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 planeia utilizar um destes gateways de IA, pode:

• Comparar a eficiência dos gateways de IA com os nossos benchmarks
• Comparar os preços dos serviços com a ferramenta abaixo
• Preparar o seu pedido de OpenAI-compatible API com a nossa ferramenta

Benchmark de desempenho de gateways/fornecedores de IA

Neste benchmark, comparámos o OpenRouter, a SambaNova, a TogetherAI, o Groq e a IA/ML API utilizando o modelo Llama 3.1 8B. Uma vez que cada gateway oferece diferentes variantes do modelo Llama 3.1 8B (como Instruct, Turbo e Instant), aplicámos uma estratégia de normalização para garantir que estas variações não afetavam a comparação de desempenho.

No entanto, o Groq e a SambaNova são principalmente fornecedores de IA com hardware proprietário, enquanto a TogetherAI funciona tanto como fornecedora de IA como fornecedora de hardware. O OpenRouter e a IA/ML API são gateways puros, encaminhando para fornecedores externos sem alojar modelos eles próprios.

Pode ver a nossa metodologia.

Comparação da latência do primeiro token

Analisámos a Latência do Primeiro Token (FTL, na sigla em inglês) porque esta métrica reflete diretamente a eficácia com que um gateway seleciona o fornecedor apropriado e entrega a parte inicial da resposta ao utilizador. Fornece uma indicação clara do desempenho real e da experiência do utilizador.

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

• O Groq e a SambaNova demonstram os valores mais baixos de FTL, indicando infraestruturas altamente otimizadas e rápidas. Para prompts curtos, tanto a SambaNova como o Groq entregam respostas em 0,13 segundos, tornando-os mais rápidos.
  • Para prompts longos, o Groq assume a liderança com 0,14 segundos, superando ligeiramente a SambaNova. Isto mostra que ambos os fornecedores oferecem desempenho de topo em diferentes cenários, com o Groq a ter uma ligeira vantagem em prompts mais longos, embora no geral o seu desempenho seja próximo e consistentemente forte.
• O OpenRouter e a TogetherAI mostram um desempenho moderado, com FTLs de 0,40 e 0,43 segundos, respetivamente, para prompts curtos, e 0,45 segundos para ambos em prompts longos. Os seus resultados são bastante semelhantes, embora o OpenRouter seja ligeiramente mais rápido, especialmente notório em prompts curtos.
• Em contraste, a IA/ML API apresenta a latência mais elevada, com 0,84 segundos para prompts curtos e 0,90 segundos para prompts longos, tornando-a significativamente mais lenta do que os outros fornecedores.

Comparação de desempenho de tokens e latência

De seguida, examinámos o número de tokens de saída e os valores de latência para compreender quão bem os gateways de IA selecionam o fornecedor apropriado e mantêm a experiência do utilizador. Estas métricas refletem a eficiência global de todo o processo de resposta.

Neste contexto, também avaliámos a capacidade dos gateways de escolher a otimização de fornecedor mais eficiente e rápida durante o benchmark.

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

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

Uma vez que a contagem de tokens é a mesma em todos os fornecedores para prompts curtos, a nossa comparação focou-se inteiramente na latência:

• Neste caso, o Groq e a SambaNova são quase idênticos e os mais rápidos na latência do primeiro token.
• A TogetherAI teve um desempenho melhor do que o OpenRouter, embora o seu desempenho tenha sido relativamente próximo.
• A IA/ML API, com 0,90 segundos, foi a mais lenta, consistente com o 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 do hardware

• O Groq e a SambaNova operam em hardware proprietário e criado especificamente para o efeito (LPUs e RDUs), que é explicitamente otimizado para inferência de baixa latência.
• Esta vantagem arquitetónica explica a sua latência do primeiro token e latência total consistentemente superiores, especialmente em condições de prompts curtos e longos.
• Em contraste, gateways puros como o OpenRouter e a IA/ML API dependem do encaminhamento de pedidos para fornecedores externos, introduzindo saltos de rede adicionais e sobrecarga de coordenação.

Distinção do papel de fornecedor vs. gateway

As diferenças de desempenho são fortemente influenciadas pelo facto de uma plataforma ser:

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

Os fornecedores e as plataformas híbridas podem otimizar de forma restrita a inferência, o agrupamento e o caching, enquanto os gateways puros trocam algum desempenho por flexibilidade e suporte mais amplo a fornecedores.

