Gateway AI per OpenAI: alternative a OpenRouter
Abbiamo eseguito il benchmark di OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq e AI/ML API su tre indicatori (latenza del primo token, latenza totale e conteggio dei token di output), con 300 test utilizzando prompt brevi (circa 18 token) e prompt lunghi (circa 203 token) per la latenza totale.
Se prevedi di utilizzare uno di questi gateway AI, puoi:
- Confrontare l'efficienza dei gateway AI con i nostri benchmark
- Confrontare i prezzi dei servizi con lo strumento riportato di seguito
- Prepara la tua richiesta OpenAI-compatibile API con il nostro strumento
Benchmark delle prestazioni dei gateway/fornitori AI
In questo benchmark, abbiamo confrontato OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq e la 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 AI con hardware proprietario, mentre TogetherAI funge sia da fornitore AI che da venditore di hardware. OpenRouter e AI/ML API sono gateway puri, che instradano verso fornitori esterni senza ospitare modelli stessi.
Puoi vedere 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 fornitore appropriato e consegna la porzione iniziale della risposta all'utente. Fornisce un'indicazione chiara delle prestazioni reali e dell'esperienza utente.
Inoltre, l'FTL mette in mostra l'efficienza della gestione delle risorse infrastrutturali e dell'ottimizzazione di 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 consegnano le risposte in soli 0,13 secondi, rendendoli i più veloci.
- Per i prompt lunghi, Groq prende il comando con 0,14 secondi, superando leggermente SambaNova. Ciò dimostra che entrambi i fornitori offrono prestazioni di alto livello in diversi scenari, con Groq che ha un leggero vantaggio sui prompt più lunghi, sebbene nel complesso le loro prestazioni siano vicine e costantemente forti.
- OpenRouter e TogetherAI mostrano prestazioni moderate, con FTL di 0,40 e 0,43 secondi rispettivamente per i prompt brevi, e 0,45 secondi per entrambi nei prompt lunghi. I loro risultati sono piuttosto simili, sebbene OpenRouter sia leggermente più veloce, specialmente evidente nei prompt brevi.
- In contrasto, la AI/ML API mostra la latenza più alta, con 0,84 secondi per i prompt brevi e 0,90 secondi per i prompt lunghi, rendendola significativamente più lenta rispetto agli altri fornitori.
Confronto delle prestazioni di token e latenza
Successivamente, abbiamo esaminato il numero di token di output e i valori di latenza per comprendere quanto bene i gateway AI selezionino il fornitore appropriato e mantengano 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 fornitore più efficiente e veloce durante il benchmark.
Volevamo esaminare come i gateway AI gestiscono l'ottimizzazione, poiché i conteggi dei token possono variare significativamente tra i prompt lunghi.
- Nonostante generi il numero più alto di token (1.997), SambaNova mantiene forti prestazioni di latenza, classificandosi 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 utilizzi meno token sia di SambaNova che di Groq (1.812 per TogetherAI e 1.880 per AI/ML API), TogetherAI e AI/ML API hanno una latenza considerevolmente più alta (11 secondi e 13 secondi rispettivamente), rendendoli 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 a 25 secondi.
Poiché il conteggio dei token è lo stesso per tutti i fornitori per i 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 performato meglio di OpenRouter, sebbene le loro prestazioni fossero relativamente vicine.
- La AI/ML API, con 0,90 secondi, è stata la più lenta, coerente 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 nel design hardware
- Groq e SambaNova operano su hardware proprietario e costruito per scopi specifici (LPU e RDU), ottimizzato esplicitamente per l'inferenza a bassa latenza.
- Questo vantaggio architetturale spiega la loro latenza del primo token e la latenza totale costantemente superiori, specialmente in condizioni di prompt brevi e lunghi.
- In contrasto, i gateway puri come OpenRouter e AI/ML API si affidano all'instradamento delle richieste verso fornitori esterni, introducendo ulteriori salti di rete e sovraccarico di coordinamento.
