AI-Gateways für OpenAI: OpenRouter-Alternativen

Wir haben OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq und AI/ML API anhand dreier Indikatoren (First-Token-Latenz, Gesamtlatenz und Anzahl der Ausgabe-Token) mit 300 Tests bewertet, wobei kurze Prompts (ca. 18 Token) und lange Prompts (ca. 203 Token) für die Gesamtlatenz verwendet wurden.

Wenn Sie planen, eines dieser AI-Gateways zu verwenden, können Sie:

• Die Effizienz von AI-Gateways mit unseren Benchmarks vergleichen
• Die Preise der Dienste mit dem untenstehenden Tool vergleichen
• Ihre OpenAI-kompatible API-Anfrage mit unserem Tool vorbereiten

Leistungsbenchmark für AI-Gateways/Anbieter

In diesem Benchmark haben wir OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq und die AI/ML API mit dem Llama 3.1 8B-Modell verglichen. Da jedes Gateway verschiedene Varianten des Llama 3.1 8B-Modells anbietet (wie Instruct, Turbo und Instant), haben wir eine Normalisierungsstrategie angewendet, um sicherzustellen, dass diese Variationen den Leistungsvergleich nicht beeinträchtigen.

Groq und SambaNova sind jedoch primär AI-Anbieter mit proprietärer Hardware, während TogetherAI sowohl als AI-Anbieter als auch als Hardware-Hersteller fungiert. OpenRouter und AI/ML API sind reine Gateways, die an externe Anbieter weiterleiten, ohne selbst Modelle zu hosten.

Sie können unsere Methodik einsehen.

Vergleich der First-Token-Latenz

Wir haben die First-Token-Latenz (FTL) analysiert, da diese Metrik direkt widerspiegelt, wie effektiv ein Gateway den geeigneten Anbieter auswählt und den Anfangsteil der Antwort an den Benutzer liefert. Sie gibt einen klaren Hinweis auf die reale Leistung und die Benutzererfahrung.

Zusätzlich zeigt die FTL die Effizienz des Ressourcenmanagements und der Netzwerkoptimierung der Infrastruktur eines AI-Gateways.

• Groq und SambaNova weisen die niedrigsten FTL-Werte auf, was auf hoch optimierte und schnelle Infrastrukturen hinweist. Bei kurzen Prompts liefern sowohl SambaNova als auch Groq Antworten in nur 0,13 Sekunden und sind damit die schnellsten.
  • Bei langen Prompts führt Groq mit 0,14 Sekunden und schneidet SambaNova leicht ab. Dies zeigt, dass beide Anbieter in verschiedenen Szenarien erstklassige Leistungen liefern, wobei Groq bei längeren Prompts einen leichten Vorteil hat, obwohl ihre Leistung insgesamt eng beieinander und durchweg stark ist.
• OpenRouter und TogetherAI zeigen eine moderate Leistung mit FTL-Werten von 0,40 bzw. 0,43 Sekunden für kurze Prompts und 0,45 Sekunden für beide bei langen Prompts. Ihre Ergebnisse sind recht ähnlich, wobei OpenRouter etwas schneller ist, was besonders bei kurzen Prompts auffällt.
• Im Gegensatz dazu weist die AI/ML API die höchste Latenz auf, mit 0,84 Sekunden für kurze Prompts und 0,90 Sekunden für lange Prompts, was sie erheblich langsamer als die anderen Anbieter macht.

Vergleich der Token- und Latenzleistung

Anschließend haben wir die Anzahl der Ausgabe-Token und Latenzwerte untersucht, um zu verstehen, wie gut AI-Gateways den geeigneten Anbieter auswählen und die Benutzererfahrung aufrechterhalten. Diese Metriken spiegeln die Gesamteffizienz des gesamten Antwortprozesses wider.

In diesem Zusammenhang haben wir auch die Fähigkeit der Gateways bewertet, während des Benchmarks den effizientesten und schnellsten Anbieter für die Optimierung auszuwählen.

Wir wollten untersuchen, wie AI-Gateways mit der Optimierung umgehen, da die Token-Anzahl bei langen Prompts erheblich variieren kann.

• Trotz der Erzeugung der höchsten Anzahl von Token (1.997) behält SambaNova eine starke Latenzleistung bei und belegt mit einer Antwortzeit von 3 Sekunden den zweitplatzierten Platz.
• Groq ist etwa 1 Sekunde schneller als SambaNova (2,7 Sekunden), produziert jedoch etwas weniger Token (1.900).
• Obwohl TogetherAI und AI/ML API weniger Token als sowohl SambaNova als auch Groq verwenden (1.812 für TogetherAI und 1.880 für AI/ML API), weisen sie erheblich höhere Latenzen auf (11 Sekunden bzw. 13 Sekunden), was sie erheblich langsamer macht.
• OpenRouter, das die gleiche Anzahl von Token wie TogetherAI produziert, zeigt eine moderate Latenzleistung und belegt mit 25 Sekunden den letzten Platz unter den AI-Gateways.

