مدیریت ریسک‌های تجمیع‌کننده‌های LLM و API Proxyهای هوش مصنوعی

با گسترش استفاده سازمان‌ها از هوش مصنوعی در فرآیندهای مختلف، چالش‌های مربوط به هزینه و پایداری سرویس‌های AI نیز بیش از گذشته اهمیت پیدا کرده‌اند.

این چالش‌ها می‌توانند از قطعی موقت سرویس‌ها به دلیل مشکلات فنی یا محدودیت‌های قانونی مدل‌های پرکاربرد (مانند اتفاقی که اخیراً برای Fable 5 رخ داد)، تا مسدود شدن برخی کاربردها (مانند OpenClaw) یا حتی افزایش غیرمنتظره هزینه‌ها (همان‌طور که Uber در ابتدای سال تجربه کرد) متغیر باشند.

برای جلوگیری از وابستگی به یک سرویس خاص، بسیاری از سازمان‌ها به سراغ سرویس‌های شخص ثالث می‌روند که امکان دسترسی یکپارچه به مدل‌های مختلف هوش مصنوعی را فراهم می‌کنند.

نحوه عملکرد این سرویس‌ها ساده است؛ کاربر ایجنت هوش مصنوعی یا مرورگر خود را به یک API Proxy متصل می‌کند. این Proxy درخواست‌ها را به مدل موردنظر ارسال کرده و پاسخ را به کاربر بازمی‌گرداند.

برخی از این پلتفرم‌ها روی ارائه طیف گسترده‌ای از مدل‌ها، مدیریت مصرف و توزیع هوشمند بار میان APIهای رسمی تمرکز دارند.

اما گروه دیگری، تمام استراتژی خود را بر کاهش شدید هزینه‌ها بنا کرده‌اند.

این سرویس‌ها دسترسی به مدل‌های هوش مصنوعی را با قیمت‌هایی بسیار پایین‌تر از نرخ رسمی ارائه می‌کنند؛ گاهی حتی با کسری از هزینه واقعی، و در عین حال ادعا می‌کنند محدودیت‌های ارائه‌دهندگان اصلی را نیز دور می‌زنند.

آنچه معمولاً به آن اشاره نمی‌شود، ریسک‌های جدی این روش برای امنیت، پایداری و عملکرد سازمان‌ها است.

API Proxyهای غیرمجاز چگونه فعالیت می‌کنند؟

بر اساس مطالعه‌ای که توسط Oxford China Policy Lab منتشر شده، مدل کسب‌وکار بسیاری از این سرویس‌های ارزان بر پایه Account Farming است.

ارائه‌دهندگان این خدمات، تعداد زیادی حساب کاربری روی سیستم‌های مختلف ایجاد می‌کنند و فرآیند احراز هویت را با استفاده از مدارک جعلی یا اطلاعات هویتی خریداری‌شده از افراد کشورهای در حال توسعه انجام می‌دهند.

سپس برای فعال نگه داشتن این حساب‌ها از روش‌هایی مانند موارد زیر استفاده می‌کنند:

• استفاده از اعتبار رایگان اولیه APIها
• بهره‌گیری از دوره‌های آزمایشی
• خرید اشتراک‌های Premium و تقسیم آن‌ها میان تعداد زیادی کاربر از طریق ابزارهای خودکار

در بسیاری از موارد، این مدل اقتصادی مستقیماً به جرائم سایبری وابسته است.

هزینه پایین این سرویس‌ها تنها نتیجه استفاده حداکثری از محدودیت‌های حساب‌های کاربری نیست؛ بلکه گاهی از اطلاعات ورود سرقت‌شده کاربران واقعی یا کارت‌های اعتباری سرقت‌شده برای خرید اشتراک‌ها استفاده می‌شود.

این سرویس‌ها کاملاً خودکار هستند؛ به‌محض اینکه ارائه‌دهنده اصلی یک حساب مشکوک را مسدود کند، سیستم به‌صورت خودکار از یک حساب جدید استفاده می‌کند.

