Gateway IA per OpenAI: alternative a OpenRouter

Abbiamo confrontato OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq e IA/ML API su tre indicatori (latenza del primo token, latenza totale e numero di 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:

• Confronta l'efficienza dei gateway IA con i nostri benchmark
• Confronta i prezzi dei servizi con lo strumento qui sotto
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Benchmark delle prestazioni di gateway/provider 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 provider di IA con hardware proprietario, mentre TogetherAI funziona sia come provider di IA sia come fornitore di hardware. OpenRouter e IA/ML API sono gateway puri, che instradano verso provider esterni senza ospitare modelli in proprio.

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 parte iniziale della risposta all'utente. Offre una chiara indicazione delle prestazioni reali e dell'esperienza utente.

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

• Groq e SambaNova mostrano i valori FTL più bassi, indicando infrastrutture altamente ottimizzate e veloci. Per i prompt brevi, sia SambaNova sia Groq forniscono risposte in 0,13 secondi, rendendoli i più rapidi.
  • Per i prompt lunghi, Groq è 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 lunghi, sebbene nel complesso 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 piuttosto simili, sebbene OpenRouter sia leggermente più veloce, aspetto particolarmente evidente nei prompt brevi.
• Al contrario, IA/ML API mostra la latenza più elevata, 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 di output e i valori di latenza per comprendere quanto bene i gateway IA selezionino il provider appropriato e mantengano l'esperienza utente. Queste metriche riflettono l'efficienza complessiva dell'intero processo di risposta.

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

Abbiamo voluto esaminare come i gateway IA 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 prestazioni di latenza elevate, classificandosi al secondo posto per velocità 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 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 elevata (rispettivamente 11 e 13 secondi), risultando 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 con 25 secondi.

Poiché il numero di 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 rapidi nella latenza del primo token.
• TogetherAI ha ottenuto prestazioni migliori di OpenRouter, sebbene le loro prestazioni fossero relativamente vicine.
• IA/ML API, con 0,90 secondi, è stata la più lenta, coerentemente con le 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 appositamente progettato (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, soprattutto in condizioni di prompt sia brevi sia lunghi.
• Al contrario, i gateway puri come OpenRouter e IA/ML API si affidano all'instradamento delle richieste verso provider esterni, introducendo ulteriori hop di rete e un sovraccarico di coordinamento.

Distinzione di ruolo: provider e 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),
• Oppure un gateway di routing puro (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 supporto più ampio ai provider.

Ottimizzazioni a livello di inferenza

Nonostante utilizzino lo stesso modello di 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 principale della variazione di 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,
• Disponibilità di code interne e risorse.

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

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

Compromessi tra throughput e latenza

• SambaNova ottiene il massimo output di token mantenendo una bassa latenza, indicando una forte ottimizzazione del throughput.
• Groq ottiene un numero di token leggermente inferiore ma offre una latenza totale più veloce, 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, implicando rapporti throughput-latenza meno efficienti.

Strategia di ottimizzazione e routing del gateway

OpenRouter dà priorità a:

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

Questi obiettivi di progettazione aumentano il sovraccarico di routing e decisionale, 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 di 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 routing,
• Profili di prestazioni di backend più eterogenei.

Le piattaforme con un numero inferiore 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 gli scenari di throughput di picco.

L'esclusione delle esecuzioni non riuscite 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 di 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 qualsiasi modello fornito dai gateway IA.

Numero di modelli supportati

I migliori gateway IA

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 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 modello all'altro senza modifiche al codice, migliorando flessibilità e affidabilità.

Figura 1: dashboard OpenRouter: interfaccia di confronto di modelli IA con più modelli, 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 modelli, consentendo agli sviluppatori di inviare richieste senza dover gestire le complessità specifiche dei 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 IA/ML API: interfaccia di test LLM con parametri regolabili, selezione del modello 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 un'inferenza ad alte prestazioni e una latenza inferiore a 100ms.

Gestisce la cache 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 Together AI: playground LLM con selezione del modello Llama, parametri regolabili e metriche di risposta dettagliate.

Groq

Groq, sviluppato da Groq Inc., è un gateway IA 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'OpenAI-compatibile API, offre flessibilità agli sviluppatori, sebbene operi esclusivamente su HTTP senza supporto WebSocket.

Figura 4: interfaccia Groq: piattaforma di test LLM con modello Llama, parametri regolabili e metriche di prestazione 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 modelli di livello enterprise, garantendo elaborazione a bassa latenza e alto throughput con un'integrazione perfetta, ideale per carichi di lavoro IA complessi.

Figura 5: playground SambaNova: interfaccia del modello DeepSeek con capacità di ragionamento e metriche di prestazione dettagliate.⁴

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

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

Ciò riduce la necessità di gestire API specifiche dei 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 gateway IA differisce da un gateway API tradizionale?

Un gateway API 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 per modelli e servizi IA, affrontando sfide specifiche come la distribuzione 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 dei gateway API 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. Fungono da livello di controllo tra le applicazioni e i provider di IA, migliorando efficienza, coerenza e governance lungo il ciclo di vita dell'IA.

