IA gateway per OpenAI: alternative a OpenRouter

Abbiamo confrontato tramite benchmark OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq e IA/ML API su tre indicatori (latenza del primo token, latenza totale e numero di token in output), con 300 test che hanno utilizzato prompt brevi (circa 18 token) e prompt lunghi (circa 203 token) per la latenza totale.

Se prevedi di utilizzare uno di questi IA gateway, puoi:

• Confronta l'efficienza degli IA gateway con i nostri benchmark
• Confronta i prezzi dei servizi con lo strumento qui sotto
• Prepara la tua richiesta OpenAI-compatibile API con il nostro strumento

Benchmark delle prestazioni di IA gateway/providers

In questo benchmark abbiamo confrontato OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq e IA/ML API utilizzando il model Llama 3.1 8B. Poiché ogni gateway offre diverse varianti del model Llama 3.1 8B (come Instruct, Turbo e Instant), abbiamo applicato una strategia di normalizzazione per garantire che queste variazioni non influenzassero il confronto delle prestazioni.

Tuttavia, Groq e SambaNova sono principalmente fornitori di IA con hardware proprietario, mentre TogetherAI funge sia da fornitore di IA sia da venditore di hardware. OpenRouter e IA/ML API sono gateway puri, che instradano le richieste verso fornitori esterni senza ospitare direttamente i model.

Puoi consultare la nostra metodologia.

Confronto della latenza del primo token

Abbiamo analizzato la latenza del primo token (FTL) perché questa metrica riflette direttamente l'efficacia con cui un gateway seleziona il provider appropriato e consegna la parte iniziale della risposta all'utente. Fornisce una chiara indicazione delle prestazioni reali e dell'esperienza utente.

Inoltre, la FTL evidenzia l'efficienza della gestione delle risorse infrastrutturali e dell'ottimizzazione di rete di un IA gateway.

• Groq e SambaNova mostrano i valori FTL più bassi, indicando infrastrutture altamente ottimizzate e veloci. Per i prompt brevi, sia SambaNova sia Groq rispondono in 0,13 secondi, risultando i più veloci.
  • Per i prompt lunghi, Groq passa in testa con 0,14 secondi, superando leggermente SambaNova. Ciò dimostra che entrambi i provider offrono prestazioni di alto livello in diversi scenari, con Groq leggermente avvantaggiato sui prompt più lunghi, sebbene nel complesso le loro prestazioni siano simili e costantemente elevate.
• OpenRouter e TogetherAI mostrano prestazioni moderate, con FTL rispettivamente di 0.40 e 0,43 secondi per i prompt brevi e 0,45 secondi per entrambi nei prompt lunghi. I loro risultati sono piuttosto simili, sebbene OpenRouter sia leggermente più veloce, soprattutto nei prompt brevi.
• Al contrario, l'IA/ML API mostra la latenza più alta, con 0,84 secondi per i prompt brevi e 0,90 secondi per i prompt lunghi, risultando significativamente più lento degli altri provider.

Confronto delle prestazioni in termini di token e latenza

Successivamente, abbiamo esaminato il numero di token in output e i valori di latenza per capire quanto bene gli IA gateway selezionano il provider appropriato e mantengono l'esperienza utente. Queste metriche riflettono l'efficienza complessiva dell'intero processo di risposta.

In questo contesto, abbiamo anche valutato la capacità dei gateway di scegliere l'ottimizzazione del provider più efficiente e veloce durante il benchmark.

Volevamo esaminare come gli IA gateway gestiscono l'ottimizzazione, poiché il numero di token può variare notevolmente tra i prompt lunghi.

