Gateways de IA para OpenAI: Alternativas ao OpenRouter

Avaliamos OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq e IA/ML API em três indicadores (latência do primeiro token, latência total e contagem de tokens de saída), com 300 testes usando prompts curtos (aprox. 18 tokens) e prompts longos (aprox. 203 tokens) para a latência total.

Se você planeja usar um desses gateways de IA, você pode:

• Compare a eficiência dos gateways de IA com nossos benchmarks
• Compare os preços dos serviços com a ferramenta abaixo
• Prepare sua solicitação OpenAI-compatível de API com nossa ferramenta

Benchmark de desempenho de gateways/provedores de IA

Neste benchmark, comparamos OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq e a IA/ML API usando o modelo Llama 3.1 8B. Como cada gateway oferece variantes diferentes do modelo Llama 3.1 8B (como Instruct, Turbo e Instant), aplicamos uma estratégia de normalização para garantir que essas variações não afetassem a comparação de desempenho.

No entanto, Groq e SambaNova são principalmente provedores de IA com hardware proprietário, enquanto TogetherAI atua tanto como provedor de IA quanto como fornecedor de hardware. OpenRouter e IA/ML API são gateways puros, roteando para provedores externos sem hospedar modelos próprios.

Você pode ver nossa metodologia.

Comparação da latência do primeiro token

Analisamos a First Token Latency (FTL) porque essa métrica reflete diretamente a eficácia com que um gateway seleciona o provedor apropriado e entrega a parte inicial da resposta ao usuário. Ela fornece uma indicação clara do desempenho no mundo real e da experiência do usuário.

Além disso, a FTL demonstra a eficiência do gerenciamento de recursos de infraestrutura e da otimização de rede de um gateway de IA.

• Groq e SambaNova demonstram os menores valores de FTL, indicando infraestruturas altamente otimizadas e rápidas. Para prompts curtos, tanto SambaNova quanto Groq entregam respostas em 0,13 segundos, tornando-os mais rápidos.
  • Para prompts longos, Groq assume a liderança com 0,14 segundos, superando ligeiramente SambaNova. Isso mostra que ambos os provedores oferecem desempenho de alto nível em diferentes cenários, com Groq tendo uma leve vantagem em prompts mais longos, embora no geral seus desempenhos sejam próximos e consistentemente fortes.
• OpenRouter e TogetherAI mostram desempenho moderado, com FTLs de 0.40 e 0,43 segundos, respectivamente, para prompts curtos, e 0,45 segundos para ambos em prompts longos. Os resultados deles são bastante semelhantes, embora OpenRouter seja ligeiramente mais rápido, especialmente perceptível em prompts curtos.
• Em contraste, a IA/ML API apresenta a maior latência, com 0,84 segundos para prompts curtos e 0,90 segundos para prompts longos, tornando-a significativamente mais lenta que os outros provedores.

Comparação de desempenho de tokens e latência

Em seguida, examinamos o número de tokens de saída e os valores de latência para entender quão bem os gateways de IA selecionam o provedor apropriado e mantêm a experiência do usuário. Essas métricas refletem a eficiência geral de todo o processo de resposta.

Nesse contexto, também avaliamos a capacidade dos gateways de escolher a otimização de provedor mais eficiente e rápida durante o benchmark.

Queríamos examinar como os gateways de IA lidam com a otimização, uma vez que as contagens de tokens podem variar significativamente entre prompts longos.

• Apesar de gerar o maior número de tokens (1.997), SambaNova mantém um forte desempenho de latência, classificando-se como a segunda mais rápida com um tempo de resposta de 3 segundos.
• Groq é cerca de 1 segundo mais rápido que SambaNova (2,7 segundos), mas produz um pouco menos tokens (1.900).
• Embora usem menos tokens do que SambaNova e Groq (1.812 para TogetherAI e 1.880 para IA/ML API), TogetherAI e IA/ML API apresentam latência consideravelmente maior (11 segundos e 13 segundos, respectivamente), tornando-os significativamente mais lentos.
• OpenRouter, que produz o mesmo número de tokens que TogetherAI, mostra desempenho de latência moderado, classificando-se como o gateway de IA mais lento, com 25 segundos.

