OpenAI için AI Ağ Geçitleri: OpenAI: OpenRouter Alternatifleri

OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq ve AI/ML API'yi üç gösterge (ilk token gecikmesi, toplam gecikme ve çıktı token sayısı) açısından, toplam gecikme için kısa prompt'lar (yaklaşık 18 token) ve uzun prompt'lar (yaklaşık 203 token) kullanan 300 test ile benchmark ettik.

Bu AI ağ geçitlerinden birini kullanmayı planlıyorsanız şunları yapabilirsiniz:

• AI ağ geçitlerinin verimliliğini benchmark'larımızla karşılaştırın
• Hizmetlerin fiyatlandırmasını aşağıdaki araçla karşılaştırın
• OpenAI uyumlu API isteğinizi aracımızla hazırlayın

AI ağ geçidi/sağlayıcılar performans benchmark'ı

Bu benchmark'ta OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq ve AI/ML API'yi Llama 3.1 8B modelini kullanarak karşılaştırdık. Her ağ geçidi Llama 3.1 8B modelinin farklı varyantlarını (Instruct, Turbo ve Instant gibi) sunduğundan, bu varyasyonların performans karşılaştırmasını etkilememesini sağlamak için bir normalizasyon stratejisi uyguladık.

Bununla birlikte, Groq ve SambaNova öncelikle tescilli donanıma sahip AI sağlayıcılarıdır; TogetherAI ise hem AI sağlayıcısı hem de donanım satıcısı olarak işlev görür. OpenRouter ve AI/ML API ise modelleri kendileri barındırmadan istekleri harici sağlayıcılara yönlendiren saf ağ geçitleridir.

Metodolojimizi görebilirsiniz.

İlk token gecikmesi karşılaştırması

İlk Token Gecikmesi'ni (FTL) analiz ettik çünkü bu metrik, bir ağ geçidinin uygun sağlayıcıyı ne kadar etkili seçtiğini ve yanıtın ilk bölümünü kullanıcıya ne kadar hızlı ulaştırdığını doğrudan yansıtır. Gerçek dünya performansı ve kullanıcı deneyimi hakkında net bir gösterge sağlar.

Ayrıca FTL, bir AI ağ geçidinin altyapı kaynak yönetimi ve ağ optimizasyonunun verimliliğini ortaya koyar.

• Groq ve SambaNova en düşük FTL değerlerini göstererek yüksek düzeyde optimize edilmiş ve hızlı altyapılara işaret eder. Kısa prompt'lar için hem SambaNova hem de Groq 0,13 saniyede yanıt vererek en hızlı olanlardır.
  • Uzun prompt'lar için Groq 0,14 saniye ile öne geçer ve SambaNova'yı çok az farkla geride bırakır. Bu, her iki sağlayıcının da farklı senaryolarda üst düzey performans sunduğunu; Groq'un uzun prompt'larda hafif bir üstünlüğe sahip olduğunu, ancak genel olarak performanslarının yakın ve istikrarlı şekilde güçlü olduğunu gösterir.
• OpenRouter ve TogetherAI orta düzeyde performans gösterir; kısa prompt'lar için FTL değerleri sırasıyla 0,40 ve 0,43 saniye, uzun prompt'larda ise her ikisi için de 0,45 saniyedir.romptlar. Sonuçları oldukça benzerdir, ancak OpenRouter özellikle kısa prompt'larda fark edilir şekilde biraz daha hızlıdır.
• Buna karşılık, AI/ML API kısa prompt'lar için 0,84 saniye ve uzun prompt'lar için 0,90 saniye ile en yüksek gecikmeyi gösterir; bu da onu diğer sağlayıcılardan önemli ölçüde daha yavaş yapar.

Token ve gecikme performansı karşılaştırması

Daha sonra, AI ağ geçitlerinin uygun sağlayıcıyı ne kadar iyi seçtiğini ve kullanıcı deneyimini nasıl koruduğunu anlamak için çıktı token sayısını ve gecikme değerlerini inceledik. Bu metrikler tüm yanıt sürecinin genel verimliliğini yansıtır.

Bu bağlamda, benchmark sırasında ağ geçitlerinin en verimli ve en hızlı sağlayıcı optimizasyonunu seçme becerilerini değerlendirdik.

Token sayıları uzun prompt'larda önemli ölçüdeğişebileceğinden, AI ağ geçitlerinin optimizasyonu nasıl ele aldığını incelemek istedik.