• Nonostante generi il maggior numero di token (1.997), SambaNova mantiene buone prestazioni di latenza, classificandosi come secondo più veloce con un tempo di risposta di 3 secondi.
• Groq è circa 1 secondo più veloce di SambaNova (2,7 secondi), ma produce leggermente meno token (1.900).
• Sebbene utilizzino meno token sia di SambaNova sia di Groq (1.812 per TogetherAI e 1.880 per IA/ML API), TogetherAI e IA/ML API hanno una latenza considerevolmente più alta (rispettivamente 11 secondi e 13 secondi), risultando significativamente più lenti.
• OpenRouter, che produce lo stesso numero di token di TogetherAI, mostra prestazioni di latenza moderate, classificandosi come l'IA gateway più lento con 25 secondi.

Poiché il numero di token è lo stesso per tutti i provider nei prompt brevi, il nostro confronto si è concentrato interamente sulla latenza:

• In questo caso, Groq e SambaNova sono quasi identici e i più veloci nella latenza del primo token.
• TogetherAI ha ottenuto risultati migliori di OpenRouter, sebbene le loro prestazioni fossero relativamente vicine.
• L'IA/ML API, con 0,90 secondi, è stata la più lenta, coerentemente con le sue prestazioni nella misurazione della latenza del primo token.

Fattori che spiegano le differenze di prestazioni osservate nel benchmark

Differenze nella proprietà dell'infrastruttura e nella progettazione dell'hardware

• Groq e SambaNova operano su hardware proprietario e costruito appositamente (LPU e RDU), esplicitamente ottimizzato per l'inference a bassa latenza.
• Questo vantaggio architetturale spiega la loro latenza del primo token e la latenza totale costantemente superiori, soprattutto sia con prompt brevi sia con prompt lunghi.
• Al contrario, i gateway puri come OpenRouter e IA/ML API si affidano all'instradamento delle richieste verso provider esterni, introducendo ulteriori salti di rete e overhead di coordinamento.

Distinzione dei ruoli: provider vs. gateway

Le differenze di prestazioni sono fortemente influenzate dal fatto che una piattaforma sia:

• Un model provider con controllo diretto sull'infrastruttura di inference (Groq, SambaNova),
• Un provider-gateway ibrido (TogetherAI),
• Oppure un gateway di puro instradamento (OpenRouter, IA/ML API).

I provider e le piattaforme ibride possono ottimizzare strettamente inference, batching e caching, mentre i gateway puri sacrificano parte delle prestazioni in cambio di flessibilità e supporto più ampio ai provider.

Ottimizzazioni a livello di inference

Nonostante utilizzino lo stesso model di base (Llama 3.1 8B), i gateway si differenziano per:

• Ottimizzazioni a livello di kernel,
• Efficienza dello streaming dei token,
• Strategie di scheduling e di bilanciamento del carico.

Queste differenze a livello di inference sono identificate nella metodologia come la principale fonte di variazione della latenza, piuttosto che l'architettura del model stesso.

Sensibilità della latenza del primo token

La latenza del primo token riflette:

• Efficienza dell'instradamento di rete,
• Logica di selezione del provider,
• Accodamento interno e disponibilità delle risorse.

La latenza del primo token quasi identica e minima di Groq e SambaNova indica pipeline di richiesta altamente ottimizzate.

Una latenza del primo token più elevata per IA/ML API e OpenRouter suggerisce un maggiore overhead nella selezione del provider e nell'inoltro delle richieste.

Compromessi tra throughput e latenza

• SambaNova ottiene il maggior numero di token in output mantenendo una bassa latenza, indicando una forte ottimizzazione del throughput.
• Groq produce un numero di token leggermente inferiore ma offre una latenza totale più rapida, riflettendo una progettazione ottimizzata per la velocità piuttosto che per la verbosità.
• TogetherAI e IA/ML API generano meno token ma mostrano una latenza più elevata, il che implica rapporti throughput-latenza meno efficienti.

Strategia di ottimizzazione e instradamento del gateway

OpenRouter dà priorità a:

• Diversità dei model,
• Resilienza al failover,
• Ottimizzazione di costi e disponibilità.

