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 in output), con 300 test utilizzando prompt brevi (circa 18 token) e prompt lunghi (circa 203 token) per la latenza totale.

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

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

Benchmark delle prestazioni di gateway/fornitori IA

In questo benchmark, abbiamo confrontato OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq e IA/ML API utilizzando il modello Llama 3.1 8B. Poiché ogni gateway offre diverse varianti del modello Llama 3.1 8B (come Instruct, Turbo e Instant), abbiamo applicato una strategia di normalizzazione per garantire che queste variazioni non influenzassero il confronto delle prestazioni.

Tuttavia, Groq e SambaNova sono principalmente fornitori di IA con hardware proprietario, mentre TogetherAI funge sia da fornitore di IA sia da venditore di hardware. OpenRouter e IA/ML API sono gateway puri, che instradano le richieste a fornitori esterni senza ospitare direttamente i modelli.

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 fornitore appropriato e consegna la parte iniziale della risposta all'utente. Fornisce una chiara indicazione delle prestazioni reali e dell'esperienza utente.

Inoltre, l'FTL evidenzia l'efficienza della gestione delle risorse infrastrutturali e dell'ottimizzazione della 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, risultando i più veloci.
  • Per i prompt lunghi, Groq è in testa con 0,14 secondi, superando leggermente SambaNova. Ciò dimostra che entrambi i fornitori offrono prestazioni di alto livello in diversi scenari, con Groq leggermente avvantaggiato nei prompt più lunghi, anche se nel complesso le loro prestazioni sono 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, anche se OpenRouter è leggermente più veloce, specialmente 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 lenta degli altri fornitori.

Confronto delle prestazioni di token e latenza

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

• Pur generando il numero più elevato di token (1.997), SambaNova mantiene solide prestazioni di latenza, classificandosi come secondo più veloce con un tempo di risposta di 3 secondi.
• Groq è circa 1 secondo più veloce di SambaNova (2,7 secondi) ma produce leggermente meno token (1.900).
• Sebbene utilizzino meno token di SambaNova e Groq (1.812 per TogetherAI e 1.880 per IA/ML API), TogetherAI e IA/ML API hanno una latenza considerevolmente più elevata (11 secondi e 13 secondi, rispettivamente), 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 fornitori nei prompt brevi, il nostro confronto si è concentrato interamente sulla latenza:

• In questo caso, Groq e SambaNova sono quasi identici e i più veloci nella latenza del primo token.
• TogetherAI ha ottenuto risultati migliori di OpenRouter, anche se le loro prestazioni erano relativamente vicine.
• L'IA/ML API, con 0,90 secondi, è stato il più lento, coerentemente con la sua prestazione 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 dell'hardware

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

Distinzione tra ruolo di 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 inference (Groq, SambaNova),
• Un fornitore-gateway ibrido (TogetherAI),
• Oppure un gateway di instradamento puro (OpenRouter, IA/ML API).

I fornitori e le piattaforme ibride possono ottimizzare strettamente inference, batching e caching, mentre i gateway puri scambiano parte delle prestazioni con flessibilità e un supporto più ampio dei fornitori.

Ottimizzazioni a livello di inference

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 inference 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 dell'instradamento di rete,
• Logica di selezione del fornitore,
• 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 latenza del primo token più elevata per IA/ML API e OpenRouter suggerisce un sovraccarico maggiore nella selezione del fornitore e nell'inoltro delle richieste.

Compromessi tra throughput e latenza

• SambaNova ottiene il più alto output di token mantenendo una bassa latenza, indicando una forte ottimizzazione del throughput.
• Groq ottiene conteggi di token leggermente inferiori ma offre una latenza totale più rapida, 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 instradamento dei gateway

OpenRouter dà priorità a:

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

Questi obiettivi di progettazione aumentano il sovraccarico di instradamento e di decision-making, contribuendo alla sua maggiore latenza totale nonostante una latenza del primo token moderata.

