質管理を重視するエンタープライズ向けに、追加ツール不要で対応可能な点が異なります。
CAVEAT

注意点・向かない用途

⚠️ 2.0はプレリリース段階であり、本番環境採用は完全な安定性確認を推奨します。また単一LLM のみの使用や開発初期段階では、管理オーバーヘッドが機能メリットを上回る可能性があります。
BEST FOR

向いている読者

LLM活用企業のDevOps・基盤チームマルチモデル戦略を採るAIサービス開発者セキュリティ・ガバナンスが重視される業界

— OSS Agents JP 編集部による独自評価(Portkey AI Gateway に関する観察)

REPO STATS

リポジトリ統計

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⚠️ Open Issues
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🌿 Language
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📄 License
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REFERENCE

公式ドキュメント(README)

本ハブの独自評価は上記「編集部メモ」が一次情報です。以下は GitHub README の参考転載(折りたたみ)。

📖 GitHub README の日本語訳を読む(AI 自動翻訳 / 参考情報)

— AI による自動翻訳 (2026.05.24 更新)。正確な情報は GitHub の原文 をご確認ください。

英語 | 中文 | 日本語

重要

🚀 Gateway 2.0(プレリリース)Portkey のコアエンタープライズゲートウェイは、2.0 リリースでオープンソースにマージされます。プレリリースブランチは ここ で試すことができます。 Portkey の次のステップについては、Series A アナウンスメント をご覧ください。

🆕 Portkey Models - 40 以上のプロバイダーにおける 2,300 以上のモデルのオープンソース LLM 価格情報。詳細を見る →

AI ゲートウェイ

250 以上の LLM に 1 つの高速でフレンドリーな API でルーティング

Portkey AI Gateway Demo showing LLM routing capabilities

ドキュメント | Enterprise | ホステッド ゲートウェイ | チェンジログ | API リファレンス

ライセンス Discord Twitter npm バージョン Better Stack バッジ

AWS EC2 へデプロイ DeepWiki に質問


AI ゲートウェイ は、1,600 以上の言語、ビジョン、オーディオ、および画像モデルへの高速で信頼性の高い安全なルーティング用に設計されています。軽量でオープンソース、エンタープライズ対応のソリューションで、2 分以内に任意の言語モデルと統合できます。

  • 超高速(<1ms のレイテンシ)で小さなフットプリント(122kb)
  • 実績のある - 毎日 10B 以上のトークンを処理
  • エンタープライズ対応 - セキュリティ、スケール、カスタム展開を強化

AI Gateway で何ができますか?



ヒント

このリポジトリにスターを付けると、より多くの開発者がAI Gatewayを発見できるようになります🙏🏻

star-2



クイックスタート(2分)

1. AI Gatewayのセットアップ

# ゲートウェイをローカルで実行します(Node.jsとnpmが必要)
npx @portkey-ai/gateway

ゲートウェイは http://localhost:8787/v1 で実行中です

ゲートウェイコンソールは http://localhost:8787/public/ で実行中です

デプロイメントガイド: Portkey Cloud(推奨) Docker Node.js Cloudflare Replit その他...

2. 最初のリクエストを作成する

# pip install -qU portkey-ai

from portkey_ai import Portkey

# OpenAI compatible client
client = Portkey(
    provider="openai", # or 'anthropic', 'bedrock', 'groq', etc
    Authorization="sk-***" # the provider API key
)

# Make a request through your AI Gateway
client.chat.completions.create(
    messages=[{"role": "user", "content": "What's the weather like?"}],
    model="gpt-4o-mini"
)

サポートされているライブラリ: JS Python REST OpenAI SDKs Langchain LlamaIndex Autogen CrewAI その他..

ゲートウェイコンソール(http://localhost:8787/public/)では、すべてのローカルログを1つの場所で確認できます。

3. ルーティング&ガードレール

LLM ゲートウェイの Configs を使用すると、ルーティングルールの作成、信頼性の向上、ガードレールの設定ができます。

config = {
  "retry": {"attempts": 5},

  "output_guardrails": [{
    "default.contains": {"operator": "none", "words": ["Apple"]},
    "deny": True
  }]
}

# 設定をクライアントに関連付ける
client = client.with_options(config=config)

client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "Reply randomly with Apple or Bat"}]
)

# "Apple" を含むすべてのレスポンスをガードレールが拒否するため、これは常に "Bat" で応答します。リトライ設定は 5 回まで再試行してから諦めます。
Portkey の AI ゲートウェイを通じたリトライとガードレール付きのリクエストフロー

AI ゲートウェイの設定を使ってさらに多くのことができます。例を見る →


エンタープライズ版(プライベートデプロイメント)

AWS Azure GCP OpenShift Kubernetes

LLM ゲートウェイのエンタープライズ版は、組織管理ガバナンスセキュリティなどの高度な機能を備えています。詳細はこちら機能比較を見る →

サポートされているプラットフォーム向けのエンタープライズデプロイメントアーキテクチャは以下で利用可能です - エンタープライズプライベートクラウドデプロイメント

エンタープライズ AI ゲートウェイのデモを予約する


MCP ゲートウェイ

MCP ゲートウェイは、組織全体の MCP(Model Context Protocol)サーバーを管理するための一元化されたコントロールプレーンを提供します。

  • 認証 — ゲートウェイでの単一の認証レイヤー。ユーザーが一度認証すると、MCP サーバーは検証済みリクエストを受け取ります
  • アクセス制御 — どのチームとユーザーがどのサーバーとツールにアクセスできるかを制御します。アクセスを即座に取り消せます
  • 可観測性 — すべてのツール呼び出しが完全なコンテキストで記録されます:誰が何を呼び出したか、パラメーター、レスポンス、レイテンシー
  • アイデンティティ転送 — ユーザーアイデンティティ(メール、チーム、ロール)を MCP サーバーに自動的に転送します

Claude Desktop、Cursor、VS Code、およびあらゆる MCP 互換クライアントで動作します。開始する →


コア機能

信頼性の高いルーティング

  • Fallbacks: LLM ゲートウェイを使用してリクエスト失敗時に別のプロバイダーまたはモデルにフォールバックします。フォールバックをトリガーするエラーを指定することができます。アプリケーションの信頼性が向上します。
  • Automatic Retries: Automatically retry fa
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