Da die Token-Anzahl bei kurzen Prompts bei allen Anbietern gleich ist, konzentrierte sich unser Vergleich ausschließlich auf die Latenz:

• In diesem Fall sind Groq und SambaNova nahezu identisch und bei der First-Token-Latenz am schnellsten.
• TogetherAI schnitt besser ab als OpenRouter, obwohl ihre Leistung relativ eng beieinander lag.
• Die AI/ML API war mit 0,90 Sekunden die langsamste, was mit ihrer Leistung bei der First-Token-Latenzmessung übereinstimmt.

Faktoren, die die im Benchmark beobachteten Leistungsunterschiede erklären

Unterschiede im Infrastrukturbesitz und Hardware-Design

• Groq und SambaNova arbeiten mit proprietärer, speziell entwickelter Hardware (LPUs und RDUs), die explizit für eine latenzarme Inferenz optimiert ist.
• Dieser architektonische Vorteil erklärt ihre durchweg überlegene First-Token-Latenz und Gesamtlatenz, insbesondere unter Bedingungen mit kurzen und langen Prompts.
• Im Gegensatz dazu verlassen sich reine Gateways wie OpenRouter und AI/ML API auf das Weiterleiten von Anfragen an externe Anbieter, was zusätzliche Netzwerkhops und Koordinationsaufwand mit sich bringt.

Unterscheidung zwischen Anbieter- und Gateway-Rolle

Leistungsunterschiede werden stark davon beeinflusst, ob eine Plattform ist:

• Ein Modellanbieter mit direkter Kontrolle über die Inferenzinfrastruktur (Groq, SambaNova),
• Ein hybrider Anbieter-Gateway (TogetherAI),
• Oder ein reines Routing-Gateway (OpenRouter, AI/ML API).

Anbieter und hybride Plattformen können Inferenz, Batching und Caching eng optimieren, während reine Gateways einige Leistungseinschränkungen für Flexibilität und breitere Anbieterunterstützung in Kauf nehmen.

Optimierungen auf Inferenzebene

Trotz der Verwendung desselben Basismodells (Llama 3.1 8B) unterscheiden sich Gateways in:

• Kernel-Optimierungen,
• Effizienz des Token-Streamings,
• Strategien für Scheduling und Lastverteilung.

Diese Unterschiede auf Inferenzebene werden in der Methodik als Hauptquelle für Latenzvariationen identifiziert, nicht die Modellarchitektur selbst.

Empfindlichkeit der First-Token-Latenz

Die First-Token-Latenz spiegelt wider:

• Effizienz des Netzwerk-Routings,
• Logik der Anbieterauswahl,
• Interne Warteschlangen und Ressourcenverfügbarkeit.

Die nahezu identische, minimale First-Token-Latenz von Groq und SambaNova zeigt hoch optimierte Anfrage-Pipelines.

Die höhere First-Token-Latenz bei AI/ML API und OpenRouter deutet auf einen höheren Aufwand bei der Anbieterauswahl und Weiterleitung von Anfragen hin.

Abwägungen zwischen Durchsatz und Latenz

• SambaNova erzielt die höchste Token-Ausgabe bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung niedriger Latenz, was auf eine starke Durchsatzoptimierung hinweist.
• Groq erzielt etwas niedrigere Token-Zahlen, liefert aber eine schnellere Gesamtlatenz, was ein Design widerspiegelt, das auf Geschwindigkeit statt auf Ausführlichkeit optimiert ist.
• TogetherAI und AI/ML API erzeugen weniger Token, weisen jedoch eine höhere Latenz auf, was auf weniger effiziente Durchsatz-zu-Latenz-Verhältnisse hindeutet.

Gateway-Optimierung und Routing-Strategie

OpenRouter priorisiert:

• Modellvielfalt,
• Failover-Resilienz,
• Kosten- und Verfügbarkeitsoptimierung.

Diese Designziele erhöhen den Routing- und Entscheidungsfindungsaufwand, was trotz moderater First-Token-Latenz zu einer höheren Gesamtlatenz beiträgt.

Der Benchmark erfasst daher einen bewussten Kompromiss zwischen Flexibilität und roher Leistung.

