Authenticate to Cloud-Hosted Models Using their Native Authentication - Plugin - v3.7.x

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This feature requires Kong Gateway Enterprise.

This guide walks you through setting up the AI Proxy plugin with a cloud-hosted model, using the cloud’s native authentication mechanism.

Overview

When running software on a cloud-hosted virtual machine or container instance, the provider offers a keyless role-based access mechanism, allowing you to call services native to that cloud provider without having to store any keys inside the running instance (or in the Kong configuration).

This operates like a single-sign-on (SSO) mechanism for your cloud applications.

Kong’s AI Gateway (AI Proxy) can take advantage of the authentication mechanisms for many different cloud providers and, where available, can also use this authentication to call LLM-based services using those same methods.

Supported providers

Kong’s AI Gateway currently supports the following cloud authentication:

AI-Proxy LLM Provider	Cloud Provider	Type
`azure`	Azure OpenAI	Entra / Managed Identity Authentication

Azure OpenAI

When hosting your LLMs with Azure OpenAI Service and running them through AI Proxy, it is possible to use the assigned Azure Managed Identity or User-Assigned Identity of the VM, Kubernetes service-account, or ACS container, to call the Azure OpenAI models.

You can also use an Entra principal or App Registration (client_id, client_secret, and tenant_id triplet) when Kong is hosted outside of Azure.

How you do this depends on where and how you are running Kong Gateway.

Prerequisites

You must be running a Kong Gateway Enterprise instance.

Ensure that the Azure principal that you have assigned to the Compute resource (that is running your Kong Gateway) has the necessary Entra or IAM permissions to execute commands on the desired OpenAI instances. It must have one of the following permissions:

Cognitive Services OpenAI User
Cognitive Services OpenAI Contributor

See Azure’s documentation on managed identity to set this up.

Configuring the AI Proxy Plugin to use Azure Identity

When running Kong inside of your Azure subscription, AI Proxy is usually able to detect the designated Managed Identity or User-Assigned Identity of that Azure Compute resource, and use it accordingly.

Azure-Assigned Managed Identity

To use an Azure-Assigned Managed Identity, set up your plugin config like this:

routeで有効にする

consumer groupで有効にする

グローバルに有効にする

Kong Admin API

Konnect API

Kubernetes

Declarative (YAML)

Konnect Terraform

次のリクエストを行います。

curl -X POST http://localhost:8001/routes/{routeName|Id}/plugins \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '
    {
  "name": "ai-proxy",
  "config": {
    "route_type": "llm/v1/chat",
    "auth": {
      "azure_use_managed_identity": true
    },
    "model": {
      "provider": "azure",
      "name": "gpt-35-turbo",
      "options": {
        "azure_instance": "my-openai-instance",
        "azure_deployment_id": "kong-gpt-3-5"
      }
    }
  }
}
    '

ROUTE_NAME

IDを、このプラグイン構成が対象とするルートのid またはnameに置き換えてください。

独自のアクセストークン、リージョン、コントロールプレーン（CP）ID、ルートIDを代入して、次のリクエストをしてください。

curl -X POST \
https://{us|eu}.api.konghq.com/v2/control-planes/{controlPlaneId}/core-entities/routes/{routeId}/plugins \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --header "Authorization: Bearer TOKEN" \
    --data '{"name":"ai-proxy","config":{"route_type":"llm/v1/chat","auth":{"azure_use_managed_identity":true},"model":{"provider":"azure","name":"gpt-35-turbo","options":{"azure_instance":"my-openai-instance","azure_deployment_id":"kong-gpt-3-5"}}}}'

地域固有のURLと個人アクセストークンの詳細については、 Konnect API referenceをご参照ください。

まず、KongPlugin リソースを作成します：

echo "
apiVersion: configuration.konghq.com/v1
kind: KongPlugin
metadata:
  name: ai-proxy-example
plugin: ai-proxy
config:
  route_type: llm/v1/chat
  auth:
    azure_use_managed_identity: true
  model:
    provider: azure
    name: gpt-35-turbo
    options:
      azure_instance: my-openai-instance
      azure_deployment_id: kong-gpt-3-5
" | kubectl apply -f -

次に、次のようにingressに注釈を付けて、KongPluginリソースをイングレスに適用します。

kubectl annotate ingress INGRESS_NAME konghq.com/plugins=ai-proxy-example

INGRESS_NAMEを、このプラグイン構成がターゲットとするイングレス名に置き換えます。 kubectl get ingressを実行すると、利用可能なイングレスを確認できます。

注： KongPluginリソースは一度だけ定義するだけで、ネームスペース内の任意のサービス、コンシューマー、またはルートに適用できます。プラグインをクラスター全体で利用可能にしたい場合は、KongPluginの代わりにKongClusterPluginとしてリソースを作成してください。

このセクションを宣言型構成ファイルに追加します。

plugins:
- name: ai-proxy
  route: ROUTE_NAME|ID
  config:
    route_type: llm/v1/chat
    auth:
      azure_use_managed_identity: true
    model:
      provider: azure
      name: gpt-35-turbo
      options:
        azure_instance: my-openai-instance
        azure_deployment_id: kong-gpt-3-5

ROUTE_NAME

IDを、このプラグイン構成が対象とするルートのid またはnameに置き換えてください。

前提条件： パーソナルアクセストークンの設定

terraform {
  required_providers {
    konnect = {
      source  = "kong/konnect"
    }
  }
}

provider "konnect" {
  personal_access_token = "kpat_YOUR_TOKEN"
  server_url            = "https://us.api.konghq.com/"
}

Kong Konnectゲートウェイプラグインを作成するには、Terraform 構成に以下を追加します。

resource "konnect_gateway_plugin_ai_proxy" "my_ai_proxy" {
  enabled = true

  config = {
    route_type = "llm/v1/chat"
    auth = {
      azure_use_managed_identity = true
    }
    model = {
      provider = "azure"
      name = "gpt-35-turbo"
      options = {
        azure_instance = "my-openai-instance"
        azure_deployment_id = "kong-gpt-3-5"
      }
    }
  }

  control_plane_id = konnect_gateway_control_plane.my_konnect_cp.id
  route = {
    id = konnect_gateway_route.my_route.id
  }
}

Kong Admin API

Konnect API

Kubernetes

Declarative (YAML)

