Pasarelas de IA para OpenAI: Alternativas a OpenRouter

Hicimos un benchmark de OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq y IA/ML API en tres indicadores (latencia del primer token, latencia total y cantidad de tokens de salida), con 300 pruebas usando prompts cortos (aprox. 18 tokens) y prompts largos (aprox. 203 tokens) para la latencia total.

Si planeas usar una de estas pasarelas de IA, puedes:

• Compara la eficiencia de las pasarelas de IA con nuestros benchmarks
• Compara los precios de los servicios con la herramienta de abajo
• Prepara tu solicitud de API compatible con OpenAI con nuestra herramienta

Benchmark de rendimiento de pasarelas/proveedores de IA

En este benchmark, comparamos OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq y la IA/ML API usando el model Llama 3.1 8B. Dado que cada pasarela ofrece diferentes variantes del model Llama 3.1 8B (como Instruct, Turbo e Instant), aplicamos una estrategia de normalización para garantizar que estas variaciones no afectaran la comparación de rendimiento.

Sin embargo, Groq y SambaNova son principalmente proveedores de IA con hardware propietario, mientras que TogetherAI funciona tanto como proveedor de IA como proveedor de hardware. OpenRouter y IA/ML API son pasarelas puras, que enrutan a proveedores externos sin alojar models ellos mismos.

Puedes consultar nuestra metodología.

Comparación de la latencia del primer token

Analizamos la latencia del primer token (FTL) porque esta métrica refleja directamente la eficacia con la que una pasarela selecciona el proveedor adecuado y entrega la parte inicial de la respuesta al usuario. Proporciona una indicación clara del rendimiento en el mundo real y de la experiencia del usuario.

Además, la FTL muestra la eficiencia de la gestión de recursos de infraestructura y la optimización de red de una pasarela de IA.

• Groq y SambaNova demuestran los valores de FTL más bajos, lo que indica infraestructuras altamente optimizadas y rápidas. Para prompts cortos, tanto SambaNova como Groq entregan respuestas en 0,13 segundos, lo que los convierte en los más rápidos.
  • Para prompts largos, Groq toma la delantera con 0,14 segundos, superando ligeramente a SambaNova. Esto demuestra que ambos proveedores ofrecen un rendimiento de primer nivel en diferentes escenarios, con Groq con una ligera ventaja en prompts más largos, aunque en general su rendimiento es similar y consistentemente sólido.
• OpenRouter y TogetherAI muestran un rendimiento moderado, con FTLs de 0.40 y 0,43 segundos, respectivamente, para prompts cortos, y 0,45 segundos para ambos en largos prompts. Sus resultados son bastante similares, aunque OpenRouter es ligeramente más rápido, especialmente notable en prompts cortos.
• Por el contrario, la IA/ML API muestra la latencia más alta, con 0,84 segundos para prompts cortos y 0,90 segundos para prompts largos, lo que la hace significativamente más lenta que los demás proveedores.

Comparación de rendimiento de tokens y latencia

A continuación, examinamos la cantidad de tokens de salida y los valores de latencia para comprender qué tan bien las pasarelas de IA seleccionan al proveedor adecuado y mantienen la experiencia del usuario. Estas métricas reflejan la eficiencia general de todo el proceso de respuesta.

En este contexto, también evaluamos la capacidad de las pasarelas para elegir la optimización del proveedor más eficiente y rápida durante el benchmark.

Queríamos examinar cómo las pasarelas de IA manejan la optimización, dado que el recuento de tokens puede variar significativamente en prompts largos.

• A pesar de generar el mayor número de tokens (1.997), SambaNova mantiene un sólido rendimiento de latencia, posicionándose como la segunda más rápida con un tiempo de respuesta de 3 segundos.
• Groq es aproximadamente 1 segundo más rápido que SambaNova (2,7 segundos), pero produce ligeramente menos tokens (1.900).
• Aunque usan menos tokens que tanto SambaNova como Groq (1.812 para TogetherAI y 1.880 para IA/ML API), TogetherAI y IA/ML API tienen una latencia considerablemente mayor (11 segundos y 13 segundos, respectivamente), lo que las hace significativamente más lentas.
• OpenRouter, que produce el mismo número de tokens que TogetherAI, muestra un rendimiento de latencia moderado, posicionándose como la pasarela de IA más lenta con 25 segundos.