Otimizações ao nível da inferência

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

• Otimizações ao nível do kernel,
• Eficiência de streaming de tokens,
• Estratégias de agendamento e balanceamento de carga.

Estas diferenças ao nível da inferência são identificadas na metodologia como a fonte primária de variação de latência, e não a própria arquitetura do modelo.

Sensibilidade da latência do primeiro token

A latência do primeiro token reflete:

• Eficiência do encaminhamento de rede,
• Lógica de seleção de fornecedor,
• Enfileiramento interno e disponibilidade de recursos.

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

A latência do primeiro token mais elevada para a IA/ML API e o OpenRouter sugere uma maior sobrecarga na seleção de fornecedores e no encaminhamento de pedidos.

Compensações entre débito e latência

• A SambaNova atinge a maior saída de tokens mantendo uma baixa latência, indicando uma forte otimização de débito.
• O Groq atinge contagens de tokens ligeiramente inferiores, mas proporciona uma latência total mais rápida, refletindo um design otimizado para velocidade em vez de verbosidade.
• A TogetherAI e a IA/ML API geram menos tokens, mas apresentam latência mais elevada, o que implica rácios de débito-latência menos eficientes.

Otimização do gateway e estratégia de encaminhamento

O OpenRouter prioriza:

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

Estes objetivos de design aumentam a sobrecarga de encaminhamento e tomada de decisão, contribuindo para a sua latência total mais elevada, apesar da latência moderada do primeiro token.

O benchmark captura, portanto, uma compensação deliberada entre flexibilidade e desempenho bruto.

Amplitude de disponibilidade de modelos e complexidade operacional

Os gateways que suportam um grande número de modelos (por exemplo, OpenRouter com 500+ modelos) enfrentam:

• Maior complexidade da lógica de encaminhamento,
• Perfis de desempenho de backend mais heterogéneos.

As plataformas com menos modelos suportados podem aplicar otimizações mais agressivas e específicas do modelo, melhorando a consistência da latência.

Efeitos do design do benchmark

A utilização de:

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

Garante equidade, ao mesmo tempo que destaca as diferenças de eficiência ao nível do sistema, em vez de cenários de pico de débito.

A exclusão de execuções falhadas favorece plataformas com comportamento de streaming estável, penalizando indiretamente gateways com maior complexidade de coordenação.

Comparação de custos

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

Pode ler mais sobre preços de LLM.

Prepare o seu pedido de API com a nossa ferramenta

Use a ferramenta abaixo para preparar o seu pedido de OpenAI-compatible API para qualquer um dos modelos fornecidos pelos gateways de IA.

Contagens de modelos suportados

Principais gateways de IA

OpenRouter

A API unificada do OpenRouter simplifica o envio de pedidos para grandes modelos de linguagem (LLMs), fornecendo um único endpoint compatível com OpenAI para aceder a mais de 300 modelos de fornecedores como Anthropic, Google e Grok.

Encaminha pedidos de forma inteligente para otimizar custos, latência e desempenho, com funcionalidades como failovers automáticos, caching de prompts e formatos de pedido padronizados, eliminando a necessidade de gerir múltiplas APIs de fornecedores.

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

Figura 1: Painel do OpenRouter: interface de comparação de modelos de IA com múltiplos modelos, funcionalidade de pesquisa e histórico de conversas.¹

IA/ML API

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

A sua interface padronizada suporta múltiplos modelos, permitindo que os programadores enviem pedidos sem lidar com as complexidades específicas de cada fornecedor.

A API abstrai a gestão da infraestrutura, permitindo um acesso eficiente e escalável a modelos de IA com formatos de pedido consistentes para um desenvolvimento rápido.

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

Together IA

A API unificada da Together IA permite enviar pedidos para mais de 200 LLMs de código aberto com uma única interface, suportando inferência de alto desempenho e latência inferior a 100ms.

Gere o caching de tokens, a quantização de modelos e o balanceamento de carga, permitindo que os programadores enviem pedidos sem gerir a infraestrutura.

A flexibilidade da API permite a fácil alternância de modelos e pedidos paralelos, otimizados para velocidade e custo.

Figura 3: Interface da Together IA: playground de LLM com seleção do modelo Llama, parâmetros ajustáveis e métricas de resposta detalhadas.

