Integração de LLMs (OpenAI, Anthropic, Gemini e Llama)

Integrar múltiplos LLMs em vez de depender de um único provedor reduz risco operacional, melhora custo-benefício e aumenta flexibilidade técnica.

Para que serve

• Evitar vendor lock-in em IA generativa
• Rotear cada tarefa para o modelo mais adequado (qualidade, latência ou custo)
• Criar fallback quando um provedor estiver indisponível
• Atender requisitos de compliance com modelos em nuvem e on-premise

Como funciona

Uma integração madura costuma ter quatro camadas:

1. Gateway de modelos: abstrai SDKs e APIs (OpenAI, Anthropic, Gemini, Llama).
2. Roteador de prompts: escolhe o modelo por tipo de tarefa.
3. Políticas de execução: timeout, retry, fallback e limites de custo.
4. Observabilidade de IA: mede latência, qualidade e consumo de tokens.

Fluxo comum:

1. A aplicação envia uma tarefa (ex.: resumo, extração, classificação).
2. O roteador aplica regra de decisão (ex.: "classificação curta = modelo rápido").
3. O gateway executa no provedor selecionado.
4. Se falhar, aplica fallback para outro modelo.
5. O resultado é validado (schema/guardrails) antes de retornar ao usuário.

Onde aplicar

• Copilotos internos: suporte, produto, engenharia e operação
• Automação documental: contratos, políticas, chamados e e-mails
• Atendimento com IA: chat multicanal com escalonamento para humano
• Plataformas SaaS: recursos de IA com planos por limite de uso

Estratégia prática de adoção

• Comece com 2 provedores: um principal e um fallback
• Defina tarefas com SLA e orçamento de tokens
• Use avaliação contínua (A/B de prompts e modelos)
• Versione prompts como código

Referências oficiais (Web)

• OpenAI API Docs
• Anthropic Claude Docs
• Gemini API Docs
• Meta Llama Docs