Passerelles IA pour OpenAI: alternatives à OpenRouter

Nous avons benchmarké 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 envisagez d’utiliser l’une de ces passerelles IA, vous pouvez :

• Comparez l’efficacité des passerelles IA à l’aide de nos benchmarks
• Comparez les prix des services avec l’outil ci-dessous
• Préparez votre requête OpenAI-compatible via l’API avec notre outil

Benchmark des performances des passerelles IA/fournisseurs

Dans ce benchmark, nous avons comparé OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq et l’IA/ML API à l’aide du model Llama 3.1 8B. Étant donné que chaque passerelle propose différentes variantes du model Llama 3.1 8B (telles qu’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 avant tout des fournisseurs d’IA dotés de 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 elles-mêmes de models.

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 délivre 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 latence du premier token 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 de latence du premier token les plus basses, ce qui indique des infrastructures très optimisées et rapides. Pour les prompts courts, SambaNova et Groq fournissent des réponses en 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 ordre dans différents scénarios, Groq ayant un léger avantage sur les prompts plus longs, même si leurs performances globales sont proches et régulièrement solides.
• OpenRouter et TogetherAI affichent des performances modérées, avec des latences du premier token de 0.40 et 0,43 seconde, respectivement, pour les prompts courts, et de 0,45 seconde pour les deux dans les longs prompts. Leurs résultats sont assez similaires, bien que OpenRouter soit légèrement plus rapide, surtout 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 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 l’optimisation du fournisseur la plus efficace et la plus rapide au cours du 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’ils utilisent moins de tokens que SambaNova et Groq (1 812 pour TogetherAI et 1 880 pour IA/ML API), TogetherAI et IA/ML API affichent 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 et se classe comme la passerelle IA la plus lente avec 25 secondes.

Étant donné que le nombre de tokens est identique chez 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 qu’OpenRouter, même si leurs performances étaient relativement proches.
• L’IA/ML API, avec 0,90 seconde, a été la plus lente, ce qui concorde avec ses performances lors de la mesure de la latence du premier token.

Facteurs expliquant les différences de performances observées dans le benchmark

Différences de propriété des infrastructures et de conception matérielle

• Groq et SambaNova s’appuient sur du matériel propriétaire et spécialement conçu (LPU et RDU), explicitement optimisé pour une inference à faible latence.
• Cet avantage architectural explique leur latence du premier token et leur latence totale constamment supérieures, en particulier dans des conditions de prompts courts et longs.
• En revanche, les passerelles pures telles qu’OpenRouter et IA/ML API dépendent de l’acheminement des requêtes vers des fournisseurs externes, ce qui introduit des sauts de réseau et une surcharge de coordination supplémentaires.

Distinction entre rôle de fournisseur et rôle de passerelle

Les différences de performances sont fortement influencées par le fait qu’une plateforme soit :

• Un fournisseur de models avec un contrôle direct sur l’infrastructure d’inference (Groq, SambaNova),
• Une plateforme hybride fournisseur–passerelle (TogetherAI),
• Ou une passerelle d’acheminement pure (OpenRouter, IA/ML API).

Les fournisseurs et les plateformes hybrides peuvent optimiser étroitement l’inference, le traitement par lots et la mise en cache, tandis que les passerelles pures sacrifient une partie des performances au profit de la flexibilité et d’une prise en charge plus large des fournisseurs.

Optimisations au niveau de l’inference

Malgré l’utilisation du même model de base (Llama 3.1 8B), les passerelles diffèrent en matière de :

• Optimisations au niveau du noyau,
• Efficacité de la diffusion en continu des tokens,
• Stratégies de planification et d’équilibrage de charge.

Ces différences au niveau de l’inference sont identifiées dans la méthodologie comme la source principale des variations de latence, plutôt que l’architecture de model 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 hautement 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 débit de tokens le plus élevé tout en maintenant une faible latence, ce qui indique une forte optimisation du débit.
• Groq atteint des nombres de tokens légèrement inférieurs 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 mais affichent une latence plus élevée, ce qui implique des rapports débit/latence moins efficaces.

Stratégie d’optimisation et d’acheminement des passerelles

OpenRouter privilégie :

• La diversité des models,
• 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 sa 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 models et complexité opérationnelle

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

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

Les plateformes prenant en charge moins de models peuvent appliquer des optimisations plus agressives et spécifiques à chaque model, améliorant ainsi la cohérence de la latence.

Effets de la conception du benchmark

L’utilisation des éléments suivants :

• 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 au comportement de streaming stable et pénalise indirectement les passerelles présentant une complexité de coordination plus élevée.

Comparaison des coûts

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

Vous pouvez en savoir plus sur la tarification des LLM.

