Puertas de enlace de IA para OpenAI: alternativas a OpenRouter

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

Si planea usar una de estas puertas de enlace de IA, puede:

• Compare la eficiencia de las puertas de enlace de IA con nuestros benchmarks
• Compare los precios de los servicios con la herramienta a continuación
• Prepare su solicitud de OpenAI-compatible API con nuestra herramienta

Benchmark de rendimiento de puertas de enlace/proveedores de IA

En este benchmark, comparamos OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq y la IA/ML API utilizando el modelo Llama 3.1 8B. Dado que cada puerta de enlace ofrece distintas variantes del modelo 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 actúa tanto como proveedor de IA como proveedor de hardware. OpenRouter y IA/ML API son puertas de enlace puras, que enrutan a proveedores externos sin alojar modelos ellos mismos.

Puede consultar nuestra metodología.

Comparación de la latencia del primer token

Analizamos la latencia del primer token (FTL) porque esta métrica refleja directamente con qué eficacia una puerta de enlace selecciona el proveedor adecuado y entrega la parte inicial de la respuesta al usuario. Proporciona una indicación clara del rendimiento 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 puerta de enlace de IA.

• Groq y SambaNova muestran los valores 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 cercano y consistentemente sólido.
• OpenRouter y TogetherAI muestran un rendimiento moderado, con FTL de 0.40 y 0,43 segundos, respectivamente, para prompts cortos, y 0,45 segundos para ambos en prompts largos. Sus resultados son bastante similares, aunque OpenRouter es ligeramente más rápido, especialmente notable en prompts cortos.
• En contraste, 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 otros proveedores.

Comparación del rendimiento de tokens y latencia

A continuación, examinamos el número de tokens de salida y los valores de latencia para comprender qué tan bien las puertas de enlace 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 puertas de enlace para elegir la optimización del proveedor más eficiente y rápida durante el benchmark.

Queríamos examinar cómo las puertas de enlace de IA manejan la optimización, ya 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, ocupando el segundo lugar en velocidad 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 utilizan menos tokens que SambaNova y 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 los hace significativamente más lentos.
• OpenRouter, que produce el mismo número de tokens que TogetherAI, muestra un rendimiento de latencia moderado, ubicándose como la puerta de enlace 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 la latencia del primer token.
• TogetherAI obtuvo mejores resultados 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 la 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), optimizado explícitamente para inferencia de baja latencia.
• Esta ventaja arquitectónica explica su latencia del primer token y latencia total consistentemente superiores, especialmente tanto en condiciones de prompts cortos como largos.
• En cambio, las puertas de enlace 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 entre proveedor y puerta de enlace

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

• Un proveedor de modelos con control directo sobre la infraestructura de inferencia (Groq, SambaNova),
• Un proveedor-puerta de enlace híbrido (TogetherAI),
• O una puerta de enlace de enrutamiento puro (OpenRouter, IA/ML API).

Los proveedores y las plataformas híbridas pueden optimizar de forma estricta la inferencia, el procesamiento por lotes y el almacenamiento en caché, mientras que las puertas de enlace puras sacrifican parte del rendimiento por flexibilidad y un soporte más amplio de proveedores.

Optimizaciones a nivel de inferencia

A pesar de usar el mismo modelo base (Llama 3.1 8B), las puertas de enlace difieren en:

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

Estas diferencias a nivel de inferencia se identifican en la metodología como la fuente principal de variación de latencia, más que la propia arquitectura del modelo.

Sensibilidad de la latencia del primer token

La latencia del primer token refleja:

• La eficiencia del enrutamiento de red,
• La lógica de selección de proveedores,
• Las colas internas y la 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 de proveedores 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 inferiores, pero ofrece una latencia total más rápida, lo que refleja un diseño optimizado para la velocidad por encima de la verbosidad.
• TogetherAI y IA/ML API generan menos tokens pero presentan una mayor latencia, lo que implica relaciones de rendimiento-latencia menos eficientes.

Estrategia de optimización y enrutamiento de la puerta de enlace

OpenRouter prioriza:

• La diversidad de modelos,
• La resiliencia de conmutación por error,
• La optimización de costes 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 puro.

