Gateway AI per OpenAI: OpenRouter Alternative
Abbiamo effettuato un benchmark di OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq e AI/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 intendi utilizzare uno di questi gateway basati sull'intelligenza artificiale, puoi:
- Confronta l'efficienza dei gateway AI con i nostri benchmark
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Benchmark delle prestazioni di gateway/fornitori di intelligenza artificiale
In questo benchmark, abbiamo confrontato OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq e AI/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 di IA con hardware proprietario, mentre TogetherAI funziona sia come fornitore di IA che come produttore di hardware. OpenRouter e AI/ML API sono semplici gateway, che instradano verso fornitori esterni senza ospitare direttamente i modelli.
Puoi consultare la nostra metodologia .
Confronto della latenza del primo token
Abbiamo analizzato la First Token Latency (FTL) perché questa metrica riflette direttamente l'efficacia con cui un gateway seleziona il provider appropriato e consegna la parte iniziale della risposta all'utente. Fornisce un'indicazione chiara delle prestazioni reali e dell'esperienza utente.
Inoltre, FTL mette in evidenza l'efficienza della gestione delle risorse infrastrutturali e dell'ottimizzazione della rete di un gateway AI.
- Groq e SambaNova dimostrano i valori FTL più bassi, indicando infrastrutture altamente ottimizzate e veloci. Per i prompt brevi, sia SambaNova che Groq forniscono risposte in soli 0,13 secondi, risultando i più veloci.
- Per i prompt lunghi, Groq si posiziona in testa con 0,14 secondi, superando di poco SambaNova. Ciò dimostra che entrambi i provider offrono prestazioni di alto livello in diversi scenari, con Groq leggermente in vantaggio sui prompt più lunghi, sebbene nel complesso le loro prestazioni siano simili e costantemente elevate.
- 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 in prompt lunghi . I loro risultati sono piuttosto simili, anche se OpenRouter è leggermente più veloce, soprattutto in prompt brevi.
- Al contrario, il AI/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 di token e latenza
In seguito, abbiamo esaminato il numero di token di output e i valori di latenza per comprendere l'efficacia con cui i gateway basati sull'IA selezionano il provider appropriato e mantengono un'esperienza utente ottimale. Queste metriche riflettono l'efficienza complessiva dell'intero processo di risposta.
In tale 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 basati sull'IA gestiscono l'ottimizzazione, dato che il numero di token può variare significativamente durante le richieste di input più lunghe.
- Nonostante generi il numero più elevato 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 un numero leggermente inferiore di token (1.900).
- Sebbene utilizzino un numero di token inferiore sia a SambaNova che a Groq (1.812 per TogetherAI e 1.880 per AI/ML API), TogetherAI e AI/ML API presentano una latenza considerevolmente più elevata (rispettivamente 11 e 13 secondi), risultando quindi significativamente più lenti.
- OpenRouter , che produce lo stesso numero di token di TogetherAI, mostra prestazioni di latenza moderate, classificandosi come il gateway AI più lento con 25 secondi.
Poiché il numero di token è lo stesso per tutti i provider per i prompt brevi, il nostro confronto si è concentrato esclusivamente sulla latenza:
- In questo caso, Groq e SambaNova sono quasi identici e i più veloci in termini di latenza del primo token.
- TogetherAI ha ottenuto risultati migliori di OpenRouter, sebbene le loro prestazioni fossero relativamente simili.
- Il token AI/ML API, con 0,90 secondi, è risultato il più lento, in linea con le sue prestazioni nella prima misurazione della latenza del token.
Fattori che spiegano le differenze di prestazioni osservate nel benchmark
Differenze nella proprietà delle infrastrutture e nella progettazione hardware
- Groq e SambaNova operano su hardware proprietario appositamente progettato (LPU e RDU), esplicitamente ottimizzato per l'inferenza a bassa latenza.
- Questo vantaggio architetturale spiega la loro latenza del primo token e la latenza totale costantemente superiori, soprattutto in condizioni di prompt brevi e lunghi.
- Al contrario, i gateway puri come OpenRouter e AI/ML API si basano sull'instradamento delle richieste a provider esterni, introducendo ulteriori passaggi di rete e un sovraccarico di coordinamento.