Groq

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

Utiliza Unidades de Processamento de Linguagem (LPUs) concebidas à medida para fornecer respostas de alta velocidade e baixa latência. Com uma API compatível com OpenAI, oferece flexibilidade aos programadores, embora opere exclusivamente por HTTP sem suporte para WebSocket.

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

SambaNova

A API unificada da SambaNova, acessível através de plataformas como o Portkey, permite enviar pedidos para LLMs de alto desempenho como o Llama 3.1 405B, utilizando as suas Unidades de Fluxo de Dados Reconfiguráveis personalizadas para processar até 200 tokens por segundo.

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

Figura 5: SambaNova playground: interface do modelo DeepSeek com capacidades de raciocínio e métricas de desempenho detalhadas.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 de IA, serviços e dados a aplicações de utilizador final. Facilitam a integração perfeita ao fornecer APIs padronizadas, muitas vezes compatíveis com a OpenAI, para interagir com múltiplos fornecedores de IA (por exemplo, OpenAI, Anthropic ou Google).

Isto reduz a necessidade de gerir APIs específicas de cada fornecedor, trata de tarefas como balanceamento de carga e caching, e assegura uma operação eficiente, permitindo que os programadores priorizem a lógica da aplicação em detrimento da gestão da infraestrutura.

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

Um Gateway de API tradicional serve como um único ponto de entrada para pedidos de clientes a serviços de backend, gerindo e protegendo o tráfego de API. Em contraste, um Gateway de IA é adaptado para modelos e serviços de IA, abordando desafios específicos como a implementação de modelos, o tratamento de grandes volumes de dados e a monitorização do desempenho.

Os Gateways de IA oferecem funcionalidades avançadas como caching semântico, gestão de prompts e gestão de tráfego específica de IA, garantindo a conformidade com as normas de segurança e regulamentares, ao contrário dos Gateways de API de uso geral.

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

Os gateways de IA fornecem uma abordagem estruturada para integrar e gerir múltiplos modelos e serviços de IA. Atuam como uma camada de controlo entre as aplicações e os fornecedores de IA, melhorando a eficiência, a consistência e a governação ao longo do ciclo de vida da IA.

Gestão centralizada de modelos

Um gateway de IA permite que as organizações giram ligações a múltiplos fornecedores de IA através de uma única interface. Isto reduz a necessidade de manter integrações separadas e simplifica o controlo de versões, a monitorização e a auditoria dos modelos.

Implementação e atualizações mais rápidas

Com acesso e configuração unificados, os programadores podem implementar novos modelos ou atualizar os existentes sem alterações significativas de código. Isto suporta uma implementação mais rápida e reduz os ciclos de desenvolvimento.

Fiabilidade e escalabilidade

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

Integração com processos CI/CD

A ligação dos gateways de IA com pipelines de CI/CD permite que as organizações automatizem o teste, a validação e a implementação de modelos. Isto suporta a melhoria contínua, mantendo a estabilidade e a conformidade.

Segurança e controlo de acesso

Os gateways consolidam a autenticação, a encriptação e a monitorização da utilização numa única camada. Isto reduz a exposição a riscos de segurança e garante a conformidade com as políticas internas e externas de proteção de dados.

Otimização de desempenho e custos

Ao acompanhar as métricas de desempenho e os padrões de utilização, um gateway de IA pode direcionar o tráfego para o modelo mais eficiente ou com melhor relação custo-benefício. Isto ajuda a equilibrar os requisitos de desempenho com as restrições orçamentais.

Por exemplo, gateways de IA como o Portkey e o Gantry fornecem estas capacidades ao permitir que as equipas se conectem a vários fornecedores de grandes modelos de linguagem (LLM) através de uma única API. Ajudam a padronizar o acesso, monitorizar o desempenho e gerir atualizações de forma eficiente.

Como é que um Gateway de IA garante uma arquitetura de segurança melhorada?

Os Gateways de IA fornecem uma arquitetura de segurança avançada através de:

• Encriptação de dados, controlo de acesso e autenticação para proteger dados sensíveis.
• Controlo de acesso baseado em funções para gerir permissões para modelos e serviços de IA.
• Um único ponto de controlo para autenticar e autorizar o tráfego de IA.
• Suporte para chaves virtuais para gerir de forma segura modelos e serviços de IA.
• Funcionalidades de segurança de prompts para evitar utilizações indevidas, como ataques de injeção de prompts.