Amplitud de disponibilidad de modelos y complejidad operativa

Las puertas de enlace que admiten una gran cantidad de modelos (por ejemplo, OpenRouter con 500+ modelos) enfrentan:

• Una mayor complejidad de la lógica de enrutamiento,
• Perfiles de rendimiento de backend más heterogéneos.

Las plataformas con menos modelos admitidos pueden aplicar optimizaciones más agresivas y específicas del modelo, 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, destaca las diferencias de eficiencia a nivel del sistema en lugar de los escenarios de máximo rendimiento.

La exclusión de ejecuciones fallidas favorece a las plataformas con un comportamiento de streaming estable, penalizando indirectamente a las puertas de enlace con mayor complejidad de coordinación.

Comparación de costes

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

Puede leer más información sobre los precios de los LLM.

Prepare su solicitud de API con nuestra herramienta

Utilice la siguiente herramienta para preparar su solicitud de OpenAI-compatible API para cualquiera de los modelos proporcionados por las puertas de enlace de IA.

Número de modelos admitidos

Principales puertas de enlace de IA

OpenRouter

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

Enruta de forma inteligente las solicitudes para optimizar coste, latencia y rendimiento, con funciones como conmutaciones por error automáticas, caché de prompts y formatos de solicitud estandarizados, eliminando la necesidad de gestionar múltiples APIs de proveedores.

Los desarrolladores pueden cambiar entre diferentes modelos sin modificar el código, lo que mejora la flexibilidad y la fiabilidad.

Figura 1: panel de OpenRouter: interfaz de comparación de modelos de IA con múltiples modelos, funcionalidad de búsqueda e historial de conversación.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 las embeddings.

Su interfaz estandarizada admite múltiples modelos, lo que permite a los desarrolladores enviar solicitudes sin tener que 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 modelos de IA con formatos de solicitud coherentes para un desarrollo rápido.

Figura 2: área de pruebas de IA/ML API: interfaz de prueba de LLM con parámetros ajustables, selección de modelo 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, admitiendo inferencia de alto rendimiento y latencia inferior a 100ms.

Gestiona el almacenamiento en caché de tokens, la cuantización de modelos y el equilibrio de carga, permitiendo a los desarrolladores enviar solicitudes sin gestionar la infraestructura.

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

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

Groq

Groq, desarrollado por Groq Inc., es una puerta de enlace de IA que proporciona una API unificada para enviar solicitudes a grandes modelos de lenguaje (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 OpenAI-compatible API, proporciona flexibilidad a los desarrolladores, aunque funciona únicamente a través de HTTP sin soporte para WebSocket.

Figura 4: interfaz de Groq: plataforma de prueba de LLM con el modelo 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 modelos de nivel empresarial, garantizando 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 modelo DeepSeek con capacidades de razonamiento y métricas detalladas de rendimiento.⁴

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

Las puertas de enlace de IA sirven como una plataforma centralizada que conecta modelos, servicios y datos de IA con las aplicaciones del usuario final. Facilitan una integración perfecta al proporcionar APIs estandarizadas, a menudo OpenAI-compatibles, para interactuar con múltiples proveedores de IA (por ejemplo, OpenAI, Anthropic o Google).

Esto reduce la necesidad de gestionar APIs específicas de cada proveedor, maneja tareas como el equilibrio de carga y el almacenamiento en caché, 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 puerta de enlace de IA de una puerta de enlace de API tradicional?

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

Las puertas de enlace de IA ofrecen funciones avanzadas como el almacenamiento en caché semántico, la gestión de prompts y la gestión de tráfico específica de IA, lo que garantiza el cumplimiento de las normas de seguridad y regulación, a diferencia de las puertas de enlace de API de propósito general.

¿Cuáles son los principales beneficios de usar una puerta de enlace de IA para la integración de IA?

Las puertas de enlace de IA ofrecen un enfoque estructurado para integrar y gestionar múltiples modelos 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 modelos

Una puerta de enlace 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 modelos.

Despliegue y actualizaciones más rápidos

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

Fiabilidad y escalabilidad

Las puertas de enlace de IA distribuyen las solicitudes entre los recursos disponibles, lo que ayuda a mantener un rendimiento constante a medida que aumenta el uso. El equilibrio de carga y la conmutación por error automatizada minimizan el tiempo de inactividad y garantizan la continuidad del servicio.

