KI-Gateways für OpenAI: OpenRouter Alternativen

Wir haben OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq und AI/ML API anhand von drei Indikatoren (Latenz bis zum ersten Token, Gesamtlatenz und Anzahl der Ausgabetoken) mit 300 Tests verglichen. Dabei verwendeten wir kurze Aufforderungen (ca. 18 Token) und lange Aufforderungen (ca. 203 Token) für die Gesamtlatenz.

Wenn Sie eines dieser KI-Gateways nutzen möchten, können Sie Folgendes tun:

• Vergleichen Sie die Effizienz von KI-Gateways mit unseren Benchmarks.
• Vergleichen Sie die Preise der Dienstleistungen mit dem untenstehenden Tool .
• Bereiten Sie Ihre OpenAI-kompatible API-Anfrage mit unserem Tool vor.

Leistungsvergleich von KI-Gateways/Anbietern

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

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

Sie können unsere Methodik einsehen.

Erster Token-Latenzvergleich

Wir analysierten die First Token Latency (FTL), da diese Metrik direkt widerspiegelt, wie effektiv ein Gateway den passenden Provider auswählt und den ersten Teil der Antwort an den Nutzer übermittelt. Sie liefert einen klaren Hinweis auf die tatsächliche Leistung und Nutzererfahrung.

Darüber hinaus demonstriert FTL die Effizienz des Infrastrukturressourcenmanagements und der Netzwerkoptimierung eines KI-Gateways.

• Groq und SambaNova weisen die niedrigsten FTL-Werte auf, was auf hochoptimierte und schnelle Infrastrukturen hindeutet. Bei kurzen Anfragen liefern sowohl SambaNova als auch Groq Antworten in nur 0,13 Sekunden und sind damit die schnellsten.
  • Bei längeren Eingabeaufforderungen liegt Groq mit 0,14 Sekunden vorn und übertrifft SambaNova leicht. Dies zeigt, dass beide Anbieter in verschiedenen Szenarien Spitzenleistung erbringen, wobei Groq bei längeren Eingabeaufforderungen einen leichten Vorteil hat. Insgesamt ist ihre Leistung jedoch ähnlich und durchweg stark.
• OpenRouter und TogetherAI zeigen eine durchschnittliche Leistung mit FTLs von 0,40 bzw. 0,43 Sekunden bei kurzen Eingabeaufforderungen und 0,45 Sekunden für beide bei langen Eingabeaufforderungen . Ihre Ergebnisse sind recht ähnlich, wobei OpenRouter etwas schneller ist, was insbesondere bei kurzen Eingabeaufforderungen auffällt.
• Im Gegensatz dazu weist der Anbieter AI/ML API die höchste Latenz auf, mit 0,84 Sekunden bei kurzen und 0,90 Sekunden bei langen Eingabeaufforderungen, wodurch er deutlich langsamer ist als die anderen Anbieter.

Vergleich der Token- und Latenzleistung

Anschließend untersuchten wir die Anzahl der Ausgabetoken und die Latenzwerte, um zu verstehen, wie gut KI-Gateways den passenden 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 die effizienteste und schnellste Provideroptimierung auszuwählen.

Wir wollten untersuchen, wie KI-Gateways die Optimierung handhaben, da die Anzahl der Token bei langen Eingabeaufforderungen erheblich variieren kann.

• Trotz der höchsten Anzahl generierter Token (1.997) weist SambaNova eine starke Latenzleistung auf und belegt mit einer Reaktionszeit von 3 Sekunden den zweiten Platz.
• Groq ist etwa 1 Sekunde schneller als SambaNova (2,7 Sekunden), produziert aber etwas weniger Token (1.900).
• Obwohl TogetherAI und SambaNova weniger Token verwenden als SambaNova und Groq (1.812 Token bei TogetherAI und 1.880 Token bei AI/ML API ), ist ihre Latenz deutlich höher (11 Sekunden bzw. 13 Sekunden), wodurch sie wesentlich langsamer sind.
• OpenRouter , das die gleiche Anzahl an Tokens wie TogetherAI erzeugt, weist eine moderate Latenzleistung auf und ist mit 25 Sekunden das langsamste KI-Gateway.

