# önder online
Teknoloji ve siber güvenlik dünyasına hoş geldiniz Güncel siber tehditler ve korunma yöntemleri Yapay zekâ ve otomasyonun güvenliğe etkileri Microsoft 365 ve Active Directory güvenlik rehberleri Yazılım geliştirmede güvenlik odaklı yaklaşımlar Teknoloji ve siber güvenlik dünyasına hoş geldiniz Güncel siber tehditler ve korunma yöntemleri

Menu

Apache APISIX - AISIX AI Gateway

 Apache APISIX - AISIX AI Gateway

AISIX, Apache APISIX projesinin arkasındaki ekip olan API7.ai tarafından geliştirilen, Büyük Dil Modelleri (LLM) ve yapay zekâ ajanları (AI Agents) için özel olarak tasarlanmış açık kaynaklı bir yapay zekâ ağ geçididir (AI Gateway).

AISIX, Apache APISIX projesinin arkasındaki ekip olan API7.ai tarafından geliştirilen, Büyük Dil Modelleri (LLM) ve yapay zekâ ajanları (AI Agents) için özel olarak tasarlanmış açık kaynaklı bir yapay zekâ ağ geçididir (AI Gateway).

Rust dili ile sıfırdan inşa edilen bu proje, geleneksel API ağ geçitlerinin (API Gateway) yapay zekâ trafik biçimlerine (örneğin akış/streaming verileri, yüksek kaynak tüketimi, token bazlı ücretlendirmeler vb.) tam uyum sağlayamaması sorununu çözmek amacıyla üretilmiştir.

Projenin öne çıkan temel özellikleri ve sağladığı avantajlar şunlardır:

1. Tek API ile Tüm Modellere Erişim (Unified API)

AISIX, arkadaki model sağlayıcısı ne olursa olsun (OpenAI, Anthropic, Google Gemini, AWS Bedrock, DeepSeek vb.) dışarıya OpenAI ile uyumlu tek bir API sunar. Bu sayede kodunuzda kullandığınız SDK'yi veya base_url bilgisini değiştirmeden, sadece model adını değiştirerek farklı LLM sağlayıcıları arasında geçiş yapabilirsiniz. Ağ geçidi, gelen istekleri ilgili servis sağlayıcısının formatına otomatik olarak dönüştürür.

2. Rust ile Yüksek Performans

Geleneksel ağ geçitlerinin aksine AISIX, Rust dilinde yazılmış tek bir statik ikili dosya (static binary) olarak çalışır.

  • Düşük Gecikme: Yanıtların anlık üretildiği yapay zekâ uygulamalarında (SSE - Server-Sent Events akışlarında) gecikmeyi en aza indirir.

  • Kilitlenmesiz Yapı (Lock-free Config): Sistem istekleri işlerken konfigürasyon değişikliklerini duraklama olmadan, anında yükleyebilir.

3. Gelişmiş Trafik Kontrolü ve Güvenlik (Guardrails)

Yapay zekâ modellerinin şirket içi kullanımında veya dışarıya sunulmasında ihtiyaç duyulan kurumsal kontroller yerleşik olarak gelir:

  • Güvenlik Duvarları (Guardrails): Modele girdi (input) gönderilmeden önce veya modelden çıktı (output) alındıktan sonra güvenlik politikalarını çalıştırır. İstem dışı veya zararlı içerikleri, veri sızıntılarını (PII) engelleyebilir.

  • Bütçe ve Hız Sınırları (Rate Limiting & Budgets): Token bazlı maliyet kontrolü yapmanızı sağlar. Belirlenen harcama limitlerine ulaşıldığında uyarı verebilir veya trafiği durdurabilir.

  • Önbelleğe Alma (Caching): Benzer yapay zekâ isteklerini önbelleğe alarak hem yanıt süresini düşürür hem de API maliyetlerini ciddi oranda azaltır.

4. Gözlemlenebilirlik (Observability)

Yapay zekâ trafiğinin ne kadar token harcadığını, yanıt sürelerini, hata oranlarını ve harcanan bütçeyi anlık olarak izlemenizi sağlar. OpenTelemetry (OTLP), Datadog veya nesne depolama (Object Storage) sistemlerine log ve izleme (trace) verilerini aktarabilir.

5. Mimarisi (Data Plane & Control Plane)

AISIX, mimari olarak iki bağımsız parçadan oluşur:

  • Veri Düzlemi (Data Plane): İstekleri işleyen, Rust ile yazılmış, durumsuz (stateless) ve yatayda kolayca ölçeklenebilen hafif proxy katmanıdır.

  • Kontrol Düzlemi (Control Plane): Dinamik konfigürasyonu yönetmek için etcd altyapısını kullanır. Yönetici API'si (Admin API) aracılığıyla modeller, API anahtarları ve kurallar ağ geçidi yeniden başlatılmadan gerçek zamanlı olarak güncellenebilir. İçerisinde React tabanlı bir yönetim paneli ve modelleri test etmek için bir Chat Playground barındırır.