Distinzione del ruolo tra fornitore e gateway
Le differenze di prestazioni sono fortemente influenzate dal fatto che una piattaforma sia:
- Un fornitore di modelli con controllo diretto sull'infrastruttura di inferenza (Groq, SambaNova),
- Un fornitore-gateway ibrido (TogetherAI),
- O un gateway di instradamento puro (OpenRouter, AI/ML API).
I fornitori e le piattaforme ibride possono ottimizzare strettamente l'inferenza, il batching e la memorizzazione nella cache, mentre i gateway puri scambiano alcune prestazioni per flessibilità e un supporto più ampio dei fornitori.
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.
Queste differenze a livello di inferenza sono identificate nella metodologia come la fonte primaria di variazione della latenza, piuttosto che l'architettura del modello stessa.
Sensibilità della latenza del primo token
La latenza del primo token riflette:
- Efficienza dell'instradamento di rete,
- Logica di selezione del fornitore,
- Coda interna e disponibilità delle risorse.
La latenza del primo token quasi identica e minima di Groq e SambaNova indica pipeline di richieste altamente ottimizzate.
Una latenza del primo token più alta per AI/ML API e OpenRouter suggerisce un maggiore sovraccarico nella selezione del fornitore e nell'inoltro delle richieste.
Compromessi tra throughput e latenza
- SambaNova raggiunge l'output di token più alto mantenendo una bassa latenza, indicando una forte ottimizzazione del throughput.
- Groq raggiunge conteggi di token leggermente inferiori ma consegna una latenza totale più veloce, riflettendo un design ottimizzato per la velocità piuttosto che per la verbosità.
- TogetherAI e AI/ML API generano meno token ma mostrano una latenza più alta, implicando rapporti throughput-latenza meno efficienti.
Ottimizzazione del gateway e strategia di instradamento
OpenRouter dà priorità a:
- Diversità dei modelli,
- Resilienza al failover,
- Ottimizzazione dei costi e della disponibilità.
Questi obiettivi di design aumentano il sovraccarico di instradamento e processo decisionale, contribuendo alla sua latenza totale più alta 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 500+ modelli) affrontano:
- Aumentata complessità della logica di instradamento,
- Profil di prestazioni backend più eterogenei.
Le piattaforme con meno modelli supportati possono applicare ottimizzazioni più aggressive e specifiche per il modello, migliorando la coerenza della latenza.
Effetti del design del benchmark
L'uso di:
- Modalità di 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 massimo.
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
Puoi vedere il confronto dei costi per il modello Llama 4 Scout (17Bx16E) con 1 milione di token di output/input.
Puoi leggere di più sui prezzi dei LLM.
Prepara la tua richiesta API con il nostro strumento
Utilizza lo strumento sottostante per preparare la tua richiesta OpenAI-compatibile API per uno qualsiasi dei modelli forniti dai gateway AI.
Conteggi dei modelli supportati
Migliori gateway AI
OpenRouter
L'API unificata di OpenRouter semplifica l'invio di richieste a modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) fornendo un singolo endpoint OpenAI-compatibile per accedere a oltre 300 modelli da fornitori come Anthropic, Google e Grok.
Instrada intelligentemente le richieste per ottimizzare costi, latenza e prestazioni, con funzionalità come failover automatici, memorizzazione nella cache dei prompt e formati di richiesta standardizzati, eliminando la necessità di gestire più API dei fornitori.
I sviluppatori possono passare tra diversi modelli senza modifiche al codice, migliorando flessibilità e affidabilità.
Figura 1: Dashboard di OpenRouter: interfaccia di confronto dei modelli AI con più modelli, 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 come generazione di testo e embedding.
La sua interfaccia standardizzata supporta più modelli, consentendo agli sviluppatori di inviare richieste senza dover affrontare le complessità specifiche del fornitore.
La API astrae la gestione dell'infrastruttura, consentendo un accesso efficiente e scalabile ai modelli AI con formati di richiesta coerenti per uno sviluppo rapido.
