- bench/tasks.jsonl (37 natural-language prompts, 7 task types) + bench/accuracy.py - measured on the live allaigate router: 100% (37/37) vs keyword heuristic 32% - BENCHMARKS.md accuracy section; README (EN+RU) perf+accuracy tables and test matrix - run.sh runs accuracy when CORTIQ_ROUTER_KEY is set
14 KiB
Cortiq Gateway
English · Русский
Универсальный LLM-шлюз с интеллектуальной маршрутизацией. Один OpenAI-совместимый endpoint → автоматический выбор модели из вашего пула (локальные дешёвые + хостовые дорогие) на основе типа задачи и сложности, которые определяет allaigate / cortiq-router.
Меняете в своём агенте/SDK только
base_url— и получаете «умный» роутинг между моделями. Никакой логики выбора модели на стороне клиента.
┌─────────────┐ OpenAI / Anthropic / MCP ┌──────────────────┐
│ Агент / │ ─────────────────────────────▶│ Cortiq Gateway │
│ разработчик │ (стандартный протокол) │ (этот проект) │
└─────────────┘ ◀─────────────────────────────└──────────────────┘
ответ + метаданные │ │
│ /v1/route│ вызов LLM
▼ ▼
┌──────────────┐ ┌─────────────────────┐
│ cortiq-router│ │ Пул моделей │
│ (тип задачи, │ │ • local llama.cpp │
│ сложность) │ │ • ollama / vLLM │
└──────────────┘ │ • OpenAI / Claude │
└─────────────────────┘
✨ Ключевое
- Быстрый. Rust/Tokio: overhead шлюза с субмиллисекундным p99 — ~10× к throughput Portkey и ~47× к LiteLLM в сопоставимом бенчмарке (детали).
- Drop-in OpenAI API + стриминг. Направьте любой OpenAI-клиент на шлюз и шлите
model: "cortiq-auto";stream: trueподдержан (SSE). - Интеллектуальный роутинг.
complexity.tier→ упорядоченный пул моделей (low → локально,high → облако), с fallback и мягкой деградацией, если роутер недоступен. - Встроенная многоязычная панель управления. Модели, роутинг, протоколы, ключи и секреты — из веб-интерфейса, без ручного TOML и без рестарта (горячая перезагрузка). 7 языков (en, ru, de, fr, es, zh, tr), тёмная/светлая тема.
- Живая аналитика. Статистика по запросам (токены, стоимость, латентность, доля успеха, failover), графики, разбивка по моделям/полосам/задачам и Prometheus
GET /metrics. - Playground. Прогон промпта через живой пайплайн с разбором решения роутинга.
- Один самодостаточный бинарь. SPA встроена в Rust-бинарь — ничего лишнего разворачивать не нужно.
- Секреты не покидают шлюз. Агенты держат только виртуальный ключ шлюза; ключи провайдеров живут в шлюзе и наружу не уходят.
📦 Установка
# с crates.io
cargo install cortiq-gateway
# или сборка из исходников
git clone https://github.com/infosave2007/cortiq-gateway
cd cortiq-gateway
cargo build --release # ./target/release/cortiq-gateway
🖥️ Панель управления
В шлюз встроена веб-панель на /admin:
cargo run --release -- --config config/gateway.toml --admin-token <ВАШ_ТОКЕН>
# откройте http://localhost:9000/admin?token=<ВАШ_ТОКЕН>
Если --admin-token / [admin].token_env не заданы — токен генерируется при старте и
печатается в лог. Все эндпоинты /admin/api/* требуют Bearer admin-токен; значения
секретов API наружу не отдаёт (только статус наличия: store / env / missing).
🚀 Быстрый старт
# 1. поднимите роутер (хостовый allaigate или локальный cortiq-router)
# он слушает, например, http://localhost:8080 (или https://api.allaigate.com)
# 2. опишите свой пул моделей
cp config/gateway.example.toml config/gateway.toml
$EDITOR config/gateway.toml
# 3. запустите шлюз
cargo run --release -- --config config/gateway.toml
# Шлюз слушает 0.0.0.0:9000 и отдаёт панель на /admin
Теперь любой OpenAI-клиент работает через шлюз:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://localhost:9000/v1", api_key="sk-gw-...")
resp = client.chat.completions.create(
model="cortiq-auto", # ← магическая модель = «выбери сам»
messages=[{"role": "user", "content": "Solve x^2 - 5x + 6 = 0"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)
# заголовки ответа покажут выбор шлюза:
# X-Cortiq-Task-Label: math
# X-Cortiq-Complexity-Tier: low
# X-Cortiq-Selected-Model: local-qwen
model: "cortiq-auto" включает роутинг. Любое реальное имя модели из конфига
("gpt-4o-mini", "local-qwen") — это passthrough напрямую, без роутинга.
Используете хостовый allaigate-роутер? Укажите
url = "https://138.226.222.209",verify_tls = false,taxonomy_id = "data-assistant"и ключcortiq_…вCORTIQ_ROUTER_KEY. На сложных запросах роутер эскалирует к oracle (~10 с), поэтому ставьтеtimeout_ms = 12000+— иначе шлюз мягко деградирует на default-модель.
