Gateway IA per OpenAI: OpenRouter Alternative

Abbiamo testato OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq e IA/ML API su tre indicatori (latenza del primo token, latenza totale e conteggio dei token di output), con 300 test utilizzando prompt brevi (circa 18 token) e prompt lunghi (circa 203 token) per la latenza totale.

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

• Confrontare l'efficienza dei gateway IA con i nostri benchmark
• Confrontare i prezzi dei servizi con lo strumento sottostante
• Preparare la tua richiesta OpenAI-compatibile API con il nostro strumento

Benchmark delle prestazioni di gateway/fornitori IA

In questo benchmark, abbiamo confrontato OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq e IA/ML API utilizzando il modello Llama 3.1 8B. Poiché ogni gateway offre diverse varianti del modello 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 IA con hardware proprietario, mentre TogetherAI funge sia da fornitore IA sia da fornitore di hardware. OpenRouter e IA/ML API sono gateway puri, che instradano verso provider esterni senza ospitare modelli propri.

Puoi consultare la nostra metodologia.

Confronto della latenza del primo token

Abbiamo analizzato la latenza del primo token (First Token Latency, FTL) perché questa metrica riflette direttamente l'efficacia con cui un gateway seleziona il provider appropriato e fornisce la porzione iniziale della risposta all'utente. Offre un'indicazione chiara 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 gateway IA.

• Groq e SambaNova mostrano i valori di FTL più bassi, indicando infrastrutture altamente ottimizzate e veloci. Per prompt brevi, sia SambaNova che Groq forniscono risposte in 0,13 secondi, rendendoli i più veloci.
  • Per prompt lunghi, Groq è il più veloce con 0,14 secondi, superando leggermente SambaNova. Ciò dimostra che entrambi offrono prestazioni di alto livello in diversi scenari, con Groq che ha un leggero vantaggio su prompt più lunghi, sebbene nel complesso le loro prestazioni siano vicine e costantemente forti.
• OpenRouter e TogetherAI mostrano prestazioni moderate, con FTL di 0,40 e 0,43 secondi rispettivamente per prompt brevi, e 0,45 secondi per entrambi con prompt lunghi. I loro risultati sono piuttosto simili, sebbene OpenRouter sia leggermente più veloce, specialmente nei prompt brevi.
• Al contrario, IA/ML API mostra la latenza più alta, con 0,84 secondi per prompt brevi e 0,90 secondi per prompt lunghi, rendendolo significativamente più lento degli altri provider.

Confronto delle prestazioni di token e latenza

Successivamente, abbiamo esaminato il numero di token di output e i valori di latenza per comprendere quanto bene i gateway IA scelgono 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 i gateway IA gestiscono l'ottimizzazione, poiché il conteggio dei token può variare significativamente nei prompt lunghi.

• Nonostante generi il maggior numero di token (1.997), SambaNova mantiene prestazioni di latenza elevate, classificandosi al secondo posto 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).
• Nonostante utilizzino meno token rispetto a SambaNova e Groq (1.812 per TogetherAI e 1.880 per IA/ML API), TogetherAI e IA/ML API hanno una latenza notevolmente più alta (rispettivamente 11 secondi e 13 secondi), rendendoli significativamente più lenti.
• OpenRouter, che produce lo stesso numero di token di TogetherAI, mostra prestazioni di latenza moderate, classificandosi come il gateway IA più lento a 25 secondi.

Poiché il conteggio dei token è lo stesso per tutti i provider con 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.
• IA/ML API, con 0,90 secondi, è stato il più lento, in linea 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 hardware

• Groq e SambaNova operano su hardware proprietario e costruito su misura (LPU e RDU), ottimizzato esplicitamente per l'inferenza a bassa latenza.
• Questo vantaggio architetturale spiega la loro costante superiorità nella latenza del primo token e nella latenza totale, specialmente sia in condizioni di prompt breve che lungo.
• Al contrario, i gateway puri come OpenRouter e IA/ML API si basano sull'instradamento delle richieste a provider esterni, introducendo ulteriori salti di rete e sovraccarico di coordinamento.