Da die Tokenanzahl bei kurzen Eingabeaufforderungen bei allen Anbietern gleich ist, konzentrierte sich unser Vergleich ausschließlich auf die Latenz:

• In diesem Fall sind Groq und SambaNova nahezu identisch und weisen die schnellste Latenz beim ersten Token auf.
• TogetherAI schnitt besser ab als OpenRouter, obwohl ihre Ergebnisse relativ nah beieinander lagen.
• Der Token AI/ML API war mit 0,90 Sekunden der langsamste, was mit seiner Leistung bei der ersten Token-Latenzmessung übereinstimmt.

Faktoren, die die im Vergleichstest beobachteten Leistungsunterschiede erklären

Unterschiede in der Infrastrukturbesitzsituation und im Hardware-Design

• Groq und SambaNova arbeiten auf proprietärer, speziell entwickelter Hardware (LPUs und RDUs), die explizit für Inferenz mit niedriger Latenz optimiert ist.
• Dieser architektonische Vorteil erklärt ihre durchweg überlegene Latenz beim ersten Token und die Gesamtlatenz, insbesondere sowohl unter kurzen als auch unter langen Eingabeaufforderungen.
• Im Gegensatz dazu sind reine Gateways wie OpenRouter und AI/ML API darauf angewiesen, Anfragen an externe Anbieter weiterzuleiten, was zusätzliche Netzwerk-Hops und einen erhöhten Koordinierungsaufwand zur Folge hat.

Unterscheidung zwischen Anbieter- und Gateway-Rolle

Leistungsunterschiede hängen stark davon ab, ob eine Plattform:

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

Provider und Hybridplattformen können Inferenz, Batchverarbeitung und Caching optimal aufeinander abstimmen, während reine Gateways zugunsten von Flexibilität und breiterer Providerunterstützung einen Teil der Leistung einbüßen.

Optimierungen auf Inferenzebene

Obwohl sie das gleiche Basismodell (Llama 3.1 8B) verwenden, unterscheiden sich die Gateways in folgenden Punkten:

• Optimierungen auf Kernel-Ebene,
• Effizienz des Token-Streamings
• Strategien für Terminplanung und Lastverteilung.

Die Unterschiede auf der Inferenzebene werden in der Methodik als Hauptursache für die Latenzvariationen identifiziert, und nicht die Modellarchitektur selbst.

Empfindlichkeit gegenüber der Latenz des ersten Tokens

Die Latenz des ersten Tokens spiegelt Folgendes wider:

• Netzwerk-Routing-Effizienz
• Logik zur Anbieterauswahl
• Interne Warteschlangen und Ressourcenverfügbarkeit.

Die nahezu identische, minimale Latenz beim ersten Token von Groq und SambaNova deutet auf hochoptimierte Anfragepipelines hin.

Die höhere Latenz beim ersten Token für AI/ML API und OpenRouter deutet auf einen größeren Aufwand bei der Anbieterauswahl und der Weiterleitung der Anfrage hin.

Abwägung zwischen Durchsatz und Latenz

• SambaNova erzielt die höchste Token-Ausgabe bei gleichzeitig niedriger Latenz, was auf eine starke Durchsatzoptimierung hinweist.
• Groq erreicht etwas niedrigere Token-Zahlen, bietet aber eine schnellere Gesamtlatenz, was ein Design widerspiegelt, das auf Geschwindigkeit statt auf Ausführlichkeit optimiert ist.
• TogetherAI und AI/ML API generieren weniger Token, weisen aber eine höhere Latenz auf, was auf ein weniger effizientes Durchsatz-zu-Latenz-Verhältnis hindeutet.

Gateway-Optimierung und Routing-Strategie

OpenRouter priorisiert:

• Modellvielfalt
• Ausfallsicherheit,
• Kosten- und Verfügbarkeitsoptimierung.