Konnect Terraform

次のリクエストを行います。

curl -X POST http://localhost:8001/consumer_groups/{consumerGroupName|Id}/plugins \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '
    {
  "name": "ai-proxy",
  "config": {
    "route_type": "llm/v1/chat",
    "auth": {
      "azure_use_managed_identity": true
    },
    "model": {
      "provider": "azure",
      "name": "gpt-35-turbo",
      "options": {
        "azure_instance": "my-openai-instance",
        "azure_deployment_id": "kong-gpt-3-5"
      }
    }
  }
}
    '

CONSUMER_GROUP_NAME

IDを、このプラグイン構成の対象となるコンシューマグループのidまたはnameに置き換えてください。

独自のアクセストークン、リージョン、コントロールプレーンID、コンシューマーグループIDを代入して、次のリクエストをします：

curl -X POST \
https://{us|eu}.api.konghq.com/v2/control-planes/{controlPlaneId}/core-entities/consumer_groups/{consumerGroupId}/plugins \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --header "Authorization: Bearer TOKEN" \
    --data '{"name":"ai-proxy","config":{"route_type":"llm/v1/chat","auth":{"azure_use_managed_identity":true},"model":{"provider":"azure","name":"gpt-35-turbo","options":{"azure_instance":"my-openai-instance","azure_deployment_id":"kong-gpt-3-5"}}}}'

地域固有のURLと個人アクセストークンの詳細については、 Konnect API referenceをご参照ください。

まず、KongPlugin リソースを作成します：

echo "
apiVersion: configuration.konghq.com/v1
kind: KongPlugin
metadata:
  name: ai-proxy-example
plugin: ai-proxy
config:
  route_type: llm/v1/chat
  auth:
    azure_use_managed_identity: true
  model:
    provider: azure
    name: gpt-35-turbo
    options:
      azure_instance: my-openai-instance
      azure_deployment_id: kong-gpt-3-5
" | kubectl apply -f -

次に、次のようにKongConsumerGroupオブジェクトに注釈を付けて、KongPluginリソースをイングレスに適用します。

kubectl annotate KongConsumerGroup CONSUMER_GROUP_NAME konghq.com/plugins=ai-proxy-example

CONSUMER_GROUP_NAMEを、このプラグイン構成が対象とするコンシューマグループの名前に置き換えます。 kubectl get KongConsumerGroupを実行すると、利用可能なコンシューマグループを確認できます。

注： KongPluginリソースは一度だけ定義する必要があり、名前空間内の任意のサービス、コンシューマ、コンシューマグループ、またはルートに適用できます。プラグインをクラスタ全体で利用できるようにする場合は、KongPluginの代わりにKongClusterPluginリソースを作成します。

このセクションを宣言型構成ファイルに追加します。

plugins:
- name: ai-proxy
  consumer_group: CONSUMER_GROUP_NAME|ID
  config:
    route_type: llm/v1/chat
    auth:
      azure_use_managed_identity: true
    model:
      provider: azure
      name: gpt-35-turbo
      options:
        azure_instance: my-openai-instance
        azure_deployment_id: kong-gpt-3-5

CONSUMER_GROUP_NAME

IDを、このプラグイン構成の対象となるコンシューマグループのidまたはnameに置き換えてください。

前提条件： パーソナルアクセストークンの設定

terraform {
  required_providers {
    konnect = {
      source  = "kong/konnect"
    }
  }
}

provider "konnect" {
  personal_access_token = "kpat_YOUR_TOKEN"
  server_url            = "https://us.api.konghq.com/"
}

Kong Konnectゲートウェイプラグインを作成するには、Terraform 構成に以下を追加します。

resource "konnect_gateway_plugin_ai_proxy" "my_ai_proxy" {
  enabled = true

  config = {
    route_type = "llm/v1/chat"
    auth = {
      azure_use_managed_identity = true
    }
    model = {
      provider = "azure"
      name = "gpt-35-turbo"
      options = {
        azure_instance = "my-openai-instance"
        azure_deployment_id = "kong-gpt-3-5"
      }
    }
  }

  control_plane_id = konnect_gateway_control_plane.my_konnect_cp.id
  consumer_group = {
    id = konnect_gateway_consumer_group.my_consumer_group.id
  }
}

Kong Admin API

Konnect API

Kubernetes

Declarative (YAML)

Konnect Terraform

次のリクエストを行います。

curl -X POST http://localhost:8001/plugins/ \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '
    {
  "name": "ai-proxy",
  "config": {
    "route_type": "llm/v1/chat",
    "auth": {
      "azure_use_managed_identity": true
    },
    "model": {
      "provider": "azure",
      "name": "gpt-35-turbo",
      "options": {
        "azure_instance": "my-openai-instance",
        "azure_deployment_id": "kong-gpt-3-5"
      }
    }
  }
}
    '

独自のアクセストークン、リージョン、コントロールプレーン（CP）IDを代入して、次のリクエストをしてください。

curl -X POST \
https://{us|eu}.api.konghq.com/v2/control-planes/{controlPlaneId}/core-entities/plugins/ \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --header "Authorization: Bearer TOKEN" \
    --data '{"name":"ai-proxy","config":{"route_type":"llm/v1/chat","auth":{"azure_use_managed_identity":true},"model":{"provider":"azure","name":"gpt-35-turbo","options":{"azure_instance":"my-openai-instance","azure_deployment_id":"kong-gpt-3-5"}}}}'

地域固有のURLと個人アクセストークンの詳細については、 Konnect API referenceをご参照ください。

KongClusterPlugin作成するリソースを作成し、グローバルとしてラベル付けします。

apiVersion: configuration.konghq.com/v1
kind: KongClusterPlugin
metadata:
  name: <global-ai-proxy>
  annotations:
    kubernetes.io/ingress.class: kong
  labels:
    global: "true"
config:
  route_type: llm/v1/chat
  auth:
    azure_use_managed_identity: true
  model:
    provider: azure
    name: gpt-35-turbo
    options:
      azure_instance: my-openai-instance
      azure_deployment_id: kong-gpt-3-5
plugin: ai-proxy

宣言型構成ファイルにpluginsエントリを追加します。

plugins:
- name: ai-proxy
  config:
    route_type: llm/v1/chat
    auth:
      azure_use_managed_identity: true
    model:
      provider: azure
      name: gpt-35-turbo
      options:
        azure_instance: my-openai-instance
        azure_deployment_id: kong-gpt-3-5

前提条件： パーソナルアクセストークンの設定

terraform {
  required_providers {
    konnect = {
      source  = "kong/konnect"
    }
  }
}

provider "konnect" {
  personal_access_token = "kpat_YOUR_TOKEN"
  server_url            = "https://us.api.konghq.com/"
}