Lisans ve Bulut Entegrasyonu

  • Apache-2.0 Lisansı: Projenin çekirdek kodları (Data Plane) tamamen açık kaynaklıdır, ücretsiz olarak kendi sunucularınızda (Self-hosted) veya Kubernetes üzerinde çalıştırabilirsiniz.

  • AISIX Cloud: Gelişmiş ekip yönetimi, merkezi bütçelendirme, denetim günlükleri (audit logs) ve hazır bir kontrol paneli arayüzü isteyen işletmeler için API7, "AISIX Cloud" adında yönetilen bir SaaS (bulut) sürümü de sunmaktadır.

GitHub Sayfası: github.com/api7/aisix

 

AISIX ağ geçidinin gerçek hayatta nasıl kullanılacağını anlamak için basit bir Senaryo ve bu senaryoya ait İstek/Yanıt örneğine göz atalım.

Örnek Senaryo: Çoklu Yapay Zekâ Sağlayıcısı Kullanımı (Model Geçişi)

Şirketiniz bünyesinde bir chatbot geliştirdiğinizi ve uygulamanızın normalde OpenAI (GPT-4o) kullandığını düşünelim. Ancak maliyetleri düşürmek veya alternatifleri test etmek için bazı istekleri Google Gemini veya DeepSeek modeline yönlendirmek istiyorsunuz.

AISIX olmadan, kodunuza her iki sağlayıcının da SDK'sini eklemeniz ve gelen isteğe göre farklı kod blokları çalıştırmanız gerekir. AISIX ile ise kodunuzu hiç değiştirmeden sadece ağ geçidine gönderdiğiniz model parametresini değiştirmeniz yeterlidir.

1. AISIX Yapılandırması (Control Plane / Admin API)

İlk olarak AISIX'e arkadaki yapay zekâ sağlayıcılarını (Upstreams) ve API anahtarlarını bir kez tanımlarsınız. (Bu işlem genellikle AISIX arayüzünden veya API ile yapılır):

  • openai-backend -> OpenAI API anahtarınız ile bağlı.

  • gemini-backend -> Google AI Studio anahtarınız ile bağlı.

2. Uygulamanızdan İstek Gönderme (Client Request)

Uygulamanız (kodunuz), OpenAI SDK'sini kullanmaya devam eder ancak istekleri direkt OpenAI'a değil, kendi sunucunuzda çalışan AISIX ağ geçidine yönlendirir (base_url değiştirilir).

Örnek İstek (cURL ile):

Aşağıdaki istekte dikkat ederseniz model olarak gemini-2.5-flash talep ediliyor ancak istek formatı tamamen OpenAI standartlarındadır (Chat Completions API).

Bash
curl http://localhost:9080/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer aisix-ornek-api-anahtari" \
  -d '{
    "model": "gemini-2.5-flash",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Rust programlama dili neden bu kadar popüler?"
      }
    ],
    "stream": false
  }'

3. Arka Planda Ne Oluyor? (AISIX'in Görevi)

  1. İsteği Karşılama ve Doğrulama: AISIX isteği 9080 portundan alır. aisix-ornek-api-anahtari bilgisini kontrol eder. Eğer bu kullanıcının (veya uygulamanın) token bütçesi dolduysa isteği anında reddeder (Maliyet Kontrolü).

  2. Önbellek Kontrolü (Caching): Aynı soru daha önce sorulduysa, arkadaki yapay zekâ modeline hiç gitmeden kayıtlı yanıtı döner (Hız ve Tasarruf).

  3. Protokol Dönüştürme (Translation): İstek önbellekte yoksa, AISIX gemini-2.5-flash modelinin Google Gemini'a ait olduğunu anlar. OpenAI formatındaki bu JSON verisini otomatik olarak Google Gemini API'sinin beklediği formata dönüştürür.

  4. Güvenlik Kontrolü (Guardrails): Kullanıcının sorduğu soruda şirket dışına sızmaması gereken bir veri (kredi kartı, TCKN vb.) olup olmadığını kontrol eder.

  5. İsteği İletme: İsteği gerçek Google Gemini sunucularına iletir.

4. Yanıtın İletilmesi (Response)

Google Gemini'dan gelen yanıtı alan AISIX, bu yanıtı tekrar OpenAI formatına dönüştürerek uygulamanıza kusursuz bir şekilde teslim eder:

JSON
{
  "id": "chatcmpl-aisix-unique-id",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1717113600,
  "model": "gemini-2.5-flash",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Rust, bellek güvenliğini (memory safety) çalışma zamanı (runtime) yerine derleme zamanında (compile-time) garantilediği ve yüksek performans sunduğu için popülerdir..."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 12,
    "completion_tokens": 35,
    "total_tokens": 47
  }
}

Özetle Bu Örnek Ne Sağladı?

Yazılım ekibiniz kod tabanında tek bir satır değişiklik yapmadan, sadece ağ geçidine gönderilen istek parametresini değiştirerek OpenAI'dan Gemini'a (veya desteklenen diğer onlarca modele) anında geçiş yapabildi. Bu esnada harcanan token'lar (usage objesi) AISIX tarafından panelde raporlanmak üzere arka planda kaydedildi.