Pasarelas de IA para OpenAI: Alternativas a OpenRouter

Realizamos 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 utilizando prompts cortos (aprox. 18 tokens) y prompts largos (aprox. 203 tokens) para la latencia total.

Si planea usar una de estas pasarelas de IA, puede:

• Comparar la eficiencia de las pasarelas de IA con nuestros benchmarks
• Comparar los precios de los servicios con la herramienta a continuación
• Preparar su solicitud 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 utilizando el modelo Llama 3.1 8B. Dado que cada pasarela ofrece diferentes 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 funciona tanto como proveedor de IA como vendedor de hardware. OpenRouter y IA/ML API son pasarelas puras, que enrutan a proveedores externos sin alojar modelos ellos mismos.

Puede ver nuestra metodología.

Comparación de latencia del primer token

Analizamos la Latencia del Primer Token (FTL) porque esta métrica refleja directamente cuán efectivamente una pasarela selecciona el proveedor adecuado y entrega la porción inicial de la respuesta al usuario. Proporciona una indicación clara del rendimiento en el mundo real y la experiencia del usuario.

Además, 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 más bajos de FTL, indicando 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 muestra que ambos proveedores ofrecen un rendimiento de primer nivel en diferentes escenarios, con Groq teniendo una ligera ventaja en prompts más largos, aunque en general su rendimiento es cercano y consistentemente fuerte.
• 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 prompts largos. 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, haciéndola significativamente más lenta que los otros proveedores.

Comparación de tokens y rendimiento de latencia

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

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

Queríamos examinar cómo las pasarelas de IA manejan la optimización, ya que los conteos de tokens pueden variar significativamente en prompts largos.

• A pesar de generar el mayor número de tokens (1.997), SambaNova mantiene un fuerte rendimiento de latencia, clasificándose 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 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), haciéndolos significativamente más lentos.
• OpenRouter, que produce la misma cantidad de tokens que TogetherAI, muestra un rendimiento de latencia moderado, clasificándose como la pasarela de IA más lenta con 25 segundos.

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

• En este caso, Groq y SambaNova son casi idénticos y los más rápidos en latencia del primer token.
• TogetherAI tuvo un mejor rendimiento que OpenRouter, aunque su rendimiento fue relativamente cercano.
• La IA/ML API, con 0.90 segundos, fue la más lenta, consistente 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 infraestructura y diseño de hardware

• Groq y SambaNova operan en hardware propietario y diseñado específicamente (LPUs y RDUs), que está explícitamente optimizado para inferencia de baja latencia.
• Esta ventaja arquitectónica explica su latencia de primer token y latencia total consistentemente superiores, especialmente bajo condiciones de prompts cortos y largos.
• En contraste, las pasarelas puras como OpenRouter y IA/ML API dependen de enrutar solicitudes a proveedores externos, introduciendo saltos de red adicionales y sobrecarga de coordinación.

Distinción de roles: proveedor vs. pasarela

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-pasarela híbrido (TogetherAI),
• O una pasarela de enrutamiento pura (OpenRouter, IA/ML API).

Los proveedores y las plataformas híbridas pueden optimizar estrictamente la inferencia, el procesamiento por lotes y el almacenamiento en caché, mientras que las pasarelas puras intercambian algo de 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 pasarelas difieren en:

• Optimizaciones a nivel de kernel,
• Eficiencia de streaming de tokens,
• Estrategias de programación y balanceo de carga.

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

Sensibilidad de la latencia del primer token

La latencia del primer token refleja:

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

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

Una mayor latencia de 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 baja latencia, indicando una fuerte optimización del rendimiento.
• Groq logra conteos de tokens ligeramente más bajos pero ofrece una latencia total más rápida, reflejando un diseño optimizado para velocidad sobre verbosidad.
• TogetherAI y IA/ML API generan menos tokens pero exhiben mayor latencia, implicando relaciones de rendimiento a latencia menos eficientes.

Optimización de pasarela y estrategia de enrutamiento

OpenRouter prioriza:

• Diversidad de modelos,
• Resiliencia de conmutación por error,
• Optimización de costes y disponibilidad.

