Passerelles d'IA pour OpenAI: alternatives à OpenRouter

Nous avons effectué un benchmark de OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq et de l'API AI/ML sur trois indicateurs (latence du premier token, latence totale et nombre de tokens de sortie), avec 300 tests utilisant des prompts courts (environ 18 tokens) et des prompts longs (environ 203 tokens) pour la latence totale.

Si vous prévoyez d'utiliser l'une de ces passerelles d'IA, vous pouvez :

• Comparer l'efficacité des passerelles d'IA grâce à nos benchmarks
• Comparer les tarifs des services avec l'outil ci-dessous
• Préparer votre demande d'API compatible OpenAI avec notre outil

Benchmark de performance des passerelles/fournisseurs d'IA

Dans ce benchmark, nous avons comparé OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq et l'API AI/ML en utilisant le modèle Llama 3.1 8B. Étant donné que chaque passerelle propose différentes variantes du modèle Llama 3.1 8B (telles que Instruct, Turbo et Instant), nous avons appliqué une stratégie de normalisation pour garantir que ces variations n'affectent pas la comparaison des performances.

Cependant, Groq et SambaNova sont principalement des fournisseurs d'IA disposant de matériel propriétaire, tandis que TogetherAI fonctionne à la fois comme fournisseur d'IA et comme vendeur de matériel. OpenRouter et l'API AI/ML sont de pures passerelles, acheminant les requêtes vers des fournisseurs externes sans héberger eux-mêmes de modèles.

Vous pouvez consulter notre méthodologie.

Comparaison de la latence du premier token

Nous avons analysé la latence du premier token (FTL) car cette métrique reflète directement l'efficacité avec laquelle une passerelle sélectionne le fournisseur approprié et livre la partie initiale de la réponse à l'utilisateur. Elle fournit une indication claire des performances réelles et de l'expérience utilisateur.

De plus, la FTL met en évidence l'efficacité de la gestion des ressources d'infrastructure et de l'optimisation du réseau d'une passerelle d'IA.

• Groq et SambaNova affichent les valeurs FTL les plus faibles, indiquant des infrastructures hautement optimisées et rapides. Pour les prompts courts, SambaNova et Groq délivrent tous deux des réponses en seulement 0,13 seconde, ce qui en fait les plus rapides.
  • Pour les prompts longs, Groq prend la tête avec 0,14 seconde, surpassant légèrement SambaNova. Cela montre que les deux fournisseurs offrent des performances de premier plan dans différents scénarios, Groq ayant un léger avantage sur les prompts plus longs, bien que leurs performances globales soient proches et constamment fortes.
• OpenRouter et TogetherAI affichent des performances modérées, avec des FTL de 0,40 et 0,43 seconde respectivement pour les prompts courts, et 0,45 seconde pour les deux dans les prompts longs. Leurs résultats sont assez similaires, bien que OpenRouter soit légèrement plus rapide, surtout noticeable sur les prompts courts.
• En revanche, l'API AI/ML affiche la latence la plus élevée, avec 0,84 seconde pour les prompts courts et 0,90 seconde pour les prompts longs, ce qui la rend nettement plus lente que les autres fournisseurs.

Comparaison des performances en termes de tokens et de latence

Ensuite, nous avons examiné le nombre de tokens de sortie et les valeurs de latence pour comprendre comment les passerelles d'IA sélectionnent le fournisseur approprié et maintiennent l'expérience utilisateur. Ces métriques reflètent l'efficacité globale de l'ensemble du processus de réponse.

Dans ce contexte, nous avons également évalué la capacité des passerelles à choisir le fournisseur le plus efficace et le plus rapide lors de l'optimisation pendant le benchmark.

Nous voulions examiner comment les passerelles d'IA gèrent l'optimisation, car les nombres de tokens peuvent varier considérablement selon les prompts longs.