Breite der Modellverfügbarkeit und operative Komplexität

Gateways, die eine große Anzahl von Modellen unterstützen (z. B. OpenRouter mit 500+ Modellen), stehen vor:

• Erhöhter Komplexität der Routing-Logik,
• Mehr heterogenen Backend-Leistungsprofilen.

Plattformen mit weniger unterstützten Modellen können aggressivere, modellspezifische Optimierungen anwenden, was die Konsistenz der Latenz verbessert.

Effekte des Benchmark-Designs

Die Verwendung von:

• Streaming-Modus,
• Fester Temperatur,
• Sequentieller Ausführung mit Verzögerung,

Stellt Fairness sicher und hebt gleichzeitig Unterschiede in der Systeme-Effizienz hervor, anstatt Szenarien mit maximalem Durchsatz.

Das Ausscheiden fehlgeschlagener Durchläufe begünstigt Plattformen mit stabilem Streaming-Verhalten und bestraft indirekt Gateways mit höherer Koordinationskomplexität.

Kostenvergleich

Sie können den Kostenvergleich für das Llama 4 Scout-Modell (17Bx16E) mit 1 Million Ausgabe-/Eingabe-Token einsehen.

Sie können mehr über LLM-Preise lesen.

Bereiten Sie Ihre API-Anfrage mit unserem Tool vor

Verwenden Sie das untenstehende Tool, um Ihre OpenAI-kompatible API-Anfrage für eines der von AI-Gateways bereitgestellten Modelle vorzubereiten.

Anzahl der unterstützten Modelle

Top AI-Gateways

OpenRouter

Die einheitliche API von OpenRouter vereinfacht das Senden von Anfragen an Large Language Models (LLMs), indem sie einen einzigen, OpenAI-kompatiblen Endpunkt bietet, um auf über 300 Modelle von Anbietern wie Anthropic, Google und Grok zuzugreifen.

Es leitet Anfragen intelligent weiter, um Kosten, Latenz und Leistung zu optimieren, mit Funktionen wie automatischen Failovers, Prompt-Caching und standardisierten Anfrageformaten, wodurch die Notwendigkeit entfällt, mehrere Anbieter-APIs zu verwalten.

Entwickler können zwischen verschiedenen Modellen wechseln, ohne Code-Änderungen vornehmen zu müssen, was Flexibilität und Zuverlässigkeit erhöht.

Abbildung 1: OpenRouter-Dashboard: Schnittstelle zum Vergleich von KI-Modellen mit mehreren Modellen, Suchfunktion und Verlauf der Konversation.¹

AI/ML API

AI/ML API bietet eine einheitliche Schnittstelle zum Senden von Anfragen an mehrere LLMs und vereinfacht die Integration für Aufgaben wie Textgenerierung und Embeddings.

Seine standardisierte Schnittstelle unterstützt mehrere Modelle und ermöglicht es Entwicklern, Anfragen zu senden, ohne sich mit anbieterspezifischen Komplexitäten auseinandersetzen zu müssen.

Die API abstrahiert das Infrastrukturmanagement und ermöglicht einen effizienten, skalierbaren Zugriff auf KI-Modelle mit konsistenten Anfrageformaten für eine schnelle Entwicklung.

Abbildung 2: AI/ML API-Spielplatz: LLM-Testschnittstelle mit einstellbaren Parametern, Modellauswahl und Beispielkonversation.²

Together AI

Die einheitliche API von Together AI ermöglicht das Senden von Anfragen an über 200 Open-Source-LLMs mit einer einzigen Schnittstelle und unterstützt hochleistungsfähige Inferenz und Latenzen unter 100 ms.

Es übernimmt Token-Caching, Modellquantisierung und Lastverteilung, sodass Entwickler Anfragen senden können, ohne die Infrastruktur verwalten zu müssen.

Die Flexibilität der API unterstützt einen einfachen Modellwechsel und parallele Anfragen, optimiert für Geschwindigkeit und Kosten.

Abbildung 3: Together AI-Schnittstelle: LLM-Spielplatz mit Llama-Modellauswahl, einstellbaren Parametern und detaillierten Antwortmetriken.³

Groq

Groq, entwickelt von Groq Inc., ist ein AI-Gateway, das eine einheitliche API zum Senden von Anfragen an Large Language Models (LLMs) wie Llama 3.1 bereitstellt.

Es nutzt speziell entwickelte Language Processing Units (LPUs), um hochgeschwindigkeits, latenzarme Antworten zu liefern. Mit einer OpenAI-kompatiblen API bietet es Entwicklern Flexibilität, arbeitet jedoch ausschließlich über HTTP ohne WebSocket-Unterstützung.