Kong Konnectゲートウェイプラグインを作成するには、Terraform 構成に以下を追加します。

resource "konnect_gateway_plugin_ai_proxy" "my_ai_proxy" {
  enabled = true

  config = {
    route_type = "llm/v1/chat"
    auth = {
      azure_use_managed_identity = true
    }
    model = {
      provider = "azure"
      name = "gpt-35-turbo"
      options = {
        azure_instance = "my-openai-instance"
        azure_deployment_id = "kong-gpt-3-5"
      }
    }
  }

  control_plane_id = konnect_gateway_control_plane.my_konnect_cp.id
}

User-Assigned Identity

To use a User-Assigned Identity, specify its client ID like this:

routeで有効にする

consumer groupで有効にする

グローバルに有効にする

Kong Admin API

Konnect API

Kubernetes

Declarative (YAML)

Konnect Terraform

次のリクエストを行います。

curl -X POST http://localhost:8001/routes/{routeName|Id}/plugins \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '
    {
  "name": "ai-proxy",
  "config": {
    "route_type": "llm/v1/chat",
    "auth": {
      "azure_use_managed_identity": true,
      "azure_client_id": "aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe"
    },
    "model": {
      "provider": "azure",
      "name": "gpt-35-turbo",
      "options": {
        "azure_instance": "my-openai-instance",
        "azure_deployment_id": "kong-gpt-3-5"
      }
    }
  }
}
    '

ROUTE_NAME

IDを、このプラグイン構成が対象とするルートのid またはnameに置き換えてください。

独自のアクセストークン、リージョン、コントロールプレーン（CP）ID、ルートIDを代入して、次のリクエストをしてください。

curl -X POST \
https://{us|eu}.api.konghq.com/v2/control-planes/{controlPlaneId}/core-entities/routes/{routeId}/plugins \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --header "Authorization: Bearer TOKEN" \
    --data '{"name":"ai-proxy","config":{"route_type":"llm/v1/chat","auth":{"azure_use_managed_identity":true,"azure_client_id":"aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe"},"model":{"provider":"azure","name":"gpt-35-turbo","options":{"azure_instance":"my-openai-instance","azure_deployment_id":"kong-gpt-3-5"}}}}'

地域固有のURLと個人アクセストークンの詳細については、 Konnect API referenceをご参照ください。

まず、KongPlugin リソースを作成します：

echo "
apiVersion: configuration.konghq.com/v1
kind: KongPlugin
metadata:
  name: ai-proxy-example
plugin: ai-proxy
config:
  route_type: llm/v1/chat
  auth:
    azure_use_managed_identity: true
    azure_client_id: aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe
  model:
    provider: azure
    name: gpt-35-turbo
    options:
      azure_instance: my-openai-instance
      azure_deployment_id: kong-gpt-3-5
" | kubectl apply -f -

次に、次のようにingressに注釈を付けて、KongPluginリソースをイングレスに適用します。

kubectl annotate ingress INGRESS_NAME konghq.com/plugins=ai-proxy-example

注： KongPluginリソースは一度だけ定義するだけで、ネームスペース内の任意のサービス、コンシューマー、またはルートに適用できます。プラグインをクラスター全体で利用可能にしたい場合は、KongPluginの代わりにKongClusterPluginとしてリソースを作成してください。

このセクションを宣言型構成ファイルに追加します。

plugins:
- name: ai-proxy
  route: ROUTE_NAME|ID
  config:
    route_type: llm/v1/chat
    auth:
      azure_use_managed_identity: true
      azure_client_id: aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe
    model:
      provider: azure
      name: gpt-35-turbo
      options:
        azure_instance: my-openai-instance
        azure_deployment_id: kong-gpt-3-5

ROUTE_NAME

IDを、このプラグイン構成が対象とするルートのid またはnameに置き換えてください。

前提条件： パーソナルアクセストークンの設定

terraform {
  required_providers {
    konnect = {
      source  = "kong/konnect"
    }
  }
}

provider "konnect" {
  personal_access_token = "kpat_YOUR_TOKEN"
  server_url            = "https://us.api.konghq.com/"
}

Kong Konnectゲートウェイプラグインを作成するには、Terraform 構成に以下を追加します。

resource "konnect_gateway_plugin_ai_proxy" "my_ai_proxy" {
  enabled = true

  config = {
    route_type = "llm/v1/chat"
    auth = {
      azure_use_managed_identity = true
      azure_client_id = "aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe"
    }
    model = {
      provider = "azure"
      name = "gpt-35-turbo"
      options = {
        azure_instance = "my-openai-instance"
        azure_deployment_id = "kong-gpt-3-5"
      }
    }
  }

  control_plane_id = konnect_gateway_control_plane.my_konnect_cp.id
  route = {
    id = konnect_gateway_route.my_route.id
  }
}

Kong Admin API

Konnect API

Kubernetes

Declarative (YAML)

Konnect Terraform

次のリクエストを行います。

curl -X POST http://localhost:8001/consumer_groups/{consumerGroupName|Id}/plugins \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '
    {
  "name": "ai-proxy",
  "config": {
    "route_type": "llm/v1/chat",
    "auth": {
      "azure_use_managed_identity": true,
      "azure_client_id": "aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe"
    },
    "model": {
      "provider": "azure",
      "name": "gpt-35-turbo",
      "options": {
        "azure_instance": "my-openai-instance",
        "azure_deployment_id": "kong-gpt-3-5"
      }
    }
  }
}
    '

CONSUMER_GROUP_NAME

IDを、このプラグイン構成の対象となるコンシューマグループのidまたはnameに置き換えてください。

独自のアクセストークン、リージョン、コントロールプレーンID、コンシューマーグループIDを代入して、次のリクエストをします：

curl -X POST \
https://{us|eu}.api.konghq.com/v2/control-planes/{controlPlaneId}/core-entities/consumer_groups/{consumerGroupId}/plugins \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --header "Authorization: Bearer TOKEN" \
    --data '{"name":"ai-proxy","config":{"route_type":"llm/v1/chat","auth":{"azure_use_managed_identity":true,"azure_client_id":"aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe"},"model":{"provider":"azure","name":"gpt-35-turbo","options":{"azure_instance":"my-openai-instance","azure_deployment_id":"kong-gpt-3-5"}}}}'