Dado que el recuento de tokens es el mismo en todos los proveedores para prompts cortos, nuestra comparación se centró por completo en la latencia:

• En este caso, Groq y SambaNova son casi idénticos y los más rápidos en latencia del primer token.
• TogetherAI se desempeñó mejor que OpenRouter, aunque su rendimiento fue relativamente cercano.
• La IA/ML API, con 0,90 segundos, fue la más lenta, en consonancia con su rendimiento en la medición de latencia del primer token.

Factores que explican las diferencias de rendimiento observadas en el benchmark

Diferencias en la propiedad de la infraestructura y el diseño del hardware

• Groq y SambaNova operan con hardware propietario y diseñado específicamente (LPUs y RDUs), que está explícitamente optimizado para inference de baja latencia.
• Esta ventaja arquitectónica explica su latencia del primer token y latencia total consistentemente superiores, especialmente en condiciones de prompt tanto corto como largo.
• En contraste, las pasarelas puras como OpenRouter y IA/ML API dependen del enrutamiento de solicitudes a proveedores externos, lo que introduce saltos de red adicionales y sobrecarga de coordinación.

Distinción de roles: proveedor frente a pasarela

Las diferencias de rendimiento están fuertemente influenciadas por si una plataforma es:

• Un proveedor de models con control directo sobre la infraestructura de inference (Groq, SambaNova),
• Un híbrido proveedor–pasarela (TogetherAI),
• O una pasarela de enrutamiento pura (OpenRouter, IA/ML API).

Los proveedores y las plataformas híbridas pueden optimizar estrechamente la inference, el batching y el caching, mientras que las pasarelas puras sacrifican parte del rendimiento por flexibilidad y un soporte más amplio de proveedores.

Optimizaciones a nivel de inference

A pesar de usar el mismo model base (Llama 3.1 8B), las pasarelas difieren en:

• Optimizaciones a nivel de kernel,
• Eficiencia en la transmisión de tokens,
• Estrategias de programación y balanceo de carga.

Estas diferencias a nivel de inference se identifican en la metodología como la fuente principal de variación de latencia, en lugar de la arquitectura del model en sí.

Sensibilidad de la latencia del primer token

La latencia del primer token refleja:

• Eficiencia del enrutamiento de red,
• Lógica de selección de proveedor,
• Colas internas y disponibilidad de recursos.

La latencia del primer token casi idéntica y mínima de Groq y SambaNova indica pipelines de solicitud altamente optimizados.

Una mayor latencia del primer token para IA/ML API y OpenRouter sugiere una mayor sobrecarga en la selección del proveedor y el reenvío de solicitudes.

Compensaciones entre rendimiento y latencia

• SambaNova logra la mayor salida de tokens manteniendo una baja latencia, lo que indica una sólida optimización del rendimiento.
• Groq logra recuentos de tokens ligeramente menores pero ofrece una latencia total más rápida, lo que refleja un diseño optimizado para la velocidad sobre la verbosidad.
• TogetherAI y IA/ML API generan menos tokens pero presentan una latencia mayor, lo que implica ratios de rendimiento-latencia menos eficientes.

Optimización de pasarela y estrategia de enrutamiento

OpenRouter prioriza:

• Diversidad de models,
• Resiliencia de failover,
• Optimización de coste y disponibilidad.

Estos objetivos de diseño aumentan la sobrecarga de enrutamiento y toma de decisiones, lo que contribuye a su mayor latencia total a pesar de una latencia del primer token moderada.

Por lo tanto, el benchmark captura una compensación deliberada entre flexibilidad y rendimiento bruto.