Abbildung 4: Groq-Schnittstelle: LLM-Testplattform mit Llama-Modell, einstellbaren Parametern und Antwortleistungsmetriken.⁴

SambaNova

Die einheitliche API von SambaNova, zugänglich über Plattformen wie Portkey, ermöglicht das Senden von Anfragen an hochleistungsfähige LLMs wie Llama 3.1 405B und nutzt seine speziellen Reconfigurable Dataflow Units, um bis zu 200 Token pro Sekunde zu verarbeiten.

Die API standardisiert Anfragen für Unternehmensmodelle und gewährleistet eine latenzarme, durchsatzstarke Verarbeitung mit nahtloser Integration, ideal für komplexe AI-Workloads.

Abbildung 5: SambaNova-Spielplatz: DeepSeek-Modellschnittstelle mit Reasoning-Fähigkeiten und detaillierten Leistungsmetriken.⁵

Welche Rolle spielt ein AI-Gateway in der Entwicklung von AI-Anwendungen?

AI-Gateways dienen als zentrale Plattform, die AI-Modelle, Dienste und Daten mit Endbenutzeranwendungen verbindet. Sie erleichtern die nahtlose Integration durch Bereitstellung standardisierter APIs, oft OpenAI-kompatibel, um mit mehreren AI-Anbietern (z. B. OpenAI, Anthropic oder Google) zu interagieren.

Dadurch wird die Notwendigkeit reduziert, anbieterspezifische APIs zu verwalten, Aufgaben wie Lastverteilung und Caching werden übernommen und ein effizienter Betrieb gewährleistet, sodass Entwickler sich auf die Anwendungslogik statt auf das Infrastrukturmanagement konzentrieren können.

Wie unterscheidet sich ein AI-Gateway von einem traditionellen API-Gateway?

Ein traditionelles API-Gateway dient als einziger Einstiegspunkt für Client-Anfragen an Backend-Dienste und verwaltet und sichert API-Verkehr. Im Gegensatz dazu ist ein AI-Gateway auf AI-Modelle und -Dienste zugeschnitten und adressiert spezifische Herausforderungen wie Modellbereitstellung, Umgang mit großen Datenmengen und Leistungsüberwachung.

AI-Gateways bieten erweiterte Funktionen wie semantisches Caching, Prompt-Management und AI-spezifisches Verkehrsmanagement und gewährleisten die Einhaltung von Sicherheits- und regulatorischen Standards, im Gegensatz zu allgemeinen API-Gateways.

Was sind die wichtigsten Vorteile der Verwendung eines AI-Gateways für die AI-Integration?

AI-Gateways bieten einen strukturierten Ansatz zur Integration und Verwaltung mehrerer AI-Modelle und -Dienste. Sie fungieren als Kontrollebene zwischen Anwendungen und AI-Anbietern und verbessern Effizienz, Konsistenz und Governance über den gesamten AI-Lebenszyklus hinweg.

Zentralisiertes Modellmanagement

Ein AI-Gateway ermöglicht es Organisationen, Verbindungen zu mehreren AI-Anbietern über eine einzige Schnittstelle zu verwalten. Dies reduziert die Notwendigkeit, separate Integrationen zu pflegen, und vereinfacht die Versionskontrolle, Überwachung und Prüfung von Modellen.

Schnellere Bereitstellung und Updates

Mit einheitlichem Zugriff und Konfiguration können Entwickler neue Modelle bereitstellen oder bestehende aktualisieren, ohne wesentliche Code-Änderungen vornehmen zu müssen. Dies unterstützt eine schnellere Implementierung und verkürzt Entwicklungszyklen.

Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit

AI-Gateways verteilen Anfragen auf verfügbare Ressourcen und helfen, eine konsistente Leistung bei steigender Nutzung aufrechtzuerhalten. Lastverteilung und automatisierte Failovers minimieren Ausfallzeiten und gewährleisten die Kontinuität des Dienstes.

Integration in CI/CD-Prozesse

Die Verknüpfung von AI-Gateways mit CI/CD-Pipelines ermöglicht es Organisationen, Modelltests, -validierung und -bereitstellung zu automatisieren. Dies unterstützt kontinuierliche Verbesserungen bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung von Stabilität und Compliance.

Sicherheit und Zugriffskontrolle

Gateways bündeln Authentifizierung, Verschlüsselung und Nutzungsüberwachung in einer einzigen Ebene. Dies reduziert die Exposition gegenüber Sicherheitsrisiken und gewährleistet die Einhaltung interner und externer Datenschutzrichtlinien.