Figura 2: Playground di AI/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 l'invio di richieste a oltre 200 LLM open-source con un'unica interfaccia, supportando inferenza ad alte prestazioni e latenza inferiore a 100 ms.
Gestisce la memorizzazione nella cache dei token, quantizzazione del modello e bilanciamento del carico, consentendo agli sviluppatori di inviare richieste senza gestire l'infrastruttura.
La flessibilità della API supporta il facile passaggio tra modelli e richieste parallele, ottimizzate per velocità e costi.
Figura 3: Interfaccia di Together AI: playground LLM con selezione del modello Llama, parametri regolabili e metriche dettagliate della risposta.3
Groq
Groq, sviluppato da Groq Inc., è un gateway AI 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 linguistica (LPU) progettate su misura per fornire risposte ad alta velocità e bassa latenza. Con un'OpenAI-compatibile API, offre flessibilità agli sviluppatori, sebbene operi esclusivamente tramite HTTP senza supporto WebSocket.
Figura 4: Interfaccia Groq: piattaforma di test LLM con modello Llama, parametri regolabili e metriche delle prestazioni di risposta.4
SambaNova
L'API unificata di SambaNova, accessibile tramite piattaforme come Portkey, consente l'invio di richieste a LLM ad alte prestazioni come Llama 3.1 405B, sfruttando le sue unità di flusso di dati riconfigurabili su misura per elaborare fino a 200 token al secondo.
La API standardizza le richieste per modelli di livello aziendale, garantendo un'elaborazione a bassa latenza e ad alto throughput con integrazione senza soluzione di continuità, ideale per carichi di lavoro AI complessi.
Figura 5: Playground di SambaNova: interfaccia del modello DeepSeek con capacità di ragionamento e metriche dettagliate delle prestazioni.5
Qual è il ruolo di un gateway AI nello sviluppo di applicazioni AI?
I Gateway AI fungono da piattaforma centralizzata che collega modelli AI, servizi e dati alle applicazioni degli utenti finali. Facilitano l'integrazione senza soluzione di continuità fornendo API standardizzate, spesso OpenAI-compatibili, per interagire con più fornitori AI (ad es. OpenAI, Anthropic o Google).
Questo riduce la necessità di gestire API specifiche del fornitore, gestisce attività come il bilanciamento del carico e la memorizzazione nella cache e garantisce un'operazione efficiente, consentendo agli sviluppatori di dare priorità alla logica dell'applicazione rispetto alla gestione dell'infrastruttura.
In che modo un gateway AI differisce da un tradizionale gateway API?
Un tradizionale gateway API funge da singolo punto di ingresso per le richieste dei client ai servizi backend, gestendo e proteggendo il traffico API. Al contrario, un gateway AI è progettato per modelli e servizi AI, affrontando sfide specifiche come la distribuzione dei modelli, la gestione di grandi volumi di dati e il monitoraggio delle prestazioni.
I Gateway AI offrono funzionalità avanzate come la memorizzazione nella cache semantica, la gestione dei prompt e la gestione del traffico specifica per l'AI, 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 AI per l'integrazione AI?
I gateway AI forniscono un approccio strutturato all'integrazione e alla gestione di più modelli e servizi AI. Agiscono come un livello di controllo tra le applicazioni e i fornitori AI, migliorando efficienza, coerenza e governance lungo tutto il ciclo di vita dell'AI.
Gestione centralizzata dei modelli
Un gateway AI consente alle organizzazioni di gestire le connessioni a più fornitori AI tramite un'unica interfaccia. Questo riduce la necessità di mantenere integrazioni separate e semplifica il controllo della versione, il monitoraggio e l'audit dei modelli.
Distribuzione e aggiornamenti più rapidi
Grazie all'accesso e alla configurazione unificati, gli sviluppatori possono distribuire nuovi modelli o aggiornare quelli esistenti senza modifiche significative al codice. Questo supporta un'implementazione più rapida e accorcia i cicli di sviluppo.
