Passerelles IA pour OpenAI: Alternatives à OpenRouter

Nous avons comparé OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq et l'IA/ML API 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 IA, vous pouvez :

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

Benchmark de performance des passerelles/fournisseurs IA

Dans ce benchmark, nous avons comparé OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq et l'IA/ML API 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 dotés de matériel propriétaire, tandis que TogetherAI fonctionne à la fois comme fournisseur d'IA et fournisseur de matériel. OpenRouter et l'IA/ML API sont des passerelles pures, acheminant les requêtes vers des fournisseurs externes sans héberger eux-mêmes les 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 délivre la première partie 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 réseau d'une passerelle IA.

• Groq et SambaNova affichent les valeurs FTL les plus basses, indiquant des infrastructures hautement optimisées et rapides. Pour les prompts courts, SambaNova et Groq délivrent tous deux 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, bien que leurs performances globales soient proches et constamment solides.
• 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 qu'OpenRouter soit légèrement plus rapide, ce qui est particulièrement notable dans 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 significativement plus lente que les autres fournisseurs.

Comparaison des performances en tokens et en 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 durant le benchmark.

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

• Bien qu'il génère le plus grand nombre de tokens (1 997), SambaNova maintient de solides 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 l'IA/ML API), TogetherAI et l'IA/ML API ont une latence considérablement plus élevée (11 secondes et 13 secondes, respectivement), ce qui les rend significativement plus lents.
• 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 avec 25 secondes.

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

• Dans ce cas, Groq et SambaNova sont presque identiques et les plus rapides en latence du premier token.
• TogetherAI a obtenu de meilleurs résultats qu'OpenRouter, bien que leurs performances soient relativement proches.
• L'IA/ML API, avec 0,90 seconde, était la plus lente, ce qui est cohérent 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 matérielle

• Groq et SambaNova fonctionnent sur du matériel propriétaire conçu sur mesure (LPU et RDU), explicitement optimisé pour l'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 qu'OpenRouter et l'IA/ML API dépendent de l'acheminement des requêtes vers des fournisseurs externes, ce qui introduit des sauts réseau supplémentaires et une surcharge de coordination.

Distinction entre le rôle de fournisseur et de passerelle

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

• Un fournisseur de modèles avec un contrôle direct sur l'infrastructure d'inférence (Groq, SambaNova),
• Une plateforme hybride fournisseur-passerelle (TogetherAI),
• Ou une passerelle de routage pure (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 passerelles pures échangent une partie des performances contre une flexibilité et une prise en charge plus large des fournisseurs.

Optimisations au niveau de l'inférence

Bien qu'ils utilisent 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 source principale 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 du fournisseur,
• La 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'IA/ML API 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 offre une latence totale plus rapide, reflétant une conception optimisée pour la vitesse plutôt que pour la verbosité.
• TogetherAI et l'IA/ML API génèrent moins de tokens mais présentent une latence plus élevée, ce qui implique des ratios débit-latence moins efficaces.

Optimisation de la passerelle et stratégie de routage

OpenRouter privilégie :

• La diversité des modèles,
• La résilience par 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 performance brute.

Étendue 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) sont confrontées 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 de pointe.

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

Vous pouvez en lire davantage 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

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

Elle achemine intelligemment les requêtes pour optimiser le coût, 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 modification de code, améliorant ainsi la flexibilité et la fiabilité.

Figure 1 : Tableau de bord OpenRouter : interface de comparaison de modèles IA avec plusieurs modèles, 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, rationalisant 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 IA avec des formats de requête cohérents pour un développement rapide.

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

Together IA

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

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 un changement facile de modèle et des requêtes parallèles, optimisées pour la vitesse et le coût.

Figure 3 : Interface Together IA : playground LLM avec sélection du modèle Llama, paramètres ajustables et métriques de réponse détaillées.

Groq

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

Elle exploite des unités de traitement de langage (LPU) conçues sur mesure pour fournir des réponses à haute vitesse et 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 LLM avec modèle Llama, paramètres ajustables et métriques de performance de réponse.³

SambaNova

L'SambaNova API unifiée, 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 (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 IA complexes.

Figure 5 : SambaNova playground : interface du modèle DeepSeek avec capacités de raisonnement et métriques de performance détaillées.⁴

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

Les passerelles IA servent de plateforme centralisée qui connecte les modèles, services et données 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 le besoin de gérer des API spécifiques aux fournisseurs, prend en charge des tâches telles que l'équilibrage de charge et la mise en cache, et assure un fonctionnement efficace, permettant aux développeurs de se concentrer sur la logique applicative plutôt que sur la gestion de l'infrastructure.

En quoi 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, gérant et sécurisant le trafic API. En revanche, une passerelle IA est adaptée aux modèles et services 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 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 généralistes.

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

Les passerelles IA offrent une approche structurée pour intégrer et gérer plusieurs modèles et services 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 à plusieurs fournisseurs d'IA via une interface unique. Cela réduit le besoin 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 ceux existants sans modifications de code significatives. Cela favorise une implémentation plus rapide et raccourcit les cycles de développement.

