Files
cortiq-gateway/README.ru.md
T
infosave2007 17c8186383 docs: add task-type accuracy benchmark (router vs keyword heuristic)
- 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
2026-07-01 07:45:16 +03:00

14 KiB
Raw Blame History

Cortiq Gateway

English · Русский

License: Apache 2.0 Rust Status

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: true поддержан (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

Дашборд

В шлюз встроена веб-панель на /admin:

Модели Роутинг
Models — добавление/правка/probe моделей, ключи провайдеров Routing — визуальный редактор полос (упорядоченный)
Playground Дашборд
Playground — тест живого пайплайна с решением роутинга Dashboard — трафик, стоимость, латентность
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 ключ cortiq_… в CORTIQ_ROUTER_KEY. На сложных запросах роутер эскалирует к oracle (~10 с), поэтому ставьте timeout_ms = 12000+ — иначе шлюз мягко деградирует на default-модель.


Поток запроса

  1. Клиент → POST /v1/chat/completions (или Anthropic/MCP) с model: "cortiq-auto".
  2. Шлюз извлекает текст для маршрутизации (стратегия настраивается, см. docs/ROUTING.ru.md).
  3. Шлюз → cortiq-router /v1/route → получает task_label + complexity.tier.
  4. Шлюз выбирает модель из пула по таблице роутинга (с порядком fallback).
  5. Шлюз → провайдер выбранной модели (транслируя протокол при необходимости), возвращает ответ.
  6. 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.