• Bien qu'il génère le plus grand nombre de tokens (1 997), SambaNova maintient de solides performances de latence, se classant deuxième avec un temps de réponse de 3 secondes.
• Groq est environ 1 seconde plus rapide que SambaNova (2,7 secondes) mais produit légèrement moins de tokens (1 900).
• Bien qu'utilisant moins de tokens que SambaNova et Groq (1 812 pour TogetherAI et 1 880 pour l'API AI/ML), TogetherAI et l'API AI/ML ont une latence considérablement plus élevée (11 secondes et 13 secondes respectivement), ce qui les rend nettement plus lents.
• OpenRouter, qui produit le même nombre de tokens que TogetherAI, affiche des performances de latence modérées, se classant comme la passerelle d'IA la plus lente à 25 secondes.

Puisque le nombre de tokens est le même pour tous les fournisseurs sur les prompts courts, notre comparaison s'est concentrée entièrement sur la latence :

• Dans ce cas, Groq et SambaNova sont presque identiques et les plus rapides en termes de latence du premier token.
• TogetherAI a mieux performé que OpenRouter, bien que leurs performances soient relativement proches.
• L'API AI/ML, avec 0,90 seconde, a été la plus lente, cohérente avec ses performances dans la mesure de la latence du premier token.

Facteurs expliquant les différences de performance observées dans le benchmark

Différences dans la propriété de l'infrastructure et la conception du matériel

• Groq et SambaNova fonctionnent sur du matériel propriétaire conçu à des fins spécifiques (LPU et RDU), explicitement optimisé pour une inférence à faible latence.
• Cet avantage architectural explique leur latence du premier token et leur latence totale constamment supérieures, en particulier dans les conditions de prompts courts et longs.
• En revanche, les passerelles pures telles que OpenRouter et l'API AI/ML s'appuient sur l'acheminement des requêtes vers des fournisseurs externes, introduisant des sauts réseau supplémentaires et une surcharge de coordination.

Distinction des rôles entre fournisseur et passerelle

Les différences de performance sont fortement influencées par le fait qu'une plateforme est :

• Un fournisseur de modèles avec un contrôle direct sur l'infrastructure d'inférence (Groq, SambaNova),
• Un fournisseur-passerelle hybride (TogetherAI),
• Ou une passerelle de routage pure (OpenRouter, l'API AI/ML).

Les fournisseurs et les plateformes hybrides peuvent optimiser étroitement l'inférence, le regroupement et la mise en cache, tandis que les passerelles pures sacrifient certaines performances pour la flexibilité et un support plus large des fournisseurs.

Optimisations au niveau de l'inférence

Bien qu'utilisant le même modèle de base (Llama 3.1 8B), les passerelles diffèrent par :

• Les optimisations au niveau du noyau,
• L'efficacité du streaming de tokens,
• Les stratégies de planification et d'équilibrage de charge.

Ces différences au niveau de l'inférence sont identifiées dans la méthodologie comme la principale source de variation de la latence, plutôt que l'architecture du modèle elle-même.

Sensibilité de la latence du premier token

La latence du premier token reflète :

• L'efficacité du routage réseau,
• La logique de sélection du fournisseur,
• La mise en file d'attente interne et la disponibilité des ressources.

La latence du premier token quasi identique et minimale de Groq et SambaNova indique des pipelines de requêtes hautement optimisés.

Une latence du premier token plus élevée pour l'API AI/ML et OpenRouter suggère une surcharge plus importante dans la sélection du fournisseur et le transfert des requêtes.

Compromis entre débit et latence

• SambaNova atteint le débit de tokens le plus élevé tout en maintenant une faible latence, indiquant une forte optimisation du débit.
• Groq atteint des nombres de tokens légèrement inférieurs mais délivre une latence totale plus rapide, reflétant une conception optimisée pour la vitesse plutôt que pour la verbosité.
• TogetherAI et l'API AI/ML génèrent moins de tokens mais présentent une latence plus élevée, impliquant des ratios débit-latence moins efficaces.

Optimisation de la passerelle et stratégie de routage

OpenRouter privilégie :

• La diversité des modèles,
• La résilience en cas de basculement,
• L'optimisation des coûts et de la disponibilité.

Ces objectifs de conception augmentent la surcharge de routage et de prise de décision, contribuant à sa latence totale plus élevée malgré une latence du premier token modérée.

Le benchmark capture donc un compromis délibéré entre flexibilité et performances brutes.