Fiabilité et évolutivité

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

Intégration avec les processus CI/CD

Lier les passerelles IA aux pipelines CI/CD permet aux organisations d'automatiser les tests, la validation et le déploiement des modèles. 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 modèles 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, les passerelles IA telles que 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 contribuent à standardiser l'accès, surveiller les performances et gérer efficacement les mises à jour.

Comment une passerelle IA assure-t-elle une architecture de sécurité améliorée ?

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 IA.
• Un point de contrôle unique pour authentifier et autoriser le trafic IA.
• La prise en charge de clés virtuelles pour gérer en toute sécurité les modèles et services IA.
• Des fonctionnalités de sécurité des prompts pour prévenir les abus, comme les attaques par injection de prompts.

Ces mesures garantissent la conformité et protègent les applications 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 :

• Environnements sur site, cloud ou hybrides pour répondre aux besoins organisationnels.
• La prise en charge de la conteneurisation et des architectures serverless pour l'évolutivité.
• L'intégration avec 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 modèles 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 également des compromis que les organisations doivent évaluer avant leur 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 transitant 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 qu'OpenRouter et les API IA/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'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 flux de travail agentiques avec de multiples 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 couche supplémentaire au chemin de requête, ce qui peut affecter la fiabilité globale du système.

• Si la passerelle subit un temps d'arrêt, une limitation de débit ou une dégradation des performances, tous les appels 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 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.

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

Dépendance envers le fournisseur au niveau de la passerelle

Bien que les passerelles IA soient souvent présentées comme un moyen d'éviter la dépendance envers 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 beaucoup de temps.
• Les OpenAI-compatibles API standardisées 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 aux modèles individuels.

• Les paramètres, formats de réponse ou fonctionnalités bêta spécifiques aux fournisseurs peuvent ne pas être exposés via l'API unifiée de la passerelle.
• Les modèles ou capacités récemment 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 les fenêtres de contexte étendues, les sorties structurées ou les 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 de démarrage, une passerelle peut ajouter plus de complexité qu'elle n'en supprime.

• Configurer les règles de routage, les basculements, l'observabilité et les contrôles d'accès nécessite 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 ajoutée.

Par exemple, une startup traitant quelques milliers de requêtes par jour avec un seul modèle peut constater qu'une 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 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 qu'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 (LLM) via une seule intégration. Cette conception réduit la complexité et améliore la cohérence des interactions IA.

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

• Mise en cache sémantique IA pour stocker et réutiliser les réponses, réduisant la latence.
• Contrôle du trafic IA et équilibrage de charge pour gérer la distribution 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 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 offre :

• Des outils d'observabilité IA pour surveiller les performances et l'utilisation,
• Des fonctionnalités de flux et de transformation 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 IA à grande échelle.

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

En savoir plus sur 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 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 points de terminaison compatibles OpenAI et compatibles Responses aux applications tout en gérant les différences spécifiques aux fournisseurs en interne.

Les fonctionnalités clés incluent :

Prise en charge des API et des fournisseurs :

• Prise en charge de l'OpenAI Responses API (/v1/responses), y compris le streaming, les appels d'outils, les entrées multimodales et le raisonnement
• Compatibilité avec les OpenAI-style API de différents 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 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 IA
• Comptabilité séparée 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 du Model Context Protocol (MCP)
• Synchronisation automatique de la liste d'outils pour les clients MCP
• Proxy des serveurs MCP basés sur stdio

Ancrage et récupération

• Ancrage 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
• Tracing 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 IA ?

Les fournisseurs IA sont des plateformes qui hébergent et servent des modèles 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. Parmi les exemples, on trouve Baseten, Groq (avec son matériel LPU propriétaire) et SambaNova (avec son infrastructure RDU).

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

Certaines plateformes comme TogetherAI fonctionnent comme les deux. Elles hébergent leurs propres modèles (fonctionnalité de fournisseur) tout en offrant également un accès API unifié à plusieurs modèles externes (fonctionnalité 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 clés de performance : 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 pour garantir la fiabilité statistique. Les exécutions réussies dans 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, d'une moyenne d'environ 18 tokens d'entrée
• Prompts longs, d'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 garantissait que tous les modèles étaient évalués à la fois sur des tâches à faible et à haute complexité.

Tous les tests ont été réalisés en utilisant le modèle Llama-3.1-8B sur chaque passerelle IA. Bien que le nom du modèle soit 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 source principale des 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 variation de modèle et a permis 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 total de génération de la réponse. Le paramètre de température a été fixé à 0,7 pour toutes les exécutions afin d'assurer la cohérence de la variabilité des réponses. Pour éviter la limitation de débit ou les interférences de performance 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 les défaillances potentielles, y compris les réponses non-200 HTTP, 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 pour maintenir l'exactitude 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 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

OpenRouter

2.

AI/ML API - Welcome

3.

https://console.groq.com/home

4.

https://cloud.sambanova.ai/dashboard

5.

The API Platform Powering the API World | Kong Inc.

Kong Inc.

Cem Dilmegani

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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