Il benchmark, quindi, coglie 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:

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

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

Effetti della progettazione del benchmark

L'uso di:

• Modalità streaming,
• Temperatura fissa,
• Esecuzione sequenziale con ritardo,

Garantisce equità evidenziando al contempo differenze di efficienza a livello di sistema piuttosto che scenari di throughput di picco.

Escludere le esecuzioni non riuscite favorisce le piattaforme con comportamento di streaming stabile, penalizzando indirettamente i gateway con maggiore complessità di coordinamento.

Confronto dei costi

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

Puoi leggere ulteriori informazioni sui prezzi degli LLM.

Prepara la tua richiesta API con il nostro strumento

Usa lo strumento qui sotto per preparare la tua richiesta OpenAI-compatibile API per qualsiasi modello fornito dai gateway IA.

Numero di modelli supportati

Migliori gateway IA

OpenRouter

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

Instrada in modo intelligente le richieste per ottimizzare costi, latenza e prestazioni, con funzionalità come failover automatici, prompt caching e formati di richiesta standardizzati, eliminando la necessità di gestire più API di fornitori.

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

Figura 1: OpenRouter dashboard: 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 LLMs, semplificando l'integrazione per attività come la generazione di testo e gli embeddings.

La sua interfaccia standardizzata supporta più modelli, consentendo agli sviluppatori di inviare richieste senza gestire complessità specifiche dei fornitori.

L'API astrae 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: IA/ML API playground: LLM interfaccia di test 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 inferenza ad alte prestazioni e latenza sub-100ms.

Gestisce token caching, quantizzazione dei modelli e bilanciamento del carico, consentendo agli sviluppatori di inviare richieste senza gestire l'infrastruttura.

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

Figura 3: Together AI interfaccia: LLM playground con selezione del modello Llama, parametri regolabili e metriche dettagliate della risposta.

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 (LLMs) 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: Groq interfaccia: LLM piattaforma di test con modello Llama, parametri regolabili e metriche delle prestazioni della risposta.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 integrazione perfetta, ideale per carichi di lavoro IA complessi.

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

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

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

Ciò riduce la necessità di gestire API specifiche dei fornitori, 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 backend, gestendo e proteggendo il traffico API. Al contrario, un gateway IA è progettato per modelli e servizi IA, affrontando sfide specifiche come il deployment dei modelli, la gestione di grandi volumi di dati e il monitoraggio delle prestazioni.

I gateway IA offrono funzionalità avanzate come caching semantico, gestione dei prompt e gestione del traffico specifica per l'IA, garantendo 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. Agiscono come livello di controllo tra le applicazioni e i fornitori di IA, migliorando efficienza, coerenza e governance lungo tutto il ciclo di vita dell'IA.

Gestione centralizzata dei modelli

Un gateway IA consente alle organizzazioni di gestire le connessioni a più fornitori di IA tramite un'unica interfaccia. Ciò riduce la necessità di mantenere integrazioni separate e semplifica il controllo delle versioni, il monitoraggio e l'audit dei modelli.

Deployment e aggiornamenti più rapidi

Con accesso e configurazione unificati, gli sviluppatori possono distribuire nuovi modelli o aggiornare quelli esistenti senza modifiche significative al codice. Ciò 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'uso. Il bilanciamento del carico e il failover automatico riducono al minimo i tempi di inattività e garantiscono la continuità del servizio.

Integrazione con i processi CI/CD

Collegare i gateway IA alle pipeline CI/CD consente alle organizzazioni di automatizzare test, validazione e deployment 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 delle prestazioni e i modelli di utilizzo, un gateway IA può indirizzare il traffico verso il modello più efficiente o conveniente. Ciò aiuta a bilanciare i requisiti prestazionali con i vincoli di budget.

Ad esempio, gateway IA come Portkey e Gantry forniscono queste funzionalità 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.

