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Se seu aplicativo já usa o LLM Gateway por meio de um cliente compatível com OpenAI, você pode manter o conteúdo das solicitações e começar trocando somente o limite do gateway.

O que muda

Antes de começar

  • A configuração atual do endpoint e da chave de API do LLM Gateway.
  • PHASEO_API_KEY disponível nos ambientes local, staging e produção.
  • Uma amostra de referência da qualidade das respostas, latência e taxa de erros.

1) Faça o inventário dos pontos de integração

Identifique os arquivos exatos que criam e configuram o cliente do LLM Gateway.
  • Localize todos os usos de variáveis de ambiente LLM_GATEWAY_*.
  • Encontre todas as referências à URL base na configuração de execução.
  • Registre os IDs dos modelos ativos e as cadeias de fallback.
  • Anote padrões compartilhados de prompts, regras de permissão ou bloqueio de provedores e presets de parâmetros que devem migrar para os presets do Gateway.

2) Troque o endpoint e as credenciais

Mantenha o conteúdo das solicitações inalterado no início. Troque somente o endpoint e a chave para reduzir o risco.

3) Valide a compatibilidade dos modelos

Consulte o catálogo de modelos do Phaseo e verifique cada modelo usado em produção. Se sua configuração atual usa aliases sem prefixo, como gpt-4o, normalize-os em um único limite em vez de alterar cada cliente. Se a camada atual do gateway também centraliza padrões de solicitação ou restrições de provedores, mapeie esse comportamento para Presets e Roteamento e fallbacks durante a migração, em vez de reimplementá-lo para cada cliente.

4) Lista de verificação da migração do LLMGateway

  • Todas as variáveis LLM_GATEWAY_* foram mapeadas ou removidas.
  • A URL base foi atualizada para https://api.phaseo.app/v1.
  • PHASEO_API_KEY está configurada em todos os ambientes de implantação.
  • Os IDs dos modelos de produção foram verificados em /v1/models.
  • Uma solicitação com streaming e outra sem streaming foram validadas no staging.
  • O tratamento de falhas para chaves e modelos inválidos foi revisado.
  • Padrões compartilhados de prompts e roteamento foram movidos para presets quando adequado.
  • As consultas de gerações foram verificadas novamente por meio de GET /v1/generations?id=<request_id>, para permitir a reprodução de solicitações com falha usando o conteúdo armazenado de replay_request quando replay_supported=true.

5) Valide e faça o rollout

  1. Execute sua suíte de prompts de referência e compare qualidade, latência e custo com a linha de base.
  2. Confirme que solicitações com falha no staging podem ser recuperadas pelo conteúdo de replay retornado por GET /v1/generations.
  3. Faça a implantação com uma flag canário e aumente o tráfego gradualmente depois que os resultados estiverem estáveis.
  4. Observe as métricas de produção por pelo menos um ciclo de lançamento antes de remover a configuração antiga.

Comandos de validação

Depois:
  • Faça uma solicitação com streaming e outra sem streaming no staging.
  • Reproduza seus prompts de referência e compare com a linha de base.

Próximas etapas

Última modificação em 2 de outubro de 2026