Estas medidas garantem a conformidade e protegem as aplicações de IA em ambientes empresariais.

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Que opções de implementação estão disponíveis para Gateways de IA?

Os Gateways de IA oferecem opções de implementação flexíveis, incluindo:

• Ambientes on-premises, cloud ou híbridos para atender às necessidades organizacionais.
• Suporte para conteinerização e arquiteturas serverless para escalabilidade.
• Integração com a infraestrutura de segurança existente para uma implementação perfeita e segura.
• Implementação e escalonamento automatizados para garantir alta disponibilidade e desempenho.
• Um portal de autosserviço para que os programadores possam implementar e gerir modelos de IA facilmente.

Por exemplo, o Kong IA Gateway suporta implementações multi-cloud 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 múltiplos modelos e fornecedores, também introduzem compromissos que as organizações devem ponderar antes da adoção. Estas limitações afetam o desempenho, os custos e a complexidade operacional, e podem superar os benefícios em certos cenários.

Latência adicional devido à sobrecarga de encaminhamento

Cada pedido que passa por um gateway envolve saltos de rede adicionais e lógica de processamento antes de chegar ao fornecedor de modelos subjacente.

• Gateways de encaminhamento puro como o OpenRouter e as APIs IA/ML mostram uma latência do primeiro token mais elevada do que os fornecedores que operam em hardware de inferência proprietário (Groq, SambaNova) no nosso benchmark, com a IA/ML API a ser a mais lenta, com 0,84-0,90 segundos.
• A sobrecarga torna-se mais notória em aplicações sensíveis à latência, como chat em tempo real, assistentes de voz ou fluxos de trabalho agentivos com múltiplas chamadas sequenciais.
• As aplicações que priorizam tempos de resposta inferiores a um segundo podem considerar a integração direta com um único fornecedor mais eficiente do que o encaminhamento através de um gateway.

Ponto adicional de falha

A introdução de um gateway adiciona outra camada ao percurso do pedido, o que pode afetar a fiabilidade geral do sistema.

• Se o gateway sofrer tempo de inatividade, limitação de taxa ou desempenho degradado, todas as chamadas de IA a jusante são afetadas, mesmo quando os fornecedores subjacentes permanecem disponíveis.
• A depuração torna-se mais complexa porque as falhas podem ter origem no gateway, na lógica de encaminhamento ou no fornecedor selecionado, dificultando a análise da causa raiz.
• As organizações que dependem de um único gateway essencialmente transferem a sua dependência de um fornecedor para outro, sem eliminar totalmente o risco do fornecedor.

Margem de custo e opacidade de preços

A maioria dos gateways opera com um modelo de margem ou subscrição, o que pode anular as poupanças de custos que anunciam.

• Os gateways puros frequentemente repassam os custos do fornecedor com uma margem adicional, o que significa que o preço por token pode ser mais elevado do que ir diretamente ao fornecedor.
• Gateways focados em empresas, como o Kong IA Gateway, geralmente exigem taxas anuais de licenciamento, que podem ser significativas para equipas mais pequenas.
• As estruturas de preços nem sempre são transparentes, dificultando a previsão dos custos mensais em escala.

Dependência do fornecedor ao nível do gateway

Embora os gateways de IA sejam frequentemente promovidos como uma forma de evitar a dependência dos fornecedores de modelos, podem introduzir uma nova forma de dependência.

• Funcionalidades personalizadas como caching semântico, gestão de prompts ou lógica de encaminhamento proprietária não são portáteis entre gateways.
• A migração de um gateway mais tarde requer a reimplementação da observabilidade, políticas de segurança e regras de encaminhamento, o que pode ser demorado.
• As APIs padronizadas compatíveis com a OpenAI reduzem este risco até certo ponto, mas as funcionalidades avançadas do gateway permanecem proprietárias.

Acesso limitado a funcionalidades específicas do fornecedor

Os gateways padronizam os pedidos entre fornecedores, mas esta abstração pode ocultar capacidades únicas de modelos individuais.

• Parâmetros específicos do fornecedor, formatos de resposta ou funcionalidades beta podem não ser expostos através da API unificada do gateway.
• Modelos ou capacidades recém-lançados aparecem frequentemente nos gateways com atraso, uma vez que o gateway tem de atualizar a sua integração primeiro.
• As equipas que dependem de funcionalidades de ponta (como janelas de contexto alargadas, saídas estruturadas ou entradas multimodais) podem achar o acesso direto ao fornecedor mais flexível.