Amplitud de disponibilidad de models y complejidad operativa

Las pasarelas que admiten una gran cantidad de models (p. ej., OpenRouter con más de 500 models) se enfrentan a:

• Mayor complejidad de la lógica de enrutamiento,
• Perfiles de rendimiento del backend más heterogéneos.

Las plataformas con menos models admitidos pueden aplicar optimizaciones más agresivas y específicas para cada model, mejorando la consistencia de la latencia.

Efectos del diseño del benchmark

El uso de:

• Modo de streaming,
• Temperatura fija,
• Ejecución secuencial con retraso,

Garantiza la equidad y, al mismo tiempo, pone de relieve las diferencias de eficiencia a nivel del sistema en lugar de escenarios de rendimiento pico.

Excluir las ejecuciones fallidas favorece a las plataformas con comportamiento de streaming estable, penalizando indirectamente a las pasarelas con mayor complejidad de coordinación.

Comparación de costes

Puedes ver la comparación de costes para el model Llama 4 Scout (17Bx16E) con 1 millón de tokens de salida/entrada.

Puedes leer más sobre los precios de los LLM.

Prepara tu solicitud de API con nuestra herramienta

Usa la herramienta de abajo para preparar tu solicitud de API compatible con OpenAI para cualquiera de los models proporcionados por las pasarelas de IA.

Recuento de models admitidos

Principales pasarelas de IA

OpenRouter

La API unificada de OpenRouter simplifica el envío de solicitudes a large language models (LLMs) al proporcionar un único endpoint compatible con OpenAI para acceder a más de 300 models de proveedores como Anthropic, Google y Grok.

Enruta las solicitudes de forma inteligente para optimizar el coste, la latencia y el rendimiento, con funciones como failovers automáticos, caching de prompts y formatos de solicitud estandarizados, lo que elimina la necesidad de gestionar múltiples APIs de proveedores.

Los desarrolladores pueden alternar entre diferentes models sin cambios de código, lo que mejora la flexibilidad y la fiabilidad.

Figura 1: Panel de OpenRouter: interfaz de comparación de models de IA con múltiples models, funcionalidad de búsqueda e historial de conversaciones.¹

IA/ML API

La IA/ML API proporciona una interfaz unificada para enviar solicitudes a múltiples LLMs, agilizando la integración para tareas como la generación de texto y los embeddings.

Su interfaz estandarizada admite múltiples models, lo que permite a los desarrolladores enviar solicitudes sin lidiar con las complejidades específicas de cada proveedor.

La API abstrae la gestión de la infraestructura, lo que permite un acceso eficiente y escalable a los models de IA con formatos de solicitud consistentes para un desarrollo rápido.

Figura 2: Área de pruebas de IA/ML API: interfaz de prueba de LLM con parámetros ajustables, selección de model y conversación de ejemplo.²

Together AI

La API unificada de Together AI permite enviar solicitudes a más de 200 LLMs de código abierto con una única interfaz, lo que admite inference de alto rendimiento y latencia inferior a 100ms.

Gestiona el caching de tokens, la cuantización de models y el balanceo de carga, lo que permite a los desarrolladores enviar solicitudes sin gestionar infraestructura.

La flexibilidad de la API permite cambiar fácilmente de model y realizar solicitudes en paralelo, optimizadas para velocidad y coste.

Figura 3: Interfaz de Together AI: área de pruebas de LLM con selección del model Llama, parámetros ajustables y métricas detalladas de respuesta.

Groq

Groq, desarrollado por Groq Inc., es una pasarela de IA que proporciona una API unificada para enviar solicitudes a large language models (LLMs) como Llama 3.1.

Aprovecha unidades de procesamiento de lenguaje (LPUs) diseñadas a medida para ofrecer respuestas de alta velocidad y baja latencia. Con una API compatible con OpenAI, proporciona flexibilidad a los desarrolladores, aunque opera únicamente a través de HTTP sin soporte para WebSocket.