Largeur de la disponibilité des modèles et complexité opérationnelle

Les passerelles prenant en charge un grand nombre de modèles (par exemple, OpenRouter avec plus de 500 modèles) font face à :

• Une complexité accrue de la logique de routage,
• Des profils de performance backend plus hétérogènes.

Les plateformes avec moins de modèles pris en charge peuvent appliquer des optimisations plus agressives et spécifiques aux modèles, améliorant la cohérence de la latence.

Effets de la conception du benchmark

L'utilisation de :

• Mode streaming,
• Température fixe,
• Exécution séquentielle avec délai,

Assure l'équité tout en mettant en évidence les différences d'efficacité au niveau du système plutôt que les scénarios de débit maximal.

L'exclusion des échecs favorise les plateformes avec un comportement de streaming stable, pénalisant indirectement les passerelles avec une complexité de coordination plus élevée.

Comparaison des coûts

Vous pouvez voir la comparaison des coûts pour le modèle Llama 4 Scout (17Bx16E) avec 1 million de tokens de sortie/d'entrée.

Vous pouvez lire plus sur la tarification des LLM.

Préparez votre demande d'API avec notre outil

Utilisez l'outil ci-dessous pour préparer votre demande d'API compatible OpenAI pour l'un des modèles fournis par les passerelles d'IA.

Nombres de modèles pris en charge

Meilleures passerelles d'IA

OpenRouter

L'API unifiée de OpenRouter simplifie l'envoi de requêtes vers les modèles de langage (LLM) en fournissant un point de terminaison unique, compatible OpenAI, pour accéder à plus de 300 modèles de fournisseurs tels que Anthropic, Google et Grok.

Elle achemine intelligemment les requêtes pour optimiser les coûts, la latence et les performances, avec des fonctionnalités telles que des basculements automatiques, la mise en cache des prompts et des formats de requêtes standardisés, éliminant ainsi la nécessité de gérer plusieurs API de fournisseurs.

Les développeurs peuvent passer d'un modèle à un autre sans modifications de code, améliorant ainsi la flexibilité et la fiabilité.

Figure 1 : OpenRouter tableau de bord : interface de comparaison de modèles d'IA avec plusieurs modèles, fonctionnalité de recherche et historique des conversations.¹

API AI/ML

L'API AI/ML fournit une interface unifiée pour envoyer des requêtes à plusieurs LLM, simplifiant l'intégration pour des tâches telles que la génération de texte et les embeddings.

Son interface standardisée prend en charge plusieurs modèles, permettant aux développeurs d'envoyer des requêtes sans avoir à gérer les complexités spécifiques aux fournisseurs.

L'API abstrait la gestion de l'infrastructure, permettant un accès efficace et évolutif aux modèles d'IA avec des formats de requêtes cohérents pour un développement rapide.

Figure 2 : Jeu de test API AI/ML : interface de test LLM avec paramètres ajustables, sélection de modèles et conversation d'exemple.²

Together AI

L'API unifiée de Together AI permet d'envoyer des requêtes à plus de 200 LLM open-source avec une seule interface, prenant en charge une inférence haute performance et une latence inférieure à 100 ms.

Elle gère la mise en cache des tokens, le quantification des modèles et l'équilibrage de charge, permettant aux développeurs d'envoyer des requêtes sans gérer l'infrastructure.

La flexibilité de l'API prend en charge le changement facile de modèle et les requêtes parallèles, optimisées pour la vitesse et le coût.

Figure 3 : Interface Together AI : jeu de test LLM mettant en vedette la sélection de modèles Llama, des paramètres ajustables et des métriques de réponse détaillées.³

Groq

Groq, développé par Groq Inc., est une passerelle d'IA qui fournit une API unifiée pour envoyer des requêtes à des modèles de langage (LLM) tels que Llama 3.1.

Il exploite des unités de traitement du langage (LPU) conçues sur mesure pour fournir des réponses rapides et à faible latence. Avec une API compatible OpenAI, il offre aux développeurs de la flexibilité, bien qu'il fonctionne uniquement via HTTP sans support WebSocket.