Diese Designziele erhöhen den Aufwand für Routing und Entscheidungsfindung und tragen so trotz moderater Latenz beim ersten Token zu einer höheren Gesamtlatenz bei.

Der Benchmark spiegelt daher einen bewussten Kompromiss zwischen Flexibilität und reiner Leistungsfähigkeit wider.

Verfügbarkeit der Modelle, Breite und operative Komplexität

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

• Erhöhte Komplexität der Routing-Logik,
• Heterogenere Backend-Performanceprofile.

Plattformen mit weniger unterstützten Modellen können aggressivere, modellspezifische Optimierungen anwenden und so die Latenzkonsistenz verbessern.

Benchmark-Designeffekte

Die Verwendung von:

• Streaming-Modus
• Feste Temperatur,
• Sequenzielle Ausführung mit Verzögerung,

Gewährleistet Fairness und hebt gleichzeitig Unterschiede in der Systemeffizienz hervor, anstatt Szenarien mit maximalem Durchsatz zu betrachten.

Der Ausschluss fehlgeschlagener Durchläufe begünstigt Plattformen mit stabilem Streaming-Verhalten und bestraft indirekt Gateways mit höherer Koordinierungskomplexität.

Kostenvergleich

Den Kostenvergleich für das Modell Llama 4 Scout (17Bx16E) mit 1 Million Output-/Input-Tokens können Sie hier einsehen.

Sie können mehr über die Preisgestaltung des LLM-Programms lesen.

Bereiten Sie Ihre API-Anfrage mit unserem Tool vor.

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

Anzahl der unterstützten Modelle

Top-KI-Gateways

nexos.ai

nexos.ai bietet ein unternehmensorientiertes KI-Gateway, das den Zugriff auf LLMs über eine einzige API oder Weboberfläche zentralisiert und sichert. So können Unternehmen den gesamten Modellverkehr einheitlich verwalten. Die Plattform integriert mehrere führende LLM-Anbieter und gewährleistet dabei konsistente Sicherheitsrichtlinien, Transparenz, Kostenkontrolle und Nutzungssteuerung für alle KI-Interaktionen.

Die KI-Gateway-Komponente fungiert als zentrale Anlaufstelle für intelligentes Modell-Routing, Nutzungsüberwachung und Richtliniendurchsetzung und ersetzt separate Punkt-zu-Punkt-Integrationen durch einen sicheren Endpunkt. Sie unterstützt unter anderem folgende Funktionen:

• Anpassbare Schutzmechanismen zur Verhinderung von Datenlecks und Richtlinienverstößen,
• Protokolle und Spuren der KI-Nutzung, Kostenverfolgung und Budgetierung,
• Zentrale Speicherung für sensible Dateien,
• Integrierte, abrufgestützte Generierung zur Einbeziehung internen Wissens in die Modellantworten.

Durch die Konsolidierung von KI-Operationen und die Bereitstellung von Kontrollmechanismen auf Unternehmensebene zielt nexos.ai darauf ab, die Transparenz hinsichtlich des Verhaltens von Prompt- und Modellprozessen zu verbessern und den Entwicklungs- und Wartungsaufwand für die Verwaltung mehrerer KI-Integrationen zu reduzieren.

OpenRouter

Die einheitliche API von OpenRouter vereinfacht das Senden von Anfragen an große Sprachmodelle (LLMs), indem sie einen einzigen, OpenAI-kompatiblen Endpunkt für den Zugriff auf über 300 Modelle von Anbietern wie Anthropic, Google und Grok bereitstellt.

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

Entwickler können ohne Codeänderungen zwischen verschiedenen Modellen wechseln, was die Flexibilität und Zuverlässigkeit erhöht.

Abbildung 1: OpenRouter Dashboard: Benutzeroberfläche zum Vergleich von KI-Modellen mit mehreren Modellen, Suchfunktion und Gesprächsverlauf. ¹

AI/ML API

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

Die 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 so einen effizienten, skalierbaren Zugriff auf KI-Modelle mit einheitlichen Anfrageformaten für eine schnelle Entwicklung.