Como a contagem de tokens é a mesma em todos os provedores para prompts curtos, nossa comparação se concentrou inteiramente na latência:

• Nesse caso, Groq e SambaNova são quase idênticos e os mais rápidos na latência do primeiro token.
• TogetherAI teve desempenho melhor que OpenRouter, embora seus desempenhos tenham sido relativamente próximos.
• A IA/ML API, com 0,90 segundos, foi a mais lenta, consistente com seu desempenho na medição da latência do primeiro token.

Fatores que explicam as diferenças de desempenho observadas no benchmark

Diferenças na propriedade da infraestrutura e no design de hardware

• Groq e SambaNova operam com hardware proprietário e dedicado (LPUs e RDUs), que é explicitamente otimizado para inferência de baixa latência.
• Essa vantagem arquitetural explica a latência do primeiro token e a latência total consistentemente superiores, especialmente em condições de prompts curtos e longos.
• Em contraste, gateways puros, como OpenRouter e IA/ML API, dependem do roteamento de solicitações para provedores externos, introduzindo saltos de rede adicionais e sobrecarga de coordenação.

Distinção entre o papel de provedor e o de gateway

As diferenças de desempenho são fortemente influenciadas pelo fato de a plataforma ser:

• Um provedor de modelos com controle direto sobre a infraestrutura de inferência (Groq, SambaNova),
• Um provedor-gateway híbrido (TogetherAI),
• Ou um gateway de roteamento puro (OpenRouter, IA/ML API).

Provedores e plataformas híbridas podem otimizar fortemente inferência, agrupamento (batching) e cache, enquanto gateways puros trocam parte do desempenho por flexibilidade e suporte mais amplo a provedores.

Otimizações em nível de inferência

Apesar de usar o mesmo modelo base (Llama 3.1 8B), os gateways diferem em:

• Otimizações em nível de kernel,
• Eficiência de streaming de tokens,
• Estratégias de escalonamento e balanceamento de carga.

Essas diferenças em nível de inferência são identificadas na metodologia como a principal fonte de variação de latência, e não a arquitetura do modelo em si.

Sensibilidade da latência do primeiro token

A latência do primeiro token reflete:

• Eficiência do roteamento de rede,
• Lógica de seleção de provedor,
• Enfileiramento interno e disponibilidade de recursos.

A latência do primeiro token quase idêntica e mínima de Groq e SambaNova indica pipelines de solicitações altamente otimizados.

Maior latência do primeiro token em IA/ML API e OpenRouter sugere maior sobrecarga na seleção de provedor e no encaminhamento de solicitações.

Trade-offs entre throughput e latência

• SambaNova alcança a maior saída de tokens mantendo baixa latência, indicando forte otimização de throughput.
• Groq alcança contagens de tokens ligeiramente menores, mas oferece latência total mais rápida, refletindo um design otimizado para velocidade em vez de verbosidade.
• TogetherAI e IA/ML API geram menos tokens, mas apresentam maior latência, o que implica relações menos eficientes entre throughput e latência.

Estratégia de otimização e roteamento do gateway

OpenRouter prioriza:

• Diversidade de modelos,
• Resiliência de failover,
• Otimização de custo e disponibilidade.

Esses objetivos de design aumentam a sobrecarga de roteamento e tomada de decisão, contribuindo para sua maior latência total, apesar da latência moderada do primeiro token.

O benchmark, portanto, captura um trade-off deliberado entre flexibilidade e desempenho bruto.

Amplitude de disponibilidade de modelos e complexidade operacional

Gateways que suportam um grande número de modelos (por exemplo, OpenRouter com mais de 500 modelos) enfrentam:

• Maior complexidade da lógica de roteamento,
• Perfis de desempenho de backend mais heterogêneos.

Plataformas com menos modelos suportados podem aplicar otimizações mais agressivas e específicas para cada modelo, melhorando a consistência da latência.

Efeitos do design do benchmark

O uso de:

• Modo streaming,
• Temperatura fixa,
• Execução sequencial com atraso,

Garante imparcialidade e também destaca diferenças de eficiência em nível de sistema, em vez de cenários de pico de throughput.

Excluir execuções com falha favorece plataformas com comportamento de streaming estável, penalizando indiretamente gateways com maior complexidade de coordenação.

Comparação de custos

Você pode ver a comparação de custos para o modelo Llama 4 Scout (17Bx16E) com 1 milhão de tokens de saída/entrada.

Você pode ler mais sobre preços de LLM.