Figure 4 : Interface Groq : plateforme de test LLM avec modèle Llama, paramètres ajustables et métriques de performance de réponse.⁴

SambaNova

L'API unifiée de SambaNova, accessible via des plateformes comme Portkey, permet d'envoyer des requêtes à des LLM haute performance tels que Llama 3.1 405B, en exploitant ses unités de flux de données reconfigurables personnalisées pour traiter jusqu'à 200 tokens par seconde.

L'API standardise les requêtes pour les modèles de niveau entreprise, garantissant un traitement à faible latence et à haut débit avec une intégration transparente, idéal pour les charges de travail d'IA complexes.

Figure 5 : Jeu de test SambaNova : interface de modèle DeepSeek avec capacités de raisonnement et métriques de performance détaillées.⁵

Quel est le rôle d'une passerelle d'IA dans le développement d'applications d'IA ?

Les passerelles d'IA servent de plateforme centralisée qui connecte les modèles d'IA, les services et les données aux applications des utilisateurs finaux. Elles facilitent l'intégration transparente en fournissant des API standardisées, souvent compatibles OpenAI, pour interagir avec plusieurs fournisseurs d'IA (par exemple, OpenAI, Anthropic ou Google).

Cela réduit la nécessité de gérer des API spécifiques aux fournisseurs, gère des tâches telles que l'équilibrage de charge et la mise en cache, et assure un fonctionnement efficace, permettant aux développeurs de privilégier la logique de l'application plutôt que la gestion de l'infrastructure.

En quoi une passerelle d'IA diffère-t-elle d'une passerelle API traditionnelle ?

Une passerelle API traditionnelle sert de point d'entrée unique pour les requêtes des clients vers les services backend, gérant et sécurisant le trafic API. En revanche, une passerelle d'IA est conçue pour les modèles et services d'IA, répondant à des défis spécifiques tels que le déploiement de modèles, la gestion de grands volumes de données et la surveillance des performances.

Les passerelles d'IA offrent des fonctionnalités avancées telles que la mise en cache sémantique, la gestion des prompts et la gestion du trafic spécifique à l'IA, garantissant la conformité aux normes de sécurité et réglementaires, contrairement aux passerelles API à usage général.

Quels sont les principaux avantages de l'utilisation d'une passerelle d'IA pour l'intégration d'IA ?

Les passerelles d'IA fournissent une approche structurée pour intégrer et gérer plusieurs modèles et services d'IA. Elles agissent comme une couche de contrôle entre les applications et les fournisseurs d'IA, améliorant l'efficacité, la cohérence et la gouvernance tout au long du cycle de vie de l'IA.

Gestion centralisée des modèles

Une passerelle d'IA permet aux organisations de gérer les connexions à plusieurs fournisseurs d'IA via une seule interface. Cela réduit la nécessité de maintenir des intégrations séparées et simplifie le contrôle de version, la surveillance et l'audit des modèles.

Déploiement et mises à jour plus rapides

Avec un accès et une configuration unifiés, les développeurs peuvent déployer de nouveaux modèles ou mettre à jour les existants sans modifications de code importantes. Cela permet une mise en œuvre plus rapide et réduit les cycles de développement.

Fiabilité et évolutivité

Les passerelles d'IA distribuent les requêtes sur les ressources disponibles, aidant à maintenir des performances cohérentes à mesure que l'utilisation augmente. L'équilibrage de charge et le basculement automatique minimisent les temps d'arrêt et assurent la continuité du service.

Intégration avec les processus CI/CD

La liaison des passerelles d'IA avec les pipelines CI/CD permet aux organisations d'automatiser les tests, la validation et le déploiement des modèles. Cela permet une amélioration continue tout en maintenant la stabilité et la conformité.

Sécurité et contrôle d'accès

Les passerelles consolident l'authentification, le chiffrement et la surveillance de l'utilisation en une seule couche. Cela réduit l'exposition aux risques de sécurité et assure la conformité aux politiques de protection des données internes et externes.

Optimisation des performances et des coûts

En suivant les métriques de performance et les modèles d'utilisation, une passerelle d'IA peut diriger le trafic vers le modèle le plus efficace ou le plus rentable. Cela aide à équilibrer les exigences de performance avec les contraintes budgétaires.

