Passerelles IA pour OpenAI: alternatives à OpenRouter

Nous avons évalué OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq et IA/ML API selon 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 IA, vous pouvez :

• Comparez l'efficacité des passerelles IA avec nos benchmarks
• Comparez la tarification des services avec l'outil ci-dessous
• Préparez votre requête OpenAI-compatible API avec notre outil

Benchmark de performance des passerelles/fournisseurs d'IA

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

Cependant, Groq et SambaNova sont avant tout des fournisseurs d'IA avec du matériel propriétaire, tandis que TogetherAI fonctionne à la fois comme fournisseur d'IA et comme fournisseur de matériel. OpenRouter et IA/ML API sont de pures passerelles, qui acheminent les requêtes vers des fournisseurs externes sans héberger de modèles eux-mêmes.

Vous pouvez consulter notre méthodologie.

Comparaison de la latence du premier token

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

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

• Groq et SambaNova affichent les valeurs FTL les plus basses, indiquant des infrastructures très optimisées et rapides. Pour les prompts courts, SambaNova et Groq délivrent des réponses en 0,13 secondes, ce qui en fait les plus rapides.
  • Pour les prompts longs, Groq prend la tête avec 0,14 secondes, 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 dans l'ensemble leurs performances soient proches et régulièrement solides.
• OpenRouter et TogetherAI affichent des performances modérées, avec des FTL de 0.40 et 0,43 secondes, respectivement, pour les prompts courts, et 0,45 secondes pour les deux dans les prompts longs. Leurs résultats sont assez similaires, bien que OpenRouter soit légèrement plus rapide, particulièrement visible pour les prompts courts.
• En revanche, l'IA/ML API 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 matière de tokens et de latence

Ensuite, nous avons examiné le nombre de tokens de sortie et les valeurs de latence pour comprendre dans quelle mesure les passerelles IA sélectionnent le fournisseur approprié et préservent l'expérience utilisateur. Ces indicateurs reflètent l'efficacité globale de l'ensemble du processus de réponse.

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

Nous voulions examiner comment les passerelles IA gèrent l'optimisation, car le nombre de tokens peut varier considérablement selon les prompts longs.

• Malgré la génération du plus grand nombre de tokens (1 997), SambaNova conserve de bonnes performances de latence, se classant deuxième plus rapide 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'IA/ML API), TogetherAI et l'IA/ML API présentent une latence considérablement plus élevée (11 secondes et 13 secondes, respectivement), ce qui les rend nettement plus lentes.
• OpenRouter, qui produit le même nombre de tokens que TogetherAI, affiche des performances de latence modérées, se classant comme la passerelle IA la plus lente à 25 secondes.

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

• Dans ce cas, Groq et SambaNova sont presque identiques et les plus rapides en matière de latence du premier token.
• TogetherAI a obtenu de meilleurs résultats que OpenRouter, bien que leurs performances étaient relativement proches.
• L'IA/ML API, avec 0,90 seconde, a été la plus lente, ce qui correspond à ses performances lors de la mesure de latence du premier token.

Facteurs expliquant les différences de performance observées dans le benchmark

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

• Groq et SambaNova fonctionnent sur du matériel propriétaire spécialement conçu (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 meilleures, en particulier dans des conditions de prompts courts et longs.
• En revanche, les pures passerelles telles que OpenRouter et IA/ML API reposent sur l'acheminement des requêtes vers des fournisseurs externes, ce qui introduit des sauts réseau supplémentaires et une surcharge de coordination.

Distinction des rôles fournisseur et passerelle

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

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

Les fournisseurs et les plateformes hybrides peuvent optimiser étroitement l'inférence, le traitement par lots et la mise en cache, tandis que les pures passerelles sacrifient une partie des performances au profit de la flexibilité et d'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 :

• des optimisations au niveau du noyau,
• l'efficacité du streaming de tokens,
• des stratégies d'ordonnancement et d'équilibrage de charge.

Ces différences au niveau de l'inférence sont identifiées dans la méthodologie comme la principale source de variation de 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 des fournisseurs,
• la mise en file d'attente interne et la disponibilité des ressources.

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

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

Compromis entre débit et latence

• SambaNova atteint le plus haut débit de tokens tout en conservant une faible latence, indiquant une forte optimisation du débit.
• Groq atteint un nombre de tokens légèrement inférieur mais offre une latence totale plus rapide, reflétant une conception optimisée pour la vitesse plutôt que pour la verbosité.
• TogetherAI et IA/ML API génèrent moins de tokens tout en affichant une latence plus élevée, ce qui implique des rapports débit/latence moins efficaces.