Questi obiettivi di progettazione aumentano l'overhead di instradamento e di decisione, contribuendo alla sua latenza totale più elevata nonostante una latenza del primo token moderata.

Il benchmark, quindi, coglie un compromesso deliberato tra flessibilità e prestazioni pure.

Ampiezza della disponibilità dei model e complessità operativa

I gateway che supportano un gran numero di model (ad esempio OpenRouter con oltre 500 model) affrontano:

• Una maggiore complessità della logica di instradamento,
• Profili di prestazioni backend più eterogenei.

Le piattaforme con meno model supportati possono applicare ottimizzazioni più aggressive e specifiche per il model, migliorando la coerenza della latenza.

Effetti del design del benchmark

L'uso di:

• Modalità streaming,
• Temperatura fissa,
• Esecuzione sequenziale con ritardo,

Garantisce equità evidenziando al contempo differenze di efficienza a livello di sistema piuttosto che scenari di throughput di picco.

L'esclusione delle esecuzioni non riuscite favorisce le piattaforme con comportamento di streaming stabile, penalizzando indirettamente i gateway con una maggiore complessità di coordinamento.

Confronto dei costi

Puoi vedere il confronto dei costi per il model Llama 4 Scout (17Bx16E) con 1 milione di token in output/input.

Puoi leggere ulteriori informazioni sui prezzi dei LLM.

Prepara la tua richiesta API con il nostro strumento

Utilizza lo strumento qui sotto per preparare la tua richiesta OpenAI-compatibile API per uno qualsiasi dei model forniti dagli IA gateway.

Numero di model supportati

I migliori IA gateway

OpenRouter

L'API unificata di OpenRouter semplifica l'invio di richieste ai large language model (LLM) fornendo un unico endpoint compatibile con OpenAI per accedere a oltre 300 model di provider come Anthropic, Google e Grok.

Instrada in modo intelligente le richieste per ottimizzare costi, latenza e prestazioni, con funzionalità come failover automatici, caching dei prompt e formati di richiesta standardizzati, eliminando la necessità di gestire più API di provider.

Gli sviluppatori possono passare da un model all'altro senza modifiche al codice, migliorando flessibilità e affidabilità.

Figura 1: Dashboard di OpenRouter: interfaccia di confronto tra model IA con molteplici model, funzionalità di ricerca e cronologia delle conversazioni.¹

IA/ML API

IA/ML API fornisce un'interfaccia unificata per l'invio di richieste a più LLM, semplificando l'integrazione per attività come la generazione di testo e gli embedding.

La sua interfaccia standardizzata supporta più model, consentendo agli sviluppatori di inviare richieste senza gestire le complessità specifiche dei provider.

L'API astrae la gestione dell'infrastruttura, consentendo un accesso efficiente e scalabile ai model di IA con formati di richiesta coerenti per uno sviluppo rapido.

Figura 2: IA/ML API playground: interfaccia di test LLM con parametri regolabili, selezione del model e conversazione di esempio.²

Together AI

L'API unificata di Together AI consente di inviare richieste a oltre 200 LLM open-source con un'unica interfaccia, supportando inference ad alte prestazioni e latenza inferiore a 100ms.

Gestisce la caching dei token, la quantizzazione dei model e il bilanciamento del carico, consentendo agli sviluppatori di inviare richieste senza gestire l'infrastruttura.

La flessibilità dell'API supporta il passaggio semplice tra model e richieste parallele, ottimizzata per velocità e costi.

Figura 3: Interfaccia di Together AI: playground LLM con selezione del model Llama, parametri regolabili e metriche dettagliate delle risposte.

Groq

Groq, sviluppata da Groq Inc., è un IA gateway che fornisce un'API unificata per inviare richieste a large language model (LLM) come Llama 3.1.

Sfrutta le unità di elaborazione del linguaggio (LPU) progettate su misura per fornire risposte ad alta velocità e a bassa latenza. Con un'OpenAI-compatibile API, offre flessibilità agli sviluppatori, sebbene operi esclusivamente su HTTP senza supporto WebSocket.