Affidabilità e scalabilità
I gateway AI distribuiscono le richieste tra le risorse disponibili, aiutando a mantenere prestazioni costanti all'aumentare dell'utilizzo. Il bilanciamento del carico e il failover automatico minimizzano i tempi di inattività e garantiscono la continuità del servizio.
Integrazione con i processi CI/CD
Collegare i gateway AI alle pipeline CI/CD consente alle organizzazioni di automatizzare il test, la convalida e la distribuzione dei modelli. Questo supporta il miglioramento continuo mantenendo stabilità e conformità.
Sicurezza e controllo degli accessi
I gateway consolidano l'autenticazione, la crittografia e il monitoraggio dell'utilizzo in un unico livello. Questo riduce l'esposizione ai rischi per la 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 gateway AI può indirizzare il traffico verso il modello più efficiente o conveniente. Questo aiuta a bilanciare i requisiti di prestazioni con i vincoli di budget.
Ad esempio, gateway AI come Portkey e Gantry forniscono queste capacità consentendo ai team di connettersi a vari fornitori di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) tramite un'unica API. Aiutano a standardizzare l'accesso, monitorare le prestazioni e gestire gli aggiornamenti in modo efficiente.
Aggiungi come fonte preferitaIn che modo un gateway AI 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 AI.
- Un singolo punto di controllo per autenticare e autorizzare il traffico AI.
- Supporto per chiavi virtuali per gestire in modo sicuro modelli e servizi AI.
- Funzionalità di sicurezza dei prompt per prevenire abusi, come attacchi di iniezione di prompt.
Queste misure garantiscono la conformità e proteggono le applicazioni AI in ambienti aziendali.
Quali opzioni di distribuzione sono disponibili per i gateway AI?
I Gateway AI offrono opzioni di distribuzione flessibili, tra cui:
- On-premises, cloud o ambienti ibridi per soddisfare le esigenze organizzative.
- Supporto per la containerizzazione e le architetture serverless per la scalabilità.
- Integrazione con l'infrastruttura di sicurezza esistente per una distribuzione senza soluzione di continuità e sicura.
- Distribuzione e scalatura automatizzate per garantire alta disponibilità e prestazioni.
- Un portale self-service per gli sviluppatori per distribuire e gestire facilmente i modelli AI.
Ad esempio, Kong AI Gateway supporta distribuzioni multi-cloud e on-premises, migliorando la flessibilità.
Quali sono gli svantaggi dell'utilizzo di un gateway AI?
Sebbene i gateway AI semplifichino l'accesso a più modelli e fornitori, introducono anche compromessi che le organizzazioni dovrebbero valutare prima dell'adozione. Questi limiti influenzano le prestazioni, i costi e la complessità operativa e possono superare i benefici in determinati scenari.
Latenza aggiuntiva dovuta al sovraccarico di instradamento
Ogni richiesta che passa attraverso un gateway comporta ulteriori salti di rete e logica di elaborazione prima di raggiungere il fornitore del modello sottostante.
- I gateway di instradamento puri come OpenRouter e le API AI/ML mostrano una latenza del primo token più alta rispetto ai fornitori in esecuzione su hardware di inferenza proprietario (Groq, SambaNova) nel nostro benchmark, con la AI/ML API la più lenta a 0,84-0,90 secondi.
- Il sovraccarico diventa più evidente nelle applicazioni sensibili alla latenza come chat in tempo reale, assistenti vocali o flussi di lavoro agentici con più chiamate sequenziali.
- Le applicazioni che danno priorità ai tempi di risposta inferiori al secondo potrebbero trovare un'integrazione diretta con un singolo fornitore più efficiente rispetto all'instradamento attraverso un gateway.
Ulteriore punto di guasto
L'introduzione di un gateway aggiunge un altro livello al percorso della richiesta, che può influenzare l'affidabilità complessiva del sistema.
