IA Gateway per OpenAI: Alternative a OpenRouter

Abbiamo testato OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq e IA/ML API su tre indicatori (latenza del primo token, latenza totale e conteggio dei token in 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 IA gateway, puoi:

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

Benchmark delle prestazioni di IA gateway/provider

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 provider IA con hardware proprietario, mentre TogetherAI funge sia da provider IA che da fornitore di hardware. OpenRouter e IA/ML API sono gateway puri, che instradano le richieste a provider esterni senza ospitare modelli direttamente.

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 fornisce la porzione iniziale della risposta all'utente. Fornisce una chiara indicazione delle prestazioni reali e dell'esperienza utente.

Inoltre, la FTL mostra l'efficienza della gestione delle risorse dell'infrastruttura 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 che Groq forniscono risposte in 0.13 secondi, rendendoli i più veloci.
  • Per i prompt lunghi, Groq prende il comando con 0.14 secondi, superando leggermente SambaNova. Questo dimostra che entrambi i provider offrono prestazioni di alto livello in diversi scenari, con Groq che ha un leggero vantaggio sui prompt più lunghi, sebbene complessivamente le loro prestazioni siano vicine e costantemente solide.
• OpenRouter e TogetherAI mostrano prestazioni moderate, con FTL di 0.40 e 0.43 secondi, rispettivamente, per i prompt brevi, e 0.45 secondi per entrambi nei prompt lunghi. I loro risultati sono abbastanza simili, sebbene OpenRouter sia leggermente più veloce, particolarmente evidente nei prompt brevi.
• Al contrario, IA/ML API mostra la latenza più alta, con 0.84 secondi per i prompt brevi e 0.90 secondi per i prompt lunghi, rendendolo significativamente più lento degli altri provider.

Confronto delle prestazioni di token e latenza

Successivamente, abbiamo esaminato il numero di token in output e i valori di latenza per comprendere 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 conteggio dei token può variare significativamente nei prompt lunghi.

• Nonostante generi il maggior numero di token (1.997), SambaNova mantiene solide 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 rispetto a SambaNova e 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), rendendoli 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 conteggio dei 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.
• IA/ML API, con 0.90 secondi, è stato il più lento, 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 hardware

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

Distinzione del ruolo provider vs. gateway

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

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

I provider e le piattaforme ibride possono ottimizzare strettamente inferenza, batching e caching, mentre i gateway puri scambiano parte delle prestazioni per 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 schedulazione 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 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 raggiunge 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 ma mostrano una latenza più elevata, implicando rapporti throughput-latenza meno efficienti.

Strategia di ottimizzazione e instradamento del gateway

OpenRouter dà priorità a:

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

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

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

Ampiezza della disponibilità dei modelli e complessità operativa

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

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

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

Effetti della progettazione 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 una 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 in output/input.

Puoi leggere maggiori informazioni sui prezzi degli LLM.

Prepara la tua richiesta API con il nostro strumento

Utilizza lo strumento qui sotto per preparare la tua richiesta API compatibile con OpenAI per qualsiasi modello fornito dagli IA gateway.

Conteggi dei modelli supportati

I migliori IA gateway

OpenRouter

L'API unificata di OpenRouter semplifica l'invio di richieste a modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) fornendo un unico 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 API di più provider.

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

Figura 1: Dashboard di OpenRouter: interfaccia di confronto di modelli IA con modelli multipli, 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 embeddings.

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 dei modelli e il bilanciamento del carico, consentendo 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 IA gateway che fornisce un'API unificata per l'invio di richieste a modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come Llama 3.1.

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

Figura 4: Interfaccia 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 per elaborare fino a 200 token al secondo.

L'API standardizza le richieste per modelli di livello enterprise, garantendo elaborazione a bassa latenza e alto throughput con integrazione perfetta, 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 IA gateway nello sviluppo di applicazioni IA?

Gli IA Gateway fungono da piattaforma centralizzata che connette modelli IA, servizi e dati alle applicazioni degli utenti finali. Facilitano un'integrazione perfetta fornendo API standardizzate, spesso compatibili con OpenAI, per interagire con molteplici provider IA (ad es. OpenAI, Anthropic o Google).

Ciò riduce la necessità di gestire API specifiche del provider, gestisce attività come il bilanciamento del carico e il 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 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 IA Gateway 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.

Gli IA Gateway 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 IA gateway per l'integrazione IA?

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

Gestione centralizzata dei modelli

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

Deployment 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

Gli IA gateway distribuiscono le richieste tra le risorse disponibili, aiutando 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 con le pipeline CI/CD consente alle organizzazioni di automatizzare test, validazione e deployment 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 alle 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 IA gateway 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, IA gateway come Portkey e Gantry forniscono queste capacità consentendo ai team di connettersi a vari provider 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 IA Gateway garantisce un'architettura di sicurezza avanzata?

Gli IA Gateway 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 i permessi 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 usi impropri, come gli attacchi di prompt injection.