Figura 4: Interfaccia di Groq: piattaforma di test LLM con model Llama, parametri regolabili e metriche delle prestazioni delle risposte.³

SambaNova

L'API unificata di SambaNova, accessibile tramite piattaforme come Portkey, consente di inviare richieste a LLM ad alte prestazioni come Llama 3.1 405B, sfruttando le sue Reconfigurable Dataflow Unit personalizzate per elaborare fino a 200 token al secondo.

L'API standardizza le richieste per i model di livello enterprise, garantendo un'elaborazione a bassa latenza e ad alto throughput con un'integrazione fluida, ideale per carichi di lavoro IA complessi.

Figura 5: SambaNova playground: interfaccia del model DeepSeek con capacità di ragionamento e metriche dettagliate delle prestazioni.⁴

Qual è il ruolo di un IA gateway nello sviluppo di applicazioni IA?

Gli IA gateway fungono da piattaforma centralizzata che collega model, servizi e dati IA alle applicazioni degli utenti finali. Facilitano un'integrazione fluida fornendo API standardizzate, spesso OpenAI-compatibili, per interagire con più fornitori di IA (ad esempio OpenAI, Anthropic o Google).

Ciò riduce la necessità di gestire API specifiche dei provider, gestisce attività come il bilanciamento del carico e la caching e garantisce un funzionamento efficiente, consentendo agli sviluppatori di dare priorità alla logica applicativa rispetto alla gestione dell'infrastruttura.

In che modo un IA gateway differisce da un gateway API tradizionale?

Un gateway API tradizionale funge da punto di ingresso unico per le richieste dei client ai servizi backend, gestendo e proteggendo il traffico API. Al contrario, un IA gateway è progettato per model e servizi IA, affrontando sfide specifiche come il deployment dei model, la gestione di grandi volumi di dati e il monitoraggio delle prestazioni.

Gli IA gateway offrono funzionalità avanzate come la caching semantica, la gestione dei prompt e la gestione del traffico specifica per l'IA, garantendo la conformità agli standard di sicurezza e normativi, a differenza dei gateway API di uso generale.

Quali sono i principali vantaggi dell'utilizzo di un IA gateway per l'integrazione dell'IA?

Gli IA gateway offrono un approccio strutturato all'integrazione e alla gestione di più model e servizi IA. Agiscono come livello di controllo tra le applicazioni e i fornitori di IA, migliorando efficienza, coerenza e governance lungo il ciclo di vita dell'IA.

Gestione centralizzata dei model

Un IA gateway consente alle organizzazioni di gestire le connessioni a più fornitori di IA attraverso un'unica interfaccia. Ciò riduce la necessità di mantenere integrazioni separate e semplifica il controllo delle versioni, il monitoraggio e l'audit dei model.

Deployment e aggiornamenti più rapidi

Con accesso e configurazione unificati, gli sviluppatori possono distribuire nuovi model o aggiornare quelli esistenti senza modifiche significative al codice. Ciò favorisce un'implementazione più rapida e accorcia i cicli di sviluppo.

Affidabilità e scalabilità

Gli IA gateway distribuiscono le richieste tra le risorse disponibili, contribuendo a mantenere prestazioni costanti all'aumentare dell'utilizzo. Il bilanciamento del carico e il failover automatico riducono al minimo i tempi di inattività e garantiscono la continuità del servizio.

Integrazione con i processi CI/CD

Collegare gli IA gateway alle pipeline CI/CD consente alle organizzazioni di automatizzare il testing, la validazione e il deployment dei model. Ciò favorisce il miglioramento continuo mantenendo stabilità e conformità.

Sicurezza e controllo degli accessi

I gateway consolidano autenticazione, crittografia e monitoraggio dell'utilizzo in un unico livello. Ciò riduce l'esposizione ai rischi di sicurezza e garantisce la conformità alle politiche di protezione dei dati interne ed esterne.