地域固有のURLと個人アクセストークンの詳細については、 Konnect API referenceをご参照ください。

まず、KongPlugin リソースを作成します：

echo "
apiVersion: configuration.konghq.com/v1
kind: KongPlugin
metadata:
  name: ai-proxy-example
plugin: ai-proxy
config:
  route_type: llm/v1/chat
  auth:
    azure_use_managed_identity: true
    azure_client_id: aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe
  model:
    provider: azure
    name: gpt-35-turbo
    options:
      azure_instance: my-openai-instance
      azure_deployment_id: kong-gpt-3-5
" | kubectl apply -f -

次に、次のようにKongConsumerGroupオブジェクトに注釈を付けて、KongPluginリソースをイングレスに適用します。

kubectl annotate KongConsumerGroup CONSUMER_GROUP_NAME konghq.com/plugins=ai-proxy-example

注： KongPluginリソースは一度だけ定義する必要があり、名前空間内の任意のサービス、コンシューマ、コンシューマグループ、またはルートに適用できます。プラグインをクラスタ全体で利用できるようにする場合は、KongPluginの代わりにKongClusterPluginリソースを作成します。

このセクションを宣言型構成ファイルに追加します。

plugins:
- name: ai-proxy
  consumer_group: CONSUMER_GROUP_NAME|ID
  config:
    route_type: llm/v1/chat
    auth:
      azure_use_managed_identity: true
      azure_client_id: aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe
    model:
      provider: azure
      name: gpt-35-turbo
      options:
        azure_instance: my-openai-instance
        azure_deployment_id: kong-gpt-3-5

CONSUMER_GROUP_NAME

IDを、このプラグイン構成の対象となるコンシューマグループのidまたはnameに置き換えてください。

前提条件： パーソナルアクセストークンの設定

terraform {
  required_providers {
    konnect = {
      source  = "kong/konnect"
    }
  }
}

provider "konnect" {
  personal_access_token = "kpat_YOUR_TOKEN"
  server_url            = "https://us.api.konghq.com/"
}

Kong Konnectゲートウェイプラグインを作成するには、Terraform 構成に以下を追加します。

resource "konnect_gateway_plugin_ai_proxy" "my_ai_proxy" {
  enabled = true

  config = {
    route_type = "llm/v1/chat"
    auth = {
      azure_use_managed_identity = true
      azure_client_id = "aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe"
    }
    model = {
      provider = "azure"
      name = "gpt-35-turbo"
      options = {
        azure_instance = "my-openai-instance"
        azure_deployment_id = "kong-gpt-3-5"
      }
    }
  }

  control_plane_id = konnect_gateway_control_plane.my_konnect_cp.id
  consumer_group = {
    id = konnect_gateway_consumer_group.my_consumer_group.id
  }
}

Kong Admin API

Konnect API

Kubernetes

Declarative (YAML)

Konnect Terraform

次のリクエストを行います。

curl -X POST http://localhost:8001/plugins/ \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '
    {
  "name": "ai-proxy",
  "config": {
    "route_type": "llm/v1/chat",
    "auth": {
      "azure_use_managed_identity": true,
      "azure_client_id": "aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe"
    },
    "model": {
      "provider": "azure",
      "name": "gpt-35-turbo",
      "options": {
        "azure_instance": "my-openai-instance",
        "azure_deployment_id": "kong-gpt-3-5"
      }
    }
  }
}
    '

独自のアクセストークン、リージョン、コントロールプレーン（CP）IDを代入して、次のリクエストをしてください。

curl -X POST \
https://{us|eu}.api.konghq.com/v2/control-planes/{controlPlaneId}/core-entities/plugins/ \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --header "Authorization: Bearer TOKEN" \
    --data '{"name":"ai-proxy","config":{"route_type":"llm/v1/chat","auth":{"azure_use_managed_identity":true,"azure_client_id":"aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe"},"model":{"provider":"azure","name":"gpt-35-turbo","options":{"azure_instance":"my-openai-instance","azure_deployment_id":"kong-gpt-3-5"}}}}'

地域固有のURLと個人アクセストークンの詳細については、 Konnect API referenceをご参照ください。

KongClusterPlugin作成するリソースを作成し、グローバルとしてラベル付けします。

apiVersion: configuration.konghq.com/v1
kind: KongClusterPlugin
metadata:
  name: <global-ai-proxy>
  annotations:
    kubernetes.io/ingress.class: kong
  labels:
    global: "true"
config:
  route_type: llm/v1/chat
  auth:
    azure_use_managed_identity: true
    azure_client_id: aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe
  model:
    provider: azure
    name: gpt-35-turbo
    options:
      azure_instance: my-openai-instance
      azure_deployment_id: kong-gpt-3-5
plugin: ai-proxy

宣言型構成ファイルにpluginsエントリを追加します。

plugins:
- name: ai-proxy
  config:
    route_type: llm/v1/chat
    auth:
      azure_use_managed_identity: true
      azure_client_id: aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe
    model:
      provider: azure
      name: gpt-35-turbo
      options:
        azure_instance: my-openai-instance
        azure_deployment_id: kong-gpt-3-5

前提条件： パーソナルアクセストークンの設定

terraform {
  required_providers {
    konnect = {
      source  = "kong/konnect"
    }
  }
}

provider "konnect" {
  personal_access_token = "kpat_YOUR_TOKEN"
  server_url            = "https://us.api.konghq.com/"
}

Kong Konnectゲートウェイプラグインを作成するには、Terraform 構成に以下を追加します。

resource "konnect_gateway_plugin_ai_proxy" "my_ai_proxy" {
  enabled = true

  config = {
    route_type = "llm/v1/chat"
    auth = {
      azure_use_managed_identity = true
      azure_client_id = "aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe"
    }
    model = {
      provider = "azure"
      name = "gpt-35-turbo"
      options = {
        azure_instance = "my-openai-instance"
        azure_deployment_id = "kong-gpt-3-5"
      }
    }
  }

  control_plane_id = konnect_gateway_control_plane.my_konnect_cp.id
}

Using Entra or app registration

If running outside of Azure, to use an Entra principal or app registration, specify all properties like this:

routeで有効にする

consumer groupで有効にする

グローバルに有効にする

Kong Admin API

Konnect API

Kubernetes

Declarative (YAML)