اما مشکل کاربران تنها استفاده غیرقانونی از این سرویس‌ها نیست.

یک API Proxy به تمام اطلاعاتی که میان کاربر و مدل هوش مصنوعی ردوبدل می‌شود دسترسی دارد؛ از جمله:

• Promptها
• فرآیند استدلال مدل
• پاسخ‌های تولیدشده

از همه مهم‌تر، Proxy می‌تواند اطلاعات را در هر دو جهت تغییر دهد یا دستکاری کند.

نشت اطلاعات و سرقت مالکیت فکری

مطالعه فوق نشان می‌دهد هدف اصلی بسیاری از این سرویس‌ها، جمع‌آوری داده‌های باکیفیت برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی شخص ثالث است.

در واقع، فروش API ارزان‌قیمت تنها یک طعمه محسوب می‌شود و محصول واقعی این شرکت‌ها داده‌های کاربران است.

علاوه بر اطلاعات مالی و داده‌های مشتریان، مالکیت فکری سازمان‌ها نیز در معرض خطر قرار می‌گیرد.

بسیاری از شرکت‌ها زمان و هزینه زیادی صرف طراحی معماری‌های پیچیده RAG یا توسعه System Promptهای اختصاصی می‌کنند.

ارسال این درخواست‌ها از طریق یک Proxy ناشناس، عملاً به معنای واگذاری دانش فنی و منطق کسب‌وکار سازمان به اشخاص ثالث است.

نقض الزامات قانونی و انطباق

برای یک سازمان، عبور دادن اطلاعات مشتریان از یک Proxy تأییدنشده—به‌ویژه سرویسی که در حوزه قضایی نامشخصی فعالیت می‌کند—می‌تواند نقض مستقیم قوانین حفاظت از داده‌ها و حتی تعهدات قراردادی با مشتریان و شرکای تجاری باشد.

چنین موضوعی ممکن است به جریمه‌های سنگین و آسیب جدی به اعتبار سازمان منجر شود؛ حتی اگر اطلاعات افشاشده هرگز به‌صورت عمومی منتشر نشوند.

جایگزین کردن مدل‌های هوش مصنوعی

برخی از API Proxyها برای کاهش هزینه‌های خود، به‌جای استفاده از مدل‌های تجاری گران‌قیمت، درخواست کاربران را به مدل‌های متن‌باز ارزان‌تر ارسال می‌کنند و سپس همان پاسخ را به نام مدل اصلی ارائه می‌دهند.

بررسی پژوهشگران CISPA Helmholtz Center نشان می‌دهد زمانی که یک پرسش پزشکی پیچیده مستقیماً برای Google Gemini 2.5 ارسال شود، دقت پاسخ بیش از 83 درصد است.

اما همان پرسش هنگام عبور از برخی Proxyهای غیرمجاز، تنها 37 درصد دقت داشته است.

این تغییر مدل به‌صورت کاملاً پویا و با هدف افزایش سود ارائه‌دهنده Proxy انجام می‌شود.

دستکاری مخفیانه درخواست‌ها و پاسخ‌ها

از نظر فنی، یک API Proxy می‌تواند حمله Man-in-the-Middle را اجرا کند.

به این معنا که Proxy قادر است:

• دستورهای مخفی به Prompt کاربران اضافه کند.
• پاسخ‌های تولیدشده توسط مدل را تغییر دهد.

برای مثال، اگر یک سازمان از دستیارهای برنامه‌نویسی مبتنی بر AI استفاده کند، Proxy می‌تواند مدل را وادار کند کدی تولید کند که حاوی آسیب‌پذیری یا Backdoor باشد.

در چنین شرایطی، دیگر هیچ تضمینی وجود ندارد که کد تولیدشده واقعاً توسط همان مدل معتبر و بررسی‌شده ایجاد شده باشد.