Ottimizzazione delle prestazioni e dei costi

Monitorando le metriche delle prestazioni e gli schemi di utilizzo, un IA gateway può indirizzare il traffico verso il model più efficiente o conveniente. Ciò aiuta a bilanciare i requisiti prestazionali con i vincoli di budget.

Ad esempio, IA gateway come Portkey e Gantry forniscono queste capacità consentendo ai team di connettersi a vari provider di large language model (LLM) tramite un'unica API. Aiutano a standardizzare l'accesso, monitorare le prestazioni e gestire gli aggiornamenti in modo efficiente.

In che modo un IA gateway garantisce un'architettura di sicurezza avanzata?

Gli IA gateway offrono un'architettura di sicurezza avanzata attraverso:

• Crittografia dei dati, controllo degli accessi e autenticazione per proteggere i dati sensibili.
• Controllo degli accessi basato sui ruoli per gestire le autorizzazioni per model e servizi IA.
• Un unico punto di controllo per autenticare e autorizzare il traffico IA.
• Supporto per chiavi virtuali per gestire in modo sicuro model e servizi IA.
• Funzionalità di sicurezza dei prompt per prevenire usi impropri, come gli attacchi di prompt injection.

Queste misure garantiscono la conformità e proteggono le applicazioni IA in contesti aziendali.

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Quali opzioni di deployment sono disponibili per gli IA gateway?

Gli IA gateway offrono opzioni di deployment flessibili, tra cui:

• Ambienti on-premises, cloud o ibridi per soddisfare le esigenze organizzative.
• Supporto per la containerizzazione e architetture serverless per la scalabilità.
• Integrazione con l'infrastruttura di sicurezza esistente per un deployment fluido e sicuro.
• Deployment e scalabilità automatizzati per garantire alta disponibilità e prestazioni.
• Un portale self-service per consentire agli sviluppatori di distribuire e gestire facilmente i model IA.

Ad esempio, il gateway Kong IA supporta deployment multi-cloud e on-premises, migliorando la flessibilità.

Quali sono gli svantaggi dell'utilizzo di un IA gateway?

Sebbene gli IA gateway semplifichino l'accesso a più model e provider, introducono anche compromessi che le organizzazioni dovrebbero valutare prima dell'adozione. Queste limitazioni influiscono su prestazioni, costi e complessità operativa e possono superare i vantaggi in determinati scenari.

Maggiore latenza dovuta all'overhead di instradamento

Ogni richiesta che passa attraverso un gateway comporta ulteriori salti di rete e logica di elaborazione prima di raggiungere il provider del model sottostante.

• I gateway di puro instradamento come OpenRouter e IA/ML API mostrano una latenza del primo token più elevata rispetto ai provider che operano su hardware di inference proprietario (Groq, SambaNova) nel nostro benchmark, con l'IA/ML API più lenta a 0.84-0,90 secondi.
• L'overhead diventa più evidente nelle applicazioni sensibili alla latenza come chat in tempo reale, assistenti vocali o flussi di lavoro agentici con più chiamate sequenziali.
• Le applicazioni che danno priorità a tempi di risposta inferiori al secondo potrebbero trovare l'integrazione diretta con un singolo provider più efficiente rispetto all'instradamento tramite un gateway.

Ulteriore punto di errore

L'introduzione di un gateway aggiunge un ulteriore livello al percorso della richiesta, il che può influire sull'affidabilità complessiva del sistema.

• Se il gateway subisce tempi di inattività, limiti di velocità o prestazioni degradate, tutte le chiamate IA a valle ne risentono, anche quando i provider sottostanti rimangono disponibili.
• Il debugging diventa più complesso perché gli errori possono avere origine dal gateway, dalla logica di instradamento o dal provider selezionato, rendendo più difficile l'analisi delle cause profonde.
• Le organizzazioni che si affidano a un unico gateway di fatto spostano la propria dipendenza da un provider a un altro, senza eliminare completamente il rischio legato al fornitore.