Par exemple, les passerelles d'IA telles que Portkey et Gantry fournissent ces capacités en permettant aux équipes de se connecter à divers fournisseurs de modèles de langage (LLM) via une seule API. Elles aident à standardiser l'accès, à surveiller les performances et à gérer les mises à jour efficacement.

Découvrez davantage de nos benchmarks et analyses basées sur les données dans la recherche Google.

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Comment une passerelle d'IA garantit-elle une architecture de sécurité améliorée ?

Les passerelles d'IA fournissent une architecture de sécurité avancée grâce à :

• Le chiffrement des données, le contrôle d'accès et l'authentification pour protéger les données sensibles.
• Le contrôle d'accès basé sur les rôles pour gérer les autorisations pour les modèles et services d'IA.
• Un point de contrôle unique pour authentifier et autoriser le trafic d'IA.
• Le support des clés virtuelles pour gérer en toute sécurité les modèles et services d'IA.
• Des fonctionnalités de sécurité des prompts pour prévenir les abus, comme les attaques par injection de prompts.

Ces mesures assurent la conformité et protègent les applications d'IA dans les environnements d'entreprise.

Quelles sont les options de déploiement disponibles pour les passerelles d'IA ?

Les passerelles d'IA offrent des options de déploiement flexibles, notamment :

• Sur site, cloud ou environnements hybrides pour répondre aux besoins de l'organisation.
• Support de la conteneurisation et des architectures sans serveur pour l'évolutivité.
• Intégration avec l'infrastructure de sécurité existante pour un déploiement transparent et sécurisé.
• Déploiement et mise à l'échelle automatisés pour assurer une disponibilité et des performances élevées.
• Un portail en libre-service pour les développeurs afin de déployer et gérer facilement les modèles d'IA.

Par exemple, Kong AI Gateway prend en charge les déploiements multi-cloud et sur site, améliorant la flexibilité.

Quels sont les inconvénients de l'utilisation d'une passerelle d'IA ?

Bien que les passerelles d'IA simplifient l'accès à plusieurs modèles et fournisseurs, elles introduisent également des compromis que les organisations doivent peser avant l'adoption. Ces limitations affectent les performances, les coûts et la complexité opérationnelle, et peuvent l'emporter sur les avantages dans certains scénarios.

Latence ajoutée due à la surcharge de routage

Chaque requête passant par une passerelle implique des sauts réseau supplémentaires et une logique de traitement avant d'atteindre le fournisseur de modèle sous-jacent.

• Les passerelles de routage pures telles que OpenRouter et les API AI/ML affichent une latence du premier token plus élevée que les fournisseurs fonctionnant sur du matériel d'inférence propriétaire (Groq, SambaNova) dans notre benchmark, l'API AI/ML étant la plus lente à 0,84-0,90 seconde.
• La surcharge devient plus noticeable dans les applications sensibles à la latence telles que le chat en temps réel, les assistants vocaux ou les flux de travail agentiques avec plusieurs appels séquentiels.
• Les applications qui privilégient des temps de réponse inférieurs à la seconde peuvent trouver une intégration directe avec un seul fournisseur plus efficace que le routage via une passerelle.

Point de défaillance supplémentaire

L'introduction d'une passerelle ajoute une autre couche au chemin de la requête, ce qui peut affecter la fiabilité globale du système.

• Si la passerelle rencontre des temps d'arrêt, une limitation de débit ou une dégradation des performances, tous les appels d'IA en aval sont affectés, même lorsque les fournisseurs sous-jacents restent disponibles.
• Le débogage devient plus complexe car les défaillances peuvent provenir de la passerelle, de la logique de routage ou du fournisseur sélectionné, rendant l'analyse de la cause racine plus difficile.
• Les organisations qui s'appuient sur une seule passerelle déplacent essentiellement leur dépendance d'un fournisseur à un autre, sans éliminer complètement le risque fournisseur.

Majoration des coûts et opacité des prix

La plupart des passerelles fonctionnent sur un modèle de majoration ou d'abonnement, ce qui peut compenser les économies de coûts qu'elles annoncent.