Distinzione tra ruolo di fornitore e ruolo di 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 fornitore-gateway ibrido (TogetherAI),
- Oppure un gateway di routing puro (OpenRouter, AI/ML API).
I provider e le piattaforme ibride possono ottimizzare in modo preciso l'inferenza, l'elaborazione in batch e la memorizzazione nella cache, mentre i gateway puri sacrificano parte delle prestazioni in favore di flessibilità e un supporto più ampio da parte dei 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 pianificazione e bilanciamento del carico.
Nella metodologia, queste differenze a livello di inferenza vengono identificate come la principale fonte di variazione della latenza, piuttosto che l'architettura del modello in sé.
Sensibilità alla latenza del primo token
La latenza del primo token riflette:
- Efficienza del routing di rete,
- Logica di selezione del fornitore,
- Gestione delle code interne e disponibilità delle risorse.
La latenza minima e pressoché identica del primo token di Groq e SambaNova indica pipeline di richieste altamente ottimizzate.
La latenza più elevata del primo token per AI/ML API e OpenRouter suggerisce un maggiore overhead nella selezione del provider e nell'inoltro della richiesta.
Compromesso tra velocità di trasmissione e latenza
- SambaNova raggiunge la massima produzione di token mantenendo una bassa latenza, indicando una forte ottimizzazione del throughput.
- Groq raggiunge un numero di token leggermente inferiore ma offre una latenza totale più bassa, a testimonianza di un design ottimizzato per la velocità piuttosto che per la verbosità.
- TogetherAI e AI/ML API generano meno token ma presentano una latenza maggiore, il che implica 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 di processo decisionale, contribuendo alla sua latenza totale più elevata nonostante una latenza del primo token moderata.
Il parametro di riferimento, pertanto, rappresenta un compromesso deliberato tra flessibilità e prestazioni pure.
ampiezza della disponibilità del modello e complessità operativa
I gateway che supportano un gran numero di modelli (ad esempio, OpenRouter con oltre 500 modelli) presentano le seguenti problematiche:
- Aumento della complessità della logica di routing,
- Profili di prestazioni del backend più eterogenei.
Le piattaforme con un numero inferiore di modelli supportati possono applicare ottimizzazioni più aggressive e specifiche per ciascun modello, migliorando la coerenza della latenza.
Effetti del design di riferimento
L'uso di:
- Modalità streaming,
- Temperatura fissa,
- Esecuzione sequenziale con ritardo,
Garantisce equità, evidenziando al contempo le differenze di efficienza a livello di sistema anziché gli scenari di picco di produttività.
Escludere le esecuzioni fallite favorisce le piattaforme con un comportamento di streaming stabile, penalizzando indirettamente i gateway con una maggiore complessità di coordinamento.
Confronto dei costi
È possibile visualizzare il confronto dei costi per il modello Llama 4 Scout (17Bx16E) con 1 milione di token di input/output.
Puoi leggere ulteriori informazioni sui prezzi di 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 uno qualsiasi dei modelli forniti dai gateway AI.
Numero di modelli supportati
I migliori gateway per l'IA
nexos.ai
nexos.ai offre un gateway AI orientato alle aziende che centralizza e protegge l'accesso ai modelli di apprendimento basati su entità (LLM) tramite un'unica API o interfaccia web, consentendo alle organizzazioni di gestire uniformemente tutto il traffico dei modelli. La piattaforma integra diversi fornitori di LLM di primaria importanza, garantendo al contempo politiche di sicurezza, osservabilità, controllo dei costi e governance dell'utilizzo coerenti per tutte le interazioni con l'IA.
Il componente gateway AI funge da hub unificato per il routing intelligente dei modelli, il monitoraggio dell'utilizzo e l'applicazione delle policy, sostituendo integrazioni punto-punto disparate con un unico endpoint sicuro. Supporta funzionalità quali:
- Barriere di protezione personalizzabili per prevenire fughe di dati e violazioni delle policy,
- Registri e tracce dell'utilizzo dell'IA, monitoraggio dei costi e budget,
- Archiviazione centralizzata per file sensibili,
- Generazione potenziata dal recupero integrato per incorporare la conoscenza interna nelle risposte del modello.