• SambaNova en yüksek token sayısını (1.997) üretmesine rağmen güçlü gecikme performansını koruyarak 3 saniyelik yanıt süresiyle ikinci en hızlıdır.
• Groq, SambaNova'dan yaklaşık 1 saniye daha hızlıdır (2,7 saniye) ancak biraz daha az token üretir (1.900).
• TogetherAI ve AI/ML API, hem SambaNova hem de Groq'tan daha az token kullanmalarına rağmen (TogetherAI için 1.812, AI/ML API için 1.880) belirgin şekilde daha yüksek gecikmeye sahiptir (sırasıyla 11 saniye ve 13 saniye) ve bu da onları önemli ölçüde daha yavaş yapar.
• TogetherAI ile aynı sayıda token üreten OpenRouter, 25 saniye ile en yavaş AI ağ geçidi olarak orta düzeyde gecikme performansı gösterir.

Kısa prompt'lar için token sayısı tüm sağlayıcılarda aynı olduğundan, karşılaştırmamız tamamen gecikmeye odaklanmıştır:

• Bu durumda Groq ve SambaNova neredeyse aynıdır ve ilk token gecikmesinde en hızlıdır.
• TogetherAI, OpenRouter'dan daha iyi performans göstermiştir; ancak performansları görece yakındır.
• AI/ML API, 0,90 saniye ile en yavaştır ve bu, ilk token gecikmesi ölçümündeki performansıyla tutarlıdır.

Benchmark'ta gözlemlenen performans farklılıklarını açıklayan faktörler

Altyapı sahipliği ve donanım tasarımındaki farklılıklar

• Groq ve SambaNova, düşük gecikmeli inference için açıkça optimize edilmiş tescilli, amaca yönelik donanımlar (LPU'lar ve RDU'lar) üzerinde çalışır.
• Bu mimari avantaj, özellikle hem kısa hem de uzun prompt koşullarında tutarlı biçimde üstün ilk token gecikmesini ve toplam gecikmeyi açıklar.
• Buna karşılık, OpenRouter ve AI/ML API gibi saf ağ geçitleri istekleri harici sağlayıcılara yönlendirmeye dayanır; bu da ek ağ atlamaları ve koordinasyon yükü getirir.

Sağlayıcı ile ağ geçidi rolü ayrımı

Performans farklılıkları, bir platformun şu durumda olup olmamasından güçlü şekilde etkilenir:

• Inference altyapısı üzerinde doğrudan kontrole sahip bir model sağlayıcısı (Groq, SambaNova),
• Hibrit sağlayıcı–ağ geçidi (TogetherAI),
• Ya da saf bir yönlendirme ağ geçidi (OpenRouter, AI/ML API).

Sağlayıcılar ve hibrit platformlar inference, batch işleme ve önbelleğe almayı sıkı şekilde optimize edebilirken, saf ağ geçitleri esneklik ve daha geniş sağlayıcı desteği için bir miktar performanstan ödün verir.

Inference düzeyinde optimizasyonlar

Aynı temel modeli (Llama 3.1 8B) kullanmalarına rağmen ağ geçitleri şu konularda farklılık gösterir:

• Çekirdek düzeyinde optimizasyonlar,
• Token akış verimliliği,
• Zamanlama ve yük dengeleme stratejileri.

Bu inference düzeyindeki farklılıklar, metodolojide gecikme değişiminin birincil kaynağı olarak tanımlanmıştır; model mimarisinin kendisi değil.

İlk token gecikmesi hassasiyeti

İlk token gecikmesi şunları yansıtır:

• Ağ yönlendirme verimliliği,
• Sağlayıcı seçim mantığı,
• Dahili kuyruk ve kaynak kullanılabilirliği.

Groq ve SambaNova'nın neredeyse aynı, minimum ilk token gecikmesi, yüksek düzeyde optimize edilmiş istek pipeline'larına işaret eder.

AI/ML API ve OpenRouter için daha yüksek ilk token gecikmesi, sağlayıcı seçimi ve istek iletiminde daha fazla ek yük olduğunu gösterir.

Verimlilik ile gecikme arasındaki ödünler

• SambaNova, düşük gecikmeyi korurken en yüksek token çıktısını elde ederek güçlü verimlilik optimizasyonuna işaret eder.
• Groq biraz daha düşük token sayısı elde eder ancak daha hızlı toplam gecikme sunar; bu da ayrıntıdan çok hız için optimize edilmiş bir tasarımı yansıtır.
• TogetherAI ve AI/ML API daha az token üretir ancak daha yüksek gecikme sergiler; bu da daha az verimli verimlilik-gecikme oranlarına işaret eder.

Ağ geçidi optimizasyonu ve yönlendirme stratejisi

OpenRouter şunlara öncelik verir:

• Model çeşitliliği,
• Yük devretme dayanıklılığı,
• Maliyet ve kullanılabilirlik optimizasyonu.

Bu tasarım hedefleri, orta düzeydeki ilk token gecikmesine rağmen yönlendirme ve karar verme yükünü artırarak daha yüksek toplam gecikmesine katkıda bulunur.