Optimisation de la passerelle et stratégie de routage

OpenRouter priorise :

• la diversité des modèles,
• la résilience au 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 une latence totale plus élevée malgré une latence du premier token modérée.

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

Étendue de la disponibilité des modèles et complexité opérationnelle

Les passerelles prenant en charge un grand nombre de modèles (par ex. OpenRouter avec plus de 500 modèles) sont confrontées à :

• une complexité accrue de la logique de routage,
• des profils de performance backend plus hétérogènes.

Les plateformes qui prennent en charge moins de modèles peuvent appliquer des optimisations plus agressives et spécifiques au modèle, améliorant ainsi la cohérence de la latence.

Effets de la conception du benchmark

L'utilisation de :

• le mode streaming,
• une température fixe,
• une exécution séquentielle avec délai,

garantit 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 exécutions échouées favorise les plateformes ayant un comportement de streaming stable, pénalisant indirectement les passerelles ayant une complexité de coordination plus élevée.

Comparaison des coûts

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

Vous pouvez lire plus d'informations sur la tarification des LLM.

Préparez votre requête API avec notre outil

Utilisez l'outil ci-dessous pour préparer votre requête OpenAI-compatible API pour n'importe lequel des modèles proposés par les passerelles IA.

Nombre de modèles pris en charge

Meilleures passerelles IA

OpenRouter

OpenRouter propose une API unifiée qui simplifie l'envoi de requêtes vers les grands modèles de langage (LLMs) en fournissant un endpoint unique compatible OpenAI pour accéder à plus de 300 modèles de fournisseurs comme Anthropic, Google et Grok.

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

Les développeurs peuvent basculer entre différents modèles sans modifier le code, ce qui améliore 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

IA/ML API

IA/ML API fournit une interface unifiée pour envoyer des requêtes à plusieurs LLMs, 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 à chaque fournisseur.

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

Figure 2 : IA/ML API bac à sable : interface de test de LLM avec paramètres ajustables, sélection de modèles et conversation d'exemple.²

Together AI

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

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

La flexibilité de l'API permet de changer facilement de modèle et d'effectuer des requêtes parallèles, optimisée pour la vitesse et le coût.

Figure 3 : Interface Together AI : bac à sable LLM avec sélection de modèles Llama, paramètres ajustables et mesures détaillées des réponses.

Groq

Groq, développé par Groq Inc., est une passerelle IA qui fournit une API unifiée pour envoyer des requêtes aux grands modèles de langage (LLMs) tels que Llama 3.1.

Elle exploite des unités de traitement du langage (LPU) conçues sur mesure pour fournir des réponses rapides à faible latence. Avec une OpenAI-compatible API, elle offre aux développeurs une certaine flexibilité, bien qu'elle fonctionne uniquement via HTTP sans prise en charge WebSocket.

Figure 4 : Interface Groq : plateforme de test de LLM avec le modèle Llama, paramètres ajustables et mesures de performance des réponses.³

SambaNova

SambaNova propose une API unifiée, accessible via des plateformes comme Portkey, qui permet d'envoyer des requêtes vers des LLMs haute performance tels que Llama 3.1 405B, en exploitant ses unités de flux de données reconfigurables (RDU) 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, idéale pour les charges de travail d'IA complexes.

Figure 5 : Bac à sable SambaNova : interface du modèle DeepSeek avec capacités de raisonnement et mesures de performance détaillées.⁴

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

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

Cela réduit le besoin de gérer les API spécifiques à chaque fournisseur, gère des tâches telles que l'équilibrage de charge et la mise en cache, et assure un fonctionnement efficace, permettant aux développeurs de prioriser la logique applicative plutôt que la gestion de l'infrastructure.

Comment une passerelle 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, en gérant et en sécurisant le trafic API. En revanche, une passerelle IA est adaptée aux modèles et services d'IA, répondant à des défis spécifiques tels que le déploiement de modèles, la gestion de gros volumes de données et le suivi des performances.

Les passerelles 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 de réglementation, contrairement aux passerelles API à usage général.

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

Les passerelles IA offrent 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 IA permet aux organisations de gérer les connexions vers plusieurs fournisseurs d'IA via une interface unique. Cela réduit la nécessité de maintenir des intégrations séparées et simplifie le contrôle des versions, 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 modèles existants sans modifications importantes du code. Cela favorise une implémentation plus rapide et raccourcit les cycles de développement.