Abbildung 2: AI/ML API Playground: LLM-Testoberfläche mit anpassbaren Parametern, Modellauswahl und Beispielkonvertierung. ²

Gemeinsame KI

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

Es übernimmt Token-Caching, Modellquantisierung und Lastverteilung und ermöglicht es Entwicklern, Anfragen zu senden, ohne die Infrastruktur verwalten zu müssen.

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

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

Groq

Groq, entwickelt von Groq Inc. , ist ein KI-Gateway, das eine einheitliche API zum Senden von Anfragen an große Sprachmodelle (LLMs) wie Llama 3.1 bereitstellt.

Es nutzt speziell entwickelte Sprachverarbeitungseinheiten (LPUs) für schnelle Antworten mit geringer Latenz. Dank einer OpenAI-kompatiblen API bietet es Entwicklern Flexibilität, arbeitet jedoch ausschließlich über HTTP und unterstützt kein WebSocket.

Abbildung 4: Groq-Benutzeroberfläche: LLM-Testplattform mit Llama-Modell, anpassbaren Parametern und Kennzahlen zur Reaktionsleistung. ⁴

SambaNova

Die einheitliche API von SambaNova, die über Plattformen wie Portkey zugänglich ist, ermöglicht das Senden von Anfragen an leistungsstarke LLMs wie Llama 3.1 405B und nutzt dabei seine benutzerdefinierten rekonfigurierbaren Datenflusseinheiten, um bis zu 200 Token pro Sekunde zu verarbeiten.

Die API standardisiert Anfragen für Modelle der Enterprise-Klasse und gewährleistet so eine Verarbeitung mit geringer Latenz und hohem Durchsatz bei nahtloser Integration – ideal für komplexe KI-Workloads.

Abbildung 5: SambaNova Playground: DeepSeek Modellschnittstelle mit Schlussfolgerungsfunktionen und detaillierten Leistungsmetriken. ⁵

Welche Rolle spielt ein KI-Gateway bei der Entwicklung von KI-Anwendungen?

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

Dadurch verringert sich der Bedarf an der Verwaltung anbieterspezifischer APIs, Aufgaben wie Lastverteilung und Caching werden übernommen und ein effizienter Betrieb gewährleistet, sodass Entwickler der Anwendungslogik Vorrang vor der Infrastrukturverwaltung einräumen können.

Worin unterscheidet sich ein KI-Gateway von einem herkömmlichen API-Gateway?

Ein herkömmliches API-Gateway dient als zentraler Zugangspunkt für Clientanfragen an Backend-Dienste und verwaltet und sichert den API-Datenverkehr. Im Gegensatz dazu ist ein KI-Gateway speziell auf KI-Modelle und -Dienste zugeschnitten und adressiert spezifische Herausforderungen wie die Modellbereitstellung, die Verarbeitung großer Datenmengen und die Leistungsüberwachung.

Im Gegensatz zu allgemeinen API-Gateways bieten AI-Gateways fortschrittliche Funktionen wie semantisches Caching, Prompt-Management und KI-spezifisches Traffic-Management, wodurch die Einhaltung von Sicherheits- und Regulierungsstandards gewährleistet wird.

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

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

Zentralisiertes Modellmanagement

Ein KI-Gateway ermöglicht es Unternehmen, Verbindungen zu mehreren KI-Anbietern über eine einzige Schnittstelle zu verwalten. Dadurch reduziert sich der Bedarf an separaten Integrationen und die Versionskontrolle, Überwachung und Prüfung von Modellen werden vereinfacht.

Schnellere Bereitstellung und Aktualisierungen

Durch einheitlichen Zugriff und Konfiguration können Entwickler neue Modelle bereitstellen oder bestehende aktualisieren, ohne wesentliche Codeänderungen vornehmen zu müssen. Dies unterstützt eine schnellere Implementierung und verkürzt die Entwicklungszyklen.

Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit

KI-Gateways verteilen Anfragen auf die verfügbaren Ressourcen und tragen so zu einer gleichbleibenden Leistung auch bei steigender Auslastung bei. Lastausgleich und automatisiertes Failover minimieren Ausfallzeiten und gewährleisten die Kontinuität des Dienstes.