Konnect Terraform

次のリクエストを行います。

curl -X POST http://localhost:8001/routes/{routeName|Id}/plugins \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '
    {
  "name": "ai-proxy",
  "config": {
    "route_type": "llm/v1/chat",
    "auth": {
      "azure_use_managed_identity": true,
      "azure_client_id": "aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe",
      "azure_client_secret": "be0c34b6-b5f1-4343-99a3-140df73e0c1c",
      "azure_tenant_id": "1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd"
    },
    "model": {
      "provider": "azure",
      "name": "gpt-35-turbo",
      "options": {
        "azure_instance": "my-openai-instance",
        "azure_deployment_id": "kong-gpt-3-5"
      }
    }
  }
}
    '

ROUTE_NAME

IDを、このプラグイン構成が対象とするルートのid またはnameに置き換えてください。

独自のアクセストークン、リージョン、コントロールプレーン（CP）ID、ルートIDを代入して、次のリクエストをしてください。

curl -X POST \
https://{us|eu}.api.konghq.com/v2/control-planes/{controlPlaneId}/core-entities/routes/{routeId}/plugins \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --header "Authorization: Bearer TOKEN" \
    --data '{"name":"ai-proxy","config":{"route_type":"llm/v1/chat","auth":{"azure_use_managed_identity":true,"azure_client_id":"aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe","azure_client_secret":"be0c34b6-b5f1-4343-99a3-140df73e0c1c","azure_tenant_id":"1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd"},"model":{"provider":"azure","name":"gpt-35-turbo","options":{"azure_instance":"my-openai-instance","azure_deployment_id":"kong-gpt-3-5"}}}}'

地域固有のURLと個人アクセストークンの詳細については、 Konnect API referenceをご参照ください。

まず、KongPlugin リソースを作成します：

echo "
apiVersion: configuration.konghq.com/v1
kind: KongPlugin
metadata:
  name: ai-proxy-example
plugin: ai-proxy
config:
  route_type: llm/v1/chat
  auth:
    azure_use_managed_identity: true
    azure_client_id: aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe
    azure_client_secret: be0c34b6-b5f1-4343-99a3-140df73e0c1c
    azure_tenant_id: 1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd
  model:
    provider: azure
    name: gpt-35-turbo
    options:
      azure_instance: my-openai-instance
      azure_deployment_id: kong-gpt-3-5
" | kubectl apply -f -

次に、次のようにingressに注釈を付けて、KongPluginリソースをイングレスに適用します。

kubectl annotate ingress INGRESS_NAME konghq.com/plugins=ai-proxy-example

注： KongPluginリソースは一度だけ定義するだけで、ネームスペース内の任意のサービス、コンシューマー、またはルートに適用できます。プラグインをクラスター全体で利用可能にしたい場合は、KongPluginの代わりにKongClusterPluginとしてリソースを作成してください。

このセクションを宣言型構成ファイルに追加します。

plugins:
- name: ai-proxy
  route: ROUTE_NAME|ID
  config:
    route_type: llm/v1/chat
    auth:
      azure_use_managed_identity: true
      azure_client_id: aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe
      azure_client_secret: be0c34b6-b5f1-4343-99a3-140df73e0c1c
      azure_tenant_id: 1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd
    model:
      provider: azure
      name: gpt-35-turbo
      options:
        azure_instance: my-openai-instance
        azure_deployment_id: kong-gpt-3-5

ROUTE_NAME

IDを、このプラグイン構成が対象とするルートのid またはnameに置き換えてください。

前提条件： パーソナルアクセストークンの設定

terraform {
  required_providers {
    konnect = {
      source  = "kong/konnect"
    }
  }
}

provider "konnect" {
  personal_access_token = "kpat_YOUR_TOKEN"
  server_url            = "https://us.api.konghq.com/"
}

Kong Konnectゲートウェイプラグインを作成するには、Terraform 構成に以下を追加します。

resource "konnect_gateway_plugin_ai_proxy" "my_ai_proxy" {
  enabled = true

  config = {
    route_type = "llm/v1/chat"
    auth = {
      azure_use_managed_identity = true
      azure_client_id = "aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe"
      azure_client_secret = "be0c34b6-b5f1-4343-99a3-140df73e0c1c"
      azure_tenant_id = "1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd"
    }
    model = {
      provider = "azure"
      name = "gpt-35-turbo"
      options = {
        azure_instance = "my-openai-instance"
        azure_deployment_id = "kong-gpt-3-5"
      }
    }
  }

  control_plane_id = konnect_gateway_control_plane.my_konnect_cp.id
  route = {
    id = konnect_gateway_route.my_route.id
  }
}

Kong Admin API

Konnect API

Kubernetes

Declarative (YAML)

Konnect Terraform

次のリクエストを行います。

curl -X POST http://localhost:8001/consumer_groups/{consumerGroupName|Id}/plugins \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '
    {
  "name": "ai-proxy",
  "config": {
    "route_type": "llm/v1/chat",
    "auth": {
      "azure_use_managed_identity": true,
      "azure_client_id": "aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe",
      "azure_client_secret": "be0c34b6-b5f1-4343-99a3-140df73e0c1c",
      "azure_tenant_id": "1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd"
    },
    "model": {
      "provider": "azure",
      "name": "gpt-35-turbo",
      "options": {
        "azure_instance": "my-openai-instance",
        "azure_deployment_id": "kong-gpt-3-5"
      }
    }
  }
}
    '

CONSUMER_GROUP_NAME

IDを、このプラグイン構成の対象となるコンシューマグループのidまたはnameに置き換えてください。

独自のアクセストークン、リージョン、コントロールプレーンID、コンシューマーグループIDを代入して、次のリクエストをします：

curl -X POST \
https://{us|eu}.api.konghq.com/v2/control-planes/{controlPlaneId}/core-entities/consumer_groups/{consumerGroupId}/plugins \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --header "Authorization: Bearer TOKEN" \
    --data '{"name":"ai-proxy","config":{"route_type":"llm/v1/chat","auth":{"azure_use_managed_identity":true,"azure_client_id":"aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe","azure_client_secret":"be0c34b6-b5f1-4343-99a3-140df73e0c1c","azure_tenant_id":"1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd"},"model":{"provider":"azure","name":"gpt-35-turbo","options":{"azure_instance":"my-openai-instance","azure_deployment_id":"kong-gpt-3-5"}}}}'