Grazie al consolidamento delle operazioni di intelligenza artificiale e alla fornitura di controlli di livello enterprise, nexos.ai mira a migliorare la visibilità sul comportamento dei prompt e dei modelli, riducendo al contempo i costi di sviluppo e manutenzione derivanti dalla gestione di molteplici integrazioni di intelligenza artificiale.
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 le richieste in modo intelligente per ottimizzare costi, latenza e prestazioni, con funzionalità quali failover automatici, caching immediato e formati di richiesta standardizzati, eliminando la necessità di gestire più API di provider.
Gli sviluppatori possono passare da un modello all'altro senza modificare il codice, migliorando flessibilità e affidabilità.
Figura 1: Dashboard OpenRouter: interfaccia di confronto dei modelli di IA con modelli multipli, funzionalità di ricerca e cronologia delle conversazioni. 1
AI/ML API
AI/ML API fornisce un'interfaccia unificata per l'invio di richieste a più LLM, semplificando l'integrazione per attività quali la generazione di testo e l'incorporamento.
La sua interfaccia standardizzata supporta molteplici modelli, consentendo agli sviluppatori di inviare richieste senza dover affrontare le complessità specifiche di ciascun fornitore.
L'API semplifica la gestione dell'infrastruttura, consentendo un accesso efficiente e scalabile ai modelli di intelligenza artificiale con formati di richiesta coerenti per uno sviluppo rapido.
Figura 2: Area di test AI/ML API: interfaccia di test LLM con parametri regolabili, selezione del modello e conversazione di esempio. 2
Insieme, l'IA
L'API unificata di Together AI consente di inviare richieste a oltre 200 modelli lineari latenti open-source con un'unica interfaccia, supportando inferenze ad alte prestazioni e una latenza inferiore a 100 ms.
Gestisce la memorizzazione nella cache dei token, la quantizzazione dei modelli e il bilanciamento del carico, consentendo agli sviluppatori di inviare richieste senza dover gestire l'infrastruttura.
La flessibilità dell'API consente un facile passaggio tra i modelli e richieste parallele, ottimizzate per velocità e costi.
Figura 3: Interfaccia Together AI: ambiente di test LLM con selezione del modello Llama, parametri regolabili e metriche di risposta dettagliate. 3
Groq
Groq, sviluppato da Groq Inc. , è un gateway di intelligenza artificiale 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. Grazie a un'API compatibile con OpenAI, offre flessibilità agli sviluppatori, sebbene operi esclusivamente tramite HTTP senza supporto WebSocket.
Figura 4: Interfaccia Groq: piattaforma di test LLM con modello Llama, parametri regolabili e metriche di prestazione della risposta. 4
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 dati riconfigurabili personalizzate per elaborare fino a 200 token al secondo.
L'API standardizza le richieste per i modelli di livello enterprise, garantendo un'elaborazione a bassa latenza e ad alta velocità con un'integrazione perfetta, ideale per carichi di lavoro di intelligenza artificiale complessi.
Figura 5: Area di gioco SambaNova: interfaccia del modello DeepSeek con capacità di ragionamento e metriche di prestazione dettagliate. 5
Qual è il ruolo di un gateway AI nello sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale?
I gateway AI fungono da piattaforma centralizzata che collega modelli, servizi e dati di intelligenza artificiale alle applicazioni degli utenti finali. Facilitano l'integrazione senza soluzione di continuità fornendo API standardizzate, spesso compatibili con OpenAI, per interagire con più provider di intelligenza artificiale (ad esempio, OpenAI, Anthropic o Google).
Ciò riduce la necessità di gestire API specifiche del provider, gestisce attività come il bilanciamento del carico e la memorizzazione nella cache e garantisce un funzionamento efficiente, consentendo agli sviluppatori di dare priorità alla logica applicativa rispetto alla gestione dell'infrastruttura.
In che cosa si differenzia un gateway AI da un gateway API tradizionale?
Un gateway API tradizionale funge da punto di accesso unico per le richieste dei client ai servizi di backend, gestendo e proteggendo il traffico API. Al contrario, un gateway AI è progettato specificamente per modelli e servizi di intelligenza artificiale, affrontando sfide specifiche come la distribuzione dei modelli, la gestione di grandi volumi di dati e il monitoraggio delle prestazioni.