Fiabilité et évolutivité

Les passerelles IA répartissent les requêtes sur les ressources disponibles, contribuant à maintenir des performances constantes 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 aux processus CI/CD

Relier les passerelles IA aux pipelines CI/CD permet aux organisations d'automatiser le test, la validation et le déploiement des modèles. Cela favorise l'amélioration continue tout en maintenant stabilité et conformité.

Sécurité et contrôle d'accès

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

Optimisation des performances et des coûts

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

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

Comment une passerelle IA garantit-elle une architecture de sécurité renforcée ?

Les passerelles IA offrent 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 des modèles et services d'IA.
• Un point de contrôle unique pour authentifier et autoriser le trafic d'IA.
• La prise en charge 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 prompt.

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

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Quelles options de déploiement sont disponibles pour les passerelles IA ?

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

• Sur site, cloud ou environnements hybrides pour répondre aux besoins organisationnels.
• La prise en charge de la conteneurisation et des architectures serverless pour l'évolutivité.
• L'intégration à l'infrastructure de sécurité existante pour un déploiement transparent et sécurisé.
• Le déploiement et la mise à l'échelle automatisés pour garantir une haute disponibilité et des performances élevées.
• Un portail en libre-service permettant aux développeurs de déployer et de gérer facilement des modèles d'IA.

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

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

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

Latence supplémentaire due à la surcharge de routage

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

• Les pures passerelles de routage telles que OpenRouter et les API IA/ML présentent une latence du premier token plus élevée que les fournisseurs fonctionnant sur du matériel d'inférence propriétaire (Groq, SambaNova) dans notre benchmark, l'IA/ML API étant la plus lente à 0.84-0,90 seconde.
• La surcharge devient plus perceptible dans les applications sensibles à la latence, comme le chat en temps réel, les assistants vocaux ou les workflows agentiques avec de multiples appels séquentiels.
• Les applications qui privilégient des temps de réponse inférieurs à la seconde peuvent trouver l'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 couche supplémentaire au chemin de requête, ce qui peut affecter la fiabilité globale du système.

• Si la passerelle subit des temps d'arrêt, une limitation de débit ou des performances dégradées, 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 des causes racines plus difficile.
• Les organisations qui dépendent d'une seule passerelle déplacent essentiellement leur dépendance d'un fournisseur à un autre, sans éliminer complètement le risque lié au fournisseur.

Marge sur les coûts et opacité de la tarification

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

• Les pures passerelles répercutent souvent les coûts des fournisseurs avec une marge supplémentaire, ce qui signifie que le prix par token peut être plus élevé qu'en passant directement par le fournisseur.
• Les passerelles axées sur les entreprises, comme Kong IA Gateway, exigent généralement des frais de licence annuels, qui peuvent être importants pour les petites équipes.
• Les structures de tarification ne sont pas toujours transparentes, ce qui rend difficile la prévision des coûts mensuels à grande échelle.

Enfermement propriétaire au niveau de la passerelle

Bien que les passerelles IA soient souvent commercialisées comme un moyen d'éviter l'enfermement 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 d'une passerelle à l'autre.
• Migrer ultérieurement depuis une passerelle nécessite de réimplémenter l'observabilité, les politiques de sécurité et les règles de routage, ce qui peut prendre du temps.
• Les OpenAI-compatible API standardisées réduisent quelque peu ce risque, mais les fonctionnalités avancées des passerelles restent propriétaires.

Accès limité aux fonctionnalités spécifiques des fournisseurs

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

• 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 les capacités récemment publiés apparaissent souvent sur les passerelles avec un retard, 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 l'accès direct au fournisseur plus flexible.

Complexité opérationnelle pour les petites équipes

Pour les petites équipes ou les projets en phase de démarrage, 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 exige un effort d'ingénierie initial.
• Un simple wrapper autour du SDK d'un seul fournisseur peut suffire pour les prototypes ou les applications à faible volume 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 supplémentaire.

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

Passerelles IA plus avancées

Kong IA Gateway

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

Elle fournit une interface API unifiée compatible avec OpenAI, permettant aux développeurs d'accéder à plusieurs grands modèles de langage (LLMs) 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 de l'IA pour stocker et réutiliser les réponses, réduisant la latence.
• Contrôle du trafic IA et équilibrage de charge pour gérer la répartition des requêtes et maintenir des performances stables.
• Nouvelles tentatives IA pour gérer les erreurs transitoires et améliorer la fiabilité.

