가드레일 공급자: Lakera AI
가드레일 공급자: Lakera AI
지원되는 엔드포인트: Lakera v2 통합은 chat completions 엔드포인트(/v1/chat/completions)만 지원해요. Responses API, /v1/messages, MCP, A2A, 기타 프록시 엔드포인트에서는 지원되지 않아요.
출처: 문서
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빠른 시작 (Quick Start)
1. LiteLLM config.yaml에 가드레일 정의하기
guardrails 섹션 아래에 가드레일을 정의하세요.
litellm config.yaml:
model_list:
- model_name: gpt-5.6-luna
litellm_params:
model: openai/gpt-5.6-luna
api_key: os.environ/OPENAI_API_KEY
guardrails:
- guardrail_name: "lakera-guard"
litellm_params:
guardrail: lakera_v2 # supported values: "aporia", "bedrock", "lakera"
mode: "during_call"
api_key: os.environ/LAKERA_API_KEY
api_base: os.environ/LAKERA_API_BASE
- guardrail_name: "lakera-pre-guard"
litellm_params:
guardrail: lakera_v2 # supported values: "aporia", "bedrock", "lakera"
mode: "pre_call"
api_key: os.environ/LAKERA_API_KEY
api_base: os.environ/LAKERA_API_BASE
- guardrail_name: "lakera-monitor"
litellm_params:
guardrail: lakera_v2
mode: "pre_call"
on_flagged: "monitor" # Log violations but don't block
api_key: os.environ/LAKERA_API_KEY
api_base: os.environ/LAKERA_API_BASE
mode에 대한 지원 값 (Supported values for mode):
pre_callLLM 호출 전, 입력에 대해 실행post_callLLM 호출 후, 입력 & 출력에 대해 실행during_callLLM 호출 중, 입력에 대해 실행. pre_call과 같지만 LLM 호출과 병행. 가드레일 검사가 완료될 때까지 응답이 반환되지 않음
2. LiteLLM 게이트웨이 시작
litellm --config config.yaml --detailed_debug
3. 테스트 요청
실패 호출:
[email protected]가 요청에 있는 PII이므로 실패할 것으로 예상:
curl -i http://localhost:4000/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer ***" \
-d '{
"model": "gpt-5.6-luna",
"messages": [
{"role": "user", "content": "hi my email is [email protected]"}
],
"guardrails": ["lakera-guard"]
}'
실패 시 예상 응답:
{ "error": {
"message": {
"error": "Violated content safety policy",
"lakera_ai_response": {
"model": "lakera-guard-1",
"results": [
{
"categories": {
"prompt_injection": true,
"jailbreak": false
},
"category_scores": {
"prompt_injection": 0.999,
"jailbreak": 0.0
},
"flagged": true,
"payload": {}
}
],
"dev_info": {
"git_revision": "cb163444",
"git_timestamp": "2024-08-19T16:00:28+02:00",
"version": "1.3.53"
}
}
},
"type": "None",
"param": "None",
"code": "400"
}}
성공 호출:
curl -i http://localhost:4000/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer ***" \
-d '{
"model": "gpt-5.6-luna",
"messages": [
{"role": "user", "content": "hi what is the weather"}
],
"guardrails": ["lakera-guard"]
}'
지원되는 파라미터 (Supported Params)
guardrails:
- guardrail_name: "lakera-guard"
litellm_params:
guardrail: lakera_v2 # supported values: "aporia", "bedrock", "lakera"
mode: "during_call"
api_key: os.environ/LAKERA_API_KEY
api_base: os.environ/LAKERA_API_BASE
### OPTIONAL ###
# project_id: Optional[str] = None,
# payload: Optional[bool] = True,
# breakdown: Optional[bool] = True,
# metadata: Optional[Dict] = None,
# dev_info: Optional[bool] = True,
# on_flagged: Optional[str] = "block", # "block", "monitor", or "inject_system_message"
# advisory_system_message: Optional[str] = None, # custom template, only used with on_flagged: "inject_system_message"
# skip_system_message_in_guardrail: Optional[bool] = None, # exclude role: system from Lakera's inspection
# skip_tool_message_in_guardrail: Optional[bool] = None, # exclude role: tool from Lakera's inspection
api_base: (Optional[str]) Lakera 통합의 base. 기본값 https://api.lakera.aiapi_key: (str) Lakera 통합용 API 키project_id: (Optional[str]) 관련 프로젝트의 IDpayload: (Optional[bool]) true면 응답이 감지된 PII, 욕설, 커스텀 감지기 regex 일치와 그 위치를 포함한 payload 객체를 반환breakdown: (Optional[bool]) true면 응답이 정책에 정의되어 실행된 감지기의 breakdown 목록과 각각이 무언가를 감지했는지 여부를 반환metadata: (Optional[Dict]) 임의 키-값 쌍을 담을 수 있는 객체로 검사 요청에 메타데이터 태그를 붙일 수 있음dev_info: (Optional[bool]) true면 응답이 Lakera Guard 빌드에 대한 개발자 정보 객체를 반환on_flagged: (Optional[str]) 콘텐츠가 플래그될 때 취할 동작. 기본값"block"."block": 위반 감지 시 HTTP 400 예외 발생 (기본 동작)"monitor": 위반을 기록하지만 요청을 진행하게 둠. 정책을 차단 없이 튜닝하는 데 유용"inject_system_message": 추가 전달 메시지를 요청에 추가하고 실제 LLM 호출을 진행하게 둠(HTTP 200). 조용히 차단하거나 허용하는 대신. Advisory mode 참고
advisory_system_message: (Optional[str]) 커스텀 전달 메시지 템플릿.on_flagged: "inject_system_message"일 때만 사용. 실제{reason}플레이스홀더를 포함한 유효한str.format()문자열이어야 하고(이스케이프된{{reason}}는 거부됨), 잘못된 템플릿은 첫 플래그 요청이 아니라 가드레일 구성 시 오류를 발생시킴. 미설정 시 내장 일반 메시지로 기본값skip_system_message_in_guardrail: (Optional[bool]) role: system 메시지를 Lakera 검사에 보내는 것에서 제외. LLM은 여전히 전체 대화를 받고, Lakera의 보기만 필터링됨. 미설정 시 전역litellm_settings.skip_system_message_in_guardrail로 폴백skip_tool_message_in_guardrail: (Optional[bool]) 위와 같음, role: tool 메시지(도구 호출 결과). 미설정 시litellm_settings.skip_system_message_in_guardrail로 폴백
대부분의 다른 가드레일이 원시 요청에 직접 훅으로 실행되는 것과 달리, Lakera v2는 두 skip 플래그를 직접 존중해요. 대부분의 직접 훅 가드레일은 그렇지 않아요. Where the skip flags apply 참고.