Integration mit CI/CD-Prozessen

Die Verknüpfung von KI-Gateways mit CI/CD-Pipelines ermöglicht es Unternehmen, Modelltests, Validierung und Bereitstellung zu automatisieren. Dies unterstützt kontinuierliche Verbesserungen bei gleichzeitiger Gewährleistung von Stabilität und Compliance.

Sicherheit und Zugangskontrolle

Gateways vereinen Authentifizierung, Verschlüsselung und Nutzungsüberwachung in einer einzigen Schicht. Dadurch werden Sicherheitsrisiken reduziert und die Einhaltung interner und externer Datenschutzrichtlinien gewährleistet.

Leistungs- und Kostenoptimierung

Durch die Erfassung von Leistungskennzahlen und Nutzungsmustern kann ein KI-Gateway den Datenverkehr zum effizientesten oder kostengünstigsten Modell lenken. Dies trägt dazu bei, Leistungsanforderungen und Budgetbeschränkungen in Einklang zu bringen.

Beispielsweise bieten KI-Gateways wie Portkey und Gantry diese Funktionen, indem sie Teams die Anbindung an verschiedene Anbieter großer Sprachmodelle (LLM) über eine einzige API ermöglichen. Sie tragen zur Standardisierung des Zugriffs, zur Leistungsüberwachung und zur effizienten Verwaltung von Aktualisierungen bei.

Wie gewährleistet ein KI-Gateway eine verbesserte Sicherheitsarchitektur?

KI-Gateways bieten eine fortschrittliche Sicherheitsarchitektur durch:

• Datenverschlüsselung, Zugriffskontrolle und Authentifizierung zum Schutz sensibler Daten.
• Rollenbasierte Zugriffskontrolle zur Verwaltung von Berechtigungen für KI-Modelle und -Dienste.
• Ein zentraler Kontrollpunkt für die Authentifizierung und Autorisierung des KI-Datenverkehrs.
• Unterstützung für virtuelle Schlüssel zur sicheren Verwaltung von KI-Modellen und -Diensten.
• Schnelle Sicherheitsfunktionen zur Verhinderung von Missbrauch, wie z. B. Prompt-Injection-Angriffen.

Diese Maßnahmen gewährleisten die Einhaltung der Vorschriften und schützen KI-Anwendungen in Unternehmensumgebungen.

Welche Bereitstellungsoptionen stehen für KI-Gateways zur Verfügung?

KI-Gateways bieten flexible Bereitstellungsoptionen, darunter:

• Lokale , Cloud- oder Hybridumgebungen, die den Bedürfnissen des Unternehmens gerecht werden.
• Unterstützung für Containerisierung und serverlose Architekturen zur Skalierung.
• Integration in die bestehende Sicherheitsinfrastruktur für eine nahtlose und sichere Bereitstellung.
• Automatisierte Bereitstellung und Skalierung zur Gewährleistung hoher Verfügbarkeit und Leistung.
• Ein Self-Service-Portal für Entwickler zur einfachen Bereitstellung und Verwaltung von KI-Modellen.

So unterstützt Kong AI Gateway beispielsweise Multi-Cloud- und On-Premises-Bereitstellungen und erhöht damit die Flexibilität.

Fortgeschrittenere KI-Gateways

Kong AI Gateway

Kong AI Gateway (siehe Abbildung 6) fungiert als Middleware-Schicht, die Anwendungen und Agenten mit KI-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 den Zugriff auf mehrere große Sprachmodelle (LLMs) über eine einzige Integration ermöglicht. Dieses Design reduziert die Komplexität und verbessert die Konsistenz der KI-Interaktionen.

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

• KI-gestütztes semantisches Caching zum Speichern und Wiederverwenden von Antworten, wodurch die Latenz reduziert wird.
• KI-gestützte Verkehrssteuerung und Lastverteilung zur Verwaltung der Anforderungsverteilung und Aufrechterhaltung einer stabilen Leistung.
• Die KI versucht , vorübergehende Fehler zu beheben und die Zuverlässigkeit zu verbessern.