• Les passerelles pures passent souvent les coûts des fournisseurs avec une marge ajoutée, ce qui signifie que le prix par token peut être plus élevé que d'aller directement au fournisseur.
• Les passerelles axées sur l'entreprise telles que Kong AI Gateway nécessitent généralement des frais de licence annuels, qui peuvent être significatifs pour les petites équipes.
• Les structures de prix ne sont pas toujours transparentes, rendant difficile la prédiction des coûts mensuels à grande échelle.

Verrouillage fournisseur au niveau de la passerelle

Bien que les passerelles d'IA soient souvent commercialisées comme un moyen d'éviter le verrouillage avec les fournisseurs de modèles, elles peuvent introduire une nouvelle forme de dépendance.

• Les fonctionnalités personnalisées telles que la mise en cache sémantique, la gestion des prompts ou la logique de routage propriétaire ne sont pas portables entre les passerelles.
• La migration hors d'une passerelle ultérieurement nécessite de réimplémenter l'observabilité, les politiques de sécurité et les règles de routage, ce qui peut prendre du temps.
• Les API standardisées compatibles OpenAI réduisent ce risque dans une certaine mesure, mais les fonctionnalités avancées de passerelle restent propriétaires.

Accès limité aux fonctionnalités spécifiques aux fournisseurs

Les passerelles standardisent les requêtes entre les fournisseurs, mais cette abstraction peut masquer des capacités uniques à des modèles individuels.

• Les paramètres spécifiques aux fournisseurs, les formats de réponse ou les fonctionnalités bêta peuvent ne pas être exposés via l'API unifiée de la passerelle.
• Les modèles ou capacités nouvellement publiés apparaissent souvent sur les passerelles avec un délai, car la passerelle doit d'abord mettre à jour son intégration.
• Les équipes qui dépendent de fonctionnalités de pointe (telles que des fenêtres de contexte étendues, des sorties structurées ou des entrées multimodales) peuvent trouver un accès direct au fournisseur plus flexible.

Complexité opérationnelle pour les petites équipes

Pour les petites équipes ou les projets en phase initiale, une passerelle peut ajouter plus de complexité qu'elle n'en retire.

• La configuration des règles de routage, des solutions de repli, de l'observabilité et des contrôles d'accès nécessite un effort d'ingénierie préalable.
• Un simple wrapper autour du SDK d'un seul fournisseur peut suffire pour les prototypes ou les applications avec de faibles volumes de trafic.
• Les avantages des passerelles deviennent plus significatifs à grande échelle, où la gestion de plusieurs fournisseurs, la surveillance des coûts et l'application de la gouvernance justifient la surcharge ajoutée.

Par exemple, une startup servant quelques milliers de requêtes par jour avec un seul modèle peut trouver que l'intégration directe avec OpenAI ou Anthropic est plus rapide à mettre en place et plus facile à maintenir que la configuration d'une pile de passerelle complète.

Passerelles d'IA plus avancées

Kong AI Gateway

Kong AI Gateway (voir Figure 6) fonctionne comme une couche middleware qui connecte les applications et les agents à des fournisseurs d'IA tels que OpenAI, Anthropic et LLaMA, ainsi qu'à des bases de données vectorielles telles que Pinecone et Qdrant.

Il fournit une interface API unifiée compatible OpenAI, permettant aux développeurs d'accéder à plusieurs modèles de langage (LLM) via une seule intégration. Cette conception réduit la complexité et améliore la cohérence des interactions d'IA.

La passerelle comprend plusieurs fonctionnalités qui améliorent les performances et l'efficacité du système :

• Mise en cache sémantique d'IA pour stocker et réutiliser les réponses, réduisant la latence.
• Contrôle du trafic d'IA et équilibrage de charge pour gérer la distribution des requêtes et maintenir des performances stables.
• Renouvellements d'IA pour gérer les erreurs transitoires et améliorer la fiabilité.

La sécurité est intégrée à l'architecture de base. Kong AI Gateway inclut la protection des prompts d'IA pour détecter et bloquer les attaques par injection de prompts, l'authentification et l'autorisation (AuthNZ) pour un accès contrôlé, et le chiffrement des données pour répondre aux normes de conformité d'entreprise.