A differenza dei gateway API generici, i gateway AI offrono funzionalità avanzate come la memorizzazione nella cache semantica, la gestione dei prompt e la gestione del traffico specifica per l'IA, garantendo la conformità agli standard di sicurezza e normativi.
Quali sono i principali vantaggi derivanti dall'utilizzo di un gateway AI per l'integrazione dell'intelligenza artificiale?
I gateway di intelligenza artificiale offrono un approccio strutturato per integrare e gestire molteplici modelli e servizi di IA. Fungono da livello di controllo tra le applicazioni e i fornitori di IA, migliorando l'efficienza, la coerenza e la governance lungo l'intero ciclo di vita dell'IA.
Gestione centralizzata dei modelli
Un gateway AI consente alle organizzazioni di gestire le connessioni a più fornitori di IA tramite un'unica interfaccia. Ciò riduce la necessità di gestire integrazioni separate e semplifica il controllo delle versioni, il monitoraggio e la verifica dei modelli.
Implementazione e aggiornamenti più rapidi
Grazie all'accesso e alla configurazione unificati, gli sviluppatori possono implementare nuovi modelli o aggiornare quelli esistenti senza apportare modifiche significative al codice. Ciò favorisce un'implementazione più rapida e riduce i cicli di sviluppo.
Affidabilità e scalabilità
I gateway basati sull'intelligenza artificiale distribuiscono le richieste tra le risorse disponibili, contribuendo a mantenere prestazioni costanti anche con l'aumento 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
Integrare i gateway di intelligenza artificiale con le pipeline CI/CD consente alle organizzazioni di automatizzare i test, la convalida e la distribuzione dei modelli. Ciò favorisce il miglioramento continuo, mantenendo al contempo 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 per la sicurezza e garantisce la conformità alle politiche interne ed esterne di protezione dei dati.
Ottimizzazione delle prestazioni e dei costi
Monitorando le metriche di performance e i modelli di utilizzo, un gateway basato sull'intelligenza artificiale può indirizzare il traffico verso il modello più efficiente o conveniente. Ciò contribuisce a bilanciare i requisiti di performance con i vincoli di budget.
Ad esempio, i gateway di intelligenza artificiale come Portkey e Gantry offrono queste funzionalità consentendo ai team di connettersi a diversi provider di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) tramite un'unica API. Contribuiscono a standardizzare l'accesso, monitorare le prestazioni e gestire gli aggiornamenti in modo efficiente.
In che modo un gateway basato sull'intelligenza artificiale garantisce un'architettura di sicurezza avanzata?
I gateway AI 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 di intelligenza artificiale.
- Un unico punto di controllo per l'autenticazione e l'autorizzazione del traffico AI.
- Supporto per chiavi virtuali per la gestione sicura di modelli e servizi di intelligenza artificiale.
- Funzionalità di sicurezza immediate per prevenire abusi, come gli attacchi di iniezione di prompt.
Queste misure garantiscono la conformità e proteggono le applicazioni di intelligenza artificiale in ambito aziendale.
Quali opzioni di implementazione sono disponibili per i gateway AI?
I gateway AI offrono opzioni di implementazione flessibili, tra cui:
- Ambienti on-premise , cloud o ibridi, a seconda delle esigenze organizzative.
- Supporto per la containerizzazione e le architetture serverless per la scalabilità.
- Integrazione con l'infrastruttura di sicurezza esistente per un'implementazione sicura e senza interruzioni.
- Implementazione e scalabilità automatizzate per garantire elevata disponibilità e prestazioni ottimali.
- Un portale self-service per sviluppatori che consente di implementare e gestire facilmente modelli di intelligenza artificiale.
Ad esempio, Kong AI Gateway supporta implementazioni multi-cloud e on-premise, migliorando la flessibilità.
Gateway di intelligenza artificiale più avanzati
Gateway di intelligenza artificiale Kong
Kong AI Gateway (vedi Figura 6) funziona come un 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) tramite un'unica integrazione. Questa progettazione riduce la complessità e migliora la coerenza tra le interazioni con l'IA.
Il gateway include diverse funzionalità che migliorano le prestazioni e l'efficienza del sistema:
- Cache semantica basata sull'IA per memorizzare e riutilizzare le risposte, riducendo la latenza.