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

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

Non perderti i nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati. Il pulsante apre Google; selezionare AIMultiple conferma che desideri vedere AIMultiple più spesso nei risultati di ricerca di Google.

Aggiungi come fonte preferita

Quali opzioni di deployment sono disponibili per i gateway IA?

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

• On-premises, cloud o ambienti ibridi per soddisfare le esigenze organizzative.
• Supporto per containerizzazione e architetture serverless per la scalabilità.
• Integrazione con l'infrastruttura di sicurezza esistente per un deployment sicuro e senza interruzioni.
• Deployment e scalabilità automatizzati per garantire alta disponibilità e prestazioni.
• Un portale self-service per consentire agli sviluppatori di distribuire e gestire facilmente i modelli IA.

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

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

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

Maggiore latenza dovuta al sovraccarico di instradamento

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

• I gateway di instradamento puri come OpenRouter e IA/ML API mostrano una latenza del primo token più elevata rispetto ai fornitori che operano su hardware di inference proprietario (Groq, SambaNova) nel nostro benchmark, con l'IA/ML API 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 a tempi di risposta inferiori al secondo possono trovare più efficiente l'integrazione diretta con un singolo fornitore rispetto all'instradamento tramite un gateway.

Ulteriore punto di errore

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

• Se il gateway subisce tempi di inattività, limiti di velocità o prestazioni degradate, tutte le chiamate IA a valle ne sono influenzate, anche quando i fornitori sottostanti restano disponibili.
• Il debugging diventa più complesso perché i guasti possono avere origine dal gateway, dalla logica di instradamento o dal fornitore selezionato, rendendo più difficile l'analisi delle cause.
• Le organizzazioni che si affidano a un unico gateway spostano essenzialmente la propria dipendenza da un fornitore a un altro, senza eliminare del tutto il rischio legato al fornitore.

Ricaricchi sui costi e opacità dei prezzi

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

• I gateway puri spesso trasferiscono i costi del fornitore con un margine aggiunto, il che significa che il prezzo per token può essere più alto rispetto all'accesso diretto al fornitore.
• I gateway orientati all'enterprise come Kong IA Gateway richiedono in genere costi di licenza annuali, che possono essere significativi per i team più piccoli.
• Le strutture dei prezzi non sono sempre trasparenti, rendendo difficile prevedere i costi mensili su larga scala.

Vendor lock-in a livello di gateway

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

• Le funzionalità personalizzate come caching semantico, gestione dei prompt o logica di instradamento proprietaria non sono portabili tra gateway diversi.
• In un secondo momento, migrare da un gateway richiede di reimplementare osservabilità, politiche di sicurezza e regole di instradamento, operazione che può richiedere molto tempo.
• Le OpenAI-compatibili API standardizzate riducono in parte questo rischio, ma le funzionalità avanzate dei gateway restano proprietarie.

Accesso limitato alle funzionalità specifiche del fornitore

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

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

Complessità operativa per i team più piccoli

Per team piccoli o progetti in fase iniziale, un gateway può aggiungere più complessità di quanta ne rimuova.

• 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 può essere sufficiente per prototipi o applicazioni con volumi di traffico bassi.
• I vantaggi dei gateway diventano più significativi su larga scala, dove la gestione di più fornitori, il monitoraggio dei costi e l'applicazione della governance giustificano il sovraccarico aggiuntivo.

Ad esempio, una startup che gestisce poche migliaia di richieste al giorno con un solo modello potrebbe trovare che l'integrazione diretta con OpenAI o Anthropic sia 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) funge da livello middleware che collega applicazioni e agenti a fornitori 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 (LLMs) tramite un'unica integrazione. Questo design riduce la complessità e migliora la coerenza delle interazioni IA.

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

• Caching semantico IA per archiviare e riutilizzare le risposte, riducendo la latenza.
• Controllo del traffico IA e bilanciamento del carico per gestire la distribuzione delle richieste e mantenere prestazioni stabili.
• Riprovazioni 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 la crittografia dei dati per soddisfare gli standard di conformità aziendale.