地域固有のURLと個人アクセストークンの詳細については、 Konnect API referenceをご参照ください。

まず、KongPlugin リソースを作成します：

echo "
apiVersion: configuration.konghq.com/v1
kind: KongPlugin
metadata:
  name: ai-proxy-example
plugin: ai-proxy
config:
  route_type: llm/v1/chat
  auth:
    azure_use_managed_identity: true
    azure_client_id: aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe
    azure_client_secret: be0c34b6-b5f1-4343-99a3-140df73e0c1c
    azure_tenant_id: 1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd
  model:
    provider: azure
    name: gpt-35-turbo
    options:
      azure_instance: my-openai-instance
      azure_deployment_id: kong-gpt-3-5
" | kubectl apply -f -

次に、次のようにKongConsumerGroupオブジェクトに注釈を付けて、KongPluginリソースをイングレスに適用します。

kubectl annotate KongConsumerGroup CONSUMER_GROUP_NAME konghq.com/plugins=ai-proxy-example

注： KongPluginリソースは一度だけ定義する必要があり、名前空間内の任意のサービス、コンシューマ、コンシューマグループ、またはルートに適用できます。プラグインをクラスタ全体で利用できるようにする場合は、KongPluginの代わりにKongClusterPluginリソースを作成します。

このセクションを宣言型構成ファイルに追加します。

plugins:
- name: ai-proxy
  consumer_group: CONSUMER_GROUP_NAME|ID
  config:
    route_type: llm/v1/chat
    auth:
      azure_use_managed_identity: true
      azure_client_id: aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe
      azure_client_secret: be0c34b6-b5f1-4343-99a3-140df73e0c1c
      azure_tenant_id: 1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd
    model:
      provider: azure
      name: gpt-35-turbo
      options:
        azure_instance: my-openai-instance
        azure_deployment_id: kong-gpt-3-5

CONSUMER_GROUP_NAME

IDを、このプラグイン構成の対象となるコンシューマグループのidまたはnameに置き換えてください。

前提条件： パーソナルアクセストークンの設定

terraform {
  required_providers {
    konnect = {
      source  = "kong/konnect"
    }
  }
}

provider "konnect" {
  personal_access_token = "kpat_YOUR_TOKEN"
  server_url            = "https://us.api.konghq.com/"
}

Kong Konnectゲートウェイプラグインを作成するには、Terraform 構成に以下を追加します。

resource "konnect_gateway_plugin_ai_proxy" "my_ai_proxy" {
  enabled = true

  config = {
    route_type = "llm/v1/chat"
    auth = {
      azure_use_managed_identity = true
      azure_client_id = "aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe"
      azure_client_secret = "be0c34b6-b5f1-4343-99a3-140df73e0c1c"
      azure_tenant_id = "1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd"
    }
    model = {
      provider = "azure"
      name = "gpt-35-turbo"
      options = {
        azure_instance = "my-openai-instance"
        azure_deployment_id = "kong-gpt-3-5"
      }
    }
  }

  control_plane_id = konnect_gateway_control_plane.my_konnect_cp.id
  consumer_group = {
    id = konnect_gateway_consumer_group.my_consumer_group.id
  }
}

Kong Admin API

Konnect API

Kubernetes

Declarative (YAML)

Konnect Terraform

次のリクエストを行います。

curl -X POST http://localhost:8001/plugins/ \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '
    {
  "name": "ai-proxy",
  "config": {
    "route_type": "llm/v1/chat",
    "auth": {
      "azure_use_managed_identity": true,
      "azure_client_id": "aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe",
      "azure_client_secret": "be0c34b6-b5f1-4343-99a3-140df73e0c1c",
      "azure_tenant_id": "1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd"
    },
    "model": {
      "provider": "azure",
      "name": "gpt-35-turbo",
      "options": {
        "azure_instance": "my-openai-instance",
        "azure_deployment_id": "kong-gpt-3-5"
      }
    }
  }
}
    '

独自のアクセストークン、リージョン、コントロールプレーン（CP）IDを代入して、次のリクエストをしてください。

curl -X POST \
https://{us|eu}.api.konghq.com/v2/control-planes/{controlPlaneId}/core-entities/plugins/ \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --header "Authorization: Bearer TOKEN" \
    --data '{"name":"ai-proxy","config":{"route_type":"llm/v1/chat","auth":{"azure_use_managed_identity":true,"azure_client_id":"aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe","azure_client_secret":"be0c34b6-b5f1-4343-99a3-140df73e0c1c","azure_tenant_id":"1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd"},"model":{"provider":"azure","name":"gpt-35-turbo","options":{"azure_instance":"my-openai-instance","azure_deployment_id":"kong-gpt-3-5"}}}}'

地域固有のURLと個人アクセストークンの詳細については、 Konnect API referenceをご参照ください。

KongClusterPlugin作成するリソースを作成し、グローバルとしてラベル付けします。

apiVersion: configuration.konghq.com/v1
kind: KongClusterPlugin
metadata:
  name: <global-ai-proxy>
  annotations:
    kubernetes.io/ingress.class: kong
  labels:
    global: "true"
config:
  route_type: llm/v1/chat
  auth:
    azure_use_managed_identity: true
    azure_client_id: aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe
    azure_client_secret: be0c34b6-b5f1-4343-99a3-140df73e0c1c
    azure_tenant_id: 1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd
  model:
    provider: azure
    name: gpt-35-turbo
    options:
      azure_instance: my-openai-instance
      azure_deployment_id: kong-gpt-3-5
plugin: ai-proxy

宣言型構成ファイルにpluginsエントリを追加します。

plugins:
- name: ai-proxy
  config:
    route_type: llm/v1/chat
    auth:
      azure_use_managed_identity: true
      azure_client_id: aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe
      azure_client_secret: be0c34b6-b5f1-4343-99a3-140df73e0c1c
      azure_tenant_id: 1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd
    model:
      provider: azure
      name: gpt-35-turbo
      options:
        azure_instance: my-openai-instance
        azure_deployment_id: kong-gpt-3-5

前提条件： パーソナルアクセストークンの設定

terraform {
  required_providers {
    konnect = {
      source  = "kong/konnect"
    }
  }
}

provider "konnect" {
  personal_access_token = "kpat_YOUR_TOKEN"
  server_url            = "https://us.api.konghq.com/"
}

Kong Konnectゲートウェイプラグインを作成するには、Terraform 構成に以下を追加します。

resource "konnect_gateway_plugin_ai_proxy" "my_ai_proxy" {
  enabled = true

  config = {
    route_type = "llm/v1/chat"
    auth = {
      azure_use_managed_identity = true
      azure_client_id = "aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe"
      azure_client_secret = "be0c34b6-b5f1-4343-99a3-140df73e0c1c"
      azure_tenant_id = "1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd"
    }
    model = {
      provider = "azure"
      name = "gpt-35-turbo"
      options = {
        azure_instance = "my-openai-instance"
        azure_deployment_id = "kong-gpt-3-5"
      }
    }
  }

  control_plane_id = konnect_gateway_control_plane.my_konnect_cp.id
}

Environment variables

You can also specify some (or all) of these properties as environment variables. For example:

Environment variable:

AZURE_CLIENT_SECRET="be0c34b6-b5f1-4343-99a3-140df73e0c1c"

Plugin configuration:

routeで有効にする

consumer groupで有効にする

グローバルに有効にする

Kong Admin API

Konnect API

Kubernetes

Declarative (YAML)

Konnect Terraform

次のリクエストを行います。

curl -X POST http://localhost:8001/routes/{routeName|Id}/plugins \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '
    {
  "name": "ai-proxy",
  "config": {
    "route_type": "llm/v1/chat",
    "auth": {
      "azure_use_managed_identity": true,
      "azure_client_id": "aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe",
      "azure_tenant_id": "1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd"
    },
    "model": {
      "provider": "azure",
      "name": "gpt-35-turbo",
      "options": {
        "azure_instance": "my-openai-instance",
        "azure_deployment_id": "kong-gpt-3-5"
      }
    }
  }
}
    '

ROUTE_NAME

IDを、このプラグイン構成が対象とするルートのid またはnameに置き換えてください。

独自のアクセストークン、リージョン、コントロールプレーン（CP）ID、ルートIDを代入して、次のリクエストをしてください。

curl -X POST \
https://{us|eu}.api.konghq.com/v2/control-planes/{controlPlaneId}/core-entities/routes/{routeId}/plugins \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --header "Authorization: Bearer TOKEN" \
    --data '{"name":"ai-proxy","config":{"route_type":"llm/v1/chat","auth":{"azure_use_managed_identity":true,"azure_client_id":"aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe","azure_tenant_id":"1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd"},"model":{"provider":"azure","name":"gpt-35-turbo","options":{"azure_instance":"my-openai-instance","azure_deployment_id":"kong-gpt-3-5"}}}}'

地域固有のURLと個人アクセストークンの詳細については、 Konnect API referenceをご参照ください。

まず、KongPlugin リソースを作成します：

echo "
apiVersion: configuration.konghq.com/v1
kind: KongPlugin
metadata:
  name: ai-proxy-example
plugin: ai-proxy
config:
  route_type: llm/v1/chat
  auth:
    azure_use_managed_identity: true
    azure_client_id: aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe
    azure_tenant_id: 1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd
  model:
    provider: azure
    name: gpt-35-turbo
    options:
      azure_instance: my-openai-instance
      azure_deployment_id: kong-gpt-3-5
" | kubectl apply -f -

次に、次のようにingressに注釈を付けて、KongPluginリソースをイングレスに適用します。

kubectl annotate ingress INGRESS_NAME konghq.com/plugins=ai-proxy-example

注： KongPluginリソースは一度だけ定義するだけで、ネームスペース内の任意のサービス、コンシューマー、またはルートに適用できます。プラグインをクラスター全体で利用可能にしたい場合は、KongPluginの代わりにKongClusterPluginとしてリソースを作成してください。

このセクションを宣言型構成ファイルに追加します。

plugins:
- name: ai-proxy
  route: ROUTE_NAME|ID
  config:
    route_type: llm/v1/chat
    auth:
      azure_use_managed_identity: true
      azure_client_id: aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe
      azure_tenant_id: 1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd
    model:
      provider: azure
      name: gpt-35-turbo
      options:
        azure_instance: my-openai-instance
        azure_deployment_id: kong-gpt-3-5

ROUTE_NAME

IDを、このプラグイン構成が対象とするルートのid またはnameに置き換えてください。

前提条件： パーソナルアクセストークンの設定

terraform {
  required_providers {
    konnect = {
      source  = "kong/konnect"
    }
  }
}

provider "konnect" {
  personal_access_token = "kpat_YOUR_TOKEN"
  server_url            = "https://us.api.konghq.com/"
}

Kong Konnectゲートウェイプラグインを作成するには、Terraform 構成に以下を追加します。

resource "konnect_gateway_plugin_ai_proxy" "my_ai_proxy" {
  enabled = true

  config = {
    route_type = "llm/v1/chat"
    auth = {
      azure_use_managed_identity = true
      azure_client_id = "aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe"
      azure_tenant_id = "1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd"
    }
    model = {
      provider = "azure"
      name = "gpt-35-turbo"
      options = {
        azure_instance = "my-openai-instance"
        azure_deployment_id = "kong-gpt-3-5"
      }
    }
  }

  control_plane_id = konnect_gateway_control_plane.my_konnect_cp.id
  route = {
    id = konnect_gateway_route.my_route.id
  }
}

Kong Admin API

Konnect API

Kubernetes

Declarative (YAML)

Konnect Terraform

次のリクエストを行います。

curl -X POST http://localhost:8001/consumer_groups/{consumerGroupName|Id}/plugins \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '
    {
  "name": "ai-proxy",
  "config": {
    "route_type": "llm/v1/chat",
    "auth": {
      "azure_use_managed_identity": true,
      "azure_client_id": "aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe",
      "azure_tenant_id": "1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd"
    },
    "model": {
      "provider": "azure",
      "name": "gpt-35-turbo",
      "options": {
        "azure_instance": "my-openai-instance",
        "azure_deployment_id": "kong-gpt-3-5"
      }
    }
  }
}
    '

CONSUMER_GROUP_NAME

IDを、このプラグイン構成の対象となるコンシューマグループのidまたはnameに置き換えてください。

独自のアクセストークン、リージョン、コントロールプレーンID、コンシューマーグループIDを代入して、次のリクエストをします：

curl -X POST \
https://{us|eu}.api.konghq.com/v2/control-planes/{controlPlaneId}/core-entities/consumer_groups/{consumerGroupId}/plugins \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --header "Authorization: Bearer TOKEN" \
    --data '{"name":"ai-proxy","config":{"route_type":"llm/v1/chat","auth":{"azure_use_managed_identity":true,"azure_client_id":"aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe","azure_tenant_id":"1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd"},"model":{"provider":"azure","name":"gpt-35-turbo","options":{"azure_instance":"my-openai-instance","azure_deployment_id":"kong-gpt-3-5"}}}}'