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

Zusätzlich zu diesen Funktionen bietet das Gateway Folgendes:

• KI- gestützte Überwachungstools zur Kontrolle von Leistung und Nutzung
• KI-Fluss- und Transformationsfunktionen zur Verwaltung von Eingabe- und Ausgabedaten,
• Bereitstellungsoptionen für Multi-Cloud-, On-Premises- und Hybridumgebungen.

Diese Eigenschaften machen es geeignet für Organisationen, die mit umfangreichen KI-Workloads arbeiten.

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

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

Envoy AI Gateway

Envoy AI Gateway ist ein Open-Source-Gateway, das auf Envoy Proxy basiert und die Verwaltung und Weiterleitung des Datenverkehrs zu großen Anbietern von Sprachmodellen ermöglicht. Es bietet eine zentrale Steuerungsebene für den Aufruf von KI-Modellen über standardisierte APIs und unterstützt mehrere Anbieter und Bereitstellungsumgebungen.

Das Gateway ist so konzipiert, dass es sich in Kubernetes und die Gateway-API integrieren lässt und Anwendungen OpenAI-kompatible und Responses-kompatible Endpunkte bereitstellt, während anbieterspezifische Unterschiede intern behandelt werden.

Zu den wichtigsten Merkmalen gehören:

API- und Anbieterunterstützung :

• Unterstützung für die Responses API OpenAI (/v1/responses), einschließlich Streaming, Tool-Aufrufe, multimodale Eingaben und Schlussfolgerungen
• Kompatibilität mit APIs im OpenAI-Stil verschiedener Anbieter (z. B. Anthropic, Gemini, Cohere, Bedrock)
• Konfigurierbare Endpunktpräfixe für Anbieter mit nicht standardmäßigen OpenAI-kompatiblen Pfaden

Konfiguration und Routing

• GatewayConfig CRD für gatewaybezogene Konfigurationen, die von mehreren Gateways gemeinsam genutzt werden
• Änderung des Anfragetextes auf Routenebene zur backendspezifischen Parameterverarbeitung
• Inferenzpools für die dynamische Backend-Auswahl mit konsistenten Sicherheitsrichtlinien

Sicherheit und Zugangskontrolle

• CEL-basierte Autorisierung für MCP-Routen
• Autorisierung mittels Anfrageattributen, JWT-Claims und externen Autorisierungsdiensten
• Zugriffskontrolle auf Werkzeugebene für MCP-basierte Integrationen

Zwischenspeicherung und Kostenkontrolle

• Schnelle Caching-Unterstützung für Claude-Modelle auf AWS Bedrock und GCP Vertex AI
• Getrennte Abrechnung von zwischengespeicherten Eingabetoken und Token zur Cache-Erstellung

Agenten- und Tool-Unterstützung

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

Erdung & Bergung

• Google Suche nach Erdung für Gemini-Modelle
• Unternehmensweite Suchintegration für organisationsspezifische Datenquellen

Beobachtbarkeit und Betrieb

• Kennzahlen zur Kostenzuordnung pro Anbieter
• OpenTelemetry- und OpenInference-kompatibles Tracing
• Token-Nutzungs- und Latenzmetriken über verschiedene Anbieter hinweg

Worin besteht der Unterschied zwischen KI-Gateways und KI-Anbietern?

KI-Anbieter sind Plattformen, die KI-Modelle über ihre eigene Infrastruktur hosten und bereitstellen. Sie kümmern sich um die technischen Aspekte wie Rechenressourcen, Modellbereitstellung, APIs, automatische Skalierung und Überwachung. Beispiele hierfür sind Groq (mit seiner proprietären LPU-Hardware) und Groq (mit seiner RDU-Infrastruktur).