Leistungs- und Kostenoptimierung

Durch die Verfolgung von Leistungsmetriken und Nutzungsmustern kann ein AI-Gateway den Verkehr an das effizienteste oder kostengünstigste Modell weiterleiten. Dies hilft, Leistungsanforderungen mit Budgetbeschränkungen in Einklang zu bringen.

Beispielsweise bieten AI-Gateways wie Portkey und Gantry diese Fähigkeiten, indem sie Teams ermöglichen, über eine einzige API mit verschiedenen Large Language Model (LLM)-Anbietern zu verbinden. Sie helfen, den Zugriff zu standardisieren, die Leistung zu überwachen und Updates effizient zu verwalten.

Entdecken Sie weitere unserer Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse in der Google-Suche.

Als bevorzugte Quelle hinzufügen

Wie stellt ein AI-Gateway eine verbesserte Sicherheitsarchitektur sicher?

AI-Gateways bieten eine fortschrittliche Sicherheitsarchitektur durch:

• Datensverschlüsselung, Zugriffskontrolle und Authentifizierung zum Schutz sensibler Daten.
• Rollenbasierte Zugriffskontrolle zur Verwaltung von Berechtigungen für AI-Modelle und -Dienste.
• Einen einzigen Kontrollpunkt zur Authentifizierung und Autorisierung von AI-Verkehr.
• Unterstützung für virtuelle Schlüssel zur sicheren Verwaltung von AI-Modellen und -Diensten.
• Prompt-Sicherheitsfunktionen zur Verhinderung von Missbrauch, wie Prompt-Injection-Angriffe.

Diese Maßnahmen gewährleisten die Einhaltung von Vorschriften und schützen AI-Anwendungen in Unternehmensumgebungen.

Welche Bereitstellungsoptionen sind für AI-Gateways verfügbar?

AI-Gateways bieten flexible Bereitstellungsoptionen, einschließlich:

• On-Premises, Cloud- oder Hybridumgebungen, um den Bedürfnissen der Organisation gerecht zu werden.
• Unterstützung für Containerisierung und serverlose Architekturen für Skalierbarkeit.
• Integration in bestehende Sicherheitsinfrastruktur für eine nahtlose und sichere Bereitstellung.
• Automatisierte Bereitstellung und Skalierung zur Gewährleistung hoher Verfügbarkeit und Leistung.
• Ein Self-Service-Portal für Entwickler, um AI-Modelle einfach bereitzustellen und zu verwalten.

Beispielsweise unterstützt das Kong AI-Gateway Multi-Cloud- und On-Premises-Bereitstellungen und erhöht die Flexibilität.

Was sind die Nachteile der Verwendung eines AI-Gateways?

Während AI-Gateways den Zugriff auf mehrere Modelle und Anbieter vereinfachen, bringen sie auch Kompromisse mit sich, die Organisationen vor der Übernahme abwägen sollten. Diese Einschränkungen betreffen Leistung, Kosten und operative Komplexität und können in bestimmten Szenarien die Vorteile überwiegen.

Zusätzliche Latenz durch Routing-Aufwand

Jede Anfrage, die durch ein Gateway geht, beinhaltet zusätzliche Netzwerkhops und Verarbeitungslogik, bevor sie den zugrunde liegenden Modellanbieter erreicht.

• Reine Routing-Gateways wie OpenRouter und AI/ML APIs weisen in unserem Benchmark eine höhere First-Token-Latenz auf als Anbieter, die auf proprietärer Inferenzhardware laufen (Groq, SambaNova), wobei die AI/ML API mit 0,84-0,90 Sekunden die langsamste ist.
• Der Aufwand wird in latenzsensitiven Anwendungen wie Echtzeit-Chat, Sprachassistenten oder agentic Workflows mit mehreren sequentiellen Aufrufen deutlicher.
• Anwendungen, die Antwortzeiten unter einer Sekunde priorisieren, können eine direkte Integration mit einem einzelnen Anbieter effizienter finden als das Routing durch ein Gateway.

Zusätzlicher Ausfallpunkt

Die Einführung eines Gateways fügt eine weitere Ebene zum Anfragepfad hinzu, was die allgemeine Systemzuverlässigkeit beeinträchtigen kann.

• Falls das Gateway Ausfallzeiten, Ratenbegrenzung oder verschlechterte Leistung erfährt, sind alle nachgelagerten AI-Aufrufe betroffen, selbst wenn die zugrunde liegenden Anbieter verfügbar bleiben.
• Das Debuggen wird komplexer, da Fehler vom Gateway, der Routing-Logik oder dem ausgewählten Anbieter stammen können, was die Ursachenanalyse erschwert.
• Organisationen, die sich auf ein einzelnes Gateway verlassen, verlagern ihre Abhängigkeit im Wesentlichen von einem Anbieter auf einen anderen, ohne das Vendor-Risiko vollständig zu eliminieren.