Integración con procesos de CI/CD

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

Seguridad y control de acceso

Las puertas de enlace 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 internas y externas de protección de datos.

Optimización del rendimiento y los costes

Al realizar un seguimiento de las métricas de rendimiento y los patrones de uso, una puerta de enlace de IA puede dirigir el tráfico al modelo más eficiente o rentable. Esto ayuda a equilibrar los requisitos de rendimiento con las limitaciones presupuestarias.

Por ejemplo, puertas de enlace de IA como Portkey y Gantry ofrecen estas capacidades al permitir que los equipos se conecten a varios proveedores de grandes modelos de lenguaje (LLM) a través de una única API. Ayudan a estandarizar el acceso, supervisar el rendimiento y gestionar las actualizaciones de manera eficiente.

¿Cómo garantiza una puerta de enlace de IA una arquitectura de seguridad mejorada?

Las puertas de enlace de IA ofrecen una arquitectura de seguridad avanzada mediante:

• Cifrado de datos, control de acceso y autenticación para proteger datos confidenciales.
• Control de acceso basado en roles para gestionar los permisos de los modelos 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 modelos y servicios de IA.
• Funciones de seguridad de prompts para evitar el uso indebido, como los ataques de inyección de prompts.

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

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¿Qué opciones de despliegue están disponibles para las puertas de enlace de IA?

Las puertas de enlace de IA ofrecen opciones de despliegue flexibles, entre ellas:

• Entornos on-premise, en la nube o híbridos para adaptarse a las necesidades de la organización.
• Soporte para contenedores y arquitecturas serverless para la escalabilidad.
• Integración con la infraestructura de seguridad existente para un despliegue fluido y seguro.
• Despliegue y escalado automatizados para garantizar una alta disponibilidad y rendimiento.
• Un portal de autoservicio para que los desarrolladores desplieguen y gestionen fácilmente los modelos de IA.

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

¿Cuáles son las desventajas de usar una puerta de enlace de IA?

Si bien las puertas de enlace de IA simplifican el acceso a múltiples modelos y proveedores, también introducen compensaciones que las organizaciones deben sopesar 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 puerta de enlace implica saltos de red adicionales y lógica de procesamiento antes de llegar al proveedor de modelos subyacente.

• Las puertas de enlace de enrutamiento puras, como OpenRouter y las APIs de IA/ML, muestran una latencia del primer token más alta que los proveedores que funcionan con hardware de inferencia propietario (Groq, SambaNova) en nuestro benchmark, con la IA/ML API como la más lenta, con 0.84-0,90 segundos.
• La sobrecarga se hace más notable 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 al segundo pueden encontrar más eficiente la integración directa con un único proveedor que el enrutamiento a través de una puerta de enlace.

Punto de fallo adicional

La introducción de una puerta de enlace añade otra capa a la ruta de la solicitud, lo que puede afectar a la fiabilidad general del sistema.

• Si la puerta de enlace 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 estando disponibles.
• La depuración se vuelve más compleja porque los fallos pueden originarse en la puerta de enlace, 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 puerta de enlace básicamente 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 puertas de enlace funcionan con un modelo de margen o suscripción, lo que puede compensar el ahorro de costes que anuncian.

• Las puertas de enlace puras suelen repercutir los costes del proveedor con un margen añadido, lo que significa que el precio por token puede ser más alto que si se acude directamente al proveedor.
• Las puertas de enlace orientadas a empresas, como Kong IA Gateway, suelen requerir tarifas de licencia anuales, que pueden ser importantes para equipos pequeños.
• Las estructuras de precios no siempre son transparentes, lo que dificulta predecir los costes mensuales a escala.

Dependencia de un proveedor en la capa de puerta de enlace

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

• Las funciones personalizadas, como el almacenamiento en caché semántico, la gestión de prompts o la lógica de enrutamiento propietaria, no son portables entre puertas de enlace.
• Migrar de una puerta de enlace 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 este riesgo en cierta medida, pero las funciones avanzadas de la puerta de enlace siguen siendo propietarias.

Acceso limitado a funciones específicas del proveedor

Las puertas de enlace estandarizan las solicitudes entre proveedores, pero esta abstracción puede ocultar capacidades únicas de modelos individuales.