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

En plus de ces capacités, la passerelle fournit :

• des outils d'observabilité de l'IA pour surveiller les performances et l'utilisation,
• des fonctionnalités de flux et de transformation de l'IA pour gérer les données d'entrée et de sortie,
• des options de déploiement sur plusieurs clouds, sur site et dans des environnements hybrides.

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

Figure 6 : Architecture de Kong IA Gateway : interface API unifiée connectant les fournisseurs d'IA (LLM et bases de données vectorielles) aux applications et aux agents via des plugins de sécurité, de gouvernance et d'observabilité.⁵

Découvrez les plateformes LLMOps avancées, telles que Kong IA.

Envoy IA Gateway

Envoy IA Gateway est une passerelle open-source construite sur Envoy Proxy pour gérer et acheminer le trafic vers les fournisseurs de grands 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 la Gateway API, et pour exposer des endpoints compatibles OpenAI et compatibles Responses aux applications tout en gérant en interne les différences spécifiques aux fournisseurs.

Les fonctionnalités clés comprennent :

Prise en charge des API et des fournisseurs :

• Prise en charge de l'OpenAI Responses API (/v1/responses), y compris streaming, appels d'outils, entrées multimodales et raisonnement
• Compatibilité avec les OpenAI-style API chez les fournisseurs (par ex. Anthropic, Gemini, Cohere, Bedrock)
• Préfixes d'endpoint configurables pour les fournisseurs avec des chemins compatibles OpenAI non standard

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 une 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 des outils pour les intégrations basées sur MCP

Mise en cache et contrôles des coûts

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

Prise en charge des agents et de l'outillage

• Prise en charge native des serveurs et outils Model Context Protocol (MCP)
• Synchronisation automatique de la liste des outils pour les clients MCP
• Mise en proxy des serveurs MCP basés sur stdio

Ancrage et récupération

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

Observabilité et opérations

• Mesures d'attribution des coûts par fournisseur
• Traçage compatible OpenTelemetry et OpenInference
• Mesures d'utilisation des tokens et de latence entre les fournisseurs

Quelle est la différence entre les passerelles 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 comme les ressources de calcul, le déploiement des modèles, les API, l'autoscaling et la surveillance. Les exemples incluent Baseten, Groq (avec son matériel LPU propriétaire) et SambaNova (avec son infrastructure RDU).

Les passerelles IA agissent comme un middleware situé 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 IA/ML API.

Certaines 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 différentes passerelles 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 : latence du premier token, latence totale et nombre de tokens de sortie. Chaque test a été exécuté 50 fois par passerelle IA pour garantir une fiabilité statistique. Les exécutions réussies pour lesquelles la latence du premier token a pu 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 :

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

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

Tous les tests ont été réalisés avec le modèle Llama-3.1-8B sur chaque passerelle IA. Bien que le nom du modèle fût le même, les passerelles utilisaient différentes variantes 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 variantes d'un même modèle résidait dans les différences d'optimisations au niveau de l'inférence. Par conséquent, lors des comparaisons, 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 variantes de modèles et de permettre une comparaison plus juste et plus cohérente entre les fournisseurs.

Le script de benchmark 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 afin de garantir une cohérence dans la variabilité des réponses. Pour éviter la limitation de débit ou l'interférence de performance liée à la charge, un délai de 0,5 seconde a été appliqué entre les exécutions.

Toutes les exécutions de test ont été surveillées pour détecter d'éventuelles défaillances, y compris les réponses 200 HTTP non conformes, les délais d'attente et les sorties incomplètes ou malformées. Les réponses réussies avec des mesures valides de latence du premier token ont été incluses dans les résultats agrégés. Les exécutions échouées ont été exclues pour maintenir la précision et la cohérence des indicateurs rapportés.

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 IA pour OpenAI: alternatives à OpenRouter}},
  year   = {2026},
  month  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-gateway}},
  note   = {AIMultiple. Consulté le 13 mai 2026}
}

Journal des modifications

9 mises à jour

Toutes9Général7Méthodologie2

20262025

1. 13 mai

   Ajout d'une section sur les inconvénients des passerelles IA, couvrant latence, fiabilité, surcoût, dépendance et complexité opérationnelle.

2. 5 fév

   Ajout de la passerelle Envoy AI à la section Passerelles AI plus avancées.

3. 21 jan

   Ajout de nexos.ai à la section Top AI gateways.

Liens de référence

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

Analyste principal

Suivre

Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017.

Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. 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 digitalisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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