Prepare sua solicitação de API com nossa ferramenta

Use a ferramenta abaixo para preparar sua solicitação OpenAI-compatível de API para qualquer um dos modelos fornecidos por gateways de IA.

Contagens de modelos suportados

Principais gateways de IA

OpenRouter

OpenRouter, por meio de sua API unificada, simplifica o envio de solicitações para grandes modelos de linguagem (LLMs) ao fornecer um único endpoint compatível com OpenAI para acessar mais de 300 modelos de provedores como Anthropic, Google e Grok.

Ele roteia solicitações de forma inteligente para otimizar custo, latência e desempenho, com recursos como failovers automáticos, cache de prompts e formatos de solicitação padronizados, eliminando a necessidade de gerenciar múltiplas APIs de provedores.

Os desenvolvedores podem alternar entre diferentes modelos sem alterações de código, aumentando a flexibilidade e a confiabilidade.

Figura 1: OpenRouter painel: interface de comparação de modelos de IA com vários modelos, funcionalidade de pesquisa e histórico de conversas.¹

IA/ML API

IA/ML API fornece uma interface unificada para enviar solicitações a múltiplos LLMs, simplificando a integração para tarefas como geração de texto e embeddings.

Sua interface padronizada suporta múltiplos modelos, permitindo que os desenvolvedores enviem solicitações sem lidar com complexidades específicas dos provedores.

A API abstrai o gerenciamento de infraestrutura, permitindo acesso eficiente e escalável a modelos de IA com formatos de solicitação consistentes para desenvolvimento rápido.

Figura 2: IA/ML API ambiente: interface de teste de LLM com parâmetros ajustáveis, seleção de modelo e conversa de exemplo.²

Together AI

Together AI, por meio de sua API unificada, permite enviar solicitações para mais de 200 LLMs de código aberto com uma única interface, suportando inferência de alto desempenho e latência inferior a 100ms.

Ele lida com cache de tokens, quantização de modelos e balanceamento de carga, permitindo que os desenvolvedores enviem solicitações sem gerenciar infraestrutura.

A API tem flexibilidade que suporta fácil troca de modelos e solicitações paralelas, otimizadas para velocidade e custo.

Figura 3: A interface do Together AI: ambiente de LLM com seleção do modelo Llama, parâmetros ajustáveis e métricas detalhadas de resposta.

Groq

Groq, desenvolvido pela Groq Inc., é um gateway de IA que fornece uma API unificada para enviar solicitações a grandes modelos de linguagem (LLMs), como Llama 3.1.

Ele aproveita Unidades de Processamento de Linguagem (LPUs) projetadas sob medida para oferecer respostas de alta velocidade e baixa latência. Com uma OpenAI-compatível API, ele oferece flexibilidade aos desenvolvedores, embora opere exclusivamente via HTTP sem suporte a WebSocket.

Figura 4: Interface do Groq: plataforma de teste de LLM com modelo Llama, parâmetros ajustáveis e métricas de desempenho de resposta.³

SambaNova

SambaNova, por meio de sua API unificada, acessível via plataformas como Portkey, permite enviar solicitações a LLMs de alto desempenho, como Llama 3.1 405B, aproveitando suas Unidades de Fluxo de Dados Reconfiguráveis personalizadas para processar até 200 tokens por segundo.

A API padroniza solicitações para modelos de nível empresarial, garantindo processamento de baixa latência e alto throughput com integração perfeita, ideal para cargas de trabalho de IA complexas.

Figura 5: Ambiente de testes do SambaNova: interface do modelo DeepSeek com capacidades de raciocínio e métricas detalhadas de desempenho.⁴

Qual é o papel de um gateway de IA no desenvolvimento de aplicações de IA?

Os gateways de IA servem como uma plataforma centralizada que conecta modelos, serviços e dados de IA a aplicações do usuário final. Eles facilitam a integração perfeita ao fornecer APIs padronizadas, muitas vezes compatíveis com OpenAI, para interagir com vários provedores de IA (por exemplo, OpenAI, Anthropic ou Google).

Isso reduz a necessidade de gerenciar APIs específicas de provedores, lida com tarefas como balanceamento de carga e cache, e garante operação eficiente, permitindo que os desenvolvedores priorizem a lógica da aplicação em vez do gerenciamento de infraestrutura.

Como um gateway de IA difere de um gateway de API tradicional?