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 deployment su 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 di Kong IA Gateway: interfaccia API unificata che collega fornitori di IA (LLMs e DB vettoriali) con app e agenti tramite plugin di sicurezza, governance e osservabilità.⁵

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

Envoy IA Gateway

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

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 fornitori.

Le caratteristiche principali includono:

API e supporto ai provider:

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

Configurazione e instradamento

• 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 dei parametri specifici del backend
• Pool di inference 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 le integrazioni basate su MCP

Caching e controlli dei costi

• Supporto di prompt caching 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
• Proxying dei server MCP basati su stdio

Grounding e retrieval

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

Osservabilità e operazioni

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

Qual è la differenza tra gateway IA e fornitori di IA?

Fornitori di IA sono piattaforme che ospitano e servono modelli IA tramite la propria infrastruttura. Gestiscono gli aspetti tecnici come risorse di calcolo, deployment dei modelli, API, autoscaling e monitoraggio. Tra gli esempi figurano 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 fornitori di IA. Invece di collegarsi separatamente a ciascun fornitore, 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. Tra gli esempi figurano OpenRouter e IA/ML API.

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

Metodologia del benchmark

Per valutare la latenza e le prestazioni di vari gateway IA in condizioni coerenti e controllate, è stato sviluppato un benchmark basato su Python.

Il benchmark si è concentrato su tre indicatori chiave di prestazione: latenza del primo token, latenza totale e numero di token in output. Ogni test è stato eseguito 50 volte per ciascun gateway IA per garantire affidabilità statistica. Le esecuzioni riuscite in cui era possibile misurare la latenza del primo token sono state incluse nell'analisi finale per mantenere l'accuratezza.

Sono stati utilizzati due tipi di prompt per simulare diversi scenari di carico:

• Prompt brevi, con una media di circa 18 token di input
• Prompt lunghi, con una media di circa 203 token di input

Il prompt lungo consisteva in una richiesta analitica dettagliata, strutturata attorno a otto aree tematiche relative ai recenti progressi dell'IA. Ciò ha garantito che tutti i modelli fossero valutati su attività 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 rilevato che la fonte principale delle differenze di latenza tra le varianti dello stesso modello erano le differenze nelle ottimizzazioni a livello di inference. Pertanto, durante i confronti ci siamo concentrati esclusivamente sull'impatto di queste ottimizzazioni di inference. 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 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 di temperatura è stato fissato a 0.7 in tutte le esecuzioni per garantire coerenza nella variabilità delle risposte. Per evitare limiti di velocità o interferenze prestazionali basate sul carico, è stato applicato un ritardo di 0,5 secondi tra un'esecuzione e l'altra.

Tutte le esecuzioni dei test sono state monitorate per potenziali guasti, incluse risposte 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.

FAQ

Cita questo benchmark

Scegli il formato adatto a dove pubblicherai. Incollare la versione con link nel tuo CMS preserva il backlink.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Gateway IA per OpenAI: alternative a OpenRouter}},
  year   = {2026},
  month  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-gateway}},
  note   = {AIMultiple. Consultato il 13 maggio 2026}
}

Registro delle modifiche

9 aggiornamenti

Tutte9Generale7Metodologia2

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.

3. 21 gen

   Aggiunto nexos.ai alla sezione Top AI gateways.

Collegamenti di riferimento

1.

OpenRouter

OpenRouter

2.

AI/ML API - Welcome

3.

Vercel Security Checkpoint

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.

Visualizza il profilo completo

Sii il primo a commentare

Il tuo indirizzo email non verrà pubblicato. Tutti i campi sono obbligatori. I commenti vengono lasciati nella loro lingua originale.

Nome

Indirizzo e-mail

Commento

0/450

Pubblica un commento