Поток запроса
- Клиент →
POST /v1/chat/completions(или Anthropic/MCP) сmodel: "cortiq-auto". - Шлюз извлекает текст для маршрутизации (стратегия настраивается, см. docs/ROUTING.ru.md).
- Шлюз →
cortiq-router /v1/route→ получаетtask_label+complexity.tier. - Шлюз выбирает модель из пула по таблице роутинга (с порядком fallback).
- Шлюз → провайдер выбранной модели (транслируя протокол при необходимости), возвращает ответ.
- Шлюз отдаёт метаданные роутинга в заголовках/
usage, считает стоимость и статистику.
Подробно — docs/ARCHITECTURE.ru.md.
Поддерживаемые протоколы (входящие)
| Протокол | Endpoint | Статус |
|---|---|---|
| OpenAI Chat Completions | POST /v1/chat/completions |
✅ реализовано (+ стриминг) |
| OpenAI Embeddings | POST /v1/embeddings |
✅ реализовано |
| Anthropic Messages | POST /v1/messages |
✅ реализовано (+ стриминг) |
| MCP (Model Context Protocol) | POST /mcp (JSON-RPC) |
✅ реализовано |
| OpenAI Completions (legacy) | POST /v1/completions |
✅ реализовано (+ стриминг) |
| OpenAI Models | GET /v1/models |
✅ реализовано |
| Native passthrough | POST /route |
✅ реализовано |
Поддерживаемые провайдеры (исходящие)
| Провайдер | Покрывает |
|---|---|
openai (OpenAI-совместимый) |
OpenAI, OpenRouter, Together, Groq, vLLM, llama.cpp server, LM Studio, Ollama (/v1) |
anthropic |
Claude Messages API (+ стриминг) |
ollama |
нативный Ollama API |
http |
произвольный HTTP-эндпоинт (свой адаптер) |
Конфигурация
Полный пример — config/gateway.example.toml. Модель роутинга и cost-aware выбор — docs/ROUTING.ru.md. Всё из конфига также правится из панели управления в рантайме.
⚡ Производительность и точность
Латентность — overhead шлюза при проксировании одного мгновенного бэкенда, ab -k -r -c 20 -n 5000:
| Шлюз | req/s | p50 | p99 |
|---|---|---|---|
| Cortiq Gateway (Rust) | ~57 300 | 0 ms | 1 ms |
| Portkey (Node) | ~5 800 | 3 ms | 9 ms |
| LiteLLM (Python, 4 воркера) | ~1 200 | 9 ms | 59 ms |
Точность — определение типа задачи на естественных промптах (7 типов). У LiteLLM/Portkey семантического роутера нет; keyword-эвристика — это DIY-замена:
| Классификатор | Точность |
|---|---|
| семантический роутер allaigate | 100% (37/37) |
| keyword-эвристика (без классификатора) | 32% (12/37) |
Методология, оговорки и воспроизводимый harness — BENCHMARKS.md
(bash bench/run.sh, python3 bench/accuracy.py). Числа зависят от железа; важны разрывы.
Сборка и тесты
cargo build --release # один самодостаточный бинарь (SPA встроена)
cargo test # round-trip конфига, валидация роутинга
✅ Проверено
| Область | Как проверено | Статус |
|---|---|---|
| Round-trip загрузки/записи конфига, валидация роутинга | cargo test (юнит) |
✅ |
| Сборка · формат · линт | CI: cargo build / fmt --check / clippy -D warnings на Linux · macOS · Windows |
✅ |
| OpenAI Chat + SSE-стриминг | интеграционно (mock-бэкенд) | ✅ |
| Anthropic Messages — in/out, стриминг + не-стриминг | интеграционно (mock) | ✅ |
Embeddings (POST /v1/embeddings) |
интеграционно (mock) | ✅ |
| Семантический кэш — hit / miss / экономия | интеграционно (mock) | ✅ |
MCP — initialize / tools/list / tools/call |
интеграционно (mock) | ✅ |
Models · Completions · нативный POST /route |
интеграционно (mock) | ✅ |
| Роутинг — auto / pinned / failover / деградация | интеграционно (mock и живой allaigate-роутер) | ✅ |
| Горячая перезагрузка конфига (без рестарта) | интеграционно | ✅ |
| Бенчмарк latency vs LiteLLM / Portkey | bench/run.sh (Apache Bench) — см. BENCHMARKS.md |
✅ |
| Точность определения типа задачи | bench/accuracy.py — живой роутер 100% vs keyword-эвристика 32% |
✅ |
Статус
Реализовано: OpenAI Chat Completions со стримингом (SSE), провайдер и вход
Anthropic /v1/messages (стриминг), embeddings, семантический кэш,
MCP-сервер, роутинг с fallback и мягкой деградацией, учёт стоимости/токенов,
встроенная многоязычная панель управления с горячей перезагрузкой конфига,
статистика и Prometheus GET /metrics. В планах: per-account таблицы роутинга,
feedback-loop в роутер. Дорожная карта —
docs/ARCHITECTURE.ru.md. Контрибьюции приветствуются —
см. CONTRIBUTING.ru.md.
Лицензия
Apache-2.0 — см. LICENSE.