Dolayısıyla benchmark, esneklik ile ham performans arasında bilinçli bir ödünü yakalar.

Model kullanılabilirliği genişliği ve operasyonel karmaşıklık

Çok sayıda modeli destekleyen ağ geçitleri (ör. OpenRouter, 500'den fazla model) şunlarla karşılaşır:

• Artan yönlendirme mantığı karmaşıklığı,
• Daha heterojen arka uç performans profilleri.

Daha az desteklenen modele sahip platformlar daha agresif, modele özgü optimizasyonlar uygulayarak gecikme tutarlılığını artırabilir.

Benchmark tasarımı etkileri

Şunların kullanımı:

• Akış modu,
• Sabit sıcaklık,
• Gecikmeli sıralı yürütme,

Adilliği sağlarken aynı zamanda en yüksek verimlilik senaryolarından ziyade sistem düzeyindeki verimlilik farklılıklarını öne çıkarır.

Başarısız çalıştırmaların hariç tutulması, istikrarlı akış davranışına sahip platformları destekler ve daha yüksek koordinasyon karmaşıklığına sahip ağ geçitlerini dolaylı olarak cezalandırır.

Maliyet karşılaştırması

1 milyon çıktı/girdi token'ı ile Llama 4 Scout (17Bx16E) modeli için maliyet karşılaştırmasını görebilirsiniz.

LLM fiyatlandırması hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

API isteğinizi aracımızla hazırlayın

AI ağ geçitleri tarafından sağlanan modellerden herhangi biri için OpenAI uyumlu API isteğinizi hazırlamak için aşağıdaki aracı kullanın.

Desteklenen model sayıları

En iyi AI ağ geçitleri

OpenRouter

OpenRouter'ın birleşik API'si, Anthropic, Google ve Grok gibi sağlayıcılardan 300'den fazla modele erişmek için tek bir OpenAI uyumlu endpoint sağlayarak büyük dil modellerine (LLM'ler) istek göndermeyi basitleştirir.

Maliyeti, gecikmeyi ve performansı optimize etmek için istekleri akıllıca yönlendirir; otomatik yük devretme, prompt önbelleğe alma ve standartlaştırılmış istek formatları gibi özelliklerle birden fazla sağlayıcı API'sini yönetme ihtiyacını ortadan kaldırır.

Geliştiriciler kod değişikliği olmadan farklı modeller arasında geçiş yapabilir; bu da esnekliği ve güvenilirliği artırır.

Şekil 1: OpenRouter paneli: Birden fazla model, arama işlevi ve konuşma geçmişi içeren AI model karşılaştırma arayüzü.¹

AI/ML API

AI/ML API, birden fazla LLM'e istek göndermek için birleşik bir arayüz sağlayarak metin üretimi ve embedding'ler gibi görevler için entegrasyonu kolaylaştırır.

Standartlaştırılmış arayüzü birden fazla modeli destekler; geliştiricilerin sağlayıcıya özgü karmaşıklıklarla uğraşmadan istek göndermesini sağlar.

API, altyapı yönetimini soyutlayarak hızlı geliştirme için tutarlı istek formatlarıyla AI modellerine verimli, ölçeklenebilir erişim sağlar.

Şekil 2: AI/ML API playground: Ayarlanabilir parametreler, model seçimi ve örnek konuşma içeren LLM test arayüzü.²

Together AI

Together AI'nin birleşik API'si, tek bir arayüzle 200'den fazla açık kaynaklı LLM'e istek göndermeyi sağlar; yüksek performanslı inference ve 100 ms altı gecikmeyi destekler.

Token önbelleğe alma, model niceleme ve yük dengelemeyi ele alarak geliştiricilerin altyapıyı yönetmeden istek göndermesine olanak tanır.

API'nin esnekliği, hız ve maliyet için optimize edilmiş kolay model değiştirme ve paralel istekleri destekler.

Şekil 3: Together AI arayüzü: Llama model seçimi, ayarlanabilir parametreler ve ayrıntılı yanıt metrikleri içeren LLM playground.

Groq

Groq Inc. tarafından geliştirilen Groq, Llama 3.1 gibi büyük dil modellerine (LLM'ler) istek göndermek için birleşik bir API sağlayan bir AI ağ geçididir.

Yüksek hızlı, düşük gecikmeli yanıtlar sunmak için özel tasarlanmış Dil İşleme Birimleri'ni (LPU'lar) kullanır. OpenAI uyumlu bir API ile geliştiricilere esneklik sağlar; ancak yalnızca HTTP üzerinden çalışır ve WebSocket desteği sunmaz.