Um gateway de API tradicional serve como um único ponto de entrada para solicitações de clientes a serviços de backend, gerenciando e protegendo o tráfego de API. Em contraste, um gateway de IA é adaptado para modelos e serviços de IA, abordando desafios específicos, como implantação de modelos, tratamento de grandes volumes de dados e monitoramento de desempenho.

Os gateways de IA oferecem recursos avançados, como cache semântico, gerenciamento de prompts e gerenciamento de tráfego específico de IA, garantindo conformidade com padrões de segurança e regulamentares, diferentemente dos gateways de API de propósito geral.

Quais são os principais benefícios de usar um gateway de IA para integração de IA?

Os gateways de IA oferecem uma abordagem estruturada para integrar e gerenciar vários modelos e serviços de IA. Eles atuam como uma camada de controle entre aplicações e provedores de IA, melhorando eficiência, consistência e governança ao longo do ciclo de vida da IA.

Gerenciamento centralizado de modelos

Um gateway de IA permite que as organizações gerenciem conexões com vários provedores de IA por meio de uma única interface. Isso reduz a necessidade de manter integrações separadas e simplifica o controle de versão, o monitoramento e a auditoria de modelos.

Implantação e atualizações mais rápidas

Com acesso e configuração unificados, os desenvolvedores podem implantar novos modelos ou atualizar os existentes sem alterações significativas de código. Isso permite uma implementação mais rápida e ciclos de desenvolvimento mais curtos.

Confiabilidade e escalabilidade

Os gateways de IA distribuem solicitações entre os recursos disponíveis, ajudando a manter desempenho consistente à medida que o uso aumenta. O balanceamento de carga e o failover automatizado minimizam o tempo de inatividade e garantem a continuidade do serviço.

Integração com processos de CI/CD

Vincular gateways de IA a pipelines de CI/CD permite que as organizações automatizem testes, validação e implantação de modelos. Isso apoia a melhoria contínua, mantendo estabilidade e conformidade.

Segurança e controle de acesso

Os gateways consolidam autenticação, criptografia e monitoramento de uso em uma única camada. Isso reduz a exposição a riscos de segurança e garante conformidade com políticas internas e externas de proteção de dados.

Otimização de desempenho e custo

Ao rastrear métricas de desempenho e padrões de uso, um gateway de IA pode direcionar o tráfego para o modelo mais eficiente ou econômico. Isso ajuda a equilibrar requisitos de desempenho com restrições orçamentárias.

Por exemplo, gateways de IA como Portkey e Gantry fornecem essas capacidades ao permitir que equipes se conectem a vários provedores de grandes modelos de linguagem (LLM) por meio de uma única API. Eles ajudam a padronizar o acesso, monitorar o desempenho e gerenciar atualizações de forma eficiente.

Como um gateway de IA garante uma arquitetura de segurança aprimorada?

Os gateways de IA oferecem uma arquitetura de segurança avançada por meio de:

• Criptografia de dados, controle de acesso e autenticação para proteger dados confidenciais.
• Controle de acesso baseado em funções para gerenciar permissões de modelos e serviços de IA.
• Um único ponto de controle para autenticar e autorizar tráfego de IA.
• Suporte a chaves virtuais para gerenciar com segurança modelos e serviços de IA.
• Recursos de segurança de prompts para evitar mau uso, como ataques de injeção de prompt.

Essas medidas garantem conformidade e protegem aplicações de IA em ambientes corporativos.

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Quais opções de implantação estão disponíveis para gateways de IA?

Os gateways de IA oferecem opções de implantação flexíveis, incluindo:

• On-premises, nuvem ou ambientes híbridos para atender às necessidades organizacionais.
• Suporte a conteinerização e arquiteturas serverless para escalabilidade.
• Integração com a infraestrutura de segurança existente para implantação perfeita e segura.
• Implantação e escalonamento automatizados para garantir alta disponibilidade e desempenho.
• Um portal de autoatendimento para os desenvolvedores implantarem e gerenciarem modelos de IA facilmente.

Por exemplo, o gateway Kong IA suporta implantações em multi-nuvem e on-premises, aumentando a flexibilidade.

Quais são as desvantagens de usar um gateway de IA?

Embora os gateways de IA simplifiquem o acesso a vários modelos e provedores, eles também introduzem trade-offs que as organizações devem avaliar antes da adoção. Essas limitações afetam desempenho, custo e complexidade operacional, e podem superar os benefícios em certos cenários.