Ricarico sui costi e opacità dei prezzi

La maggior parte dei gateway opera con un model di ricarico o di abbonamento, che può compensare i risparmi sui costi che pubblicizzano.

• I gateway puri spesso trasferiscono i costi del provider con un margine aggiuntivo, il che significa che il prezzo per token può essere più alto rispetto all'accesso diretto al provider.
• I gateway orientati alle aziende come il gateway Kong IA richiedono in genere costi di licenza annuali, che possono essere significativi per i team più piccoli.
• Le strutture dei prezzi non sono sempre trasparenti, rendendo difficile prevedere i costi mensili su larga scala.

Vendor lock-in a livello di gateway

Sebbene gli IA gateway siano spesso commercializzati come un modo per evitare il lock-in con i provider di model, possono introdurre una nuova forma di dipendenza.

• Le funzionalità personalizzate come la caching semantica, la gestione dei prompt o la logica di instradamento proprietaria non sono portabili tra i gateway.
• Migrare successivamente da un gateway richiede la reimplementazione di osservabilità, politiche di sicurezza e regole di instradamento, operazione che può richiedere tempo.
• Le API standardizzate compatibili con OpenAI riducono in parte questo rischio, ma le funzionalità avanzate del gateway rimangono proprietarie.

Accesso limitato alle funzionalità specifiche dei provider

I gateway standardizzano le richieste tra i provider, ma questa astrazione può nascondere capacità uniche dei singoli model.

• Parametri specifici del provider, formati di risposta o funzionalità beta potrebbero non essere esposti tramite l'API unificata del gateway.
• I model o le funzionalità appena rilasciati spesso compaiono sui gateway con un ritardo, poiché il gateway deve prima aggiornare la propria integrazione.
• I team che dipendono da funzionalità all'avanguardia (come finestre di contesto estese, output strutturati o input multimodali) potrebbero trovare più flessibile l'accesso diretto al provider.

Complessità operativa per i team più piccoli

Per i team piccoli o i progetti in fase iniziale, un gateway può aggiungere più complessità di quanta ne elimini.

• Configurare regole di instradamento, fallback, osservabilità e controlli di accesso richiede uno sforzo ingegneristico iniziale.
• Un semplice wrapper attorno all'SDK di un singolo provider può essere sufficiente per prototipi o applicazioni con bassi volumi di traffico.
• I vantaggi dei gateway diventano più significativi su larga scala, dove la gestione di più provider, il monitoraggio dei costi e l'applicazione della governance giustificano l'overhead aggiuntivo.

Ad esempio, una startup che serve poche migliaia di richieste al giorno con un unico model potrebbe scoprire che l'integrazione diretta con OpenAI o Anthropic è più rapida da configurare e più facile da mantenere rispetto alla configurazione di uno stack gateway completo.

IA gateway più avanzati

Kong IA Gateway

Il gateway Kong IA (vedi Figura 6) funziona come livello middleware che collega applicazioni e agenti a fornitori di IA come OpenAI, Anthropic e LLaMA, nonché a database vettoriali come Pinecone e Qdrant.

Fornisce un'interfaccia API unificata compatibile con OpenAI, consentendo agli sviluppatori di accedere a più large language model (LLM) tramite un'unica integrazione. Questo design riduce la complessità e migliora la coerenza nelle interazioni con l'IA.

Il gateway include diverse funzionalità che migliorano le prestazioni e l'efficienza del sistema:

• Caching semantica IA per archiviare e riutilizzare le risposte, riducendo la latenza.
• Controllo del traffico IA e bilanciamento del carico per gestire la distribuzione delle richieste e mantenere prestazioni stabili.
• Retry IA per gestire gli errori transitori e migliorare l'affidabilità.