Distinzione del ruolo tra provider e gateway

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

• Un fornitore di modelli con controllo diretto sull'infrastruttura di inferenza (Groq, SambaNova),
• Un provider-gateway ibrido (TogetherAI),
• O un gateway di puro routing (OpenRouter, IA/ML API).

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

Ottimizzazioni a livello di inferenza

Nonostante utilizzino lo stesso modello base (Llama 3.1 8B), i gateway differiscono per:

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

Queste differenze a livello di inferenza sono identificate nella metodologia come la fonte primaria di variazione della latenza, piuttosto che l'architettura del modello stessa.

Sensibilità della latenza del primo token

La latenza del primo token riflette:

• Efficienza del routing 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.

La maggiore latenza del primo token per IA/ML API e OpenRouter suggerisce un maggiore sovraccarico nella selezione del provider e nell'inoltro delle richieste.

Compromessi tra throughput e latenza

• SambaNova ottiene il più alto output di token mantenendo una bassa latenza, indicando una forte ottimizzazione del throughput.
• Groq raggiunge conteggi di token leggermente inferiori ma offre una latenza totale più veloce, riflettendo un design ottimizzato per la velocità piuttosto che per la verbosità.
• TogetherAI e IA/ML API generano meno token eppure mostrano una latenza più alta, implicando rapporti throughput-latenza meno efficienti.

Ottimizzazione del gateway e strategia di routing

OpenRouter dà priorità a:

• Diversità dei modelli,
• Resilienza al failover,
• Ottimizzazione dei costi e della disponibilità.

Questi obiettivi di progettazione aumentano il sovraccarico di routing e processo decisionale, contribuendo alla sua maggiore latenza totale nonostante una latenza del primo token moderata.

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

Ampiezza della disponibilità dei modelli e complessità operativa

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

• Maggiore complessità della logica di routing,
• Profili di prestazioni backend più eterogenei.

Le piattaforme con un minor numero di modelli supportati possono applicare ottimizzazioni più aggressive e specifiche per modello, 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 le differenze di efficienza a livello di sistema piuttosto che scenari di throughput di picco.

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

Confronto dei costi

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

Puoi leggere maggiori informazioni sui prezzi degli LLM.

Prepara la tua richiesta API con il nostro strumento

Usa lo strumento sottostante per preparare la tua richiesta OpenAI-compatibile API per uno qualsiasi dei modelli forniti dai gateway IA.

Conteggio dei modelli supportati

Principali gateway IA

OpenRouter

L'API unificata di OpenRouter semplifica l'invio di richieste a modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) fornendo un singolo endpoint compatibile con OpenAI per accedere a oltre 300 modelli di provider come Anthropic, Google e Grok.

Instrada intelligentemente 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 modello all'altro senza modifiche al codice, aumentando flessibilità e affidabilità.

Figura 1: Dashboard di OpenRouter: interfaccia di confronto dei modelli IA con più modelli, funzionalità di ricerca e cronologia delle conversazioni.¹

IA/ML API

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

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

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

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

Together IA

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

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

La flessibilità dell'API supporta un facile cambio di modello e richieste parallele, ottimizzate per velocità e costi.

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

Groq

Groq, sviluppato da Groq Inc., è un gateway IA che fornisce un'API unificata per inviare richieste a modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come Llama 3.1.

Sfrutta unità di elaborazione linguistica (LPU) progettate su misura per fornire risposte ad alta velocità e 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 modello 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 unità di flusso di dati riconfigurabili personalizzate per elaborare fino a 200 token al secondo.

L'API standardizza le richieste per modelli di livello enterprise, garantendo elaborazione a bassa latenza e alta produttività con integrazione senza soluzione di continuità, ideale per carichi di lavoro IA complessi.