Kostenaufschlag und Intransparenz der Preisgestaltung

Die meisten Gateways arbeiten mit einem Aufschlag- oder Abonnementmodell, was die beworbenen Kosteneinsparungen aufheben kann.

• Reine Gateways geben oft die Anbieterkosten mit einer zusätzlichen Marge weiter, was bedeutet, dass die Preisgestaltung pro Token höher sein kann als der direkte Weg zum Anbieter.
• Unternehmensorientierte Gateways wie das Kong AI-Gateway erfordern in der Regel jährliche Lizenzgebühren, die für kleinere Teams erheblich sein können.
• Preisstrukturen sind nicht immer transparent, was es schwierig macht, die monatlichen Kosten im großen Maßstab vorherzusagen.

Vendor-Lock-in auf der Gateway-Ebene

Während AI-Gateways oft als Weg beworben werden, um einen Lock-in mit Modellanbietern zu vermeiden, können sie eine neue Form der Abhängigkeit einführen.

• Benutzerdefinierte Funktionen wie semantisches Caching, Prompt-Management oder proprietäre Routing-Logik sind nicht über Gateways hinweg portierbar.
• Das spätere Migrieren von einem Gateway erfordert die Neuimplementierung von Observability, Sicherheitsrichtlinien und Routing-Regeln, was zeitaufwändig sein kann.
• Standardisierte OpenAI-kompatible APIs mindern dieses Risiko etwas, aber erweiterte Gateway-Funktionen bleiben proprietär.

Eingeschränkter Zugriff auf anbieterspezifische Funktionen

Gateways standardisieren Anfragen über Anbieter hinweg, aber diese Abstraktion kann Funktionen verbergen, die für einzelne Modelle einzigartig sind.

• Anbieterspezifische Parameter, Antwortformate oder Beta-Funktionen werden möglicherweise nicht über die einheitliche API des Gateways freigegeben.
• Kürzlich veröffentlichte Modelle oder Funktionen erscheinen oft mit einer Verzögerung auf Gateways, da das Gateway zuerst seine Integration aktualisieren muss.
• Teams, die auf modernste Funktionen angewiesen sind (wie erweiterte Kontextfenster, strukturierte Ausgaben oder multimodale Eingaben), können den direkten Anbieterzugriff flexibler finden.

Operative Komplexität für kleinere Teams

Für kleine Teams oder Projekte in der Frühphase kann ein Gateway mehr Komplexität hinzufügen als entfernen.

• Das Konfigurieren von Routing-Regeln, Fallbacks, Observability und Zugriffskontrollen erfordert anfänglichen Engineering-Aufwand.
• Ein einfacher Wrapper um das SDK eines einzelnen Anbieters kann für Prototypen oder Anwendungen mit geringem Verkehrsaufkommen ausreichend sein.
• Die Vorteile von Gateways werden im großen Maßstab bedeutender, wo die Verwaltung mehrerer Anbieter, die Überwachung von Kosten und die Durchsetzung von Governance den zusätzlichen Aufwand rechtfertigen.

Beispielsweise kann ein Startup, das einige tausend Anfragen pro Tag mit einem Modell bedient, feststellen, dass die direkte Integration mit OpenAI oder Anthropic schneller einzurichten und einfacher zu warten ist als die Konfiguration eines vollständigen Gateway-Stacks.

Weitere fortschrittliche AI-Gateways

Kong AI-Gateway

Das Kong AI-Gateway (siehe Abbildung 6) fungiert als Middleware-Ebene, die Anwendungen und Agenten mit AI-Anbietern wie OpenAI, Anthropic und LLaMA sowie Vektordatenbanken wie Pinecone und Qdrant verbindet.

Es bietet eine einheitliche API-Schnittstelle, die mit OpenAI kompatibel ist und Entwicklern ermöglicht, über eine einzige Integration auf mehrere Large Language Models (LLMs) zuzugreifen. Dieses Design reduziert die Komplexität und verbessert die Konsistenz über AI-Interaktionen hinweg.

Das Gateway umfasst mehrere Funktionen, die die Systemleistung und -effizienz verbessern:

• AI-semantisches Caching zum Speichern und Wiederverwenden von Antworten, was die Latenz reduziert.
• AI-Verkehrssteuerung und Lastverteilung zur Verwaltung der Anfrageverteilung und Aufrechterhaltung einer stabilen Leistung.
• AI-Retries zur Behandlung vorübergehender Fehler und Verbesserung der Zuverlässigkeit.

