Perplexity تشرح آليات بوابات نماذج اللغة الكبيرة ومخاطر تشغيلها في بيئة الإنتاج

نشرت Perplexity في 27 أكتوبر 2026 دليلًا عمليًا إلى بوابات نماذج اللغة الكبيرة، تستعرض فيه للفرق الهندسية كيفية توجيه الطبقة الوسيطة لاستدعاءات النماذج، والتحقق من هويتها، وتخزينها مؤقتًا، وتسجيلها، كما تحصي مخاطر الأمن والموثوقية الناجمة عن تركيز بيانات اعتماد مزوّدي الخدمات في خدمة واحدة.

تعريف البوابة وتصنيفها

يعرّف الدليل بوابة نماذج اللغة الكبيرة بأنها وكيل عكسي لاستدعاءات النماذج: ترسل التطبيقات الطلبات إلى البوابة بدلًا من إرسالها مباشرةً إلى مزوّدين مثل OpenAI وAnthropic وGoogle، وتتولى البوابة تمرير تلك الطلبات مع تطبيق قواعد المشغّل. ويعرض الدليل هذه الفئة حلًا لمشكلة تشتت بيانات الاعتماد، مستهلًا بمنشور من سبتمبر 2026 على r/LLMDevs في Reddit، وصف فيه مهندس بيئة عمل كان لكل فرد فيها مفاتيحه الخاصة لاستخدام Claude وOpenAI وAWS Bedrock وغيرهم من مزوّدي الاستدلال.

يفصل جدول المقارنة في الدليل بين أربعة أنواع من البوابات. تقع بوابة واجهة برمجة التطبيقات أمام الخدمات الخلفية، وتحدد ما إذا كان العميل قد اجتاز التحقق من الهوية وما إذا كان ضمن حدّ معدل الطلبات المسموح به. أما بوابة نماذج اللغة الكبيرة فتقع أمام مزوّدي النماذج، وتحدد النموذج الذي سيتلقى الطلب، والجهة التي ستدفع تكلفته، وما إذا كان الرد قد عاد. وتحدد بوابة MCP ما إذا كان مسموحًا لوكيل باستدعاء أداة معينة باستخدام وسائط محددة. ويستخدم الدليل مصطلح «بوابة الذكاء الاصطناعي» لوصف منتجات المورّدين التي تجمع بعض هذه الأدوار.

مراحل دورة حياة الطلب الست

يشرح الدليل آليات العمل من خلال تتبّع طلب واحد من التطبيق إلى النموذج ثم عودته. أولًا، يرسل التطبيق طلب محادثة، غالبًا بتنسيق متوافق مع OpenAI، إلى نقطة نهاية البوابة. تتحقق البوابة من بيانات الاعتماد، التي تكون غالبًا مفتاحًا افتراضيًا مُصدرًا لفريق أو منتج، ويمكنها، عند إعداد ضوابط حماية المدخلات، فحص المطالبات بحثًا عن بيانات حساسة أو محاولات لتجاوز تعليمات النموذج. وإذا كان التخزين المؤقت مفعّلًا، فيمكن الرد على طلب مطابق ومستوفٍ للشروط باستخدام استجابة محفوظة؛ وتتيح بعض البوابات تخزينًا مؤقتًا دلاليًا يطابق الطلبات التي يُحكم بتشابهها بدلًا من تطابقها. بعد ذلك، تبحث البوابة عن المسار المطابق في إعداداتها، ويمكنها التحول إلى مزوّد احتياطي إذا انتهت مهلة انتظار المزوّد الأول. ثم تحوّل الطلب إلى التنسيق الذي يعتمده المزوّد المختار، وتتحقق من هوية الاستدعاء الصادر، وتحول الاستجابة إلى تنسيق التطبيق. وعند تفعيل التسجيل، تسجل الجهة التي أجرت الاستدعاء، والنموذج الذي عالجه، وعدد الرموز، وزمن الاستجابة، والتكلفة.

مخاطر الأمن والموثوقية

يتمثل التحذير الأساسي في الدليل في أن البوابة تجمع بيانات الاعتماد في موضع واحد. وقد أدرج فريق الأمن في Microsoft ما قد يحتفظ به نشر LiteLLM أو يسترجعه: مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بالمزوّدين، والمفتاح الرئيسي لـ LiteLLM، وسجلات المفاتيح الافتراضية، وسلاسل الاتصال بقواعد البيانات، وإعدادات التوجيه، وبيانات سياسات المستأجرين. وفي ذلك المنشور الصادر في 26 أغسطس 2026، وصفت Microsoft اختراقًا مرصودًا لبوابة LiteLLM، تمكّن فيه المهاجمون من سرقة بيانات الاعتماد من بيئة تشغيل البوابة.

