Eagles LLM Gateway: como transformar complexidade em governança para o uso de IA
Resumo Executivo
Com a expansão do uso de inteligência artificial em aplicações, automações e agentes internos, a Squadra passou a operar um ecossistema crescente de APIs, modelos e provedores.
Esse crescimento trouxe desafios de visibilidade, segurança e custos: credenciais e acessos estavam distribuídos entre projetos, dificultando entender de forma unificada o que era consumido, por quem e a que custo.
Como resposta, foi desenvolvido o Eagles LLM Gateway, uma camada corporativa entre aplicações e provedores de IA para centralizar roteamento, governança, segurança e observabilidade.
O Eagles ampliou o controle sobre consumo, budgets, acessos e disponibilidade, com mais de 10 provedores integrados, troca de provedor sem alteração de código e overhead de latência inferior a 25
A empresa
A Squadra mantém um ecossistema de soluções digitais que incorpora inteligência artificial em aplicações, automações, agentes e produtos internos. Com a evolução dessas iniciativas, diferentes projetos passaram a consumir modelos de linguagem e APIs de múltiplos provedores.
O cenário
À medida que novas iniciativas de IA surgiam, cada aplicação demandava acesso a modelos e credenciais específicas. Esse crescimento aumentou a complexidade de gestão e evidenciou a necessidade de uma visão única sobre consumo, custos, segurança, desempenho e disponibilidade.
Diante desse cenário, surgiu a necessidade de centralizar a gestão dos recursos de IA, estabelecendo uma estrutura de governança capaz de acompanhar a expansão dessas iniciativas.
O Desafio
Governança descentralizada
Centralizar o gerenciamento de projetos, modelos, credenciais e políticas de uso em uma única camada.
Visibilidade de consumo e custos
Acompanhar tokens, custos, latência, taxa de sucesso e projeções de consumo por projeto, modelo, chave e usuário.
Segurança e gestão de acessos
Reduzir a exposição de credenciais de provedores e estabelecer autenticação corporativa, permissões granulares e políticas de proteção.
Dependência de provedores
Diminuir o risco associado à indisponibilidade, limites de cota e dependência de um único fornecedor ou protocolo.
Escalabilidade das integrações
Disponibilizar novos modelos e provedores sem exigir integrações específicas e retrabalho de código em cada aplicação.
A Solução
A Squadra desenvolveu o Eagles LLM Gateway como um ponto único de entrada para o consumo corporativo de IA. Posicionado entre as aplicações e os provedores de modelos de linguagem, o gateway recebe as requisições, aplica políticas de autenticação, segurança e governança, registra dados de uso e direciona cada chamada ao backend configurado. A arquitetura permite operar múltiplos provedores sob um contrato comum de API, com roteamento, cache, guard rails, fallback e observabilidade de forma transparente para as aplicações.
Principais entregas
Gateway corporativo multi-provedor
Camada única para conexão com diferentes provedores e modelos de IA, compatível com aplicações, SDKs, CLIs e automações.
Governança por projeto e chave
Budgets, limites de requisição, modelos autorizados e rastreabilidade por projeto, chave e usuário.
Segurança e controle de acesso
RBAC, grupos e perfis, MFA, autenticação corporativa e guard rails para jailbreak, PII, segredos e regras customizadas.
Orquestração, fallback e cache
Regras de roteamento entre provedores, fallback em cenários configurados de falha ou limite e cache para evitar reprocessamentos desnecessários.
Observabilidade e relatórios
Dashboards, audit logs, projeção de custos e relatórios por projeto, provedor e modelo, com acompanhamento de tokens, latência, status e custo.
Resultados
Resultados e Impacto
Mais de 10 provedores integrados
O gateway reúne diferentes provedores de IA em uma camada comum, ampliando as opções disponíveis para os times e reduzindo integrações isoladas.
Troca de provedor sem alteração de código
A abstração criada pelo Eagles permite alternar modelos ou provedores sem retrabalho na aplicação consumidora.
Overhead inferior a 25 ms
A camada adicional de governança e observabilidade foi estruturada para manter baixo impacto de latência sobre as requisições.
Mais controle e resiliência para a IA
A centralização de budgets, consumo, logs, políticas de segurança e fallback aumenta a rastreabilidade e reduz a dependência de um único fornecedor.
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