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

El benchmark, por lo tanto, captura una compensación deliberada entre flexibilidad y rendimiento bruto.

Amplitud de disponibilidad de modelos y complejidad operativa

Las pasarelas que admiten un gran número de modelos (por ejemplo, OpenRouter con 500+ modelos) enfrentan:

• Mayor complejidad de 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 streaming,
• Temperatura fija,
• Ejecución secuencial con retraso,

Garantiza equidad al mismo tiempo que destaca las diferencias de eficiencia a nivel de sistema en lugar de escenarios de rendimiento máximo.

Excluir ejecuciones fallidas favorece a las plataformas con comportamiento de streaming estable, penalizando indirectamente a las pasarelas 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 sobre los precios de LLM.

Prepare su solicitud API con nuestra herramienta

Use la herramienta a continuación para preparar su solicitud API compatible con OpenAI para cualquiera de los modelos proporcionados por las pasarelas de IA.

Recuentos de modelos admitidos

Principales pasarelas de IA

OpenRouter

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

Enruta inteligentemente las solicitudes para optimizar costo, latencia y rendimiento, con características como conmutaciones por error automáticas, almacenamiento en 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 cambios de código, mejorando la flexibilidad y la confiabilidad.

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

IA/ML API

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

Su interfaz estandarizada admite múltiples modelos, permitiendo a los desarrolladores enviar solicitudes sin lidiar con complejidades específicas del proveedor.

La API abstrae la gestión de infraestructura, permitiendo un acceso eficiente y escalable a modelos 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 modelo y conversación de muestra.²

Together IA

La API unificada de Together IA permite enviar solicitudes a más de 200 LLMs de código abierto con una única interfaz, ofreciendo inferencia de alto rendimiento y latencia inferior a 100ms.

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

La flexibilidad de la API admite un cambio fácil de modelos y solicitudes paralelas, optimizada para velocidad y costo.

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

Groq

Groq, desarrollado por Groq Inc., es una pasarela de IA que proporciona una API unificada para enviar solicitudes a modelos de lenguaje grandes (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 WebSocket.

Figura 4: Interfaz de Groq: plataforma de prueba de LLM con 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 de Flujo de Datos Reconfigurables personalizadas 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 integración perfecta, ideal para cargas de trabajo de IA complejas.

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

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

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

Esto reduce la necesidad de gestionar APIs específicas del proveedor, maneja tareas como el balanceo de carga y el almacenamiento en caché, y garantiza un funcionamiento eficiente, permitiendo a los desarrolladores priorizar la lógica de la aplicación sobre la gestión de infraestructura.

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

Una pasarela API tradicional sirve como un único punto de entrada para las solicitudes de los clientes a los servicios backend, gestionando y asegurando el tráfico API. En contraste, una pasarela de IA está diseñada para modelos y servicios de IA, abordando desafíos específicos como el despliegue de modelos, el manejo de grandes volúmenes de datos y la monitorización del rendimiento.

Las pasarelas de IA ofrecen características avanzadas como almacenamiento en caché semántico, gestión de prompts y gestión de tráfico específica de IA, garantizando el cumplimiento de estándares de seguridad y regulatorios, a diferencia de las pasarelas 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 modelos y servicios de IA. Actúan como una capa de control entre las aplicaciones y los proveedores de IA, mejorando la eficiencia, la consistencia y la gobernanza a lo largo del ciclo de vida de la IA.

Gestión centralizada de modelos

Una pasarela de IA permite a las organizaciones gestionar conexiones a 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 monitorización y la auditoría de modelos.

Despliegue y actualizaciones más rápidos

Con acceso y configuración unificados, los desarrolladores pueden desplegar nuevos modelos o actualizar los existentes sin cambios significativos en el código. 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, ayudando a mantener un rendimiento constante a medida que aumenta el uso. El balanceo de carga y la conmutación por error automatizada minimizan el tiempo de inactividad y garantizan la continuidad del servicio.

Integración con procesos CI/CD

Vincular las pasarelas de IA con los pipelines de CI/CD permite a las organizaciones automatizar las pruebas, validación y despliegue de modelos. Esto apoya la mejora continua mientras se mantiene la estabilidad y el cumplimiento.