Figura 4: Interfaz de Groq: plataforma de prueba de LLM con el model Llama, parámetros ajustables y métricas de rendimiento de respuesta.³

SambaNova

La API unificada de SambaNova, accesible a través de plataformas como Portkey, permite enviar solicitudes a LLMs de alto rendimiento como Llama 3.1 405B, aprovechando sus unidades reconfigurables de flujo de datos para procesar hasta 200 tokens por segundo.

La API estandariza las solicitudes para models de nivel empresarial, lo que garantiza un procesamiento de baja latencia y alto rendimiento con una integración perfecta, ideal para cargas de trabajo de IA complejas.

Figura 5: Área de pruebas de SambaNova: interfaz del model DeepSeek con capacidades de razonamiento y métricas detalladas de rendimiento.⁴

¿Cuál es el papel de una pasarela de IA en el desarrollo de aplicaciones de IA?

Las pasarelas de IA sirven como plataforma centralizada que conecta los models, servicios y datos de IA con las aplicaciones de usuario final. Facilitan una integración perfecta al proporcionar APIs estandarizadas, a menudo compatibles con OpenAI, para interactuar con múltiples proveedores de IA (p. ej., OpenAI, Anthropic o Google).

Esto reduce la necesidad de gestionar APIs específicas de cada proveedor, se encarga de tareas como el balanceo de carga y el caching, y garantiza un funcionamiento eficiente, lo que permite a los desarrolladores priorizar la lógica de la aplicación sobre la gestión de la infraestructura.

¿En qué se diferencia una pasarela de IA de una pasarela de API tradicional?

Una pasarela de API tradicional sirve como punto de entrada único para las solicitudes de los clientes a los servicios de backend, gestionando y protegiendo el tráfico de API. En cambio, una pasarela de IA está adaptada a los models y servicios de IA, abordando desafíos específicos como el despliegue de models, el manejo de grandes volúmenes de datos y la supervisión del rendimiento.

Las pasarelas de IA ofrecen funciones avanzadas como el caching semántico, la gestión de prompts y la gestión de tráfico específica de IA, lo que garantiza el cumplimiento de las normas de seguridad y regulatorias, a diferencia de las pasarelas de API de propósito general.

¿Cuáles son los beneficios clave de usar una pasarela de IA para la integración de IA?

Las pasarelas de IA proporcionan un enfoque estructurado para integrar y gestionar múltiples models y servicios de IA. Actúan como una capa de control entre las aplicaciones y los proveedores de IA, mejorando la eficiencia, la coherencia y la gobernanza a lo largo del ciclo de vida de la IA.

Gestión centralizada de models

Una pasarela de IA permite a las organizaciones gestionar las conexiones con múltiples proveedores de IA a través de una única interfaz. Esto reduce la necesidad de mantener integraciones separadas y simplifica el control de versiones, la supervisión y la auditoría de los models.

Despliegue y actualizaciones más rápidos

Con acceso y configuración unificados, los desarrolladores pueden desplegar nuevos models o actualizar los existentes sin cambios de código significativos. Esto permite una implementación más rápida y acorta los ciclos de desarrollo.

Fiabilidad y escalabilidad

Las pasarelas de IA distribuyen las solicitudes entre los recursos disponibles, lo que ayuda a mantener un rendimiento constante a medida que aumenta el uso. El balanceo de carga y el failover automatizado minimizan el tiempo de inactividad y garantizan la continuidad del servicio.

Integración con procesos de CI/CD

Vincular las pasarelas de IA con los pipelines de CI/CD permite a las organizaciones automatizar las pruebas, la validación y el despliegue de models. Esto favorece la mejora continua manteniendo la estabilidad y el cumplimiento.

Seguridad y control de acceso

Las pasarelas consolidan la autenticación, el cifrado y la supervisión del uso en una única capa. Esto reduce la exposición a riesgos de seguridad y garantiza el cumplimiento de las políticas de protección de datos internas y externas.