La sicurezza è integrata nell'architettura di base. Il gateway Kong IA include un IA prompt guard per rilevare e bloccare gli attacchi di prompt injection, autenticazione e autorizzazione (AuthNZ) per un accesso controllato e la crittografia dei dati per soddisfare gli standard di conformità aziendale.

Oltre a queste capacità, il gateway fornisce:

• Strumenti di osservabilità IA per monitorare prestazioni e utilizzo,
• Funzionalità di flusso e trasformazione IA per gestire i dati di input e output,
• Opzioni di deployment in ambienti multi-cloud, on-premises e ibridi.

Queste capacità lo rendono adatto alle organizzazioni che gestiscono carichi di lavoro IA su larga scala.

Figura 6: Architettura del gateway Kong IA: interfaccia API unificata che collega i fornitori di IA (LLM e database vettoriali) con app e agenti tramite plugin di sicurezza, governance e osservabilità.⁵

Scopri di più sulle piattaforme avanzate di LLMOps, come Kong IA.

Envoy IA Gateway

Il gateway Envoy IA è un gateway open-source basato su Envoy Proxy per la gestione e l'instradamento del traffico verso i provider di large language model. Fornisce un piano di controllo centralizzato per richiamare i model IA tramite API standardizzate, supportando più provider e ambienti di deployment.

Il gateway è progettato per integrarsi con Kubernetes e con la Gateway API, nonché per esporre alle applicazioni endpoint compatibili con OpenAI e con Responses, gestendo internamente le differenze specifiche dei provider.

Le funzionalità principali includono:

Supporto di API & provider:

• Supporto per OpenAI Responses API (/v1/responses), inclusi streaming, chiamate agli strumenti, input multimodali e ragionamento
• Compatibilità con OpenAI-style API tra i provider (ad esempio Anthropic, Gemini, Cohere, Bedrock)
• Prefissi di endpoint configurabili per provider con percorsi non standard compatibili con OpenAI

Configurazione e instradamento

• GatewayConfig CRD per la configurazione a livello di gateway condivisa tra più gateway
• Mutazione del corpo della richiesta a livello di route per la gestione di parametri specifici del backend
• Pool di inference per la selezione dinamica del backend con politiche di sicurezza coerenti

Sicurezza e controllo degli accessi

• Autorizzazione basata su CEL per le route MCP
• Autorizzazione tramite attributi della richiesta, claim JWT e servizi di autorizzazione esterni
• Controllo degli accessi a livello di strumento per le integrazioni basate su MCP

Caching e controlli dei costi

• Supporto per la caching dei prompt per i model Claude su AWS Bedrock e GCP Vertex AI
• Contabilizzazione separata per i token di input in cache e i token di creazione della cache

Supporto per agenti e strumenti

• Supporto nativo per server e strumenti Model Context Protocol (MCP)
• Sincronizzazione automatica dell'elenco degli strumenti per i client MCP
• Proxying dei server MCP basati su stdio

Grounding e retrieval

• Grounding di Google Search per i model Gemini
• Integrazione con la ricerca aziendale per fonti di dati specifiche dell'organizzazione

Osservabilità e operatività

• Metriche di attribuzione dei costi per provider
• Tracing compatibile con OpenTelemetry e OpenInference
• Metriche di utilizzo dei token e latenza tra i provider

Qual è la differenza tra IA gateway e IA provider?

Gli IA provider sono piattaforme che ospitano e servono model IA tramite la propria infrastruttura. Gestiscono aspetti tecnici come risorse di calcolo, deployment dei model, API, autoscaling e monitoraggio. Tra gli esempi figurano Baseten, Groq (con il suo hardware LPU proprietario) e SambaNova (con infrastruttura RDU).