Şekil 4: Groq arayüzü: Llama model, ayarlanabilir parametreler ve yanıt performans metrikleri içeren LLM test platformu.³

SambaNova

Portkey gibi platformlar üzerinden erişilebilen SambaNova'nın birleşik API'si, saniyede 200 token'a kadar işleme kapasitesine sahip özel Reconfigurable Dataflow Unit'lerinden yararlanarak Llama 3.1 405B gibi yüksek performanslı LLM'lere istek göndermeyi sağlar.

API, kurumsal düzeydeki modeller için istekleri standartlaştırarak düşük gecikmeli, yüksek verimli işleme ve sorunsuz entegrasyon sağlar; karmaşık AI iş yükleri için idealdir.

Şekil 5: SambaNova playground: Akıl yürütme yetenekleri ve ayrıntılı performans metrikleri içeren DeepSeek model arayüzü.⁴

AI uygulama geliştirmede bir AI ağ geçidinin rolü nedir?

AI ağ geçitleri, AI modellerini, hizmetlerini ve verilerini son kullanıcı uygulamalarına bağlayan merkezi bir platform görevi görür. Çoğunlukla OpenAI uyumlu standartlaştırılmış API'ler sağlayarak birden fazla AI sağlayıcısıyla (ör. OpenAI, Anthropic veya Google) etkileşim kurmak için sorunsuz entegrasyonu kolaylaştırır.

Bu, sağlayıcıya özgü API'leri yönetme ihtiyacını azaltır; yük dengeleme ve önbelleğe alma gibi görevleri üstlenir ve verimli çalışmayı sağlar; böylece geliştiriciler altyapı yönetimi yerine uygulama mantığına öncelik verebilir.

Bir AI ağ geçidi, geleneksel bir API ağ geçidinden nasıl farklıdır?

Geleneksel bir API ağ geçidi, istemci istekleri için arka uç hizmetlerine tek bir giriş noktası görevi görür; API trafiğini yönetir ve güvenliğini sağlar. Buna karşılık bir AI ağ geçidi, AI modelleri ve hizmetleri için özel olarak tasarlanmıştır; model dağıtımı, büyük veri hacimlerini işleme ve performans izleme gibi belirli zorlukları ele alır.

AI ağ geçitleri, genel amaçlı API ağ geçitlerinden farklı olarak anlamsal önbelleğe alma, prompt yönetimi ve AI'ya özgü trafik yönetimi gibi gelişmiş özellikler sunarak güvenlik ve düzenleyici standartlarla uyumluluğu sağlar.

AI entegrasyonu için bir AI ağ geçidi kullanmanın temel faydaları nelerdir?

AI ağ geçitleri, birden fazla AI modelini ve hizmetini entegre etmek ve yönetmek için yapılandırılmış bir yaklaşım sağlar. Uygulamalar ile AI sağlayıcıları arasında bir kontrol katmanı görevi görerek AI yaşam döngüsü boyunca verimliliği, tutarlılığı ve yönetişimi artırır.

Merkezi model yönetimi

Bir AI ağ geçidi, kuruluşların birden fazla AI sağlayıcısına olan bağlantılarını tek bir arayüz üzerinden yönetmesini sağlar. Bu, ayrı entegrasyonları sürdürme ihtiyacını azaltır ve modellerin sürüm kontrolünü, izlenmesini ve denetlenmesini basitleştirir.

Daha hızlı dağıtım ve güncellemeler

Birleşik erişim ve yapılandırma sayesinde geliştiriciler, önemli kod değişiklikleri olmadan yeni modeller dağıtabilir veya mevcut olanları güncelleyebilir. Bu, daha hızlı uygulamayı destekler ve geliştirme döngülerini kısaltır.

Güvenilirlik ve ölçeklenebilirlik

AI ağ geçitleri, istekleri mevcut kaynaklar arasında dağıtarak kullanım arttıkça tutarlı performansın korunmasına yardımcı olur. Yük dengeleme ve otomatik yük devretme, kesinti süresini en aza indirir ve hizmet sürekliliğini sağlar.

CI/CD süreçleriyle entegrasyon

AI ağ geçitlerini CI/CD pipeline'larıyla bağlamak, kuruluşların model testini, doğrulamayı ve dağıtımı otomatikleştirmesine olanak tanır. Bu, istikrarı ve uyumluluğu korurken sürekli iyileştirmeyi destekler.

Güvenlik ve erişim kontrolü

Ağ geçitleri kimlik doğrulama, şifreleme ve kullanım izlemeyi tek bir katmanda birleştirir. Bu, güvenlik risklerine maruz kalmayı azaltır ve dahili ile harici veri koruma politikalarına uyumu sağlar.