Gestione centralizzata dei modelli

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

Distribuzione 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 favorisce 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, convalida e distribuzione dei modelli. 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

Tracciando le metriche di prestazione 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 prestazione con i vincoli di budget.

Ad esempio, i gateway IA come Portkey e Gantry forniscono queste funzionalità 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 gateway IA garantisce un'architettura di sicurezza avanzata?

I gateway IA forniscono un'architettura di sicurezza avanzata tramite:

• 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 usi impropri, come gli attacchi di prompt injection.

Queste misure garantiscono la conformità e proteggono le applicazioni IA in ambienti enterprise.

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Quali opzioni di distribuzione sono disponibili per i gateway IA?

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

• Ambienti on-premises, cloud o ibridi per soddisfare le esigenze organizzative.
• Supporto per containerizzazione e architetture serverless per la scalabilità.
• Integrazione con l'infrastruttura di sicurezza esistente per una distribuzione fluida e sicura.
• Distribuzione e scalabilità automatizzate per garantire alta disponibilità e prestazioni.
• Un portale self-service per consentire agli sviluppatori di distribuire e gestire facilmente i modelli IA.

Ad esempio, il gateway Kong IA supporta distribuzioni 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 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.

Maggiore latenza dovuta al sovraccarico di routing

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

• I gateway di routing 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 la più lenta a 0.84-0,90 secondi.
• Il sovraccarico diventa più evidente nelle applicazioni sensibili alla latenza come le chat in tempo reale, gli assistenti vocali o i 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 provider rispetto all'instradamento tramite un gateway.

Ulteriore punto di guasto

L'introduzione di un gateway aggiunge un ulteriore livello al percorso delle richieste, 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 sono interessate, anche quando i provider sottostanti rimangono disponibili.
• Il debug diventa più complesso perché i guasti possono avere origine dal gateway, dalla logica di routing o dal provider selezionato, rendendo più difficile l'analisi delle cause profonde.
• Le organizzazioni che dipendono da un unico gateway spostano essenzialmente la loro dipendenza da un provider all'altro, senza eliminare completamente il rischio legato al fornitore.

Margini di costo e opacità dei prezzi

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

• I gateway puri spesso trasferiscono i costi del provider con un margine aggiuntivo, il che significa che il prezzo per token potrebbe essere più alto rispetto all'accesso diretto al provider.
• I gateway orientati all'enterprise come il gateway Kong IA richiedono in genere costi di licenza annuali, che possono essere significativi per i team più piccoli.
• Le strutture di prezzo 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 ai 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 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 OpenAI-compatibili API standardizzate 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 funzionalità uniche dei singoli modelli.

• Parametri specifici del provider, 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 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.

• 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 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 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 livello middleware che collega applicazioni e agenti a provider 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 modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) attraverso un'unica integrazione. Questa progettazione riduce la complessità e migliora la coerenza nelle interazioni IA.

Il gateway include diverse funzionalità che migliorano prestazioni ed 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.
• Ritentativi IA per gestire errori transitori e migliorare l'affidabilità.

La sicurezza è integrata nell'architettura di base. Kong IA Gateway include una protezione dei prompt IA per rilevare e bloccare gli attacchi di prompt injection, autenticazione e autorizzazione (AuthNZ) per l'accesso controllato e crittografia dei dati per soddisfare gli standard di conformità enterprise.

Oltre a queste funzionalità, 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 distribuzione tra ambienti multi-cloud, on-premises e ibridi.

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

Figura 6: architettura del Kong IA Gateway: interfaccia API unificata che collega i provider 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 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 distribuzione.

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

Le funzionalità principali includono:

Supporto di API e provider:

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

Configurazione e routing

• CRD GatewayConfig 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 inferenza 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 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 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
• Proxy di server MCP basati su stdio

Grounding e retrieval

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

Osservabilità e operazioni

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

Qual è la differenza tra gateway IA e provider IA?

Provider IA sono piattaforme che ospitano e forniscono modelli IA tramite la propria infrastruttura. Gestiscono 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).

Gateway IA fungono da middleware che si colloca tra le applicazioni e più provider di IA. Invece di connettersi a ciascun provider separatamente, i gateway offrono un'API unificata per accedere a molti modelli tramite 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 svolgono entrambe le funzioni. 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 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 numero di token di output. Ogni test è stato eseguito 50 volte per ciascun gateway IA 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 modelli fossero valutati su compiti sia a bassa sia 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 hanno utilizzato diverse varianti del modello. Queste differenze sono state attentamente considerate e i risultati sono stati normalizzati di conseguenza.

Abbiamo identificato che la fonte principale delle differenze di latenza tra le varianti dello stesso modello era costituita dalle 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 tra le varianti 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 al primo token e acquisire 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 limitazioni di velocità o interferenze di 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 errori, incluse risposte non-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.

Link esterni

Cita questo benchmark

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Gateway IA per OpenAI: alternative a OpenRouter}},
  year   = {2026},
  month  = oct,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-gateway}},
  note   = {AIMultiple. Consultato il 27 ottobre 2026}
}

Registro delle modifiche

8 aggiornamenti

Tutte8Generale6Metodologia2

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.

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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