Gli IA gateway fungono da middleware tra le tue applicazioni e più provider di IA. Invece di connettersi separatamente a ciascun provider, i gateway offrono un'API unificata per accedere a molti model tramite un'unica interfaccia, gestendo instradamento intelligente, bilanciamento del carico, sicurezza e ottimizzazione dei costi. Tra gli esempi figurano OpenRouter e IA/ML API.

Alcune piattaforme come TogetherAI svolgono entrambe le funzioni. Ospitano i propri model (funzionalità di provider) offrendo al contempo un accesso API unificato a più model esterni (funzionalità di gateway).

Metodologia del benchmark

Per valutare la latenza e le prestazioni di vari IA gateway in condizioni coerenti e controllate, è stato sviluppato un benchmark basato su Python.

Il benchmark si è concentrato su tre indicatori chiave di prestazione: latenza del primo token, latenza totale e numero di token in output. Ogni test è stato eseguito 50 volte per ciascun IA gateway per garantire l'affidabilità statistica. Le esecuzioni riuscite in cui è stato possibile misurare la latenza del primo token sono state incluse nell'analisi finale per mantenere l'accuratezza.

Sono stati utilizzati due tipi di prompt per simulare diversi scenari di carico:

• Prompt brevi, in media circa 18 token di input
• Prompt lunghi, in media circa 203 token di input

Il prompt lungo consisteva in una richiesta analitica dettagliata, strutturata attorno a otto aree tematiche relative ai recenti progressi dell'IA. Ciò ha garantito che tutti i model fossero valutati sia su attività a bassa complessità sia su attività ad alta complessità.

Tutti i test sono stati condotti utilizzando il model Llama-3.1-8B su ciascun IA gateway. Sebbene il nome del model fosse lo stesso, i gateway hanno utilizzato varianti diverse del model. Queste differenze sono state attentamente considerate e i risultati sono stati normalizzati di conseguenza.

Abbiamo individuato che la principale fonte di differenze di latenza tra le varianti dello stesso model risiedeva nelle differenze di ottimizzazione a livello di inference. Pertanto, durante i confronti, ci siamo concentrati esclusivamente sull'impatto di queste ottimizzazioni di inference. Questo approccio ha contribuito a ridurre al minimo le deviazioni causate dalle differenze tra le varianti di model e ha consentito un confronto più equo e coerente tra i provider.

Lo script di benchmarking ha utilizzato la modalità stream = True per misurare il tempo fino al primo token e catturare il tempo completo di generazione della risposta. Il parametro di temperatura è stato fissato a 0.7 in tutte le esecuzioni per garantire coerenza nella variabilità delle risposte. Per evitare limiti di velocità o interferenze sulle prestazioni dovute al carico, è stato applicato un ritardo di 0,5 secondi tra le esecuzioni.

Tutte le esecuzioni dei test sono state monitorate per individuare potenziali errori, incluse risposte diverse da 200 HTTP, timeout e output incompleti o malformati. Le risposte riuscite con misurazioni valide della latenza del primo token sono state incluse nei risultati aggregati. Le esecuzioni non riuscite sono state escluse per mantenere accuratezza e coerenza nelle metriche riportate.

FAQ

Link esterni

Cita questo benchmark

Scegli il formato adatto a dove pubblicherai. Incollare la versione con link nel tuo CMS preserva il backlink.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{IA gateway per OpenAI: alternative a OpenRouter}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-gateway}},
  note   = {AIMultiple. Consultato il 15 giugno 2026}
}

Registro delle modifiche

9 aggiornamenti

Tutte9Generale7Metodologia2

20262025

1. 13 mag

   Aggiunta una sezione sugli svantaggi dei gateway AI, che copre latenza, affidabilità, ricarico sui costi, lock-in e complessità operativa.

2. 5 feb

   Aggiunto Envoy AI Gateway alla sezione Gateway AI più avanzati.

3. 21 gen

   Aggiunto nexos.ai alla sezione Top AI gateways.

Collegamenti di riferimento

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

Analista principale

Segui

Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017.

Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]

Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.

Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.

Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.

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