Latência adicional devido à sobrecarga de roteamento

Cada solicitação que passa por um gateway envolve saltos de rede adicionais e lógica de processamento antes de chegar ao provedor de modelo subjacente.

• Gateways de roteamento puro, como OpenRouter e IA/ML APIs, mostram maior latência do primeiro token do que provedores que executam em hardware de inferência proprietário (Groq, SambaNova) em nosso benchmark, com a IA/ML API a mais lenta, com 0.84-0,90 segundos.
• A sobrecarga se torna mais perceptível em aplicações sensíveis à latência, como chat em tempo real, assistentes de voz ou fluxos de trabalho agênticos com múltiplas chamadas sequenciais.
• Aplicações que priorizam tempos de resposta inferiores a um segundo podem considerar a integração direta com um único provedor mais eficiente do que rotear por meio de um gateway.

Ponto adicional de falha

A introdução de um gateway adiciona outra camada ao caminho da solicitação, o que pode afetar a confiabilidade geral do sistema.

• Se o gateway sofrer tempo de inatividade, limitação de taxa ou desempenho degradado, todas as chamadas de IA downstream serão afetadas, mesmo quando os provedores subjacentes permanecerem disponíveis.
• A depuração se torna mais complexa porque as falhas podem se originar no gateway, na lógica de roteamento ou no provedor selecionado, dificultando a análise da causa raiz.
• Organizações que dependem de um único gateway essencialmente transferem sua dependência de um provedor para outro, sem eliminar totalmente o risco de fornecedor.

Margem de custo e opacidade de preços

A maioria dos gateways opera com um modelo de margem ou assinatura, o que pode compensar as economias de custo que anunciam.

• Gateways puros geralmente repassam os custos dos provedores com uma margem adicional, o que significa que o preço por token pode ser mais alto do que ir diretamente ao provedor.
• Gateways voltados para empresas, como o gateway Kong IA, geralmente exigem taxas anuais de licenciamento, que podem ser significativas para equipes menores.
• As estruturas de preços nem sempre são transparentes, dificultando a previsão dos custos mensais em escala.

Dependência de fornecedor na camada de gateway

Embora os gateways de IA sejam frequentemente comercializados como uma forma de evitar a dependência de provedores de modelos, eles podem introduzir uma nova forma de dependência.

• Recursos personalizados, como cache semântico, gerenciamento de prompts ou lógica de roteamento proprietária, não são portáveis entre gateways.
• Migrar de um gateway posteriormente exige reimplementar observabilidade, políticas de segurança e regras de roteamento, o que pode ser demorado.
• OpenAI-compatíveis APIs padronizadas reduzem um pouco esse risco, mas os recursos avançados do gateway permanecem proprietários.

Acesso limitado a recursos específicos do provedor

Os gateways padronizam as solicitações entre provedores, mas essa abstração pode ocultar capacidades exclusivas de modelos individuais.

• Parâmetros específicos do provedor, formatos de resposta ou recursos beta podem não ser expostos por meio da API unificada do gateway.
• Modelos ou capacidades recém-lançados geralmente aparecem nos gateways com atraso, pois o gateway precisa atualizar sua integração primeiro.
• Equipes que dependem de recursos de ponta (como janelas de contexto estendidas, saídas estruturadas ou entradas multimodais) podem considerar o acesso direto ao provedor mais flexível.

Complexidade operacional para equipes menores

Para equipes pequenas ou projetos em estágio inicial, um gateway pode adicionar mais complexidade do que remove.

• Configurar regras de roteamento, fallbacks, observabilidade e controles de acesso exige esforço de engenharia antecipado.
• Um wrapper simples em torno do SDK de um único provedor pode ser suficiente para protótipos ou aplicações com baixo volume de tráfego.
• Os benefícios dos gateways se tornam mais relevantes em escala, onde gerenciar vários provedores, monitorar custos e impor governança justificam a sobrecarga adicional.

Por exemplo, uma startup que atende alguns milhares de solicitações por dia com um modelo pode achar que a integração direta com OpenAI ou Anthropic é mais rápida de configurar e mais fácil de manter do que configurar uma pilha completa de gateway.

Gateways de IA mais avançados

Kong IA Gateway

Kong IA Gateway (ver Figura 6) funciona como uma camada de middleware que conecta aplicações e agentes a provedores de IA como OpenAI, Anthropic e LLaMA, bem como bancos de dados vetoriais como Pinecone e Qdrant.

