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AI 模型接入毋須分開起兩套：先分清開發密鑰同服務密鑰
兩個使用場景可以共用一層 AI 訪問控制，毋須各自部署一套接入服務。 小程式客戶端只應連接現有業務後端；網關密鑰要留在可信伺服器。 想少寫密鑰管理功能，可先評估 New API；LiteLLM 的管理及用量追蹤功能需要 PostgreSQL。
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研究答案
重點
- 兩個使用場景可以共用一層 AI 訪問控制，毋須各自部署一套接入服務。
- 小程式客戶端只應連接現有業務後端；網關密鑰要留在可信伺服器。
- 想少寫密鑰管理功能，可先評估 New API；LiteLLM 的管理及用量追蹤功能需要 PostgreSQL。
- 採用開源網關唔代表已做好小程式用戶隔離、任務預算、取消及日誌脫敏。
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AI 提示
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要同時支援不可信的開發環境，以及小程式內的 AI 功能，未必需要為兩邊各自開發一套服務。比較重要的是分清楚兩種身分：開發環境用受限制的開發密鑰；小程式則由可信的業務後端，以另一組服務憑證連接私有 Aurora。
先分清三層，唔好按場景重複起系統
| 層次 | 負責工作 | 建議安排 |
|---|---|---|
| AI 訪問控制層 | 管理開發密鑰、服務密鑰、模型權限、額度及協議轉發 | 整合現有後端，或部署一個現成接入服務 |
| 小程式業務層 | 用戶登入、個人亮點優化、用戶額度及 Agent 任務預算 | 留在現有小程式後端 |
| Aurora 網關 | 對接上游協議及呼叫模型 | 維持私有部署 |
開發用途需要的是一個受限制的模型呼叫入口；小程式則要由業務後端接駁模型服務，並補上尚未有的任務預算控制。若現有後端已經有 Agent，通常毋須重寫；但加好模型呼叫設定，並不等於已經做好用戶額度同任務隔離。
API 地址同密鑰應該放邊？
| 配置位置 | 地址連去邊度 | 使用邊種憑證 |
|---|---|---|
| 不可信的開發 VPS | 可信環境內的受限制開發入口 | 每個環境獨立的開發密鑰 |
| 小程式客戶端 | 現有業務後端 | 用戶登入狀態；唔放網關密鑰 |
| 小程式業務後端 | 私有接入服務或私有 Aurora | 獨立服務密鑰，或受控內部鏈路身分 |
| 接入服務 | 私有 Aurora | 內部呼叫設定；唔轉交開發密鑰 |
開發密鑰、後端服務密鑰同上游憑證要分開管理。開發環境所在的主機可能不可信，密鑰亦有被讀取的風險；因此限權應由可信服務執行，唔好假設開發 VPS 一定會妥善保管憑證。
做法一：整合現有後端，新增元件最少
- 不可信開發工具 → 現有後端的受限制開發入口 → 私有 Aurora。
- 小程式 → 現有後端的業務入口 → 私有 Aurora。
兩種用途可以共用訪問控制模組、資料庫同連線池，毋須另開一個程序。適合只有少量開發憑證，而且唔需要密鑰管理後台的情況。
要留意，呢個做法唔係只加兩項設定：密鑰撤銷、並發額度扣減、串流轉發同取消請求的傳遞，都要自行實作。
做法二：部署一個獨立接入服務，少寫通用功能
- 不可信開發工具 → 獨立接入服務 → 私有 Aurora。
- 小程式 → 現有業務後端 → 同一個接入服務 → 私有 Aurora。
接入服務放喺可信 VPS，以獨立程序或容器運行；開發環境同業務後端各用不同密鑰。它處理較通用的模型呼叫管理；小程式用戶身分同 Agent 任務控制，仍由業務後端負責。
兩個場景共用一個接入服務即可，唔需要各部署一份，亦毋須將接入服務嵌入 Aurora 的源碼。
開源選項：New API 同 LiteLLM
New API：可先睇密鑰管理介面是否合用
New API 是開源 AI 網關，官方提供 Docker 部署、渠道設定流程，以及 OpenAI 相容的呼叫入口。3
4
官方文件列出 API 密鑰額度、模型限制，以及密鑰建立、更新和刪除等管理功能。12
15 可以考慮將 Aurora 設為自訂上游，再分別建立開發密鑰同業務服務密鑰；但實際渠道接駁仍要自行驗證。
1
如果目標是減少自行編寫管理功能，並透過介面發放及限制開發密鑰，New API 值得優先測試。
LiteLLM Proxy：較適合程序化管理及多模型配置
LiteLLM 提供自託管、OpenAI 相容的網關，支援自訂相容上游及虛擬密鑰管理。8
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5
不過，官方部署文件指明，密鑰、用戶、用量及相關驗證追蹤功能需要 PostgreSQL；評估部署成本時，唔好當佢係一個完全毋須資料庫的輕量代理。11 如果已有 PostgreSQL，而且較重視程序化設定或多模型管理，可以再作評估。
以上只代表相關功能有官方文件支持，唔代表已確認同 Aurora 完全相容，也唔能夠單靠項目名稱判斷安全性或延遲是否符合要求。
用開源網關，業務端仍要補上的控制
- 管理小程式用戶身分、任務歸屬及歷史資料隔離。
- 設定每位用戶的試用額度，以及每項任務可用的模型呼叫次數和工具次數上限。
- 處理超時、取消、重試，以及全站緊急停用。
- 將個人經歷資料減至必要範圍，並對日誌作脫敏處理。
特別要留意：如果所有小程式用戶共用同一個後端服務密鑰，該密鑰的總額度並不等於每位用戶都有獨立額度。選型時亦應實測串流輸出、工具呼叫、自訂模型名稱、用量結算，以及並發和重試情況下的預算邊界；同時確認管理後台或 Aurora 原始入口唔會變成繞過限制的通道。
點樣揀比較實際？
- 只有自己同少量開發環境使用：先考慮整合現有後端，部署最簡單。
- 想有密鑰、模型權限及額度管理介面：先試一個 New API 實例；小程式後端仍要負責業務接線同任務控制。
- 唔好一開始就同時疊加 New API 同 LiteLLM；多一層接入服務，唔代表可以保證零延遲影響。
外部 HTTPS 可以沿用現有可信入口；如果未有，就要明確處理 TLS。空密鑰只應用於嚴格受控的私有鏈路，唔可以暴露畀不可信客戶端。
**範圍說明：**以上是整合及選型建議，不涉及重寫小程式或現有 Agent、修改 Aurora 上游核心，亦不包括建立負載均衡系統。此處未有修改檔案、部署服務或驗證實際兼容性。
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人們還問
「AI 模型接入毋須分開起兩套：先分清開發密鑰同服務密鑰」的簡短答案是什麼？
兩個使用場景可以共用一層 AI 訪問控制，毋須各自部署一套接入服務。
首先要驗證的關鍵點是什麼？
兩個使用場景可以共用一層 AI 訪問控制，毋須各自部署一套接入服務。 小程式客戶端只應連接現有業務後端；網關密鑰要留在可信伺服器。
接下來在實務上我該做什麼？
想少寫密鑰管理功能，可先評估 New API；LiteLLM 的管理及用量追蹤功能需要 PostgreSQL。