- Controllo del traffico e bilanciamento del carico tramite intelligenza artificiale per gestire la distribuzione delle richieste e mantenere prestazioni stabili.
- L'intelligenza artificiale effettua dei tentativi per gestire gli errori temporanei e migliorare l'affidabilità.
La sicurezza è integrata nell'architettura di base. Kong AI Gateway include un sistema di protezione basato sull'intelligenza artificiale 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 aziendali.
Oltre a queste funzionalità, il gateway offre:
- Strumenti di osservabilità dell'IA per il monitoraggio delle prestazioni e dell'utilizzo,
- Funzionalità di flusso e trasformazione dell'IA per la gestione dei dati di input e output,
- Opzioni di implementazione in ambienti multi-cloud, on-premise e ibridi.
Queste funzionalità lo rendono adatto alle organizzazioni che gestiscono carichi di lavoro di intelligenza artificiale su larga scala.
Figura 6: Architettura di Kong AI Gateway: interfaccia API unificata che collega i fornitori di IA (LLM e database vettoriali) con app e agenti tramite plugin di sicurezza, governance e osservabilità. 6
Scopri di più sulle piattaforme LLMOps avanzate, come Kong AI.
Gateway di intelligenza artificiale Envoy
Envoy AI Gateway è un gateway open-source basato su Envoy Proxy per la gestione e l'instradamento del traffico verso grandi provider di modelli linguistici. Offre un piano di controllo centralizzato per richiamare modelli di intelligenza artificiale tramite API standardizzate, supportando molteplici provider e ambienti di implementazione.
Il gateway è progettato per integrarsi con Kubernetes e l'API Gateway, ed esporre endpoint compatibili con OpenAI e con Responses alle applicazioni, gestendo internamente le differenze specifiche del provider.
Le caratteristiche principali includono:
Supporto API e provider :
- Supporto per l'API di risposte OpenAI (
/v1/responses), inclusi streaming, chiamate di strumenti, input multimodali e ragionamento - Compatibilità con API in stile OpenAI tra diversi provider (ad esempio, Anthropic, Gemini, Cohere, Bedrock)
- Prefissi endpoint configurabili per i provider con percorsi non standard compatibili con OpenAI
Configurazione e instradamento
- CRD GatewayConfig per la configurazione a livello di gateway condivisa tra più gateway
- Modifica del corpo della richiesta a livello di percorso 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 i percorsi MCP
- Autorizzazione tramite attributi di richiesta, attestazioni JWT e servizi di autorizzazione esterni
- Controllo degli accessi a livello di strumento per le integrazioni basate su MCP
Gestione della cache e controllo dei costi
- Supporto rapido per la memorizzazione nella cache dei modelli Claude su AWS Bedrock e GCP Vertex AI
- Contabilizzazione separata per i token di input memorizzati nella cache e per 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
- Proxying dei server MCP basati su stdio
Messa a terra e recupero
- Google Cerca la messa a terra 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 di latenza tra i vari fornitori
Qual è la differenza tra gateway di intelligenza artificiale e fornitori di intelligenza artificiale?
I provider di IA sono piattaforme che ospitano e distribuiscono modelli di IA attraverso la propria infrastruttura. Gestiscono gli aspetti tecnici come le risorse di calcolo, la distribuzione dei modelli, le API, l'autoscaling e il monitoraggio. Esempi includono Baseten, Groq (con il suo hardware LPU proprietario) e SambaNova (con l'infrastruttura RDU).
I gateway AI fungono da middleware che si interpone tra le applicazioni e diversi provider di intelligenza artificiale. Invece di connettersi a ciascun provider separatamente, i gateway offrono un'API unificata per accedere a molti modelli tramite un'unica interfaccia, gestendo instradamento intelligente, bilanciamento del carico, sicurezza e ottimizzazione dei costi. Esempi includono OpenRouter e AI/ML API.
Alcune piattaforme, come TogetherAI, svolgono entrambe le funzioni. Ospitano i propri modelli (funzionalità di provider) e allo stesso tempo offrono un accesso API unificato a più modelli esterni (funzionalità di gateway).
Metodologia di benchmarking
Per valutare la latenza e le prestazioni di vari gateway di intelligenza artificiale in condizioni coerenti e controllate, è stato sviluppato un benchmark basato su Python.