Ele fornece uma interface de API unificada compatível com OpenAI, permitindo que os desenvolvedores acessem vários grandes modelos de linguagem (LLMs) por meio de uma única integração. Esse design reduz a complexidade e melhora a consistência nas interações de IA.

O gateway inclui vários recursos que melhoram o desempenho e a eficiência do sistema:

• Cache semântico de IA para armazenar e reutilizar respostas, reduzindo a latência.
• Controle de tráfego de IA e balanceamento de carga para gerenciar a distribuição de solicitações e manter desempenho estável.
• Tentativas de IA para lidar com erros transitórios e melhorar a confiabilidade.

A segurança é incorporada à arquitetura principal. O gateway Kong IA inclui proteção de prompts de IA para detectar e bloquear ataques de injeção de prompt, autenticação e autorização (AuthNZ) para acesso controlado e criptografia de dados para atender aos padrões de conformidade corporativa.

Além dessas capacidades, o gateway oferece:

• Ferramentas de observabilidade de IA para monitorar desempenho e uso,
• Recursos de fluxo e transformação de IA para gerenciar dados de entrada e saída,
• Opções de implantação em ambientes multi-nuvem, on-premises e híbridos.

Essas capacidades o tornam adequado para organizações que lidam com cargas de trabalho de IA em grande escala.

Figura 6: Arquitetura do gateway Kong IA: interface de API unificada conectando provedores de IA (LLMs e bancos de dados vetoriais) a aplicativos e agentes por meio de plugins de segurança, governança e observabilidade.⁵

Saiba mais sobre plataformas de LLMOps avançadas, como Kong IA.

Envoy IA Gateway

O gateway Envoy IA é um gateway de código aberto construído sobre Envoy Proxy para gerenciar e rotear tráfego para provedores de grandes modelos de linguagem. Ele fornece um plano de controle centralizado para invocar modelos de IA por meio de APIs padronizadas, suportando vários provedores e ambientes de implantação.

O gateway foi projetado para integrar-se ao Kubernetes e à Gateway API e para expor endpoints compatíveis com OpenAI e com Responses às aplicações, enquanto lida internamente com diferenças específicas dos provedores.

Os principais recursos incluem:

Suporte a API e provedores:

• Suporte para a OpenAI Responses API (/v1/responses), incluindo streaming, chamadas de ferramentas, entradas multimodais e raciocínio
• Compatibilidade com OpenAI-style APIs entre provedores (por exemplo, Anthropic, Gemini, Cohere, Bedrock)
• Prefixos de endpoint configuráveis para provedores com caminhos compatíveis com OpenAI não padrão

Configuração e roteamento

• CRD GatewayConfig para configuração com escopo de gateway compartilhada entre vários gateways
• Mutação do corpo da solicitação em nível de rota para tratamento de parâmetros específicos do backend
• Pools de inferência para seleção dinâmica de backend com políticas de segurança consistentes

Segurança e controle de acesso

• Autorização baseada em CEL para rotas MCP
• Autorização usando atributos de solicitação, declarações JWT e serviços de autorização externos
• Controle de acesso em nível de ferramenta para integrações baseadas em MCP

Cache e controles de custo

• Suporte a cache de prompts para modelos Claude no AWS Bedrock e no GCP Vertex AI
• Contabilização separada para tokens de entrada em cache e tokens de criação de cache

Suporte a agentes e ferramentas

• Suporte nativo a servidores e ferramentas do Model Context Protocol (MCP)
• Sincronização automática da lista de ferramentas para clientes MCP
• Proxy de servidores MCP baseados em stdio

Grounding e recuperação

• Grounding do Google Search para modelos Gemini
• Integração de busca empresarial para fontes de dados específicas da organização

Observabilidade e operações

• Métricas de atribuição de custo por provedor
• Rastreamento compatível com OpenTelemetry e OpenInference
• Métricas de uso de tokens e latência entre provedores

Qual é a diferença entre gateways de IA e provedores de IA?

Provedores de IA são plataformas que hospedam e servem modelos de IA por meio de sua própria infraestrutura. Eles cuidam dos aspectos técnicos, como recursos de computação, implantação de modelos, APIs, escalonamento automático e monitoramento. Exemplos incluem Baseten, Groq (com seu hardware LPU proprietário) e SambaNova (com infraestrutura RDU).