Optimización del rendimiento y del coste

Mediante el seguimiento de las métricas de rendimiento y los patrones de uso, una pasarela de IA puede dirigir el tráfico al model más eficiente o rentable. Esto ayuda a equilibrar los requisitos de rendimiento con las restricciones presupuestarias.

Por ejemplo, las pasarelas de IA como Portkey y Gantry proporcionan estas capacidades al permitir que los equipos se conecten a varios proveedores de large language model (LLM) a través de una única API. Ayudan a estandarizar el acceso, supervisar el rendimiento y gestionar las actualizaciones de forma eficiente.

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¿Cómo garantiza una pasarela de IA una arquitectura de seguridad mejorada?

Las pasarelas de IA proporcionan una arquitectura de seguridad avanzada mediante:

• Cifrado de datos, control de acceso y autenticación para proteger datos sensibles.
• Control de acceso basado en roles para gestionar permisos para models y servicios de IA.
• Un único punto de control para autenticar y autorizar el tráfico de IA.
• Soporte para claves virtuales para gestionar de forma segura los models y servicios de IA.
• Funciones de seguridad de prompts para evitar usos indebidos, como los ataques de prompt injection.

Estas medidas garantizan el cumplimiento y protegen las aplicaciones de IA en entornos empresariales.

¿Qué opciones de despliegue están disponibles para las pasarelas de IA?

Las pasarelas de IA ofrecen opciones de despliegue flexibles, entre ellas:

• On-premises, nube o entornos híbridos para adaptarse a las necesidades organizativas.
• Soporte para contenedores y arquitecturas serverless para la escalabilidad.
• Integración con la infraestructura de seguridad existente para un despliegue seguro y sin fricciones.
• Despliegue y escalado automatizados para garantizar una alta disponibilidad y rendimiento.
• Un portal de autoservicio para que los desarrolladores desplieguen y gestionen fácilmente los models de IA.

Por ejemplo, la pasarela Kong IA Gateway admite despliegues en múltiples nubes y on-premises, lo que mejora la flexibilidad.

¿Cuáles son las desventajas de usar una pasarela de IA?

Si bien las pasarelas de IA simplifican el acceso a múltiples models y proveedores, también introducen compensaciones que las organizaciones deben evaluar antes de adoptarlas. Estas limitaciones afectan al rendimiento, al coste y a la complejidad operativa, y pueden superar los beneficios en ciertos escenarios.

Latencia añadida por la sobrecarga de enrutamiento

Cada solicitud que pasa por una pasarela implica saltos de red adicionales y lógica de procesamiento antes de llegar al proveedor de model subyacente.

• Las pasarelas de enrutamiento puro como OpenRouter y IA/ML APIs muestran una latencia del primer token más alta que los proveedores que se ejecutan en hardware de inference propietario (Groq, SambaNova) en nuestro benchmark, con la IA/ML API como la más lenta, entre 0.84 y 0,90 segundos.
• La sobrecarga se nota más en aplicaciones sensibles a la latencia, como el chat en tiempo real, los asistentes de voz o los flujos de trabajo agénticos con múltiples llamadas secuenciales.
• Las aplicaciones que priorizan tiempos de respuesta inferiores a un segundo pueden encontrar que la integración directa con un único proveedor es más eficiente que el enrutamiento a través de una pasarela.

Punto adicional de fallo

Introducir una pasarela añade otra capa a la ruta de la solicitud, lo que puede afectar a la fiabilidad general del sistema.

• Si la pasarela experimenta tiempo de inactividad, limitación de velocidad o un rendimiento degradado, todas las llamadas de IA posteriores se ven afectadas, incluso cuando los proveedores subyacentes siguen disponibles.
• La depuración se vuelve más compleja porque los fallos pueden originarse en la pasarela, en la lógica de enrutamiento o en el proveedor seleccionado, lo que dificulta el análisis de la causa raíz.
• Las organizaciones que dependen de una única pasarela esencialmente trasladan su dependencia de un proveedor a otro, sin eliminar por completo el riesgo del proveedor.