Seguridad y control de acceso

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

Optimización de rendimiento y costes

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

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

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

Las pasarelas de IA proporcionan una arquitectura de seguridad avanzada a través de:

• Cifrado de datos, control de acceso y autenticación para proteger datos sensibles.
• Control de acceso basado en roles para gestionar permisos para 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 modelos y servicios de IA.
• Características de seguridad de prompts para prevenir usos indebidos, como 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 pasarelas de IA?

Las pasarelas de IA ofrecen opciones de despliegue flexibles, que incluyen:

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

Por ejemplo, Kong IA Gateway admite despliegues en múltiples nubes y on-premises, mejorando la flexibilidad.

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

Aunque las pasarelas de IA simplifican el acceso a múltiples modelos y proveedores, también introducen compensaciones que las organizaciones deben sopesar antes de adoptarlas. Estas limitaciones afectan el rendimiento, el costo y la complejidad operativa, y pueden superar los beneficios en ciertos escenarios.

Latencia añadida por la sobrecarga de enrutamiento

Cada solicitud que pasa a través de una pasarela implica saltos de red adicionales y lógica de procesamiento antes de llegar al proveedor del modelo subyacente.

• Las pasarelas de enrutamiento puras como OpenRouter y las APIs IA/ML muestran una mayor latencia de primer token que los proveedores que funcionan con hardware de inferencia propietario (Groq, SambaNova) en nuestro benchmark, siendo la IA/ML API 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 agentivos con múltiples llamadas secuenciales.
• Las aplicaciones que priorizan tiempos de respuesta inferiores a un segundo pueden encontrar más eficiente la integración directa con un único proveedor que el enrutamiento a través de una pasarela.

Punto adicional de fallo

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

• Si la pasarela experimenta tiempo de inactividad, limitación de velocidad o rendimiento degradado, todas las llamadas de IA posteriores se ven afectadas, incluso cuando los proveedores subyacentes permanecen disponibles.
• La depuración se vuelve más compleja porque los fallos pueden originarse en la pasarela, la lógica de enrutamiento o 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 costo y opacidad de precios

La mayoría de las pasarelas operan con un modelo de margen o 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 ir directamente al proveedor.
• Las pasarelas orientadas a empresas como Kong IA Gateway suelen requerir tarifas de licencia anuales, que pueden ser significativas para equipos pequeños.
• Las estructuras de precios no siempre son transparentes, lo que dificulta predecir los costes mensuales a escala.

Dependencia del 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 modelos, pueden introducir una nueva forma de dependencia.

• Características personalizadas como el almacenamiento en caché semántico, la gestión de prompts o la lógica de enrutamiento propietaria no son portables entre pasarelas.
• Migrar de una pasarela más tarde requiere reimplementar 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 características avanzadas de la pasarela siguen siendo propietarias.

Acceso limitado a características específicas del proveedor

Las pasarelas 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 características beta pueden no estar expuestos a través de la API unificada de la pasarela.
• Los modelos o capacidades recién lanzados a menudo aparecen en las pasarelas con retraso, ya que la pasarela debe actualizar su integración primero.
• Los equipos que dependen de características de vanguardia (como ventanas de contexto extendidas, 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 etapas tempranas, una pasarela puede agregar más complejidad de la que elimina.

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

Por ejemplo, una startup que atiende unos pocos miles de solicitudes por día con un 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 completa de pasarela.

Pasarelas de IA más avanzadas

Kong IA Gateway

Kong IA Gateway (ver 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 API unificada compatible con OpenAI, permitiendo a los desarrolladores acceder a múltiples modelos de lenguaje grandes (LLMs) a través de una única integración. Este diseño reduce la complejidad y mejora la consistencia en las interacciones de IA.

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

• Caché 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.
• Reintentos de IA para manejar 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 acceso controlado, y cifrado de datos para cumplir con los estándares de cumplimiento empresarial.

