Constellation Gate AI Constellation Gate AI 是一款AI安全与优化工具，帮助开发者防御提示注入、节省token开销，提升AI agent的安全性和效率。 热门评论 PH 用户👋 嗨 Product Hunt！我是 Constellation Network 的 Ben —— 今天非常激动地推出 Gate AI。我认为这是一个对工程团队管理和个人开发者都非常好用的工具。我们把平台做得极其容易上手，甚至你们公司的 CFO 也能在几分钟内理解它。它能为组织的 AI 使用情况提供可审计性（同时还能省钱和保障安全）。我们的目标是让 Gate AI 成为跨组织的标准工具。如果你正在使用 Claude CoWork、Cursor、基于 OpenAI/Anthropic 的智能体，或者任何调用模型 API 的东西，Gate 可以作为代理内嵌在中间，自动做三件事：🛡️ 阻止 prompt injection：在 16 个公开 benchmark 中排名第一（97.4% F1），与企业级领先供应商正面交锋，97.4% F1 对 83.7% F1🔒 在机密与 PII 泄漏到响应之前将其删除💸 通过无损压缩和 prompt-cache 注入节省 20%+ 的 token 消耗 —— 无需改一行代码Gate 的每个决策都锚定到区块链上、可独立验证的审计追踪 —— 所以你不只是被告知它安全，而是可以证明。免费层级，无需信用卡。非常欢迎任何在生产环境中部署智能体的人，以及需要更好 AI 控制的管理者给我反馈！PH 用户大家好！我是 Constellation 的 Alex。Gate AI 是我们为多智能体 AI 用户和团队提供的答案。你所有的消息和会话都流经同一个平台，这样即使你不直接盯着，也能看到你的智能体在做什么。你可以保留现有的 Claude Code、ChatGPT 或其他订阅，通过 Gate 路由请求。或者你也可以直接连接我们直接提供的 100 多个模型 —— 混合搭配。Gate 会对你的请求进行内联 prompt 压缩和缓存，这样你就能在不改变模型输出的情况下节省 token。大多数用户仅通过路由到平台就能节省 20-40% 的 token。我们会扫描每条消息是否存在 prompt injection 攻击和个人数据泄漏，让你可以根据设置拦截、标记或删除请求。来看看这个平台，告诉我们你的想法！很高兴回答任何问题。PH 用户快速声明：我是 Constellation Gate 团队的一员，所以我不是完全中立的。但我自己也在项目中用这款产品，所以这是真实的使用体验。我在跑 https://openpoker.ai/ 和 https://theupsiderai.com/。对于 The Upsider AI 来说，这很重要，因为产品使用的 AI 工作流要处理来自 X 上用户帖子的 prompt。这意味着 prompt injection 是一个真实存在的隐患。在前面放上 Constellation Gate 让我更有信心：工作流受到保护，敏感数据多了一层防御，而且一切都有完整的审计日志。最让我惊讶的是 token 节省。在 The Upsider AI 上，我目前看到了大约 50% 的 token 节省。这对我来说太划算了。所以是的，因为我属于团队，我确实有偏见。但作为开发者，我自己也在用，而且它已经成为了那种我不想从技术栈里拿掉的工具。保护、可见性和节省，三者合一。PH 用户Hi @product 。我是 Dave，Constellation Network 的 CPO。@Gate AI 是我们从三月份开始一直在打造的产品。Prompt injection 是 OWASP 列出的排名第一的 LLM 威胁。一年前我能向朋友推荐的商业防御方案起步价都是六位数。如果你是一个跑代码智能体的独立开发者，诚实的答案就是「自己想办法」。这就是我们打造 Gate AI 要填补的空白。把你的 AI 智能体指向 Gate。无需改代码。你就能继承 prompt injection 防御（在 16 个公开 benchmark 上，1% FPR 下 F1 达到 97.4%；完整方法论见 arXiv 2606.02959，我们公开发表了，所以数字可以被审计）、机密与 PII 扫描，以及锚定到 Constellation 的 Digital Evidence 层上的审计追踪，监管机构可以无需信任我们就进行验证。压缩功能自动帮你节省 20%+ 的 token。早期访问的专业用户已经接近 30%+。有免费层级可用，无需信用卡。团队和高强度使用有付费和按量付费方案。我最想得到反馈的是：零代码的接入流程在你的环境中奏效吗？审计追踪是否覆盖了你合规团队的要求？如果有任何让人困惑的地方，告诉我。我们会快速修复。PH 用户不可变的审计追踪在实际中具体是怎么运作的？每次调用有单独成本，还是包含在免费层级里？PH 用户Hey everyone！我是 Marcus Sousa，Constellation Network 的软件工程师。过去几个月，我一直在参与打造 Gate AI，看到越来越多的人开始用起来了，挺兴奋的。想法很简单：AI 工作流正变得越来越依赖多智能体，但同时也更难观察、更难保障安全、更难优化。Gate 就放在你的智能体和它们调用的模型之间，给你一个统一的地方来路由请求、监控活动，以及应用安全和优化策略。不管你是用 Claude Code、ChatGPT、Gemini、Qwen，还是 Gate 支持的 100 多种模型中的任何一个，都可以通过一个平台来路由所有流量，而不用单独管理每个供应商。我比较喜欢的几个功能：跨供应商和模型的透明路由；提示词压缩和智能缓存，通常能减少 20%–40% 的 token 消耗；内置的 prompt 注入检测和敏感数据保护；以及一个统一视图，让你看清自己的 AI 智能体到底在做什么。我们做 Gate 是因为我们相信 AI 基础设施应该安全、可观测、高效——而不只是另一个 API 网关。如果你正在尝试构建 AI 智能体或者生产级 AI 系统，我很想听听你的想法和反馈！ 热门产品Benjamin Jorgensen2026-07-09原文 打开互动版