Sicherheit ist in die Kernarchitektur integriert. Das Kong AI-Gateway umfasst AI-Prompt-Guard zum Erkennen und Blockieren von Prompt-Injection-Angriffen, Authentifizierung und Autorisierung (AuthNZ) für kontrollierten Zugriff und Datenverschlüsselung zur Einhaltung von Unternehmenscompliance-Standards.

Zusätzlich zu diesen Fähigkeiten bietet das Gateway:

• AI-Observability-Tools zur Überwachung von Leistung und Nutzung,
• AI-Flow- und Transformationsfunktionen zur Verwaltung von Eingabe- und Ausgabedaten,
• Bereitstellungsoptionen in Multi-Cloud-, On-Premises- und Hybridumgebungen.

Diese Fähigkeiten machen es für Organisationen geeignet, die große AI-Workloads verarbeiten.

Abbildung 6: Kong AI-Gateway-Architektur: Einheitliche API-Schnittstelle, die AI-Anbieter (LLMs und Vektordatenbanken) mit Apps und Agenten über Sicherheits-, Governance- und Observability-Plugins verbindet.⁶

Erfahren Sie mehr über fortschrittliche LLMOps-Plattformen wie Kong AI.

Envoy AI-Gateway

Das Envoy AI-Gateway ist ein Open-Source-Gateway, das auf Envoy Proxy basiert und zur Verwaltung und zum Routing von Verkehr zu Large Language Model-Anbietern dient. Es bietet eine zentrale Kontrollebene zum Aufrufen von AI-Modellen über standardisierte APIs und unterstützt mehrere Anbieter und Bereitstellungsumgebungen.

Das Gateway ist so konzipiert, dass es sich in Kubernetes und die Gateway-API integriert und OpenAI-kompatible und Responses-kompatible Endpunkte für Anwendungen bereitstellt, während es anbieterspezifische Unterschiede intern verarbeitet.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

API & Anbieterunterstützung:

• Unterstützung für OpenAI Responses API (/v1/responses), einschließlich Streaming, Tool-Aufrufe, multimodale Eingaben und Reasoning
• Kompatibilität mit OpenAI-artigen APIs über Anbieter hinweg (z. B. Anthropic, Gemini, Cohere, Bedrock)
• Konfigurierbare Endpunkt-Präfixe für Anbieter mit nicht standardmäßigen OpenAI-kompatiblen Pfaden

Konfiguration & Routing

• GatewayConfig CRD für gateway-spezifische Konfiguration, die über mehrere Gateways hinweg geteilt wird
• Request-Body-Mutation auf Route-Ebene für anbieterspezifische Parameterbehandlung
• Inferenzpools für dynamische Backend-Auswahl mit konsistenten Sicherheitsrichtlinien

Sicherheit & Zugriffskontrolle

• CEL-basierte Autorisierung für MCP-Routen
• Autorisierung unter Verwendung von Request-Attributen, JWT-Claims und externen Autorisierungsdiensten
• Tool-Ebene-Zugriffskontrolle für MCP-basierte Integrationen

Caching & Kostenkontrollen

• Unterstützung für Prompt-Caching für Claude-Modelle auf AWS Bedrock und GCP Vertex AI
• Separate Abrechnung für gecachte Eingabe-Token und Cache-Erstellungs-Token

Agent & Tooling-Unterstützung

• Native Unterstützung für Model Context Protocol (MCP)-Server und -Tools
• Automatische Synchronisierung der Tool-Liste für MCP-Clients
• Proxying von stdio-basierten MCP-Servern

Grounding & Retrieval

• Google Search Grounding für Gemini-Modelle
• Unternehmenssuchintegration für organisationspezifische Datenquellen

Observability & Betrieb

• Pro-Anbieter-Kostenzuordnungsmetriken
• OpenTelemetry- und OpenInference-kompatible Traces
• Token-Nutzungs- und Latenzmetriken über Anbieter hinweg

Was ist der Unterschied zwischen AI-Gateways und AI-Anbietern?

AI-Anbieter sind Plattformen, die AI-Modelle über ihre eigene Infrastruktur hosten und bereitstellen. Sie übernehmen die technischen Aspekte wie Rechenressourcen, Modellbereitstellung, APIs, Autoscaling und Überwachung. Beispiele sind Baseten, Groq (mit seiner proprietären LPU-Hardware) und SambaNova (mit RDU-Infrastruktur).