Margen de coste y opacidad de precios

La mayoría de las pasarelas operan con un margen o un model de suscripción, lo que puede compensar los ahorros de costes que anuncian.

• Las pasarelas puras a menudo repercuten los costes del proveedor con un margen añadido, lo que significa que el precio por token puede ser más alto que acudir directamente al proveedor.
• Las pasarelas orientadas a empresas, como Kong IA Gateway, suelen exigir tarifas de licencia anuales que pueden ser significativas para equipos más pequeños.
• Las estructuras de precios no siempre son transparentes, lo que dificulta predecir los costes mensuales a escala.

Dependencia de proveedor en la capa de pasarela

Aunque las pasarelas de IA a menudo se comercializan como una forma de evitar la dependencia de los proveedores de models, pueden introducir una nueva forma de dependencia.

• Las funciones personalizadas, como el caching semántico, la gestión de prompts o la lógica de enrutamiento propietaria, no son portables entre pasarelas.
• Migrar de una pasarela más adelante requiere volver a implementar la observabilidad, las políticas de seguridad y las reglas de enrutamiento, lo que puede llevar mucho tiempo.
• Las APIs estandarizadas compatibles con OpenAI reducen un poco este riesgo, pero las funciones avanzadas de las pasarelas siguen siendo propietarias.

Acceso limitado a funciones específicas del proveedor

Las pasarelas estandarizan las solicitudes entre proveedores, pero esta abstracción puede ocultar capacidades exclusivas de models individuales.

• Los parámetros específicos del proveedor, los formatos de respuesta o las funciones beta pueden no exponerse a través de la API unificada de la pasarela.
• Los models o capacidades recién lanzados suelen aparecer en las pasarelas con retraso, ya que la pasarela debe actualizar primero su integración.
• Los equipos que dependen de funciones de vanguardia (como ventanas de contexto ampliadas, salidas estructuradas o entradas multimodales) pueden encontrar más flexible el acceso directo al proveedor.

Complejidad operativa para equipos más pequeños

Para equipos pequeños o proyectos en fase inicial, una pasarela puede añadir más complejidad de la que elimina.

• Configurar reglas de enrutamiento, fallbacks, observabilidad y controles de acceso requiere un esfuerzo de ingeniería inicial.
• Un wrapper sencillo alrededor del SDK de un único proveedor puede ser suficiente para prototipos o aplicaciones con volúmenes de tráfico bajos.
• Los beneficios de las pasarelas se vuelven más significativos a escala, donde gestionar múltiples proveedores, supervisar costes y aplicar la gobernanza justifican la sobrecarga añadida.

Por ejemplo, una startup que atiende unos pocos miles de solicitudes al día con un único model puede encontrar que la integración directa con OpenAI o Anthropic es más rápida de configurar y más fácil de mantener que configurar una pila de pasarela completa.

Pasarelas de IA más avanzadas

Kong IA Gateway

Kong IA Gateway (véase la Figura 6) funciona como una capa de middleware que conecta aplicaciones y agentes con proveedores de IA como OpenAI, Anthropic y LLaMA, así como bases de datos vectoriales como Pinecone y Qdrant.

Proporciona una interfaz de API unificada compatible con OpenAI, lo que permite a los desarrolladores acceder a múltiples large language models (LLMs) mediante una única integración. Este diseño reduce la complejidad y mejora la coherencia en todas las interacciones de IA.

La pasarela incluye varias funciones que mejoran el rendimiento y la eficiencia del sistema:

• Caching semántico de IA para almacenar y reutilizar respuestas, reduciendo la latencia.
• Control de tráfico de IA y balanceo de carga para gestionar la distribución de solicitudes y mantener un rendimiento estable.
• IA Retries para manejar errores transitorios y mejorar la fiabilidad.