Gateways de IA atuam como middleware que fica entre suas aplicações e vários provedores de IA. Em vez de conectar-se a cada provedor separadamente, os gateways oferecem uma API unificada para acessar muitos modelos por meio de uma única interface, lidando com roteamento inteligente, balanceamento de carga, segurança e otimização de custos. Exemplos incluem OpenRouter e IA/ML API.

Algumas plataformas, como TogetherAI, funcionam como ambos. Elas hospedam seus próprios modelos (funcionalidade de provedor) e também oferecem acesso unificado via API a vários modelos externos (funcionalidade de gateway).

Metodologia do benchmark

Para avaliar a latência e o desempenho de vários gateways de IA sob condições consistentes e controladas, foi desenvolvido um benchmark baseado em Python.

O benchmark se concentrou em três indicadores-chave de desempenho: latência do primeiro token, latência total e contagem de tokens de saída. Cada teste foi executado 50 vezes por gateway de IA para garantir confiabilidade estatística. As execuções bem-sucedidas nas quais a latência do primeiro token pôde ser medida foram incluídas na análise final para manter a precisão.

Dois tipos de prompt foram usados para simular diferentes cenários de carga:

• Prompts curtos, com média de aproximadamente 18 tokens de entrada
• Prompts longos, com média de aproximadamente 203 tokens de entrada

O prompt longo consistia em uma solicitação analítica detalhada, estruturada em torno de oito áreas temáticas relacionadas aos avanços recentes da IA. Isso garantiu que todos os modelos fossem avaliados em tarefas de baixa e alta complexidade.

Todos os testes foram conduzidos usando o modelo Llama-3.1-8B em cada gateway de IA. Embora o nome do modelo fosse o mesmo, os gateways usaram variações diferentes do modelo. Essas diferenças foram cuidadosamente consideradas, e os resultados foram normalizados de acordo.

Identificamos que a principal fonte de diferenças de latência entre variações do mesmo modelo eram as diferenças nas otimizações em nível de inferência. Portanto, durante as comparações, focamos exclusivamente no impacto dessas otimizações de inferência. Essa abordagem ajudou a minimizar desvios causados por diferenças na variação do modelo e permitiu uma comparação mais justa e consistente entre os provedores.

O script de benchmark usou o modo stream = True para medir o tempo até o primeiro token e capturar o tempo total de geração da resposta. O parâmetro de temperatura foi fixado em 0.7 em todas as execuções para garantir consistência na variabilidade da resposta. Para evitar limitação de taxa ou interferência de desempenho baseada em carga, foi aplicado um atraso de 0,5 segundo entre as execuções.

Todas as execuções de teste foram monitoradas quanto a possíveis falhas, incluindo respostas HTTP diferentes de 200, tempos limite e saídas incompletas ou malformadas. As respostas bem-sucedidas com medições válidas de latência do primeiro token foram incluídas nos resultados agregados. As execuções com falha foram excluídas para manter a precisão e a consistência nas métricas relatadas.

Perguntas frequentes

Cite este benchmark

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@misc{dilmegani2026,
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}

Registro de alterações

9 atualizações

Todas9Geral7Metodologia2

20262025

1. 13 mai

   Adicionada uma seção sobre as desvantagens dos gateways de IA, cobrindo latência, confiabilidade, sobrecusto, dependência e complexidade operacional.

2. 5 fev

   Adicionado Envoy AI Gateway à seção Mais Gateways de IA avançados.

3. 21 jan

   Adicionado nexos.ai à seção Top AI gateways.

Links de referência

1.

OpenRouter

OpenRouter

2.

AI/ML API - Welcome

3.

Groq Home

4.

Developer Quickstart

5.

The API Platform Powering the API World | Kong Inc.

Kong Inc.

Cem Dilmegani

Analista Principal

Siga-nos

Cem é o analista principal da AIMultiple desde 2017.

O trabalho de Cem na AIMultiple foi citado por publicações globais líderes, incluindo Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, por empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o World Economic Forum e organizações supranacionais como a European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas sobre suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização.

Ele liderou a estratégia de tecnologia e as compras de uma operadora de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de deep tech Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia líderes como TechCrunch e Business Insider.

Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou como engenheiro da computação pela Bogazici University e possui um MBA pela Columbia Business School.

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