如果你正在使用 Claude CoWork、Cursor、基于 OpenAI/Anthropic 的智能体，或者任何调用模型 API 的东西，Gate 可以作为代理内嵌在中间，自动做三件事：
🛡️ 阻止 prompt injection：在 16 个公开 benchmark 中排名第一（97.4% F1），与企业级领先供应商正面交锋，97.4% F1 对 83.7% F1
🔒 在机密与 PII 泄漏到响应之前将其删除
💸 通过无损压缩和 prompt-cache 注入节省 20%+ 的 token 消耗 —— 无需改一行代码
Gate 的每个决策都锚定到区块链上、可独立验证的审计追踪 —— 所以你不只是被告知它安全，而是可以证明。
免费层级，无需信用卡。
非常欢迎任何在生产环境中部署智能体的人，以及需要更好 AI 控制的管理者给我反馈！
Gate AI 是我们为多智能体 AI 用户和团队提供的答案。你所有的消息和会话都流经同一个平台，这样即使你不直接盯着，也能看到你的智能体在做什么。你可以保留现有的 Claude Code、ChatGPT 或其他订阅，通过 Gate 路由请求。或者你也可以直接连接我们直接提供的 100 多个模型 —— 混合搭配。
Gate 会对你的请求进行内联 prompt 压缩和缓存，这样你就能在不改变模型输出的情况下节省 token。大多数用户仅通过路由到平台就能节省 20-40% 的 token。我们会扫描每条消息是否存在 prompt injection 攻击和个人数据泄漏，让你可以根据设置拦截、标记或删除请求。
来看看这个平台，告诉我们你的想法！很高兴回答任何问题。
我在跑 https://openpoker.ai/ 和 https://theupsiderai.com/。
对于 The Upsider AI 来说，这很重要，因为产品使用的 AI 工作流要处理来自 X 上用户帖子的 prompt。这意味着 prompt injection 是一个真实存在的隐患。
在前面放上 Constellation Gate 让我更有信心：工作流受到保护，敏感数据多了一层防御，而且一切都有完整的审计日志。
最让我惊讶的是 token 节省。在 The Upsider AI 上，我目前看到了大约 50% 的 token 节省。这对我来说太划算了。
所以是的，因为我属于团队，我确实有偏见。但作为开发者，我自己也在用，而且它已经成为了那种我不想从技术栈里拿掉的工具。
保护、可见性和节省，三者合一。
Prompt injection 是 OWASP 列出的排名第一的 LLM 威胁。一年前我能向朋友推荐的商业防御方案起步价都是六位数。如果你是一个跑代码智能体的独立开发者，诚实的答案就是「自己想办法」。这就是我们打造 Gate AI 要填补的空白。
把你的 AI 智能体指向 Gate。无需改代码。你就能继承 prompt injection 防御（在 16 个公开 benchmark 上，1% FPR 下 F1 达到 97.4%；完整方法论见 arXiv 2606.02959，我们公开发表了，所以数字可以被审计）、机密与 PII 扫描，以及锚定到 Constellation 的 Digital Evidence 层上的审计追踪，监管机构可以无需信任我们就进行验证。压缩功能自动帮你节省 20%+ 的 token。早期访问的专业用户已经接近 30%+。
有免费层级可用，无需信用卡。团队和高强度使用有付费和按量付费方案。
我最想得到反馈的是：零代码的接入流程在你的环境中奏效吗？审计追踪是否覆盖了你合规团队的要求？如果有任何让人困惑的地方，告诉我。我们会快速修复。
过去几个月，我一直在参与打造 Gate AI，看到越来越多的人开始用起来了，挺兴奋的。
想法很简单：AI 工作流正变得越来越依赖多智能体，但同时也更难观察、更难保障安全、更难优化。Gate 就放在你的智能体和它们调用的模型之间，给你一个统一的地方来路由请求、监控活动，以及应用安全和优化策略。
不管你是用 Claude Code、ChatGPT、Gemini、Qwen，还是 Gate 支持的 100 多种模型中的任何一个，都可以通过一个平台来路由所有流量，而不用单独管理每个供应商。
我比较喜欢的几个功能：跨供应商和模型的透明路由；提示词压缩和智能缓存，通常能减少 20%–40% 的 token 消耗；内置的 prompt 注入检测和敏感数据保护；以及一个统一视图，让你看清自己的 AI 智能体到底在做什么。
我们做 Gate 是因为我们相信 AI 基础设施应该安全、可观测、高效——而不只是另一个 API 网关。
如果你正在尝试构建 AI 智能体或者生产级 AI 系统，我很想听听你的想法和反馈！