La seguridad está integrada en la arquitectura central. La pasarela Kong IA Gateway incluye un IA prompt guard para detectar y bloquear ataques de prompt injection, autenticación y autorización (AuthNZ) para un acceso controlado, y cifrado de datos para cumplir con los estándares de cumplimiento empresariales.

Además de estas capacidades, la pasarela proporciona:

• Herramientas de observabilidad de IA para supervisar el rendimiento y el uso,
• Funciones de flujo y transformación de IA para gestionar los datos de entrada y salida,
• Opciones de despliegue en entornos de múltiples nubes, on-premises e híbridos.

Estas capacidades la hacen adecuada para organizaciones que manejan cargas de trabajo de IA a gran escala.

Figura 6: Arquitectura de Kong IA Gateway: interfaz de API unificada que conecta proveedores de IA (LLMs y bases de datos vectoriales) con aplicaciones y agentes mediante complementos de seguridad, gobernanza y observabilidad.⁵

Más información sobre las plataformas de LLMOps avanzadas, como Kong IA.

Envoy IA Gateway

Envoy IA Gateway es una pasarela de código abierto construida sobre Envoy Proxy para gestionar y enrutar el tráfico hacia proveedores de large language model. Proporciona un plano de control centralizado para invocar models de IA a través de APIs estandarizadas, admitiendo múltiples proveedores y entornos de despliegue.

La pasarela está diseñada para integrarse con Kubernetes y la Gateway API, y para exponer endpoints compatibles con OpenAI y con Responses a las aplicaciones mientras gestiona internamente las diferencias específicas de cada proveedor.

Las funciones clave incluyen:

Soporte de API y proveedores:

• Soporte para la API de Responses de OpenAI (/v1/responses), incluidos el streaming, las llamadas a herramientas, las entradas multimodales y el razonamiento
• Compatibilidad con APIs de estilo OpenAI en todos los proveedores (p. ej., Anthropic, Gemini, Cohere, Bedrock)
• Prefijos de endpoint configurables para proveedores con rutas no estándar compatibles con OpenAI

Configuración y enrutamiento

• GatewayConfig CRD para configuración con alcance de pasarela compartida entre múltiples pasarelas
• Mutación del cuerpo de la solicitud a nivel de ruta para el manejo de parámetros específicos del backend
• Inference pools para la selección dinámica de backend con políticas de seguridad consistentes

Seguridad y control de acceso

• Autorización basada en CEL para rutas de MCP
• Autorización mediante atributos de la solicitud, claims JWT y servicios de autorización externos
• Control de acceso a nivel de herramienta para integraciones basadas en MCP

Caching y controles de costes

• Soporte de caching de prompts para models de Claude en AWS Bedrock y GCP Vertex AI
• Contabilidad separada para tokens de entrada en caché y tokens de creación de caché

Soporte para agentes y herramientas

• Soporte nativo para servidores y herramientas del Model Context Protocol (MCP)
• Sincronización automática de la lista de herramientas para clientes de MCP
• Proxying de servidores de MCP basados en stdio

Grounding y recuperación

• Grounding de la Búsqueda de Google para models de Gemini
• Integración de búsqueda empresarial para fuentes de datos específicas de la organización

Observabilidad y operaciones

• Métricas de atribución de costes por proveedor
• Trazado compatible con OpenTelemetry y OpenInference
• Métricas de uso de tokens y latencia entre proveedores

¿Cuál es la diferencia entre las pasarelas de IA y los proveedores de IA?

Proveedores de IA son plataformas que alojan y sirven models de IA a través de su propia infraestructura. Manejan los aspectos técnicos como los recursos de cómputo, el despliegue de models, las APIs, el autoescalado y la supervisión. Algunos ejemplos incluyen Baseten, Groq (con su hardware LPU propietario) y SambaNova (con infraestructura RDU).