마스킹 제자리는 두 skip 플래그와 메시지의 다른 모든 필드(도구 메시지의 tool_call_id, 어시스턴트 메시지의 tool_calls, name, cache_control 등)를 보존해요. 메시지 자체의 content만 다시 쓰이고, 어느 skip 플래그로 제외된 메시지는 버려지는 것이 아니라 원래 위치에 완전히 그대로 남아요. Lakera v2는 교정된 결과를 안전하게 다시 쓸 수 없는 두 가지 좁은 경우에 여전히 마스킹이 아니라 차단으로 퇴화해요: 메시지가 비문자열(멀티모달) 콘텐츠를 담을 때, 또는 요청이 chat completions 메시지와 Responses API input 필드를 결합하거나 Responses API instructions 필드를 담을 때. 거기에는 마스킹이 안전하게 대상으로 삼을 단일 필드가 없기 때문이에요.
Advisory 모드 (Advisory mode)
on_flagged: "inject_system_message"는 거짓 양성에 취약한 감지기용이에요. 예를 들어 정당한 지시 언어에 걸리는 프롬프트 인젝션 휴리스틱의 경우, 운영자가 모든 플래그 요청을 하드 차단하거나 신호 없이 허용하는 대신 LLM 자체가 플래그가 진짜인지 판단하게 하려는 것이에요.
litellm config.yaml:
guardrails:
- guardrail_name: "lakera-advisory"
litellm_params:
guardrail: lakera_v2
mode: "pre_call"
on_flagged: "inject_system_message"
# advisory_system_message: "Custom template with a {reason} placeholder"
api_key: os.environ/LAKERA_API_KEY
api_base: os.environ/LAKERA_API_BASE
플래그 시 가드레일은 요청에 system 메시지를 추가하고 실제 LLM 호출이 정상 진행돼요(HTTP 200). 기본 템플릿으로 그 메시지는 다음과 같아요:
The user's latest message was flagged for {reason} by a content safety guardrail. This may be a false positive. Use your judgment: respond helpfully if the request is legitimate, or decline if it is not.
{reason}은 Lakera 자체 감지기 breakdown에서 채워져요. 예: "a potential prompt injection attempt", "personally identifiable information", "policy-violating content". advisory_system_message을 설정해 문구를 재정의하되 템플릿에 실제 {reason} 플레이스홀더를 유지하세요.
Responses API 요청의 경우 해당 필드가 존재하면 advisory가 input이 아니라 instructions에 추가돼요. instructions는 개발자가 설정한 권한 있는 system 수준 필드인 반면 input은 호출자 제어이고, 호출자가 거기에 끝에 추가된 경고를 무시하라고 모델에 말하는 텍스트를 포함할 수 있기 때문이에요. instructions도 같은 방식으로 검사되므로 거기서 유래한 플래그도 전달 메시지를 올바르게 트리거해요.
PII 전용 플래그는 전달 메시지를 받는 대신 제자리 마스킹돼요. 전달 메시지를 전달하기 위해 모델에 원시 PII를 보여줄 이유가 없고, 마스킹이 이미 그 우려를 스스로 해결하기 때문이에요. 전달 메시지는 advisory 모드가 달리 해결할 수 없는 플래그(예: 프롬프트 인젝션 휴리스틱)를 위해 예약돼요.
Advisory 모드에는 가드레일이 요청 수명 주기의 어느 시점에 실행되는지에 따른 두 가지 제한이 있어요:
mode: "during_call"은 지원되지 않아요. during_call은 LLM 요청과 가드레일을 둘 사이 장벽 없이 동시 실행하므로, 요청이 전달되기 전에 advisory를 추가할 신뢰할 수 있는 시점이 없어요.on_flagged: "inject_system_message"을 during_call을 포함하는 mode와 구성하면 가드레일 구성 시 오류가 발생해요. 대신mode: "pre_call"을 사용하세요.mode: "post_call"은on_flagged: "monitor"처럼 동작해요. post-call 가드레일이 실행될 때쯤이면 LLM이 이미 응답을 만들었으므로 advisory를 주입할 것도 없어요. 플래그는 기록되고 응답은 변경 없이 반환돼요.