Complexidade operacional para equipas mais pequenas

Para equipas pequenas ou projetos em fase inicial, um gateway pode adicionar mais complexidade do que aquela que remove.

• A configuração de regras de encaminhamento, fallbacks, observabilidade e controlos de acesso requer um esforço de engenharia inicial.
• Um wrapper simples em torno do SDK de um único fornecedor pode ser suficiente para protótipos ou aplicações com baixos volumes de tráfego.
• Os benefícios dos gateways tornam-se mais significativos em escala, onde a gestão de múltiplos fornecedores, a monitorização de custos e a aplicação de governação justificam a sobrecarga adicional.

Por exemplo, uma startup que serve alguns milhares de pedidos por dia com um único modelo pode achar que a integração direta com a OpenAI ou a 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

O Kong IA Gateway (Ver Figura 6) funciona como uma camada de middleware que conecta aplicações e agentes a fornecedores de IA como a OpenAI, a Anthropic e o LLaMA, bem como bases de dados vetoriais como o Pinecone e o Qdrant.

Fornece uma interface de API unificada compatível com a OpenAI, permitindo que os programadores acedam a múltiplos grandes modelos de linguagem (LLMs) através de uma única integração. Este design reduz a complexidade e melhora a consistência nas interações de IA.

O gateway inclui várias funcionalidades que melhoram o desempenho e a eficiência do sistema:

• Caching semântico de IA para armazenar e reutilizar respostas, reduzindo a latência.
• Controlo de tráfego de IA e balanceamento de carga para gerir a distribuição de pedidos e manter um desempenho estável.
• Repetições de IA para lidar com erros transitórios e melhorar a fiabilidade.

A segurança está integrada na arquitetura principal. O Kong IA Gateway inclui proteção de prompts de IA para detetar e bloquear ataques de injeção de prompts, autenticação e autorização (AuthNZ) para acesso controlado e encriptação de dados para atender aos padrões de conformidade empresarial.

Além destas capacidades, o gateway fornece:

• Ferramentas de observabilidade de IA para monitorizar o desempenho e a utilização,
• Funcionalidades de fluxo e transformação de IA para gerir dados de entrada e saída,
• Opções de implementação em ambientes multi-cloud, on-premises e híbridos.

Estas capacidades tornam-no adequado para organizações que lidam com cargas de trabalho de IA em grande escala.

Figura 6: Arquitetura do Kong IA Gateway: Interface de API unificada conectando fornecedores de IA (LLMs e DBs vetoriais) com aplicações e agentes através de plugins de segurança, governação e observabilidade.⁵

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

Envoy IA Gateway

O Envoy IA Gateway é um gateway de código aberto construído sobre o Envoy Proxy para gerir e encaminhar tráfego para fornecedores de grandes modelos de linguagem. Fornece um plano de controlo centralizado para invocar modelos de IA através de APIs padronizadas, suportando múltiplos fornecedores e ambientes de implementação.

O gateway foi concebido para se integrar com o Kubernetes e a Gateway API, e para expor endpoints compatíveis com a OpenAI e compatíveis com Responses às aplicações, enquanto trata internamente das diferenças específicas de cada fornecedor.

As principais funcionalidades incluem:

Suporte de API e fornecedores:

• Suporte para a API de Responses da OpenAI (/v1/responses), incluindo streaming, chamadas de ferramentas, entradas multimodais e raciocínio
• Compatibilidade com APIs ao estilo da OpenAI em todos os fornecedores (por exemplo, Anthropic, Gemini, Cohere, Bedrock)
• Prefixos de endpoint configuráveis para fornecedores com caminhos compatíveis com OpenAI não padronizados

Configuração e encaminhamento

• CRD GatewayConfig para configuração com âmbito de gateway partilhada entre múltiplos gateways
• Mutação do corpo do pedido ao nível da rota para tratamento de parâmetros específicos do backend
• Pools de inferência para seleção dinâmica de backend com políticas de segurança consistentes

Segurança e controlo de acesso

• Autorização baseada em CEL para rotas MCP
• Autorização usando atributos do pedido, claims JWT e serviços de autorização externos
• Controlo de acesso ao nível da ferramenta para integrações baseadas em MCP

Caching e controlos de custos

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

Suporte a agentes e ferramentas

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

Grounding e recuperação

• Grounding de Pesquisa do Google para modelos Gemini
• Integração de pesquisa empresarial para fontes de dados específicas da organização

Observabilidade e operações

• Métricas de atribuição de custos por fornecedor
• Rastreamento compatível com OpenTelemetry e OpenInference
• Métricas de utilização de tokens e latência entre fornecedores

Qual é a diferença entre Gateways de IA e Fornecedores de IA?