Préparez votre requête API avec notre outil

Utilisez l’outil ci-dessous pour préparer votre requête OpenAI-compatible à l’API pour l’un des models proposés par les passerelles IA.

Nombre de models pris en charge

Meilleures passerelles IA

OpenRouter

L’API unifiée d’OpenRouter simplifie l’envoi de requêtes vers les large language models (LLMs) en fournissant un endpoint unique compatible OpenAI pour accéder à plus de 300 models de fournisseurs tels qu’Anthropic, Google et Grok.

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

Les développeurs peuvent passer d’un model à l’autre sans modifier le code, ce qui améliore la flexibilité et la fiabilité.

Figure 1 : Tableau de bord d’OpenRouter : interface de comparaison de models d’IA avec plusieurs models, fonctionnalité de recherche et historique des conversations.¹

IA/ML API

L’IA/ML API 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 models, permettant aux développeurs d’envoyer des requêtes sans avoir à gérer les complexités spécifiques aux fournisseurs.

L’API fait abstraction de la gestion de l’infrastructure, ce qui permet un accès efficace et évolutif aux models d’IA avec des formats de requête cohérents pour un développement rapide.

Figure 2 : IA/ML API playground : interface de test de LLM avec paramètres ajustables, sélection de models et exemple de conversation.²

Together AI

L’API unifiée de Together AI permet d’envoyer des requêtes à plus de 200 LLMs open source via une interface unique, en prenant en charge une inference haute performance et une latence inférieure à 100ms.

Elle gère la mise en cache des tokens, la quantification des models et l’équilibrage de charge, ce qui permet aux développeurs d’envoyer des requêtes sans gérer l’infrastructure.

La flexibilité de l’API facilite le changement de model et les requêtes parallèles, optimisées pour la vitesse et le coût.

Figure 3 : interface de Together AI : playground LLM présentant la sélection de models Llama, des paramètres ajustables et des métriques de réponse détaillées.

Groq

Groq, développé par Groq Inc., est une passerelle IA qui fournit une API unifiée pour envoyer des requêtes à des large language models (LLMs) tels que Llama 3.1.

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

Figure 4 : interface de Groq : plateforme de test de LLM avec le model Llama, des paramètres ajustables et des métriques de performance des réponses.³

SambaNova

L’API unifiée de SambaNova, accessible via des plateformes comme Portkey, permet d’envoyer des requêtes à des LLMs hautes performances 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 models de qualité 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 : SambaNova playground : interface du model DeepSeek avec des capacités de raisonnement et des métriques 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 models, les services et les données d’IA 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 exemple OpenAI, Anthropic ou Google).

Cela réduit la nécessité de gérer des API spécifiques aux fournisseurs, prend en charge des tâches telles que l’équilibrage de charge et la mise en cache, et garantit un fonctionnement efficace, permettant aux développeurs de donner la priorité à la logique applicative plutôt qu’à 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 des API. En revanche, une passerelle IA est adaptée aux models et services d’IA, relevant des défis spécifiques tels que le déploiement de models, le traitement de gros volumes de données et la surveillance 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 propre 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 models 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 models

Une passerelle IA permet aux organisations de gérer les connexions à plusieurs fournisseurs d’IA via une interface unique. Cela réduit la nécessité de maintenir des intégrations distinctes et simplifie le contrôle des versions, la surveillance et l’audit des models.

Déploiement et mises à jour plus rapides

Grâce à un accès et une configuration unifiés, les développeurs peuvent déployer de nouveaux models ou mettre à jour les models existants sans modifications majeures du code. Cela favorise une mise en œuvre plus rapide et raccourcit les cycles de développement.

Fiabilité et évolutivité

Les passerelles IA répartissent les requêtes sur les ressources disponibles, ce qui permet de maintenir des performances cohérentes à mesure que l’utilisation augmente. L’équilibrage de charge et le basculement automatique minimisent les temps d’arrêt et garantissent la continuité du service.

Intégration aux processus CI/CD

La liaison des passerelles IA aux pipelines CI/CD permet aux organisations d’automatiser les tests, la validation et le déploiement des models. Cela favorise l’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 garantit la conformité aux politiques internes et externes de protection des données.

Optimisation des performances et des coûts

En suivant les métriques de performance et les schémas d’utilisation, une passerelle IA peut diriger le trafic vers le model le plus efficace ou le plus rentable. Cela permet d’équilibrer les exigences de performance et les contraintes budgétaires.

Par exemple, les passerelles IA telles que Portkey et Gantry offrent ces capacités en permettant aux équipes de se connecter à divers fournisseurs de large language models (LLM) via une seule API. Elles contribuent à standardiser l’accès, à surveiller les performances et à gérer efficacement les mises à jour.