- Se il gateway sperimenta tempi di inattività, limitazione della velocità o prestazioni degradate, tutte le chiamate AI a valle sono interessate, anche quando i fornitori sottostanti rimangono disponibili.
- Il debug diventa più complesso perché i guasti possono originare dal gateway, dalla logica di instradamento o dal fornitore selezionato, rendendo più difficile l'analisi della causa radice.
- Le organizzazioni che si affidano a un singolo gateway spostano essenzialmente la loro dipendenza da un fornitore a un altro, senza eliminare completamente il rischio del fornitore.
Markup dei costi e opacità dei prezzi
La maggior parte dei gateway opera su un modello di markup o abbonamento, che può compensare i risparmi sui costi che pubblicizzano.
- I gateway puri spesso trasmettono i costi del fornitore con un margine aggiunto, il che significa che il prezzo per token potrebbe essere più alto rispetto all'andare direttamente al fornitore.
- I gateway orientati all'impresa come Kong AI Gateway richiedono tipicamente commissioni di licenza annuali, che possono essere significative per i team più piccoli.
- Le strutture dei prezzi non sono sempre trasparenti, rendendo difficile prevedere i costi mensili su larga scala.
Vendor lock-in a livello di gateway
Sebbene i gateway AI siano spesso commercializzati come un modo per evitare il lock-in con i fornitori di modelli, possono introdurre una nuova forma di dipendenza.
- Funzionalità personalizzate come la memorizzazione nella cache semantica, la gestione dei prompt o la logica di instradamento proprietaria non sono portabili tra i gateway.
- Migrare da un gateway in un secondo momento richiede la reimplementazione dell'osservabilità, delle politiche di sicurezza e delle regole di instradamento, il che può richiedere tempo.
- Le API standardizzate OpenAI-compatibili riducono questo rischio in una certa misura, ma le funzionalità avanzate del gateway rimangono proprietarie.
Accesso limitato alle funzionalità specifiche del fornitore
I gateway standardizzano le richieste tra i fornitori, ma questa astrazione può nascondere capacità uniche dei singoli modelli.
- Parametri specifici del fornitore, formati di risposta o funzionalità beta potrebbero non essere esposti tramite l'API unificata del gateway.
- I modelli o le funzionalità di nuova pubblicazione spesso appaiono sui gateway con un ritardo, poiché il gateway deve aggiornare prima la sua 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 fornitore più flessibile.
Complessità operativa per i team più piccoli
Per i piccoli team o i progetti nelle prime fasi, un gateway può aggiungere più complessità di quella che rimuove.
- Configurare regole di instradamento, fallback, osservabilità e controlli di accesso richiede uno sforzo ingegneristico iniziale.
- Un semplice wrapper attorno all'SDK di un singolo fornitore potrebbe essere sufficiente per prototipi o applicazioni con bassi volumi di traffico.
- I benefici dei gateway diventano più significativi su larga scala, dove la gestione di più fornitori, il monitoraggio dei costi e l'applicazione della governance giustificano il sovraccarico aggiuntivo.
Ad esempio, una startup che serve alcune migliaia di richieste al giorno con un 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 un'intera pila di gateway.
Gateway AI più avanzati
Kong AI Gateway
Kong AI Gateway (vedi Figura 6) funge da livello middleware che collega applicazioni e agenti a fornitori AI 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. Questo design riduce la complessità e migliora la coerenza nelle interazioni AI.
Il gateway include diverse funzionalità che migliorano le prestazioni e l'efficienza del sistema:
- Memorizzazione nella cache semantica AI per archiviare e riutilizzare le risposte, riducendo la latenza.
- Controllo del traffico AI e bilanciamento del carico per gestire la distribuzione delle richieste e mantenere prestazioni stabili.
- Riprovazioni AI per gestire errori transitori e migliorare l'affidabilità.