قطعی سرویس

یکی از دلایل استفاده از API Proxyها، کاهش وابستگی به یک ارائه‌دهنده و امکان جابه‌جایی میان مدل‌های مختلف است.

اما بسیاری از Proxyهای غیررسمی خود از پایداری بسیار ضعیفی برخوردارند.

در نتیجه، با از دسترس خارج شدن این سرویس‌ها، دسترسی به تمام مدل‌های هوش مصنوعی نیز به‌طور هم‌زمان قطع می‌شود.

جایگزین‌های قانونی و قابل اعتماد

در بازار، ارائه‌دهندگان معتبری نیز وجود دارند که خدمات تجمیع API را به‌صورت شفاف و قانونی ارائه می‌کنند.

این پلتفرم‌ها:

• مدل‌های مورد استفاده را به‌طور شفاف اعلام می‌کنند.
• امکان مدیریت هوشمند مسیر ارسال درخواست‌ها را فراهم می‌کنند.
• قیمت‌هایی نزدیک به تعرفه رسمی ارائه‌دهندگان اصلی دارند.

OpenRouter شناخته‌شده‌ترین نمونه این دسته است.

سازمان‌ها همچنین می‌توانند از گزینه‌هایی مانند:

• Poe.ai
• Hugging Face

یا حتی یک API Proxy داخلی مبتنی بر LiteLLM استفاده کنند و همچنان قرارداد مستقیم خود را با ارائه‌دهندگان اصلی حفظ نمایند.

هدف اصلی این راهکارها، جلوگیری از وابستگی کامل به یک ارائه‌دهنده است.

برای مثال، اگر OpenAI قیمت خدمات خود را افزایش دهد یا API آن از دسترس خارج شود، سازمان می‌تواند بدون تغییر در کدهای خود، درخواست‌ها را به مدل‌هایی مانند Claude یا Llama هدایت کند.

این روش، راهکاری قانونی برای کنترل هزینه‌ها و حفظ تداوم کسب‌وکار محسوب می‌شود.

پنج توصیه برای استفاده ایمن از مدل‌های هوش مصنوعی

برای محافظت از داده‌ها و کنترل هزینه‌های سازمان، رعایت نکات زیر ضروری است:

• تنها از سرویس‌های معتبر استفاده کنید. از APIهای رسمی یا تجمیع‌کننده‌هایی بهره ببرید که توسط شرکت‌های معتبر تأیید شده‌اند و گواهی‌های امنیتی لازم را دارند.
• فریب قیمت‌های غیرواقعی را نخورید. اگر سرویسی دسترسی به مدلی مانند Opus 4.8 را با یک‌دهم قیمت رسمی ارائه می‌کند، به آن اعتماد نکنید.
• قبل از استفاده گسترده، Benchmark انجام دهید. عملکرد مدل‌ها را از نظر کیفیت خروجی و زمان پاسخ‌گویی به‌صورت مستقل ارزیابی کنید.
• کنترل کامل مسیر ارسال درخواست‌ها را حفظ کنید. باید دقیقاً بدانید درخواست‌ها به کدام مدل ارسال می‌شوند و فرآیند Load Balancing چگونه انجام می‌شود. علاوه بر ابزارهای کنترلی، این موضوع باید در قرارداد با ارائه‌دهنده API Proxy نیز به‌طور شفاف مشخص شده باشد.
• پردازش داده‌ها را بر اساس میزان حساسیت آن‌ها تفکیک کنید. حتی در صورت رعایت تمام موارد فوق، اطلاعات حساس مانند اطلاعات هویتی، اسرار تجاری، کد منبع و سایر داده‌های محرمانه را از طریق APIهای Cloud ارسال نکنید. برای این دسته از داده‌ها، استفاده از مدل‌های متن‌باز که در زیرساخت داخلی سازمان مستقر شده‌اند و تحت کنترل کامل سازمان قرار دارند، بهترین گزینه است.