KI-Gateways fungieren als Middleware zwischen Ihren Anwendungen und verschiedenen KI-Anbietern. Anstatt jeden Anbieter einzeln anzusprechen, bieten Gateways eine einheitliche API für den Zugriff auf zahlreiche Modelle über eine einzige Schnittstelle und übernehmen intelligentes Routing, Lastverteilung, Sicherheit und Kostenoptimierung. Beispiele hierfür sind OpenRouter und AI/ML API.

Einige Plattformen wie TogetherAI fungieren als beides. Sie hosten ihre eigenen Modelle (Anbieterfunktionalität) und bieten gleichzeitig einen einheitlichen API-Zugriff auf mehrere externe Modelle (Gateway-Funktionalität).

Benchmark-Methodik

Zur Bewertung der Latenz und Leistung verschiedener KI-Gateways unter konsistenten und kontrollierten Bedingungen wurde ein Python-basierter Benchmark entwickelt.

Der Benchmark konzentrierte sich auf drei zentrale Leistungsindikatoren: Latenz des ersten Tokens, Gesamtlatenz und Anzahl der ausgegebenen Token. Jeder Test wurde 50 Mal pro KI-Gateway durchgeführt, um statistische Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Nur erfolgreiche Durchläufe, bei denen die Latenz des ersten Tokens gemessen werden konnte, wurden in die finale Analyse einbezogen, um die Genauigkeit zu erhalten.

Zur Simulation verschiedener Lastszenarien wurden zwei Eingabeaufforderungstypen verwendet:

• Kurze Eingabeaufforderungen mit durchschnittlich etwa 18 Eingabefeldern
• Lange Eingabeaufforderungen mit durchschnittlich etwa 203 Eingabezeichen

Die ausführliche Aufgabenstellung umfasste eine detaillierte Analyseanfrage, die sich auf acht thematische Bereiche im Zusammenhang mit aktuellen KI-Fortschritten gliederte. Dadurch wurde sichergestellt, dass alle Modelle sowohl anhand von Aufgaben mit geringer als auch mit hoher Komplexität evaluiert wurden.

Alle Tests wurden mit dem Llama-3.1-8B-Modell auf jedem KI-Gateway durchgeführt. Obwohl der Modellname identisch war, verwendeten die Gateways unterschiedliche Varianten des Modells. Diese Unterschiede wurden sorgfältig berücksichtigt und die Ergebnisse entsprechend normalisiert.

Wir stellten fest, dass die Hauptursache für Latenzunterschiede zwischen Varianten desselben Modells in den Optimierungen auf Inferenzebene lag. Daher konzentrierten wir uns bei den Vergleichen ausschließlich auf die Auswirkungen dieser Optimierungen. Dieser Ansatz trug dazu bei, Abweichungen aufgrund von Modellunterschieden zu minimieren und ermöglichte einen faireren und konsistenteren Vergleich zwischen den Anbietern.

Das Benchmark-Skript nutzte den Modus „stream = True“, um die Zeit bis zum ersten Token zu messen und die gesamte Antwortgenerierungszeit zu erfassen. Der Temperaturparameter wurde in allen Durchläufen auf 0,7 festgelegt, um eine einheitliche Antwortvariabilität zu gewährleisten. Um Ratenbegrenzungen oder lastbedingte Leistungseinbußen zu vermeiden, wurde zwischen den Durchläufen eine Verzögerung von 0,5 Sekunden eingefügt.

Alle Testläufe wurden auf potenzielle Fehler überwacht, darunter HTTP-Antworten mit einem Statuscode ungleich 200, Timeouts und unvollständige oder fehlerhafte Ausgaben. Nur erfolgreiche Antworten mit gültigen Latenzmessungen des ersten Tokens wurden in die aggregierten Ergebnisse aufgenommen. Fehlgeschlagene Läufe wurden ausgeschlossen, um die Genauigkeit und Konsistenz der gemeldeten Metriken zu gewährleisten.

FAQs

Referenzlinks

1.

OpenRouter

2.

AI/ML API - AI/ML API

3.

Together AI | The AI Native Cloud

4.

https://console.groq.com/home

5.

https://cloud.sambanova.ai/dashboard

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.

Name

E-Mail-Adresse

Kommentar

0/450

Kommentar posten