Performans ve maliyet optimizasyonu

Bir AI ağ geçidi, performans metriklerini ve kullanım modellerini izleyerek trafiği en verimli veya en uygun maliyetli modele yönlendirebilir. Bu, performans gereksinimleri ile bütçe kısıtlarını dengelemeye yardımcı olur.

Örneğin, Portkey ve Gantry gibi AI ağ geçitleri, ekiplerin tek bir API üzerinden çeşitli büyük dil modeli (LLM) sağlayıcılarına bağlanmasına olanak tanıyarak bu yetenekleri sağlar. Erişimi standartlaştırmaya, performansı izlemeye ve güncellemeleri verimli şekilde yönetmeye yardımcı olurlar.

Bir AI ağ geçidi gelişmiş güvenlik mimarisini nasıl sağlar?

AI ağ geçitleri şu yollarla gelişmiş bir güvenlik mimarisi sağlar:

• Hassas verileri korumak için veri şifreleme, erişim kontrolü ve kimlik doğrulama.
• AI modelleri ve hizmetleri için izinleri yönetmek üzere rol tabanlı erişim kontrolü.
• AI trafiğini doğrulamak ve yetkilendirmek için tek bir kontrol noktası.
• AI modellerini ve hizmetlerini güvenli şekilde yönetmek için sanal anahtar desteği.
• Prompt enjeksiyon saldırıları gibi kötüye kullanımı önlemek için prompt güvenlik özellikleri.

Bu önlemler kurumsal ortamlarda uyumluluğu sağlar ve AI uygulamalarını korur.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

AI ağ geçitleri için hangi dağıtım seçenekleri mevcuttur?

AI ağ geçitleri aşağıdakiler de dahil olmak üzere esnek dağıtım seçenekleri sunar:

• Kurumsal ihtiyaçlara uygun şirket içi, bulut veya hibrit ortamlar.
• Ölçeklenebilirlik için konteynerleştirme ve sunucusuz mimariler desteği.
• Sorunsuz ve güvenli dağıtım için mevcut güvenlik altyapısıyla entegrasyon.
• Yüksek kullanılabilirlik ve performans sağlamak için otomatik dağıtım ve ölçekleme.
• Geliştiricilerin AI modellerini kolayca dağıtıp yönetmesi için self-servis portal.

Örneğin, Kong AI Gateway çoklu bulut ve şirket içi dağıtımları destekleyerek esnekliği artırır.

Bir AI ağ geçidi kullanmanın dezavantajları nelerdir?

AI ağ geçitleri birden fazla modele ve sağlayıcıya erişimi basitleştirse de, kuruluşların benimsemeden önce tartması gereken ödünler getirir. Bu sınırlamalar performansı, maliyeti ve operasyonel karmaşıklığı etkiler ve belirli senaryolarda faydalarından ağır basabilir.

Yönlendirme yükünden kaynaklanan ek gecikme

Bir ağ geçidinden geçen her istek, temel model sağlayıcısına ulaşmadan önce ek ağ atlamaları ve işleme mantığı içerir.

• OpenRouter ve AI/ML API'leri gibi saf yönlendirme ağ geçitleri, benchmark'ımızda tescilli inference donanımı üzerinde çalışan sağlayıcılardan (Groq, SambaNova) daha yüksek ilk token gecikmesi gösterir; AI/ML API 0,84-0,90 saniye ile en yavaştır.
• Bu ek yük, gerçek zamanlı sohbet, sesli asistanlar veya birden fazla ardışık çağrı içeren aracılı iş akışları gibi gecikmeye duyarlı uygulamalarda daha belirgin hale gelir.
• Saniye altı yanıt sürelerine öncelik veren uygulamalar, tek bir sağlayıcıyla doğrudan entegrasyonu bir ağ geçidinden geçmekten daha verimli bulabilir.

Ek arıza noktası

Bir ağ geçidi eklemek, istek yoluna başka bir katman ekler ve bu da genel sistem güvenilirliğini etkileyebilir.

• Ağ geçidi kesinti, hız sınırlama veya performans düşüşü yaşarsa, temel sağlayıcılar kullanılabilir kalsa bile aşağı akıştaki tüm AI çağrıları etkilenir.
• Hatalar ağ geçidinden, yönlendirme mantığından veya seçilen sağlayıcıdan kaynaklanabileceğinden hata ayıklama daha karmaşık hale gelir ve kök neden analizini zorlaştırır.
• Tek bir ağ geçidine güvenen kuruluşlar, satıcı riskini tamamen ortadan kaldırmadan bağımlılıklarını bir sağlayıcıdan diğerine kaydırmış olur.

Maliyet marjı ve fiyatlandırma opaklığı

Çoğu ağ geçidi, reklamını yaptıkları maliyet tasarruflarını dengeleyebilecek bir kâr marjı veya abonelik modeliyle çalışır.

