AI gateway o AI control plane
I termini vengono usati come sinonimi, il che è un problema quando si specifica un'infrastruttura. La distinzione non è di marketing: riguarda dove vengono prese le decisioni e a cosa si applicano.
Uno instrada richieste. L'altro decide cosa una richiesta può essere.
Un AI gateway
Mette un endpoint davanti a più provider. Instrada, custodisce chiavi, ritenta, mette in cache e fa failover. Risolve un problema di connettività e resilienza, e lo risolve per chiunque lo punti.
Una AI control plane
Decide cosa una richiesta può essere prima che lo diventi: chi la fa, quanto può spendere, quali dati possono uscire, quale modello può servirla e quale traccia lascia. Risolve un problema di governance, per l'organizzazione, che ogni applicazione vi abbia aderito o meno.
Ogni control plane contiene un gateway. Non ogni gateway diventa una control plane — servono identità, budget, policy e audit come elementi di primo livello nel percorso della richiesta, non innestati a lato.
Dove passa davvero il confine
| Asse | Gateway | Control plane |
|---|---|---|
| Unità considerata | Una richiesta e una rotta | Una richiesta di inferenza, con costo, policy e identità |
| Ambito | I servizi che lo puntano | Ogni carico IA dell'organizzazione |
| L'autorità di un agente | Una chiave che funziona finché qualcuno non la ruota | Un'identità con un responsabile, un limite di esecuzione, una policy sugli strumenti e un approvatore con nome |
| Applicazione | Indicativa, o limiti per chiave | Nel percorso della richiesta, prima che il provider venga contattato |
| Traccia prodotta | Log di traffico | Decisioni — modello, motivo, verdetto, costo, attore |
| Gestita da | Un team | L'organizzazione, come infrastruttura condivisa |
Come capire quale avete
Utile per valutare qualsiasi fornitore di questa categoria, noi compresi.
- La prova dell'adesione. Se domani un team avvia un servizio e non ve lo dice, è governato? Un gateway governa ciò che lo punta. Una control plane governa ciò che l'organizzazione ha deciso di rendere obbligatorio — e rende l'aggiramento un'eccezione rilevabile.
- La prova dell'applicazione. Quando un budget viene superato, qualcosa si ferma o una dashboard diventa rossa? I limiti consultivi sono reporting. Una control plane respinge la chiamata prima che il provider venga contattato.
- La prova della traccia. Riuscite a ricostruire, sei mesi dopo, quale modello ha servito una richiesta, perché, quali verdetti di policy si sono applicati, quanto è costata e per conto di chi? Un gateway registra traffico. Una control plane produce decisioni.
Gli stessi tre eventi, due volte
| Evento | Con un gateway | Con una control plane |
|---|---|---|
| La spesa di un team raddoppia da un giorno all'altro | Lo scoprite dalla fattura del provider, o da una dashboard che nessuno guardava. L'attribuzione diventa un lavoro sui dati. | L'avviso di budget morbido è scattato alla soglia; il limite rigido ha respinto l'eccedenza prima che venisse spesa, e solo sul contatore di quel team. |
| Viene emanata una nuova regola sul trattamento dei dati | Diventa un ticket per ogni team che chiama un modello, e poi un tema permanente nelle revisioni del codice. | Una modifica di policy ha effetto contemporaneamente su ogni carico dietro l'endpoint, compresi quelli che nessuno aveva registrato. |
| Un agente chiama uno strumento non autorizzato | La chiamata non è mai passata dal gateway, quindi non esiste traccia che sia avvenuta. | Gli strumenti raggiunti tramite l'endpoint MCP del gateway sono in allow-list, quindi la chiamata è stata rifiutata e registrata. Un server che il client esegue da sé compare nell'inventario degli agenti. |
Spesso no
L'IA è una funzionalità in un servizio, con un provider e un team. Un gateway ha la dimensione giusta per questo, e sovradimensionare l'infrastruttura è un rischio a sé. Nulla di quanto segue vi riguarda ancora, e adottare una control plane troppo presto porta soprattutto complessità operativa di cui non avete bisogno.
Probabilmente sì, non appena uno di questi punti è vero:
- Più di una manciata di team chiamano modelli.
- La spesa va attribuita a centri di costo, non solo limitata.
- Le regole sul trattamento dei dati devono valere tra le applicazioni, non repository per repository.
- Gli agenti chiamano strumenti esterni con credenziali reali.
- Dovete dimostrare a qualcuno fuori dall'area tecnica che l'uso dell'IA è sotto controllo.
- Il gateway è diventato portante — ogni percorso di prodotto ne dipende.
Una control plane che gestite voi
Wäg è una control plane IA open source che gira nella vostra infrastruttura. Include il gateway — compatibile OpenAI, multi-provider, cache, failover — e vi aggiunge identità, budget gerarchici, policy, governance degli agenti e audit nello stesso percorso della richiesta. Importa la configurazione LiteLLM: se già gestite un gateway, provarlo costa un URL di base.
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Tutto ciò che serve per gestire una control plane in produzione è sotto Apache-2.0 e lo resterà — routing, alta disponibilità, cache, failover, budget, policy, MCP, job e osservabilità. Self-hosted, senza account, senza chiamate verso l'esterno.
$ docker run -p 4000:4000 <registry>/waeg-gateway:<version>Non è un pull funzionante: le immagini non sono ancora pubbliche. I partner di progettazione ricevono i dettagli del registry in forma privata.
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