Il benchmark si è concentrato su tre indicatori chiave di prestazione: latenza del primo token, latenza totale e numero di token in uscita. Ogni test è stato eseguito 50 volte per ciascun gateway AI per garantire l'affidabilità statistica. Nell'analisi finale sono state incluse solo le esecuzioni riuscite in cui è stato possibile misurare la latenza del primo token, al fine di mantenere la precisione.
Sono stati utilizzati due tipi di prompt per simulare diversi scenari di carico:
- Brevi richieste , in media circa 18 token di input
- Richieste lunghe , con una media di circa 203 token di input
La lunga richiesta consisteva in un'analisi dettagliata, strutturata attorno a otto aree tematiche relative ai recenti progressi dell'intelligenza artificiale. Ciò ha garantito che tutti i modelli venissero 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 AI. Sebbene il nome del modello fosse lo stesso, i gateway utilizzavano varianti diverse del modello. Queste differenze sono state attentamente prese in considerazione e i risultati sono stati normalizzati di conseguenza.
Abbiamo constatato che la principale fonte di differenze di latenza tra le varie varianti dello stesso modello risiedeva nelle differenze di ottimizzazione 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 nelle varianti del modello e ha permesso un confronto più equo e coerente tra i diversi fornitori.
Lo script di benchmarking ha utilizzato la modalità stream = True per misurare il tempo al primo token e acquisire il tempo totale di generazione della risposta. Il parametro temperatura è stato fissato a 0,7 in tutte le esecuzioni per garantire la coerenza nella variabilità della risposta. Per evitare limitazioni di velocità o interferenze prestazionali dovute al carico, è stato applicato un ritardo di 0,5 secondi tra le esecuzioni.
Tutte le esecuzioni dei test sono state monitorate per individuare potenziali errori, tra cui risposte HTTP diverse da 200, timeout e output incompleti o non validi. Nei risultati aggregati sono state incluse solo le risposte corrette con misurazioni valide della latenza del primo token. Le esecuzioni non riuscite sono state escluse per mantenere l'accuratezza e la coerenza delle metriche riportate.
FAQ
Un AI Gateway è una piattaforma middleware che semplifica l'integrazione, la gestione e l'implementazione di modelli e servizi di intelligenza artificiale all'interno dell'infrastruttura di un'organizzazione.
Funge da ponte tra i sistemi di intelligenza artificiale (come i modelli linguistici di grandi dimensioni, o LLM) e le applicazioni degli utenti finali, fornendo un ambiente centralizzato che semplifica l'accesso, ottimizza le prestazioni e garantisce la scalabilità.
Grazie all'astrazione delle complessità dell'infrastruttura di intelligenza artificiale, i gateway di IA consentono agli sviluppatori di concentrarsi sulla creazione di applicazioni anziché sulla gestione dei sistemi sottostanti.
I gateway AI aprono le porte a una vasta gamma di servizi di intelligenza artificiale, fornendo un'interfaccia unificata per interagire con molteplici modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e fornitori di intelligenza artificiale.
Ad esempio, piattaforme come OpenRouter consentono l'accesso a oltre 300 modelli di fornitori come Anthropic e Google, abilitando servizi come la generazione di testo, l'incorporamento e altro ancora.
Funzionalità come la memorizzazione nella cache dei prompt e le API standardizzate semplificano il processo, consentendo agli sviluppatori di sfruttare diverse capacità di intelligenza artificiale (come l'elaborazione del linguaggio naturale o la ricerca semantica) senza dover gestire molteplici integrazioni specifiche di diversi fornitori.
I gateway basati sull'intelligenza artificiale migliorano la gestione dei costi ottimizzando l'utilizzo delle risorse e riducendo i costi operativi. Instradano in modo intelligente le richieste verso i modelli più convenienti in base alle prestazioni e ai prezzi, come si può notare con il bilanciamento del carico e la memorizzazione nella cache dei token di Together AI. Ciò riduce al minimo l'elaborazione ridondante e diminuisce le spese per le chiamate API.
Inoltre, gateway come SambaNova ottimizzano la gestione dell'infrastruttura, riducendo la necessità di ingenti risorse interne e aiutando le organizzazioni a risparmiare sui costi di manutenzione e scalabilità, pur mantenendo prestazioni elevate.
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