Además de estas capacidades, la pasarela proporciona:

• Herramientas de observabilidad de IA para monitorear el rendimiento y el uso,
• Funciones de flujo y transformación de IA para gestionar datos de entrada y salida,
• Opciones de despliegue en múltiples nubes, on-premises y entornos 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 API unificada que conecta proveedores de IA (LLMs y bases de datos vectoriales) con aplicaciones y agentes a través de plugins de seguridad, gobernanza y observabilidad.⁵

Más información sobre plataformas 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 modelos de lenguaje grandes. Proporciona un plano de control centralizado para invocar modelos de IA a través de APIs estandarizadas, admitiendo múltiples proveedores y entornos de despliegue.

La pasarela está diseñada para integrarse con Kubernetes y la API Gateway, y para exponer endpoints compatibles con OpenAI y compatibles con Responses a las aplicaciones, mientras maneja 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 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 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
• Pools de inferencia para la selección dinámica de backend con políticas de seguridad consistentes

Seguridad y control de acceso

• Autorización basada en CEL para rutas MCP
• Autorización utilizando atributos de solicitud, claims 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 caché de prompts para modelos Claude en AWS Bedrock y GCP Vertex IA
• Contabilidad separada para tokens de entrada en caché y tokens de creación de caché

Soporte de agentes y herramientas

• Soporte nativo para el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) servidores y herramientas
• Sincronización automática de la lista de herramientas para clientes MCP
• Proxy de servidores MCP basados en stdio

Fundamentación y recuperación

• Fundamentación 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 pasarelas de IA y proveedores de IA?

Proveedores de IA son plataformas que alojan y sirven modelos de IA a través de su propia infraestructura. Ellos manejan los aspectos técnicos como recursos de cómputo, despliegue de modelos, APIs, autoescalado y monitoreo. Ejemplos incluyen Baseten, Groq (con su hardware LPU propietario) y SambaNova (con infraestructura RDU).

Pasarelas 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 pasarelas ofrecen una API unificada para acceder a muchos modelos a través de una única interfaz, manejando enrutamiento inteligente, balanceo de carga, seguridad y optimización de costes. Ejemplos incluyen OpenRouter y IA/ML API.

Algunas plataformas como TogetherAI funcionan como ambas. Ellos alojan sus propios modelos (funcionalidad de proveedor) mientras que también ofrecen acceso API unificado a múltiples modelos externos (funcionalidad de pasarela).

Metodología del benchmark

Para evaluar la latencia y el rendimiento de varias pasarelas de IA bajo 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 exitosas 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 de aproximadamente 18 tokens de entrada
• Prompts largos, con un promedio de aproximadamente 203 tokens de entrada

El prompt largo consistió en una solicitud analítica detallada, estructurada en torno a ocho áreas temáticas relacionadas con los avances recientes de la IA. Esto aseguró que todos los modelos fueran evaluados tanto en tareas de baja como de alta complejidad.

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

Identificamos que la principal fuente de diferencias de latencia entre 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 diferencias en la variación del modelo 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 total 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 la respuesta. Para evitar la limitación de velocidad o la interferencia de rendimiento basada en la carga, se aplicó un retraso de 0.5 segundos entre ejecuciones.

Todas las ejecuciones de prueba fueron monitoreadas para detectar posibles fallos, incluyendo respuestas HTTP no 200, timeouts y salidas incompletas o mal formadas. Las respuestas exitosas con mediciones válidas de latencia del primer token se incluyeron en los resultados agregados. Las ejecuciones fallidas se excluyeron para mantener la precisión y consistencia en las métricas reportadas.

Preguntas frecuentes

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.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Pasarelas de IA para OpenAI: Alternativas a OpenRouter}},
  year   = {2026},
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  note   = {AIMultiple. Recuperado el 13 de Mayo de 2026}
}

Enlaces de referencia

1.

OpenRouter

OpenRouter

2.

AI/ML API - Welcome

3.

https://console.groq.com/home

4.

https://cloud.sambanova.ai/dashboard

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. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluido el 60% de Fortune 500 cada mes.

El trabajo de Cem ha sido citado por publicaciones globales líderes como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea.

A lo largo de su carrera, Cem se ha desempeñado 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.

Lideró la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando directamente al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología profunda Hypatos, que alcanzó 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 habla regularmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó de la Universidad de Bogazici como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.

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