Queste misure garantiscono la conformità e proteggono le applicazioni IA in ambienti 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 senza interruzioni e sicuro.
• Deployment e scalabilità automatizzati per garantire alta disponibilità e prestazioni.
• Un portale self-service per gli sviluppatori per distribuire e gestire facilmente i modelli IA.

Ad esempio, Kong IA Gateway 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 modelli 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 benefici in determinati scenari.

Latenza aggiuntiva dall'overhead di instradamento

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

• I gateway di instradamento puri come OpenRouter e le API IA/ML mostrano una latenza del primo token più elevata rispetto ai provider 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.
• L'overhead diventa più evidente nelle applicazioni sensibili alla latenza come chat in tempo reale, assistenti vocali o flussi di lavoro agentici con chiamate sequenziali multiple.
• 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 attraverso un gateway.

Punto di guasto aggiuntivo

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

• Se il gateway subisce tempi di inattività, limitazione della velocità o prestazioni degradate, tutte le chiamate IA a valle ne sono influenzate, anche quando i provider sottostanti rimangono disponibili.
• Il debug diventa più complesso perché i guasti possono provenire dal gateway, dalla logica di instradamento o dal provider 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 provider a un 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 provider con un margine aggiuntivo, il che significa che il prezzo per token potrebbe essere più elevato rispetto all'accesso diretto al provider.
• I gateway orientati alle imprese 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 gli IA gateway siano spesso commercializzati come un modo per evitare il vincolo con i provider di modelli, possono introdurre una nuova forma di dipendenza.

• Funzionalità personalizzate come il caching semantico, la gestione dei prompt o la logica di instradamento proprietaria non sono portabili tra gateway.
• Migrare via da un gateway in un secondo momento richiede la reimplementazione di osservabilità, politiche di sicurezza e regole di instradamento, 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 provider

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

• Parametri specifici del provider, formati di risposta o funzionalità beta potrebbero non essere esposti attraverso l'API unificata del gateway.
• I modelli o le capacità appena rilasciati spesso appaiono 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 l'accesso diretto al provider più flessibile.

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 instradamento, fallback, osservabilità e controlli di accesso richiede uno sforzo ingegneristico iniziale.
• Un semplice wrapper attorno all'SDK di un singolo provider 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 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 solo modello potrebbe scoprire che l'integrazione diretta con OpenAI o Anthropic è più veloce da configurare e più facile da mantenere rispetto alla configurazione di uno stack gateway completo.

IA Gateway più avanzati

Kong IA Gateway

Kong IA Gateway (vedi Figura 6) funziona come un livello middleware che connette applicazioni e agenti a provider 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 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.
• Ripetizioni IA per gestire errori transitori e migliorare l'affidabilità.

La sicurezza è integrata nell'architettura principale. Kong IA Gateway include la protezione dei prompt IA per rilevare e bloccare gli 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 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 di Kong IA Gateway: interfaccia API unificata che connette i provider IA (LLM e DB vettoriali) con app e agenti attraverso 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 i provider di modelli linguistici di grandi dimensioni. Fornisce un piano di controllo centralizzato per invocare modelli IA tramite API standardizzate, supportando più provider e ambienti di deployment.

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

Le funzionalità principali includono:

Supporto API e provider:

• Supporto per API Responses di OpenAI (/v1/responses), inclusi streaming, chiamate di strumenti, input multimodali e ragionamento
• Compatibilità con API in stile OpenAI tra i provider (ad es. 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 rotta 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 le rotte MCP
• Autorizzazione utilizzando attributi della richiesta, claim JWT e servizi di autorizzazione esterni
• Controllo degli accessi a livello di strumento per integrazioni basate su MCP

Caching e controllo dei costi

• Supporto per il caching dei prompt per i modelli Claude su AWS Bedrock e GCP Vertex IA
• 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
• 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 provider
• Tracciamento 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?

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

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

Alcune piattaforme come TogetherAI funzionano come entrambi. Ospitano i propri modelli (funzionalità di provider) 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 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 conteggio dei token in output. Ogni test è stato eseguito 50 volte per 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, con una media di circa 18 token in input
• Prompt lunghi, con una media di circa 203 token in 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 su compiti a bassa e alta complessità.

Tutti i test sono stati condotti utilizzando il modello Llama-3.1-8B su ciascun IA gateway. 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 minimizzare le deviazioni causate dalle differenze nella variazione del modello e ha consentito un confronto più equo e coerente tra i provider.

Lo script di benchmark 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 delle risposte. Per evitare limitazioni di velocità o interferenze delle 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 guasti, incluse risposte HTTP diverse da 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 accuratezza e coerenza nelle metriche riportate.

FAQ

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  = 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 l'analista principale di AIMultiple dal 2017. AIMultiple informa centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb) compreso il 60% delle Fortune 500 ogni mese.

Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali tra cui Business Insider, Forbes, Washington Post, aziende globali come Deloitte, HPE e ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea.

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

Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha anche 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 0 in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato trattato da importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.

Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato in ingegneria informatica all'Università Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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