En plus de ces capacités, la passerelle fournit :

• Des outils d'observabilité d'IA pour surveiller les performances et l'utilisation,
• Des fonctionnalités de flux et de transformation d'IA pour gérer les données d'entrée et de sortie,
• Des options de déploiement sur multi-cloud, sur site et environnements hybrides.

Ces capacités le rendent adapté aux organisations qui gèrent des charges de travail d'IA à grande échelle.

Figure 6 : Architecture Kong AI Gateway : interface API unifiée connectant les fournisseurs d'IA (LLM et bases de données vectorielles) avec des applications et des agents via des plugins de sécurité, de gouvernance et d'observabilité.⁶

En savoir plus sur les plateformes LLMOps avancées, telles que Kong AI.

Envoy AI Gateway

Envoy AI Gateway est une passerelle open-source construite sur Envoy Proxy pour gérer et acheminer le trafic vers des fournisseurs de modèles de langage. Elle fournit un plan de contrôle centralisé pour invoquer des modèles d'IA via des API standardisées, prenant en charge plusieurs fournisseurs et environnements de déploiement.

La passerelle est conçue pour s'intégrer à Kubernetes et à l'API Gateway, et pour exposer des points de terminaison compatibles OpenAI et compatibles Réponses aux applications tout en gérant les différences spécifiques aux fournisseurs en interne.

Les fonctionnalités clés comprennent :

Support des API et des fournisseurs :

• Support de l'API Réponses OpenAI (/v1/responses), y compris le streaming, les appels d'outils, les entrées multimodales et le raisonnement
• Compatibilité avec les API de style OpenAI entre les fournisseurs (par exemple, Anthropic, Gemini, Cohere, Bedrock)
• Préfixes de point de terminaison configurables pour les fournisseurs avec des chemins non standard compatibles OpenAI

Configuration et routage

• GatewayConfig CRD pour une configuration à l'échelle de la passerelle partagée entre plusieurs passerelles
• Mutation du corps de la requête au niveau de la route pour la gestion des paramètres spécifiques au backend
• Pools d'inférence pour la sélection dynamique du backend avec des politiques de sécurité cohérentes

Sécurité et contrôle d'accès

• Autorisation basée sur CEL pour les routes MCP
• Autorisation utilisant les attributs de requête, les revendications JWT et les services d'autorisation externes
• Contrôle d'accès au niveau de l'outil pour les intégrations basées sur MCP

Mise en cache et contrôles des coûts

• Support de la mise en cache des prompts pour les modèles Claude sur AWS Bedrock et GCP Vertex AI
• Comptabilité séparée pour les tokens d'entrée mis en cache et les tokens de création de cache

Support des agents et des outils

• Support natif pour les serveurs et outils du protocole de contexte de modèle (MCP)
• Synchronisation automatique de la liste des outils pour les clients MCP
• Proxying des serveurs MCP basés sur stdio

Assise et récupération

• Assise de recherche Google pour les modèles Gemini
• Intégration de recherche d'entreprise pour les sources de données spécifiques à l'organisation

Observabilité et opérations

• Métriques d'attribution des coûts par fournisseur
• Traces compatibles OpenTelemetry et OpenInference
• Métriques d'utilisation des tokens et de latence entre les fournisseurs

Quelle est la différence entre les passerelles d'IA et les fournisseurs d'IA ?

Les fournisseurs d'IA sont des plateformes qui hébergent et servent des modèles d'IA via leur propre infrastructure. Ils gèrent les aspects techniques tels que les ressources de calcul, le déploiement de modèles, les API, la mise à l'échelle automatique et la surveillance. Les exemples incluent Baseten, Groq (avec son matériel LPU propriétaire) et SambaNova (avec l'infrastructure RDU).

Les passerelles d'IA agissent comme un middleware qui se situe entre vos applications et plusieurs fournisseurs d'IA. Au lieu de se connecter à chaque fournisseur séparément, les passerelles offrent une API unifiée pour accéder à de nombreux modèles via une seule interface, gérant le routage intelligent, l'équilibrage de charge, la sécurité et l'optimisation des coûts. Les exemples incluent OpenRouter et l'API AI/ML.