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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.
• Un contrôle d’accès basé sur les rôles pour gérer les autorisations relatives aux models et services d’IA.
• Un point de contrôle unique pour authentifier et autoriser le trafic d’IA.
• La prise en charge de clés virtuelles pour gérer en toute sécurité les models 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.

Quelles sont les options de déploiement 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 les models d’IA.

Par exemple, la passerelle Kong IA prend en charge les déploiements multi-cloud et sur site, ce qui accroît la flexibilité.

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

Bien que les passerelles IA simplifient l’accès à plusieurs models et fournisseurs, elles introduisent également des compromis que les organisations doivent évaluer avant de les adopter. Ces limites affectent les performances, le coût et la complexité opérationnelle, et peuvent l’emporter sur les avantages dans certains scénarios.

Latence supplémentaire due à la surcharge de routage

Chaque requête transitant par une passerelle implique des sauts de réseau et une logique de traitement supplémentaires avant d’atteindre le fournisseur de models sous-jacent.

• Les passerelles de routage pures telles qu’OpenRouter et les IA/ML APIs affichent une latence du premier token plus élevée que les fournisseurs s’appuyant sur un matériel d’inference propriétaire (Groq, SambaNova) dans notre benchmark, l’IA/ML API étant la plus lente avec 0.84-0,90 seconde.
• La surcharge devient plus perceptible dans les applications sensibles à la latence telles que le chat en temps réel, les assistants vocaux ou les workflows agentiques comportant de multiples appels séquentiels.
• Les applications qui privilégient des temps de réponse inférieurs à la seconde peuvent trouver qu’une intégration directe avec un seul fournisseur est plus efficace que le routage via une passerelle.

Point de défaillance supplémentaire

L’introduction d’une passerelle ajoute une couche supplémentaire au chemin des requêtes, ce qui peut affecter la fiabilité globale du système.

• Si la passerelle subit une panne, 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, ce qui rend l’analyse des causes profondes plus difficile.
• Les organisations qui dépendent d’une seule passerelle déplacent essentiellement leur dépendance d’un fournisseur à un autre, sans éliminer totalement le risque lié au 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 qu’elles annoncent.

• Les passerelles pures 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 destinées aux entreprises telles que la passerelle Kong IA exigent généralement des frais de licence annuels, qui peuvent être importants pour les petites équipes.
• Les structures tarifaires 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 présentées comme un moyen d’éviter l’enfermement avec les fournisseurs de models, 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 hors d’une passerelle par la suite nécessite de réimplémenter l’observabilité, les politiques de sécurité et les règles de routage, ce qui peut prendre beaucoup de temps.
• Les API standardisées compatibles OpenAI réduisent quelque peu ce risque, mais les fonctionnalités avancées des passerelles restent propriétaires.

Accès limité aux fonctionnalités spécifiques aux fournisseurs

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

• Les paramètres, les formats de réponse ou les fonctionnalités bêta spécifiques à un fournisseur peuvent ne pas être exposés via l’API unifiée de la passerelle.
• Les models ou capacités nouvellement 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 supprime.

• 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 start-up traitant quelques milliers de requêtes par jour avec un seul model peut constater qu’une intégration directe avec OpenAI ou Anthropic est plus rapide à configurer et plus facile à maintenir que la mise en place d’une pile de passerelle complète.

Passerelles IA plus avancées

Kong IA Gateway

La passerelle Kong IA (voir Figure 6) fonctionne comme une couche intermédiaire qui relie les applications et les agents aux fournisseurs d’IA tels qu’OpenAI, Anthropic et LLaMA, ainsi qu’aux bases de données vectorielles telles que Pinecone et Qdrant.

Elle fournit une interface d’API unifiée compatible OpenAI, permettant aux développeurs d’accéder à plusieurs large language models (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 ainsi la latence.
• Contrôle du trafic d’IA et équilibrage de charge pour gérer la répartition des requêtes et maintenir des performances stables.
• Tentatives d’IA pour gérer les erreurs transitoires et améliorer la fiabilité.

La sécurité est intégrée à l’architecture de base. La passerelle Kong IA inclut un garde-fou de prompts d’IA pour détecter et bloquer les attaques par injection de prompt, l’authentification et l’autorisation (AuthNZ) pour un accès contrôlé, ainsi que le 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 dans des environnements multi-cloud, sur site et hybrides.

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

Figure 6 : architecture de la passerelle Kong IA : interface d’API unifiée reliant les fournisseurs d’IA (LLMs et bases de données vectorielles) aux applications et aux agents via des plugins de sécurité, de gouvernance et d’observabilité.⁵

Apprenez-en davantage sur les plateformes LLMOps avancées, telles que Kong IA.