• Saf ağ geçitleri genellikle sağlayıcı maliyetlerini ek bir marjla yansıtır; bu da token başına fiyatlandırmanın doğrudan sağlayıcıya gitmekten daha yüksek olabileceği anlamına gelir.
• Kong AI Gateway gibi kurumsal odaklı ağ geçitleri genellikle küçük ekipler için önemli olabilecek yıllık lisans ücretleri gerektirir.
• Fiyatlandırma yapıları her zaman şeffaf değildir; bu da ölçekte aylık maliyetleri tahmin etmeyi zorlaştırır.

Ağ geçidi katmanında satıcıya bağımlılık

AI ağ geçitleri genellikle model sağlayıcılarına bağımlılığı önlemenin bir yolu olarak pazarlansa da yeni bir bağımlılık biçimi getirebilir.

• Anlamsal önbelleğe alma, prompt yönetimi veya tescilli yönlendirme mantığı gibi özel özellikler ağ geçitleri arasında taşınabilir değildir.
• Daha sonra bir ağ geçidinden geçiş yapmak; gözlemlenebilirlik, güvenlik politikaları ve yönlendirme kurallarının yeniden uygulanmasını gerektirir; bu da zaman alıcı olabilir.
• Standartlaştırılmış OpenAI uyumlu API'ler bu riski bir ölçüde azaltır, ancak gelişmiş ağ geçidi özellikleri tescilli kalır.

Sağlayıcıya özgü özelliklere sınırlı erişim

Ağ geçitleri istekleri sağlayıcılar arasında standartlaştırır, ancak bu soyutlama tek modellere özgü yetenekleri gizleyebilir.

• Sağlayıcıya özgü parametreler, yanıt formatları veya beta özellikler, ağ geçidinin birleşik API'si üzerinden sunulmayabilir.
• Yeni yayınlanan modeller veya yetenekler, ağ geçidi önce entegrasyonunu güncellemek zorunda olduğundan genellikle ağ geçitlerine gecikmeli olarak gelir.
• Genişletilmiş bağlam pencereleri, yapılandırılmış çıktılar veya çok modlu girdiler gibi son teknoloji özelliklere bağımlı olan ekipler, doğrudan sağlayıcı erişimini daha esnek bulabilir.

Küçük ekipler için operasyonel karmaşıklık

Küçük ekipler veya erken aşama projeler için bir ağ geçidi, ortadan kaldırdığından daha fazla karmaşıklık ekleyebilir.

• Yönlendirme kurallarını, yedekleri, gözlemlenebilirliği ve erişim kontrollerini yapılandırmak başlangıçta mühendislik çabası gerektirir.
• Tek bir sağlayıcının SDK'sı etrafındaki basit bir sarmalayıcı, prototipler veya düşük trafik hacimli uygulamalar için yeterli olabilir.
• Ağ geçitlerinin faydaları, birden fazla sağlayıcıyı yönetmenin, maliyetleri izlemenin ve yönetişimi uygulamanın ek yükü haklı çıkardığı ölçekte daha anlamlı hale gelir.

Örneğin, günde birkaç bin istek alan ve tek model kullanan bir startup, OpenAI veya Anthropic ile doğrudan entegrasyonun tam bir ağ geçidi yığını yapılandırmaktan daha hızlı kurulup daha kolay sürdürülebileceğini görebilir.

Daha gelişmiş AI ağ geçitleri

Kong AI Gateway

Kong AI Gateway (bkz. Şekil 6), uygulamaları ve aracıları OpenAI, Anthropic ve LLaMA gibi AI sağlayıcılarına ve Pinecone ile Qdrant gibi vektör veritabanlarına bağlayan bir ara katman görevi görür.

OpenAI ile uyumlu birleşik bir API arayüzü sağlayarak geliştiricilerin tek bir entegrasyonla birden fazla büyük dil modeline (LLM'ler) erişmesine olanak tanır. Bu tasarım karmaşıklığı azaltır ve AI etkileşimlerinde tutarlılığı artırır.

Ağ geçidi, sistem performansını ve verimliliğini artıran çeşitli özellikler içerir:

• Yanıtları depolayıp yeniden kullanarak gecikmeyi azaltan AI anlamsal önbelleğe alma.
• İstek dağıtımını yönetmek ve istikrarlı performansı korumak için AI trafik kontrolü ve yük dengeleme.
• Geçici hataları ele almak ve güvenilirliği artırmak için AI Yeniden Denemeleri.

Güvenlik, çekirdek mimarinin içine yerleştirilmiştir. Kong AI Gateway; prompt enjeksiyon saldırılarını tespit edip engellemek için AI prompt guard, kontrollü erişim için kimlik doğrulama ve yetkilendirme (AuthNZ) ve kurumsal uyumluluk standartlarını karşılamak için veri şifreleme içerir.