Fornecedores de IA são plataformas que alojam e servem modelos de IA através da sua própria infraestrutura. Tratam dos aspetos técnicos como recursos de computação, implementação de modelos, APIs, autoescalonamento e monitorização. Exemplos incluem Baseten, Groq (com o seu hardware LPU proprietário) e SambaNova (com infraestrutura RDU).

Gateways de IA atuam como middleware que se situa entre as suas aplicações e múltiplos fornecedores de IA. Em vez de se conectar a cada fornecedor separadamente, os gateways oferecem uma API unificada para aceder a muitos modelos através de uma única interface, tratando do encaminhamento inteligente, balanceamento de carga, segurança e otimização de custos. Exemplos incluem o OpenRouter e a IA/ML API.

Algumas plataformas como a TogetherAI funcionam como ambos. Alojam os seus próprios modelos (funcionalidade de fornecedor) enquanto também oferecem acesso unificado por API a múltiplos 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 focou-se 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 fiabilidade estatística. As execuções bem-sucedidas nas quais a latência do primeiro token pôde ser medida foram incluídas na análise final para manter a precisão.

Foram utilizados dois tipos de prompts para simular diferentes cenários de carga:

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

O prompt longo consistiu num pedido analítico detalhado, estruturado em torno de oito áreas temáticas relacionadas com os recentes avanços da IA. Isto garantiu que todos os modelos foram avaliados tanto em tarefas de baixa como de alta complexidade.

Todos os testes foram realizados utilizando o modelo Llama-3.1-8B em cada gateway de IA. Embora o nome do modelo fosse o mesmo, os gateways usaram diferentes variações do modelo. Estas diferenças foram cuidadosamente tidas em conta e os resultados foram normalizados em conformidade.

Identificámos que a principal fonte de diferenças de latência entre as variações do mesmo modelo foram as diferenças nas otimizações ao nível da inferência. Portanto, durante as comparações, focámo-nos exclusivamente no impacto destas otimizações de inferência. Esta abordagem ajudou a minimizar os desvios causados pelas diferenças na variação do modelo e permitiu uma comparação mais justa e consistente entre os fornecedores.

O script de benchmarking usou o modo stream = True para medir o tempo até ao 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 a consistência na variabilidade da resposta. Para evitar a limitação de taxa ou interferência de desempenho baseada na carga, foi aplicado um atraso de 0,5 segundos entre as execuções.

Todas as execuções de teste foram monitorizadas para potenciais falhas, incluindo respostas HTTP diferentes de 200, timeouts e saídas incompletas ou malformadas. As respostas bem-sucedidas com medições válidas da latência do primeiro token foram incluídas nos resultados agregados. As execuções falhadas foram excluídas para manter a precisão e a consistência nas métricas reportadas.

Perguntas frequentes

Cite este benchmark

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Gateways de IA para OpenAI: Alternativas ao OpenRouter}},
  year   = {2026},
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  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-gateway}},
  note   = {AIMultiple. Acessado em 13 Maio 2026}
}

Links de referência

1.

OpenRouter

OpenRouter

2.

AI/ML API - Welcome

3.

https://console.groq.com/home

4.

https://cloud.sambanova.ai/dashboard

5.

The API Platform Powering the API World | Kong Inc.

Kong Inc.

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem tem sido o analista principal do AIMultiple desde 2017. O AIMultiple informa centenas de milhares de empresas (de acordo com o similarWeb), incluindo 60% das empresas da Fortune 500 todos os meses.

O trabalho de Cem foi citado por publicações globais de destaque, incluindo Business Insider, Forbes, Washington Post, empresas globais como Deloitte, HPE e ONGs como o Fórum Econômico Mundial e organizações supranacionais como a Comissão Europeia.

Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas em 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 aquisições de uma empresa de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de tecnologia profunda Hypatos, que alcançou 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 de destaque como TechCrunch e Business Insider.

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

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