La sicurezza è integrata nell'architettura di base. Kong AI Gateway include AI prompt guard per rilevare e bloccare gli attacchi di iniezione di prompt, autenticazione e autorizzazione (AuthNZ) per l'accesso controllato e crittografia dei dati per soddisfare gli standard di conformità aziendale.
Oltre a queste capacità, il gateway fornisce:
- Strumenti di osservabilità AI per monitorare le prestazioni e l'utilizzo,
- Funzionalità di flusso e trasformazione AI per gestire i dati di input e output,
- Opzioni di distribuzione su ambienti multi-cloud, on-premises e ibridi.
Queste capacità lo rendono adatto per le organizzazioni che gestiscono carichi di lavoro AI su larga scala.
Figura 6: Architettura Kong AI Gateway: interfaccia API unificata che collega fornitori AI (LLM e DB vettoriali) con app e agenti tramite plugin di sicurezza, governance e osservabilità.6
Scopri di più sulle piattaforme LLMOps avanzate, come Kong AI.
Envoy AI Gateway
Envoy AI Gateway è un gateway open-source basato su Envoy Proxy per la gestione e l'instradamento del traffico verso fornitori di modelli linguistici di grandi dimensioni. Fornisce un piano di controllo centralizzato per invocare modelli AI tramite API standardizzate, supportando più fornitori e ambienti di distribuzione.
Il gateway è progettato per integrarsi con Kubernetes e l'API Gateway, ed esporre endpoint OpenAI-compatibili e compatibili con le risposte alle applicazioni gestendo internamente le differenze specifiche del fornitore.
Le funzionalità chiave includono:
API e supporto dei fornitori:
- Supporto per OpenAI Responses API (
/v1/responses), inclusi streaming, chiamate agli strumenti, input multimodali e ragionamento - Compatibilità con OpenAI-style API tra i fornitori (ad es. Anthropic, Gemini, Cohere, Bedrock)
- Prefissi degli endpoint configurabili per fornitori con percorsi non standard OpenAI-compatibili
Configurazione e instradamento
- GatewayConfig CRD per la configurazione a livello di gateway condivisa tra più gateway
- Modifica del corpo della richiesta a livello di route per la gestione dei parametri specifici del backend
- Pools 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 utilizzando attributi della richiesta, claim JWT e servizi di autorizzazione esterni
- Controllo degli accessi a livello di strumento per integrazioni basate su MCP
Memorizzazione nella cache e controlli dei costi
- Supporto per la memorizzazione nella cache dei prompt per i modelli Claude su AWS Bedrock e GCP Vertex AI
- Contabilità separata per i token di input memorizzati nella cache e i token di creazione della cache
Supporto per agenti e strumenti
- Supporto nativo per server e strumenti del Modello Context Protocol (MCP)
- Sincronizzazione automatica dell'elenco degli strumenti per i client MCP
- Proxying di server MCP basati su stdio
Grounding e recupero
- Google Search grounding per i modelli Gemini
- Integrazione della ricerca aziendale per fonti di dati specifiche dell'organizzazione
Osservabilità e operazioni
- Metriche di attribuzione dei costi per fornitore
- Tracciamento compatibile con OpenTelemetry e OpenInference
- Metriche di utilizzo dei token e latenza tra i fornitori
Qual è la differenza tra gateway AI e fornitori AI?
I Fornitori AI sono piattaforme che ospitano e servono modelli AI attraverso la propria infrastruttura. Gestiscono gli aspetti tecnici come le risorse di calcolo, la distribuzione dei modelli, le API, l'autoscaling e il monitoraggio. Gli esempi includono Baseten, Groq (con il suo hardware LPU proprietario) e SambaNova (con infrastruttura RDU).
I Gateway AI agiscono come middleware che si trova tra le tue applicazioni e più fornitori AI. Invece di connettersi a ciascun fornitore separatamente, i gateway offrono un'API unificata per accedere a molti modelli tramite un'unica interfaccia, gestendo l'instradamento intelligente, il bilanciamento del carico, la sicurezza e l'ottimizzazione dei costi. Gli esempi includono OpenRouter e AI/ML API.