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

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

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

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

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

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

I gateway IA offrono funzionalità avanzate come il caching semantico, la gestione dei prompt e la gestione del traffico specifica per l'IA, garantendo la conformità agli standard di sicurezza e normativi, a differenza degli API Gateway generici.

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

I gateway IA forniscono un approccio strutturato all'integrazione e alla gestione di più modelli e servizi IA. Agiscono come un livello di controllo tra le applicazioni e i fornitori IA, migliorando efficienza, coerenza e governance durante l'intero ciclo di vita dell'IA.

Gestione centralizzata dei modelli

Un gateway IA consente alle organizzazioni di gestire le connessioni a più fornitori 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 modelli.

Implementazione e aggiornamenti più rapidi

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

Affidabilità e scalabilità

I gateway IA 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 processi CI/CD

Collegare i gateway IA alle pipeline CI/CD consente alle organizzazioni di automatizzare test, validazione e implementazione dei modelli. Ciò supporta 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 con le politiche di protezione dei dati interne ed esterne.

Ottimizzazione delle prestazioni e dei costi

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

Ad esempio, gateway IA come Portkey e Gantry forniscono queste capacità consentendo ai team di connettersi a vari fornitori di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) attraverso un'unica API. Aiutano a standardizzare l'accesso, monitorare le prestazioni e gestire gli aggiornamenti in modo efficiente.

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

I gateway IA forniscono 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 modelli e servizi IA.
• Un unico punto di controllo per autenticare e autorizzare il traffico IA.
• Supporto per chiavi virtuali per gestire in modo sicuro modelli e servizi IA.
• Funzionalità di sicurezza dei prompt per prevenire abusi, come attacchi di prompt injection.

Queste misure garantiscono la conformità e salvaguardano le applicazioni IA in ambienti aziendali.

Scopri altri nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati nella Ricerca Google.

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Quali opzioni di implementazione sono disponibili per i gateway IA?

I gateway IA offrono opzioni di implementazione flessibili, tra cui:

• On-premises, cloud o ambienti ibridi per soddisfare le esigenze organizzative.
• Supporto per containerizzazione e architetture serverless per la scalabilità.
• Integrazione con l'infrastruttura di sicurezza esistente per un'implementazione senza soluzione di continuità e sicura.
• Implementazione e scalabilità automatizzate per garantire elevata disponibilità e prestazioni.
• Un portale self-service per gli sviluppatori per distribuire e gestire facilmente i modelli IA.

Ad esempio, Kong IA Gateway supporta implementazioni multi-cloud e on-premises, migliorando la flessibilità.

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

Sebbene i gateway IA semplifichino l'accesso a più modelli e fornitori, introducono anche compromessi che le organizzazioni dovrebbero valutare prima dell'adozione. Queste limitazioni influenzano prestazioni, costi e complessità operativa e potrebbero superare i benefici in determinati scenari.

Latenza aggiuntiva dovuta al sovraccarico di routing

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

• I gateway di puro routing come OpenRouter e IA/ML API mostrano una latenza del primo token più elevata rispetto ai fornitori che operano su hardware di inferenza proprietario (Groq, SambaNova) nel nostro benchmark, con IA/ML API il più lento a 0,84-0,90 secondi.
• Il sovraccarico 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 più efficiente l'integrazione diretta con un singolo fornitore piuttosto che il routing attraverso un gateway.

Punto di errore aggiuntivo

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, limitazioni di velocità o prestazioni degradate, tutte le chiamate IA a valle ne risentono, anche quando i fornitori sottostanti rimangono disponibili.
• Il debug diventa più complesso perché i guasti possono originare dal gateway, dalla logica di routing o dal fornitore selezionato, rendendo più difficile l'analisi delle cause principali.
• Le organizzazioni che si affidano a un unico gateway spostano essenzialmente la loro dipendenza da un fornitore all'altro, senza eliminare completamente il rischio del fornitore.