AI-Gateways fungieren als Middleware, die zwischen Ihren Anwendungen und mehreren AI-Anbietern liegt. Anstatt sich separat mit jedem Anbieter zu verbinden, bieten Gateways eine einheitliche API an, um über eine einzige Schnittstelle auf viele Modelle zuzugreifen, und übernehmen intelligentes Routing, Lastverteilung, Sicherheit und Kostenoptimierung. Beispiele sind OpenRouter und AI/ML API.

Einige Plattformen wie TogetherAI fungieren als beides. Sie hosten ihre eigenen Modelle (Anbieterfunktionalität) und bieten gleichzeitig eine einheitliche API für den Zugriff auf mehrere externe Modelle (Gatewayfunktionalität).

Benchmark-Methodik

Um die Latenz und Leistung verschiedener AI-Gateways unter konsistenten und kontrollierten Bedingungen zu bewerten, wurde ein Python-basierter Benchmark entwickelt.

Der Benchmark konzentrierte sich auf drei wichtige Leistungsindikatoren: First-Token-Latenz, Gesamtlatenz und Anzahl der Ausgabe-Token. Jeder Test wurde 50 Mal pro AI-Gateway ausgeführt, um statistische Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Nur erfolgreiche Durchläufe, bei denen die First-Token-Latenz gemessen werden konnte, wurden in die endgültige Analyse einbezogen, um die Genauigkeit zu gewährleisten.

Zwei Prompt-Typen wurden verwendet, um verschiedene Lastszenarien zu simulieren:

• Kurze Prompts, durchschnittlich etwa 18 Eingabe-Token
• Lange Prompts, durchschnittlich etwa 203 Eingabe-Token

Der lange Prompt bestand aus einer detaillierten analytischen Anfrage, die um acht thematische Bereiche im Zusammenhang mit jüngsten AI-Fortschritten strukturiert war. Dies stellte sicher, dass alle Modelle sowohl bei Aufgaben mit geringer als auch mit hoher Komplexität bewertet wurden.

Alle Tests wurden mit dem Llama-3.1-8B-Modell über jedes AI-Gateway hinweg durchgeführt. Obwohl der Modellname derselbe war, verwendeten die Gateways verschiedene Varianten des Modells. Diese Unterschiede wurden sorgfältig berücksichtigt und die Ergebnisse entsprechend normalisiert.

Wir haben festgestellt, dass die Hauptquelle für Latenzunterschiede bei Varianten desselben Modells Unterschiede in Optimierungen auf Inferenzebene waren. Daher konzentrierten wir uns während der Vergleiche ausschließlich auf die Auswirkungen dieser Inferenzoptimierungen. Dieser Ansatz half, Abweichungen zu minimieren, die durch Unterschiede in der Modellvariante verursacht wurden, und ermöglichte einen faireren, konsistenteren Vergleich über Anbieter hinweg.

Das Benchmarking-Skript verwendete den Modus stream = True, um die Zeit bis zum ersten Token zu messen und die gesamte Antwortgenerierungszeit zu erfassen. Der Temperaturparameter wurde über alle Durchläufe hinweg auf 0,7 festgelegt, um Konsistenz bei der Antwortvariabilität zu gewährleisten. Um Ratenbegrenzung oder leistungsbedingte Störungen zu vermeiden, wurde zwischen den Durchläufen eine Verzögerung von 0,5 Sekunden angewendet.

Alle Testausführungen wurden auf potenzielle Fehler überwacht, einschließlich nicht-200 HTTP-Antworten, Timeouts und unvollständiger oder fehlerhafter Ausgaben. Nur erfolgreiche Antworten mit gültigen First-Token-Latenzmessungen wurden in die aggregierten Ergebnisse einbezogen. Fehlgeschlagene Durchläufe wurden ausgeschlossen, um Genauigkeit und Konsistenz bei den gemeldeten Metriken zu gewährleisten.

FAQs

Zitieren Sie diesen Benchmark

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{AI-Gateways für OpenAI: OpenRouter-Alternativen}},
  year   = {2026},
  month  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-gateway}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 13. Mai 2026}
}

Referenzlinks

1.

OpenRouter

2.

AI/ML API - AI/ML API

3.

https://console.groq.com/home

4.

https://cloud.sambanova.ai/dashboard

5.

The API Platform Powering the API World | Kong Inc.

Kong Inc.

6.

The API Platform Powering the API World | Kong Inc.

Kong Inc.

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

Vollständiges Profil anzeigen

Seien Sie der Erste, der kommentiert

Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Alle Felder sind erforderlich. Kommentare werden in ihrer Originalsprache belassen.

Name

E-Mail-Adresse

Kommentar

0/450

Kommentar posten