Envoy IA Gateway

La passerelle Envoy IA est une passerelle open source construite sur Envoy Proxy pour gérer et acheminer le trafic vers les fournisseurs de large language models. Elle fournit un plan de contrôle centralisé pour appeler des models d’IA via des API standardisées, en prenant en charge plusieurs fournisseurs et environnements de déploiement.

La passerelle est conçue pour s’intégrer à Kubernetes et à la passerelle API, et pour exposer des endpoints compatibles OpenAI et compatibles Responses aux applications tout en gérant en interne les différences propres aux fournisseurs.

Les principales fonctionnalités sont les suivantes :

Prise en charge de l’API & des fournisseurs :

• Prise en charge de l’API Responses d’OpenAI (/v1/responses), y compris le streaming, les appels d’outils, les entrées multimodales et le raisonnement
• Compatibilité avec les APIs de style OpenAI chez les fournisseurs (par exemple Anthropic, Gemini, Cohere, Bedrock)
• Préfixes d’endpoints configurables pour les fournisseurs disposant de chemins non standard compatibles OpenAI

Configuration et routage

• CRD GatewayConfig 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’inference 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 à l’aide d’attributs de requête, de revendications JWT et de 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 models Claude sur AWS Bedrock et GCP Vertex AI
• Comptabilité distincte pour les tokens d’entrée mis en cache et les tokens de création de cache

Prise en charge des agents et des outils

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

Ancrage et récupération

• Ancrage de recherche Google pour les models Gemini
• Intégration de recherche d’entreprise pour des sources de données spécifiques à l’organisation

Observabilité et opérations

• Métriques d’attribution des coûts par fournisseur
• Traçage compatible OpenTelemetry et OpenInference
• Métriques 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 models d’IA via leur propre infrastructure. Ils gèrent les aspects techniques tels que les ressources de calcul, le déploiement des models, les API, la mise à l’échelle automatique et la surveillance. Par exemple Baseten, Groq (avec son matériel LPU propriétaire) et SambaNova (avec son infrastructure RDU).

Les passerelles IA agissent comme un intergiciel entre vos applications et plusieurs fournisseurs d’IA. Au lieu de se connecter séparément à chaque fournisseur, les passerelles offrent une API unifiée pour accéder à de nombreux models via une interface unique, en gérant le routage intelligent, l’équilibrage de charge, la sécurité et l’optimisation des coûts. Par exemple OpenRouter et IA/ML API.

Certaines plateformes comme TogetherAI fonctionnent comme les deux. Elles hébergent leurs propres models (fonction de fournisseur) tout en offrant également un accès API unifié à plusieurs models externes (fonction de passerelle).

Méthodologie du benchmark

Pour évaluer la latence et les performances de diverses 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 : la latence du premier token, la latence totale et le nombre de tokens de sortie. Chaque test a été exécuté 50 fois par passerelle IA afin de garantir la fiabilité statistique. Les exécutions réussies pour lesquelles la latence du premier token a pu être mesurée ont été incluses dans l’analyse finale afin de préserver l’exactitude.

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 demande analytique détaillée, structurée autour de huit domaines thématiques liés aux avancées récentes de l’IA. Cela a permis d’évaluer tous les models à la fois sur des tâches de faible et de forte complexité.

Tous les tests ont été réalisés avec le model Llama-3.1-8B sur chaque passerelle IA. Bien que le nom du model fût le même, les passerelles ont utilisé différentes variantes du model. Ces différences ont été soigneusement prises en compte et les résultats ont été normalisés en conséquence.

Nous avons constaté que la principale source des différences de latence entre les variantes d’un même model résidait dans les différences d’optimisations au niveau de l’inference. Par conséquent, lors des comparaisons, nous sommes concentrés uniquement sur l’impact de ces optimisations d’inference. Cette approche a permis de minimiser les écarts causés par les différences de variantes de models et d’obtenir une comparaison plus équitable 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 complet de génération de la réponse. Le paramètre de température a été fixé à 0.7 pour toutes les exécutions afin de garantir la cohérence de la variabilité des réponses. Pour éviter la limitation de débit ou les interférences de performances liées 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, notamment les réponses HTTP autres que 200, les délais d’attente et les sorties incomplètes ou mal formées. 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 afin de préserver l’exactitude et la cohérence des métriques rapportées.

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  = oct,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-gateway}},
  note   = {AIMultiple. Consulté le 27 octobre 2026}
}

Journal des modifications

8 mises à jour

Toutes8Général6Méthodologie2

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.

Liens de référence

1.

OpenRouter

OpenRouter

2.

AI/ML API - Welcome

3.

Groq Home

4.

Developer Quickstart

5.

The API Platform Powering the API World | Kong Inc.

Kong Inc.

Cem Dilmegani

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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