Certains plateformes comme TogetherAI fonctionnent comme les deux. Elles hébergent leurs propres modèles (fonctionnalité de fournisseur) tout en offrant un accès API unifié à plusieurs modèles externes (fonctionnalité de passerelle).

Méthodologie du benchmark

Pour évaluer la latence et les performances de diverses passerelles d'IA dans des conditions cohérentes et contrôlées, un benchmark basé sur Python a été développé.

Le benchmark s'est concentré sur trois indicateurs de performance clés : la latence du premier token, la latence totale et le nombre de tokens de sortie. Chaque test a été exécuté 50 fois par passerelle d'IA pour assurer la fiabilité statistique. Seules les exécutions réussies dans lesquelles la latence du premier token pouvait être mesurée ont été incluses dans l'analyse finale pour maintenir la précision.

Deux types de prompts ont été utilisés pour simuler différents scénarios de charge :

• Des prompts courts, avec une moyenne d'environ 18 tokens d'entrée
• Des prompts longs, avec une moyenne d'environ 203 tokens d'entrée

Le prompt long consistait en une demande analytique détaillée, structurée autour de huit domaines thématiques liés aux récentes avancées en IA. Cela a assuré que tous les modèles étaient évalués sur des tâches de faible et de haute complexité.

Tous les tests ont été effectués en utilisant le modèle Llama-3.1-8B sur chaque passerelle d'IA. Bien que le nom du modèle soit le même, les passerelles utilisaient différentes variations du modèle. Ces différences ont été soigneusement prises en compte, et les résultats ont été normalisés en conséquence.

Nous avons identifié que la principale source de différences de latence entre les variations du même modèle était les différences dans les optimisations au niveau de l'inférence. Par conséquent, lors des comparaisons, nous nous sommes concentrés uniquement sur l'impact de ces optimisations d'inférence. Cette approche a permis de minimiser les écarts causés par les différences de variation de modèle et a permis une comparaison plus équitable et plus cohérente entre les fournisseurs.

Le script de benchmarking a utilisé le mode stream = True pour mesurer le temps jusqu'au premier token et capturer le temps total de génération de la réponse. Le paramètre de température a été fixé à 0,7 pour toutes les exécutions pour assurer la cohérence de la variabilité de la réponse. Pour éviter la limitation de débit ou les interférences de performance basées sur la charge, un délai de 0,5 seconde a été appliqué entre les exécutions.

Toutes les exécutions de test ont été surveillées pour les échecs potentiels, y compris les réponses HTTP non-200, les délais d'attente et les sorties incomplètes ou mal formées. Seules les réponses réussies avec des mesures de latence du premier token valides ont été incluses dans les résultats agrégés. Les exécutions échouées ont été exclues pour maintenir la précision et la cohérence des métriques rapportées.

FAQ

Citez ce benchmark

Choisissez le format qui correspond à votre lieu de publication. Coller la version avec lien dans votre CMS préserve le lien retour.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Passerelles d'IA pour OpenAI: alternatives à OpenRouter}},
  year   = {2026},
  month  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-gateway}},
  note   = {AIMultiple. Consulté le 13 Mai 2026}
}

Liens de référence

1.

OpenRouter

2.

AI/ML API - AI/ML API

3.

https://console.groq.com/home

4.

https://cloud.sambanova.ai/dashboard

5.

The API Platform Powering the API World | Kong Inc.

Kong Inc.

6.

The API Platform Powering the API World | Kong Inc.

Kong Inc.

Cem Dilmegani

Analyste principal

Suivre

Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe chaque mois des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 55 % des entreprises du classement Fortune 500. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes et le Washington Post, ainsi que par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Vous trouverez d'autres entreprises et ressources réputées ayant fait référence à AIMultiple. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé les fonctions de consultant, d'acheteur et d'entrepreneur dans le secteur des technologies. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité directe du PDG. Il a également piloté la croissance commerciale de la société de deep tech Hypatos, qui a atteint un chiffre d'affaires annuel récurrent à sept chiffres et une valorisation à neuf chiffres en seulement deux ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été présentés dans des publications technologiques de référence telles que TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences internationales sur les technologies. Diplômé en génie informatique de l'université de Bogazici, il est également titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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