• Los parámetros específicos del proveedor, los formatos de respuesta o las funciones beta pueden no estar expuestos a través de la API unificada de la puerta de enlace.
• Los modelos o capacidades recién lanzados suelen aparecer en las puertas de enlace con retraso, ya que la puerta de enlace 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 pequeños

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

• Configurar reglas de enrutamiento, conmutaciones por error, observabilidad y controles de acceso requiere un esfuerzo de ingeniería inicial.
• Un wrapper simple alrededor del SDK de un único proveedor puede ser suficiente para prototipos o aplicaciones con volúmenes de tráfico bajos.
• Los beneficios de las puertas de enlace son más relevantes a escala, cuando la gestión de múltiples proveedores, la supervisión de costes y la aplicación de la gobernanza justifican la sobrecarga añadida.

Por ejemplo, una startup que atiende unos pocos miles de solicitudes al día con un solo modelo 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 puerta de enlace completa.

Puertas de enlace 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 con bases de datos vectoriales como Pinecone y Qdrant.

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

La puerta de enlace incluye varias funciones que mejoran el rendimiento y la eficiencia del sistema:

• Almacenamiento en caché semántico de IA para almacenar y reutilizar respuestas, lo que reduce la latencia.
• Control de tráfico de IA y equilibrio de carga para gestionar la distribución de solicitudes y mantener un rendimiento estable.
• Reintentos de IA para gestionar errores transitorios y mejorar la fiabilidad.

La seguridad está integrada en la arquitectura central. Kong IA Gateway incluye un guardián de prompts de IA para detectar y bloquear ataques de inyección de prompts, autenticación y autorización (AuthNZ) para un acceso controlado, y cifrado de datos para cumplir con los estándares de cumplimiento empresarial.

Además de estas capacidades, la puerta de enlace proporciona:

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

Estas capacidades lo hacen adecuado 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

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

Envoy IA Gateway

Envoy IA Gateway es una puerta de enlace de código abierto construida sobre Envoy Proxy para gestionar y enrutar el tráfico hacia proveedores de grandes modelos de lenguaje. Proporciona un plano de control centralizado para invocar modelos de IA mediante APIs estandarizadas, admitiendo múltiples proveedores y entornos de despliegue.

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

Las características clave incluyen:

Soporte de API y proveedores:

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

Configuración y enrutamiento

• GatewayConfig CRD para una configuración con ámbito de puerta de enlace compartida entre múltiples puertas de enlace
• Mutación del cuerpo de la solicitud a nivel de ruta para el manejo de parámetros específicos del backend
• Pools de inferencia para la selección dinámica del backend con políticas de seguridad coherentes

Seguridad y control de acceso

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

Almacenamiento en caché y controles de costes

• Soporte de almacenamiento en caché de prompts para los modelos Claude en AWS Bedrock y GCP Vertex AI
• Contabilidad separada para tokens de entrada en caché y tokens de creación de caché

Soporte de agentes y herramientas

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

Grounding y recuperación

• Grounding de búsqueda de Google para modelos 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 en todos los proveedores

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

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

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

Algunas plataformas, como TogetherAI, funcionan como ambos. Alojan sus propios modelos (funcionalidad de proveedor) y también ofrecen acceso unificado a través de API a múltiples modelos externos (funcionalidad de puerta de enlace).

Metodología del benchmark

Para evaluar la latencia y el rendimiento de varias puertas de enlace de IA en condiciones coherentes 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 número de tokens de salida. Cada prueba se ejecutó 50 veces por puerta de enlace 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 garantizó que todos los modelos se evaluaran tanto en tareas de baja como de alta complejidad.

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

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

El script de benchmark 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 coherencia 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 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 coherencia en las métricas informadas.

Preguntas frecuentes

Cita este benchmark

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Puertas de enlace de IA para OpenAI: alternativas a OpenRouter}},
  year   = {2026},
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  note   = {AIMultiple. Recuperado el 13 de mayo de 2026}
}

Registro de cambios

9 actualizaciones

Todas9General7Metodología2

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.

3. 21 de ene

   Se añadió nexos.ai a la sección Top AI gateways.

Enlaces de referencia

1.

OpenRouter

OpenRouter

2.

AI/ML API - Welcome

3.

Vercel Security Checkpoint

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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