Pasarelas de IA actúan como middleware que se sitúa entre tus aplicaciones y múltiples proveedores de IA. En lugar de conectarse a cada proveedor por separado, las pasarelas ofrecen una API unificada para acceder a muchos models a través de una única interfaz, gestionando el enrutamiento inteligente, el balanceo de carga, la seguridad y la optimización de costes. Algunos ejemplos incluyen OpenRouter y IA/ML API.

Algunas plataformas como TogetherAI funcionan como ambas cosas. Alojan sus propios models (funcionalidad de proveedor) y, al mismo tiempo, ofrecen acceso unificado a través de API a múltiples models externos (funcionalidad de pasarela).

Metodología del benchmark

Para evaluar la latencia y el rendimiento de varias pasarelas de IA en condiciones consistentes y controladas, se desarrolló un benchmark basado en Python.

El benchmark se centró en tres indicadores clave de rendimiento: latencia del primer token, latencia total y recuento de tokens de salida. Cada prueba se ejecutó 50 veces por pasarela de IA para garantizar la fiabilidad estadística. Las ejecuciones correctas en las que se pudo medir la latencia del primer token se incluyeron en el análisis final para mantener la precisión.

Se utilizaron dos tipos de prompts para simular diferentes escenarios de carga:

• Prompts cortos, con un promedio aproximado de 18 tokens de entrada
• Prompts largos, con un promedio aproximado de 203 tokens de entrada

El prompt largo consistía en una solicitud analítica detallada, estructurada en torno a ocho áreas temáticas relacionadas con los avances recientes de la IA. Esto garantizaba que todos los models se evaluaran tanto en tareas de baja como de alta complejidad.

Todas las pruebas se realizaron utilizando el model Llama-3.1-8B en cada pasarela de IA. Aunque el nombre del model era el mismo, las pasarelas utilizaron diferentes variaciones del model. Estas diferencias se tuvieron en cuenta cuidadosamente y los resultados se normalizaron en consecuencia.

Identificamos que la fuente principal de las diferencias de latencia entre las variaciones del mismo model eran las diferencias en las optimizaciones a nivel de inference. Por lo tanto, durante las comparaciones, nos centramos únicamente en el impacto de estas optimizaciones de inference. Este enfoque ayudó a minimizar las desviaciones causadas por las diferencias en la variación de models y permitió una comparación más justa y consistente entre proveedores.

El script de benchmarking utilizó el modo stream = True para medir el tiempo hasta el primer token y capturar el tiempo completo de generación de la respuesta. El parámetro de temperatura se fijó en 0.7 en todas las ejecuciones para garantizar la consistencia en la variabilidad de las respuestas. Para evitar la limitación de velocidad o la interferencia en el rendimiento basada en la carga, se aplicó un retraso de 0,5 segundos entre ejecuciones.

Todas las ejecuciones de prueba se supervisaron para detectar posibles fallos, incluidas las respuestas HTTP distintas de 200, los tiempos de espera agotados y las salidas incompletas o mal formadas. Las respuestas correctas con mediciones válidas de latencia del primer token se incluyeron en los resultados agregados. Las ejecuciones fallidas se excluyeron para mantener la precisión y la consistencia en las métricas informadas.

Cita este benchmark

Elige el formato que se ajuste al lugar donde vas a publicar. Pegar la versión con enlace en tu CMS conserva el enlace de retroceso.

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Registro de cambios

8 actualizaciones

Todas8General6Metodología2

20262025

1. 13 de may

   Añadida una sección sobre las desventajas de las pasarelas de IA, que cubre latencia, fiabilidad, sobrecoste, dependencia y complejidad operativa.

2. 5 de feb

   Se añadió Envoy AI Gateway a la sección de Gateways de IA más avanzados.

Enlaces de referencia

1.

OpenRouter

OpenRouter

2.

AI/ML API - Welcome

3.

Groq Home

4.

Developer Quickstart

5.

The API Platform Powering the API World | Kong Inc.

Kong Inc.

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem ha sido el analista principal en AIMultiple desde 2017.

El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.

Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.

Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.

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