Maggiorazione dei costi e opacità dei prezzi

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

• I gateway puri spesso trasferiscono i costi del fornitore con un margine aggiuntivo, il che significa che il prezzo per token potrebbe essere più alto rispetto all'accesso diretto al fornitore.
• I gateway orientati all'impresa come Kong IA Gateway 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.

Vincolo al fornitore a livello di gateway

Sebbene i gateway IA siano spesso commercializzati come un modo per evitare il vincolo con i fornitori di modelli, possono introdurre una nuova forma di dipendenza.

• Funzionalità personalizzate come il caching semantico, la gestione dei prompt o la logica di routing proprietaria non sono portabili tra i gateway.
• La migrazione da un gateway in un secondo momento richiede la reimplementazione di osservabilità, politiche di sicurezza e regole di routing, il che può richiedere molto 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 del fornitore

I gateway standardizzano le richieste tra i fornitori, ma questa astrazione può nascondere funzionalità uniche dei singoli modelli.

• Parametri specifici del fornitore, formati di risposta o funzionalità beta potrebbero non essere esposti tramite l'API unificata del gateway.
• I modelli o le funzionalità appena rilasciati compaiono spesso sui gateway con un ritardo, poiché il gateway deve prima aggiornare la sua 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 fornitore.

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 rimuova.

• La configurazione di regole di routing, fallback, osservabilità e controlli di accesso richiede uno sforzo ingegneristico iniziale.
• Un semplice wrapper attorno all'SDK di un singolo fornitore potrebbe 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 fornitori, il monitoraggio dei costi e l'applicazione della governance giustificano il sovraccarico aggiuntivo.

Ad esempio, una startup che serve poche migliaia di richieste al giorno con un solo modello 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.

Gateway IA più avanzati

Kong IA Gateway

Kong IA Gateway (vedi Figura 6) funziona come un livello middleware che collega applicazioni e agenti a fornitori 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 modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) attraverso un'unica integrazione. Questo design riduce la complessità e migliora la coerenza nelle interazioni IA.

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

• Caching semantico IA per memorizzare 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.
• Nuovi tentativi IA per gestire errori transitori e migliorare l'affidabilità.

La sicurezza è integrata nell'architettura principale. Kong IA Gateway include la protezione dai prompt IA per rilevare e bloccare attacchi di prompt injection, autenticazione e autorizzazione (AuthNZ) per un accesso controllato e 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 dati di input e output,
• Opzioni di implementazione 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 di Kong IA Gateway: interfaccia API unificata che collega fornitori IA (LLM e DB vettoriali) con app e agenti tramite plugin di sicurezza, governance e osservabilità.⁵

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

Envoy IA Gateway

Envoy IA Gateway è un gateway open-source basato su Envoy Proxy per la gestione e l'instradamento del traffico verso fornitori di modelli linguistici di grandi dimensioni. Fornisce un piano di controllo centralizzato per invocare modelli IA tramite API standardizzate, supportando più fornitori e ambienti di implementazione.

Il gateway è progettato per integrarsi con Kubernetes e l'API Gateway, ed esporre endpoint compatibili con OpenAI e Responses alle applicazioni, gestendo internamente le differenze specifiche del fornitore.

Le caratteristiche principali includono:

Supporto API e fornitori:

• Supporto per OpenAI Responses API (/v1/responses), inclusi streaming, chiamate di strumenti, input multimodali e ragionamento
• Compatibilità con API in stile OpenAI tra fornitori (ad es., Anthropic, Gemini, Cohere, Bedrock)
• Prefissi di endpoint configurabili per fornitori con percorsi non standard compatibili con OpenAI

Configurazione e routing

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

Sicurezza e controllo degli accessi

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

Caching e controlli dei costi

• Supporto per il caching dei prompt per i modelli Claude su AWS Bedrock e GCP Vertex IA
• Contabilità separata per i token di input memorizzati nella cache e i token di creazione della cache

Supporto per agenti e strumenti

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

Grounding e recupero

• Grounding di Google Search per i modelli Gemini
• Integrazione della ricerca aziendale per fonti di dati specifiche dell'organizzazione

Osservabilità e operazioni

• Metriche di attribuzione dei costi per fornitore
• Tracciamento compatibile con OpenTelemetry e OpenInference
• Metriche di utilizzo dei token e latenza tra i fornitori

Qual è la differenza tra gateway IA e fornitori IA?