في 13 أكتوبر 2026، أعلنت Check Point Research عن ثغرتين مرتفعتي الخطورة في LiteLLM: CVE-2026-35029، وهي ثغرة في التحكم بالوصول مكّنت المستخدمين الذين اجتازوا المصادقة، بمن فيهم أصحاب صلاحيات القراءة فقط، من الوصول إلى الوظائف الإدارية والاستيلاء على البوابة؛ وCVE-2026-59823، وهي ثغرة تزوير طلبات من جانب الخادم مكّنت المستخدمين من إعادة توجيه طلبات البوابة إلى خادم يتحكم فيه مهاجم، والاستحواذ على مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بمزوّدي الذكاء الاصطناعي. وقد أُصلحت الثغرتان في الإصدار 1.83.9 من LiteLLM. وذكرت Check Point أن LiteLLM يسجل 97 مليون عملية تنزيل شهريًا وأكثر من 59,000 نجمة على GitHub، وقالت إن التنسيق معها للكشف عن الثغرتين بدأ في أكتوبر 2025.

ويوصي الدليل الفرق أيضًا بتحديد سياسة للتعامل مع الإخفاقات في ضوابط الحماية. ويصف الخطافات بأنها نقاط في مسار الطلب تسلّم فيها البوابة المحتوى إلى ماسح خارجي لإصدار حكم بشأنه، مشيرًا إلى أن وثائق Portkey تسمي الخطافات before_request_hooks وafter_request_hooks، وأن TrueFoundry تنفذ أربعة خطافات، بإضافة عمليات تحقق قبل استدعاءات أدوات MCP وبعدها.

وفي ما يتعلق بالموثوقية، يشير الدليل إلى انقطاعات موثقة. إذ يذكر تقرير Cloudflare نفسه عن انقطاع 12 يونيو 2025 أن معدلات الخطأ في AI Gateway بلغت ذروتها عند 97% من الطلبات، لأن AI Gateway يعتمد على Workers KV لإعدادات العملاء والإعدادات الداخلية؛ واستمر الانقطاع الإجمالي ساعتين و28 دقيقة. ويذكر تقرير OpenRouter الاستقصائي عن انقطاعي 17 و19 فبراير 2026 أن الحادثتين استمرتا 38 و35 دقيقة بعد تعطل تبعية تخزين مؤقت تابعة لجهة خارجية، وتسببتا في ظهور أخطاء 401 «المستخدم غير موجود»، وأدتا إلى اتخاذ إجراءات تصحيحية شملت قواطع الدائرة وإرجاع أخطاء 503 بدلًا من 401 عندما تحول مشكلات البنية التحتية دون التحقق من صلاحية المستخدم.

خيارات النشر والتسعير وخصائص المورّدين

يعرض الدليل أربعة مسارات للنشر. يمكن للفرق تطوير بوابة بسيطة داخليًا — تتلقى الطلبات، وتتحقق من مفتاح الجهة المستدعية، وتضيف بيانات اعتماد المزوّد، وتمرر الاستدعاء، وتسجل النتيجة — أو استضافة بوابة مفتوحة المصدر ذاتيًا، ومن الخيارات المذكورة LiteLLM وBifrost وHelicone. وتشمل البوابات المُدارة Cloudflare AI Gateway وVercel AI Gateway وOpenRouter والبوابة المستضافة من Portkey. أما المسار الرابع فيتمثل في توسيع بوابة واجهة برمجة التطبيقات التي تستخدمها الشركة بالفعل؛ ومن أمثلته Kong AI Gateway وسياسات بوابة الذكاء الاصطناعي في Apigee وبوابة الذكاء الاصطناعي في Azure API Management.

فيما يتعلق بالتكلفة، يذكر الدليل أن أسعار بوابات النماذج اللغوية الكبيرة تتراوح بين البرمجيات مفتوحة المصدر المجانية والخطط المدفوعة التي تبدأ بنحو 50 دولارًا شهريًا، مع أسعار مخصصة للمؤسسات. ويشير إلى أن بعض البوابات تفرض بدلًا من ذلك نسبة مئوية؛ إذ تضيف الخطة القياسية في OpenRouter نسبة 5.5% إلى مشتريات الرصيد.

يختتم الدليل بإجابات خاصة بكل مزود. ويوضح أن Amazon Bedrock AgentCore Gateway يدعم استدعاء النماذج عبر ما تسميه AWS «أهداف الاستدلال»، ما يتيح للتطبيقات استخدام نقطة نهاية واحدة للوصول إلى مزودين من بينهم Amazon Bedrock وOpenAI وAnthropic. ويشير إلى أن Agent API الخاص بـPerplexity يدعم واجهة Responses API من OpenAI، ما يسمح للفرق بإعادة استخدام مكتبات عملاء OpenAI الحالية، كما يتيح Agent API للمستخدمين عرض ما يصل إلى خمسة نماذج، بما فيها نماذج من مزودين مختلفين، وفق ترتيبهم المفضل. ويسمي الدليل أيضًا Numbat، أداة Perplexity مفتوحة المصدر، التي تتصل بالوكلاء المدعومين عبر خطافات محلية، ويمكنها فحص الإجراءات المزمع تنفيذها، مثل أوامر الصدفة أو كتابة الملفات، قبل تشغيلها؛ ويكون الحظر اختياريًا ومعطلًا افتراضيًا.