Bu yeteneklere ek olarak ağ geçidi şunları sağlar:

• Performansı ve kullanımı izlemek için AI gözlemlenebilirlik araçları,
• Girdi ve çıktı verilerini yönetmek için AI akış ve dönüştürme özellikleri,
• Çoklu bulut, şirket içi ve hibrit ortamlarda dağıtım seçenekleri.

Bu yetenekler, onu büyük ölçekli AI iş yüklerini yöneten kuruluşlar için uygun hale getirir.

Şekil 6: Kong AI Gateway mimarisi: AI sağlayıcılarını (LLM'ler ve vektör DB'ler) güvenlik, yönetişim ve gözlemlenebilirlik eklentileri aracılığıyla uygulamalar ve aracılarla bağlayan birleşik API arayüzü.⁵

Kong AI gibi gelişmiş LLMOps platformları hakkında daha fazla bilgi edinin.

Envoy AI Gateway

Envoy AI Gateway, büyük dil modeli sağlayıcılarına giden trafiği yönetmek ve yönlendirmek için Envoy Proxy üzerine inşa edilmiş açık kaynaklı bir ağ geçididir. Standartlaştırılmış API'ler aracılığıyla AI modellerini çağırmak için merkezi bir kontrol düzlemi sağlar; birden fazla sağlayıcıyı ve dağıtım ortamını destekler.

Ağ geçidi, Kubernetes ve Gateway API ile entegre olacak, uygulamalara OpenAI uyumlu ve Responses uyumlu endpoint'ler sunacak, sağlayıcıya özgü farklılıkları dahili olarak ele alacak şekilde tasarlanmıştır.

Temel özellikler şunlardır:

API ve sağlayıcı desteği:

• Akış, araç çağrıları, çok modlu girdiler ve akıl yürütme dahil OpenAI Responses API (/v1/responses) desteği
• Sağlayıcılar genelinde OpenAI tarzı API'lerle uyumluluk (ör. Anthropic, Gemini, Cohere, Bedrock)
• Standart olmayan OpenAI uyumlu yollara sahip sağlayıcılar için yapılandırılabilir endpoint önekleri

Yapılandırma ve yönlendirme

• Birden fazla ağ geçidi arasında paylaşılan ağ geçidi kapsamlı yapılandırma için GatewayConfig CRD
• Arka uca özgü parametre işleme için rota düzeyinde istek gövdesi mutasyonu
• Tutarlı güvenlik politikalarıyla dinamik arka uç seçimi için inference havuzları

Güvenlik ve erişim kontrolü

• MCP rotaları için CEL tabanlı yetkilendirme
• İstek öznitelikleri, JWT talepleri ve harici yetkilendirme hizmetleri kullanarak yetkilendirme
• MCP tabanlı entegrasyonlar için araç düzeyinde erişim kontrolü

Önbelleğe alma ve maliyet kontrolleri

• AWS Bedrock ve GCP Vertex AI üzerindeki Claude modelleri için prompt önbelleğe alma desteği
• Önbelleğe alınan girdi token'ları ve önbellek oluşturma token'ları için ayrı muhasebe

Aracı ve araç desteği

• Model Context Protocol (MCP) sunucuları ve araçları için yerel destek
• MCP istemcileri için otomatik araç listesi senkronizasyonu
• stdio tabanlı MCP sunucularının proxy'lenmesi

Grounding ve erişim

• Gemini modelleri için Google Search grounding
• Kuruluşa özgü veri kaynakları için kurumsal arama entegrasyonu

Gözlemlenebilirlik ve operasyonlar

• Sağlayıcı başına maliyet atıf metrikleri
• OpenTelemetry ve OpenInference uyumlu izleme
• Sağlayıcılar genelinde token kullanımı ve gecikme metrikleri

AI ağ geçitleri ile AI sağlayıcıları arasındaki fark nedir?

AI Sağlayıcıları, AI modellerini kendi altyapıları üzerinde barındıran ve sunan platformlardır. Hesaplama kaynakları, model dağıtımı, API'ler, otomatik ölçekleme ve izleme gibi teknik konuları ele alırlar. Örnekler arasında Baseten, Groq (tescilli LPU donanımıyla) ve SambaNova (RDU altyapısıyla) bulunur.

AI Ağ Geçitleri, uygulamalarınız ile birden fazla AI sağlayıcısı arasında yer alan bir ara katman görevi görür. Her sağlayıcıya ayrı ayrı bağlanmak yerine, ağ geçitleri akıllı yönlendirme, yük dengeleme, güvenlik ve maliyet optimizasyonunu ele alarak tek bir arayüz üzerinden birçok modele erişmek için birleşik bir API sunar. Örnekler arasında OpenRouter ve AI/ML API bulunur.