I fornitori IA sono piattaforme che ospitano e servono modelli IA attraverso la propria infrastruttura. Gestiscono gli aspetti tecnici come risorse di calcolo, distribuzione dei modelli, API, autoscaling e monitoraggio. Esempi includono Baseten, Groq (con il suo hardware LPU proprietario) e SambaNova (con infrastruttura RDU).

I gateway IA fungono da middleware che si colloca tra le tue applicazioni e più fornitori IA. Invece di connettersi a ciascun fornitore separatamente, i gateway offrono un'API unificata per accedere a molti modelli attraverso un'unica interfaccia, gestendo routing intelligente, bilanciamento del carico, sicurezza e ottimizzazione dei costi. Esempi includono OpenRouter e IA/ML API.

Alcune piattaforme come TogetherAI funzionano in entrambi i modi. Ospitano i propri modelli (funzionalità di fornitore) offrendo al contempo un accesso API unificato a più modelli esterni (funzionalità di gateway).

Metodologia del benchmark

Per valutare la latenza e le prestazioni di vari gateway IA 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 conteggio dei token di output. Ogni test è stato eseguito 50 volte per gateway IA per garantire 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, con una media di circa 18 token di input
• Prompt lunghi, con una media di 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 modelli fossero valutati sia su compiti a bassa che ad alta complessità.

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

Abbiamo identificato che la fonte primaria delle differenze di latenza tra le varianti dello stesso modello erano le differenze nelle ottimizzazioni a livello di inferenza. Pertanto, durante i confronti, ci siamo concentrati esclusivamente sull'impatto di queste ottimizzazioni di inferenza. Questo approccio ha contribuito a ridurre al minimo le deviazioni causate dalle differenze nella variante del modello e ha consentito un confronto più equo e coerente tra i fornitori.

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 temperatura è stato fissato a 0,7 in tutte le esecuzioni per garantire coerenza nella variabilità della risposta. Per evitare limitazioni di velocità o interferenze sulle prestazioni basate sul carico, è stato applicato un ritardo di 0,5 secondi tra le esecuzioni.

Tutte le esecuzioni dei test sono state monitorate per potenziali fallimenti, incluse risposte HTTP non 200, 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 fallite sono state escluse per mantenere l'accuratezza e la 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  = {{Gateway IA per OpenAI: OpenRouter Alternative}},
  year   = {2026},
  month  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-gateway}},
  note   = {AIMultiple. Consultato il 13 Maggio 2026}
}

Collegamenti di riferimento

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

Analista principale

Segui

Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017. AIMultiple fornisce informazioni a centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb), tra cui il 55% delle aziende Fortune 500, ogni mese. Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali come Business Insider, Forbes, Washington Post, società globali come Deloitte e HPE, ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione Europea. È possibile consultare l'elenco di altre aziende e risorse autorevoli che hanno citato AIMultiple. Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, responsabile acquisti tecnologici e imprenditore nel settore tecnologico. Ha fornito consulenza alle aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un report di McKinsey sulla digitalizzazione. Ha guidato la strategia tecnologica e gli acquisti di un'azienda di telecomunicazioni, riportando direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in soli 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato oggetto di articoli su importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider. Cem partecipa regolarmente come relatore a conferenze internazionali di settore. Si è laureato in ingegneria informatica presso l'Università di Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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