Alcune piattaforme come TogetherAI funzionano come entrambi. Ospitano i propri modelli (funzionalità di fornitore) offrendo al contempo accesso API unificato a più modelli esterni (funzionalità di gateway).
Metodologia del benchmark
Per valutare la latenza e le prestazioni di vari gateway AI in condizioni coerenti e controllate, è stato sviluppato un benchmark basato su Python.
Il benchmark si è concentrato su tre indicatori chiave delle prestazioni: latenza del primo token, latenza totale e conteggio dei token di output. Ogni test è stato eseguito 50 volte per gateway AI per garantire l'affidabilità statistica. Solo le esecuzioni riuscite in cui è stata misurata la latenza del primo token sono state incluse nell'analisi finale per mantenere l'accuratezza.
Sono stati utilizzati due tipi di prompt per simulare diversi scenari di carico:
- Prompt brevi, con una media di circa 18 token di input
- Prompt lunghi, con una media di circa 203 token di input
Il prompt lungo consisteva in una richiesta analitica dettagliata, strutturata attorno a otto aree tematiche relative ai recenti progressi dell'AI. Ciò ha garantito che tutti i modelli fossero valutati su attività a bassa e alta complessità.
Tutti i test sono stati eseguiti utilizzando il modello Llama-3.1-8B su ogni gateway AI. 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 aiutato a minimizzare le deviazioni causate dalle differenze nella variante del modello e ha consentito un confronto più equo e coerente tra i fornitori.
Lo script di benchmarking ha utilizzato la modalità stream = True per misurare il tempo fino al primo token e catturare l'intero tempo di generazione della risposta. Il parametro della temperatura è stato fissato a 0,7 in tutte le esecuzioni per garantire la coerenza nella variabilità della risposta. Per evitare limitazioni della 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, inclusi risposte HTTP non 200, timeout e output incompleti o malformati. Solo 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
Un gateway AI è una piattaforma middleware che semplifica l'integrazione, la gestione e la distribuzione di modelli e servizi AI all'interno dell'infrastruttura di un'organizzazione.
Funge da ponte tra sistemi AI (come modelli linguistici di grandi dimensioni o LLM) e applicazioni degli utenti finali, fornendo un ambiente centralizzato che semplifica l'accesso, ottimizza le prestazioni e garantisce la scalabilità.
Astraendo le complessità dell'infrastruttura AI, i Gateway AI consentono agli sviluppatori di concentrarsi sulla creazione di applicazioni piuttosto che sulla gestione dei sistemi sottostanti.
I Gateway AI aprono la porta a una vasta gamma di servizi AI fornendo un'interfaccia unificata per interagire con più modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e fornitori AI.
Ad esempio, piattaforme come OpenRouter consentono l'accesso a oltre 300 modelli da fornitori come Anthropic e Google, abilitando servizi come generazione di testo, embedding e altro.
Funzionalità come la memorizzazione nella cache dei prompt e API standardizzate semplificano il processo, consentendo agli sviluppatori di sfruttare diverse capacità AI (come l'elaborazione del linguaggio naturale o la ricerca semantica) senza dover gestire molteplici integrazioni specifiche del fornitore.
I Gateway AI migliorano la gestione dei costi ottimizzando l'utilizzo delle risorse e riducendo il sovraccarico operativo. Instradano intelligentemente le richieste verso i modelli più convenienti in base alle prestazioni e ai prezzi, come si vede nel bilanciamento del carico e nella memorizzazione nella cache dei token di Together AI. Questo minimizza l'elaborazione ridondante e riduce le spese delle chiamate API.
Inoltre, gateway come SambaNova ottimizzano la gestione dell'infrastruttura, riducendo la necessità di risorse interne estese e aiutando le organizzazioni a risparmiare sui costi di manutenzione e scalatura mantenendo alte prestazioni.
Cita questo benchmark
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{Gateway AI 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
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