地域固有のURLと個人アクセストークンの詳細については、 Konnect API referenceをご参照ください。

まず、KongPlugin リソースを作成します：

echo "
apiVersion: configuration.konghq.com/v1
kind: KongPlugin
metadata:
  name: ai-proxy-example
plugin: ai-proxy
config:
  route_type: llm/v1/chat
  auth:
    azure_use_managed_identity: true
    azure_client_id: aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe
    azure_tenant_id: 1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd
  model:
    provider: azure
    name: gpt-35-turbo
    options:
      azure_instance: my-openai-instance
      azure_deployment_id: kong-gpt-3-5
" | kubectl apply -f -

次に、次のようにKongConsumerGroupオブジェクトに注釈を付けて、KongPluginリソースをイングレスに適用します。

kubectl annotate KongConsumerGroup CONSUMER_GROUP_NAME konghq.com/plugins=ai-proxy-example

注： KongPluginリソースは一度だけ定義する必要があり、名前空間内の任意のサービス、コンシューマ、コンシューマグループ、またはルートに適用できます。プラグインをクラスタ全体で利用できるようにする場合は、KongPluginの代わりにKongClusterPluginリソースを作成します。

このセクションを宣言型構成ファイルに追加します。

plugins:
- name: ai-proxy
  consumer_group: CONSUMER_GROUP_NAME|ID
  config:
    route_type: llm/v1/chat
    auth:
      azure_use_managed_identity: true
      azure_client_id: aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe
      azure_tenant_id: 1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd
    model:
      provider: azure
      name: gpt-35-turbo
      options:
        azure_instance: my-openai-instance
        azure_deployment_id: kong-gpt-3-5

CONSUMER_GROUP_NAME

IDを、このプラグイン構成の対象となるコンシューマグループのidまたはnameに置き換えてください。

前提条件： パーソナルアクセストークンの設定

terraform {
  required_providers {
    konnect = {
      source  = "kong/konnect"
    }
  }
}

provider "konnect" {
  personal_access_token = "kpat_YOUR_TOKEN"
  server_url            = "https://us.api.konghq.com/"
}

Kong Konnectゲートウェイプラグインを作成するには、Terraform 構成に以下を追加します。

resource "konnect_gateway_plugin_ai_proxy" "my_ai_proxy" {
  enabled = true

  config = {
    route_type = "llm/v1/chat"
    auth = {
      azure_use_managed_identity = true
      azure_client_id = "aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe"
      azure_tenant_id = "1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd"
    }
    model = {
      provider = "azure"
      name = "gpt-35-turbo"
      options = {
        azure_instance = "my-openai-instance"
        azure_deployment_id = "kong-gpt-3-5"
      }
    }
  }

  control_plane_id = konnect_gateway_control_plane.my_konnect_cp.id
  consumer_group = {
    id = konnect_gateway_consumer_group.my_consumer_group.id
  }
}

Kong Admin API

Konnect API

Kubernetes

Declarative (YAML)

Konnect Terraform

次のリクエストを行います。

curl -X POST http://localhost:8001/plugins/ \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '
    {
  "name": "ai-proxy",
  "config": {
    "route_type": "llm/v1/chat",
    "auth": {
      "azure_use_managed_identity": true,
      "azure_client_id": "aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe",
      "azure_tenant_id": "1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd"
    },
    "model": {
      "provider": "azure",
      "name": "gpt-35-turbo",
      "options": {
        "azure_instance": "my-openai-instance",
        "azure_deployment_id": "kong-gpt-3-5"
      }
    }
  }
}
    '

独自のアクセストークン、リージョン、コントロールプレーン（CP）IDを代入して、次のリクエストをしてください。

curl -X POST \
https://{us|eu}.api.konghq.com/v2/control-planes/{controlPlaneId}/core-entities/plugins/ \
    --header "accept: application/json" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --header "Authorization: Bearer TOKEN" \
    --data '{"name":"ai-proxy","config":{"route_type":"llm/v1/chat","auth":{"azure_use_managed_identity":true,"azure_client_id":"aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe","azure_tenant_id":"1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd"},"model":{"provider":"azure","name":"gpt-35-turbo","options":{"azure_instance":"my-openai-instance","azure_deployment_id":"kong-gpt-3-5"}}}}'

地域固有のURLと個人アクセストークンの詳細については、 Konnect API referenceをご参照ください。

KongClusterPlugin作成するリソースを作成し、グローバルとしてラベル付けします。

apiVersion: configuration.konghq.com/v1
kind: KongClusterPlugin
metadata:
  name: <global-ai-proxy>
  annotations:
    kubernetes.io/ingress.class: kong
  labels:
    global: "true"
config:
  route_type: llm/v1/chat
  auth:
    azure_use_managed_identity: true
    azure_client_id: aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe
    azure_tenant_id: 1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd
  model:
    provider: azure
    name: gpt-35-turbo
    options:
      azure_instance: my-openai-instance
      azure_deployment_id: kong-gpt-3-5
plugin: ai-proxy

宣言型構成ファイルにpluginsエントリを追加します。

plugins:
- name: ai-proxy
  config:
    route_type: llm/v1/chat
    auth:
      azure_use_managed_identity: true
      azure_client_id: aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe
      azure_tenant_id: 1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd
    model:
      provider: azure
      name: gpt-35-turbo
      options:
        azure_instance: my-openai-instance
        azure_deployment_id: kong-gpt-3-5

前提条件： パーソナルアクセストークンの設定

terraform {
  required_providers {
    konnect = {
      source  = "kong/konnect"
    }
  }
}

provider "konnect" {
  personal_access_token = "kpat_YOUR_TOKEN"
  server_url            = "https://us.api.konghq.com/"
}

Kong Konnectゲートウェイプラグインを作成するには、Terraform 構成に以下を追加します。

resource "konnect_gateway_plugin_ai_proxy" "my_ai_proxy" {
  enabled = true

  config = {
    route_type = "llm/v1/chat"
    auth = {
      azure_use_managed_identity = true
      azure_client_id = "aabdecea-fc38-40ca-9edd-263878b290fe"
      azure_tenant_id = "1e583ecd-9293-4db1-b1c0-2b6126cb5fdd"
    }
    model = {
      provider = "azure"
      name = "gpt-35-turbo"
      options = {
        azure_instance = "my-openai-instance"
        azure_deployment_id = "kong-gpt-3-5"
      }
    }
  }

  control_plane_id = konnect_gateway_control_plane.my_konnect_cp.id
}

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