TogetherAI gibi bazı platformlar her ikisi olarak işlev görür. Kendi modellerini barındırırlar (sağlayıcı işlevi) ve aynı zamanda birden fazla harici modele birleşik API erişimi sunarlar (ağ geçidi işlevi).

Benchmark metodolojisi

Çeşitli AI ağ geçitlerinin gecikme ve performansını tutarlı ve kontrollü koşullar altında değerlendirmek için Python tabanlı bir benchmark geliştirilmiştir.

Benchmark üç temel performans göstergesine odaklanmıştır: ilk token gecikmesi, toplam gecikme ve çıktı token sayısı. İstatistiksel güvenilirliği sağlamak için her test AI ağ geçidi başına 50 kez çalıştırılmıştır. İlk token gecikmesinin ölçülebildiği başarılı çalıştırmalar, doğruluğu korumak için nihai analize dahil edilmiştir.

Farklı yük senaryolarını simüle etmek için iki prompt türü kullanılmıştır:

• Ortalama yaklaşık 18 girdi token'ı içeren kısa prompt'lar
• Ortalama yaklaşık 203 girdi token'ı içeren uzun prompt'lar

Uzun prompt, son AI gelişmeleriyle ilgili sekiz tematik alan etrafında yapılandırılmış ayrıntılı bir analitik talepten oluşmuştur. Bu, tüm modellerin hem düşük hem de yüksek karmaşıklıktaki görevlerde değerlendirilmesini sağlamıştır.

Tüm testler, her AI ağ geçidinde Llama-3.1-8B modeli kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Model adı aynı olsa da ağ geçitleri modelin farklı varyasyonlarını kullanmıştır. Bu farklılıklar dikkatle dikkate alınmış ve sonuçlar buna göre normalleştirilmiştir.

Aynı modelin varyasyonları arasındaki gecikme farklılıklarının birincil kaynağının inference düzeyindeki optimizasyon farklılıkları olduğunu belirledik. Bu nedenle karşılaştırmalar sırasında yalnızca bu inference optimizasyonlarının etkisine odaklandık. Bu yaklaşım, model varyasyonundaki farklılıklardan kaynaklanan sapmaları en aza indirmeye yardımcı oldu ve sağlayıcılar arasında daha adil, daha tutarlı bir karşılaştırma sağladı.

Benchmark betiği, ilk token'a kadar geçen süreyi ölçmek ve tam yanıt üretim süresini yakalamak için stream = True modunu kullanmıştır. Yanıt değişkenliğinde tutarlılığı sağlamak için sıcaklık parametresi tüm çalıştırmalarda 0,7 olarak sabitlenmiştir. Hız sınırlama veya yüke dayalı performans etkileşimini önlemek için çalıştırmalar arasında 0,5 saniyelik bir gecikme uygulanmıştır.

Tüm test yürütmeleri; 200 olmayan HTTP yanıtları, zaman aşımları ve eksik veya hatalı biçimlendirilmiş çıktılar dahil olası hatalara karşı izlenmiştir. Geçerli ilk token gecikmesi ölçümlerine sahip başarılı yanıtlar toplu sonuçlara dahil edilmiştir. Bildirilen metriklerde doğruluğu ve tutarlılığı korumak için başarısız çalıştırmalar hariç tutulmuştur.

SSS'ler

Bu benchmarkı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{OpenAI için AI Ağ Geçitleri: OpenAI: OpenRouter Alternatifleri}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-gateway}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 15 Haziran 2026}
}

Değişiklik günlüğü

9 güncelleme

Tümü9Genel7Metodoloji2

20262025

1. 13 May

   AI ağ geçitlerinin dezavantajlarına dair gecikme, güvenilirlik, maliyet farkı, bağımlılık ve operasyonel karmaşıklığı kapsayan bir bölüm eklendi.

2. 5 Şub

   Daha gelişmiş Yapay Zeka Ağ Geçitleri bölümüne Envoy Yapay Zeka Ağ Geçidi eklendi.

3. 21 Oca

   Top AI gateways bölümüne nexos.ai eklendi.

Referans Linkleri

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

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple bünyesinde baş analisttir. Cem'in AIMultiple'daki çalışmaları; Business Insider, Forbes, Morning Brew ve Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte ve HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. [1], [2], [3], [4], [5] Kariyeri boyunca Cem; teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yaptı. On yılı aşkın süre boyunca McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yaptı. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımladı. CEO'ya rapor verirken bir telekom şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alma süreçlerini yönetti. Ayrıca 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetti. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alındı. Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun oldu ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder