AI Gateway'ler OpenAI için: 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 gateway'lerinden birini kullanmayı planlıyorsanız şunları yapabilirsiniz:

• AI gateway'lerinin verimliliğini benchmark'larımızla karşılaştırın
• Hizmetlerin fiyatlandırmasını aşağıdaki araç ile karşılaştırın
• Hazırlayın OpenAI-uyumlu API isteğinizi aracımızla

AI gateway/sağlayıcı performans benchmark'ı

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

Ancak Groq ve SambaNova, özel donanıma sahip AI sağlayıcılarıdır; TogetherAI ise hem bir AI sağlayıcısı hem de donanım satıcısı olarak işlev görür. OpenRouter ve AI/ML API ise saf gateway'lerdir ve modelleri kendileri barındırmadan istekleri harici sağlayıcılara yönlendirir.

Metodolojimizi görebilirsiniz.

İlk token gecikmesi karşılaştırması

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

Ayrıca FTL, bir AI gateway'in altyapı kaynak yönetimi ve ağ optimizasyonunun verimliliğini sergiler.

• Groq ve SambaNova en düşük FTL değerlerini gösterir; bu da yüksek düzeyde optimize edilmiş ve hızlı altyapılara işaret eder. Kısa prompt'lar için, hem SambaNova hem de Groq yanıtları 0,13 saniyede verir ve bu onları en hızlı yapar.
  • Uzun prompt'lar için Groq, 0,14 saniye ile öne geçer ve SambaNova'yı hafifçe geride bırakır. Bu, her iki sağlayıcının farklı senaryolarda üst düzey performans sunduğunu, Groq'un uzun prompt'larda hafif bir üstünlüğe sahip olduğunu ancak genel olarak performanslarının yakın ve tutarlı biçimde güçlü olduğunu gösterir.
• OpenRouter ve TogetherAI orta düzeyde performans gösterir; kısa prompt'lar için FTL'ler sırasıyla 0.40 ve 0,43 saniye ve 0,45 saniye her ikisi için uzun promptlarda. Sonuçları oldukça benzerdir, ancak OpenRouter özellikle kısa prompt'larda hafifçe daha hızlıdır.
• Buna karşılık, AI/ML API en yüksek gecikmeyi gösterir; kısa prompt'lar için 0,84 saniye ve uzun prompt'lar için 0,90 saniye ile diğer sağlayıcılardan belirgin şekilde daha yavaştır.

Token ve gecikme performans karşılaştırması

Daha sonra, AI gateway'lerinin 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 gateway'lerin en verimli ve en hızlı sağlayıcı optimizasyonunu seçme yeteneğini değerlendirdik.

Token sayıları uzun prompt'lar arasında önemli ölçüdeğişebileceğinden, AI gateway'lerinin optimizasyonu nasıl ele aldığını incelemek istedik.

• En yüksek token sayısını (1.997) üretmesine rağmen, SambaNova güçlü gecikme performansını korur; 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).
• Hem SambaNova hem de Groq'dan daha az token kullanmalarına rağmen (TogetherAI için 1.812 ve AI/ML API için 1.880), TogetherAI ve AI/ML API belirgin şekilde daha yüksek gecikmeye sahiptir (sırasıyla 11 saniye ve 13 saniye) ve bu da onları önemli ölçüde daha yavaş yapar.
• OpenRouter, TogetherAI ile aynı sayıda token üretir ve orta düzeyde gecikme performansı gösterir; 25 saniye ile en yavaş AI gateway'i olarak sıralanır.

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

• Bu durumda, Groq ve SambaNova neredeyse aynıdır ve ilk token gecikmesinde en hızlıdır.
• TogetherAI, OpenRouter'dan daha iyi performans gösterdi ancak performansları nispeten yakındı.
• AI/ML API, 0,90 saniye ile en yavaşıydı 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 özel olarak optimize edilmiş, amaca yönelik tasarlanmış özel donanımlar (LPU'lar ve RDU'lar) üzerinde çalışır.
• Bu mimari avantaj, özellikle hem kısa hem uzun prompt koşullarında, sürekli olarak üstün ilk token gecikmesi ve toplam gecikme performanslarını açıklar.
• Buna karşılık, OpenRouter ve AI/ML API gibi saf gateway'ler istekleri harici sağlayıcılara yönlendirmeye dayanır; bu da ek ağ atlamaları ve koordinasyon yükü getirir.

Sağlayıcı ile gateway rolü ayrımı

Performans farklılıkları, bir platformun şunlardan hangisi olduğuna bağlı olarak büyük ölçüde etkilenir:

• Inference altyapısı üzerinde doğrudan kontrole sahip bir model sağlayıcısı (Groq, SambaNova),
• Hibrit sağlayıcı–gateway (TogetherAI),
• Veya saf yönlendirme gateway'i (OpenRouter, AI/ML API).

Sağlayıcılar ve hibrit platformlar inference, batching ve caching'i sıkı bir şekilde optimize edebilirken, saf gateway'ler esneklik ve daha geniş sağlayıcı desteği karşılığında bir miktar performanstan ödün verir.

Inference düzeyinde optimizasyonlar

Aynı temel modeli (Llama 3.1 8B) kullanmalarına rağmen, gateway'ler şu açılardan farklılık gösterir:

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

Bu inference düzeyindeki farklılıklar, metodolojide gecikme değişiminin birincil kaynağı olarak model mimarisinin kendisinden ziyade tanımlanmıştır.

İlk token gecikmesi duyarlılığı

İlk token gecikmesi şunları yansıtır:

• Ağ yönlendirme verimliliği,
• Sağlayıcı seçim mantığı,
• Dahili kuyruklama 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 yönlendirmede daha fazla ek yük olduğunu gösterir.

Throughput ile gecikme ödünleşimleri

• SambaNova, düşük gecikmeyi korurken en yüksek token çıktısını elde eder; bu da güçlü throughput optimizasyonuna işaret eder.
• Groq, biraz daha düşük token sayısına ulaşır ancak daha hızlı toplam gecikme sunar; bu da ayrıntı yerine 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 throughput-gecikme oranları anlamına gelir.

Gateway optimizasyonu ve yönlendirme stratejisi

OpenRouter şunlara öncelik verir:

• Model çeşitliliği,
• Failover dayanıklılığı,
• Maliyet ve kullanılabilirlik optimizasyonu.

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

Bu nedenle benchmark, esneklik ile ham performans arasında bilinçli bir ödünleşimi yakalar.

Model kullanılabilirliği genişliği ve operasyonel karmaşıklık

Çok sayıda modeli destekleyen gateway'ler (ör. OpenRouter, 500+ model ile) şunlarla karşılaşır:

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

Daha az desteklenen modele sahip platformlar, gecikme tutarlılığını iyileştirerek daha agresif, modele özgü optimizasyonlar uygulayabilir.

Benchmark tasarım etkileri

Şunların kullanımı:

• Streaming modu,
• Sabit temperature,
• Gecikmeli sıralı yürütme,

Zirve throughput senaryolarından ziyade sistem düzeyinde verimlilik farklılıklarını vurgularken aynı zamanda adaleti sağlar.

Başarısız çalıştırmaların hariç tutulması, istikrarlı streaming davranışına sahip platformları kayırır ve daha yüksek koordinasyon karmaşıklığına sahip gateway'leri 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 okuyabilirsiniz.

Aracımızla API isteğinizi hazırlayın

AI gateway'leri tarafından sağlanan modellerden herhangi biri için OpenAI-uyumlu API isteğinizi hazırlamak için aşağıdaki aracı kullanın.

Desteklenen model sayıları

En iyi AI gateway'leri

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.

Maliyet, gecikme ve performansı optimize etmek için istekleri akıllıca yönlendirir; otomatik failover'lar, prompt caching ve standartlaştırılmış istek formatları gibi özelliklerle birden fazla sağlayıcı API'sini yönetme ihtiyacını ortadan kaldırır.

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

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

AI/ML API

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

Standartlaştırılmış arayüzü birden fazla modeli destekler ve 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 oyun alanı: ayarlanabilir parametreler, model seçimi ve örnek konuşma içeren LLM test arayüzü.²

Together AI

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

Token caching, model quantization ve yük dengeleme işlemlerini yönetir; böylece geliştiriciler altyapıyı yönetmeden istek gönderebilir.

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

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

Groq

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

Yüksek hızlı, düşük gecikmeli yanıtlar sunmak için özel tasarlanmış Language Processing Unit'leri (LPU'lar) kullanır. OpenAI-uyumlu bir API ile geliştiricilere esneklik sağlar; ancak yalnızca HTTP üzerinden çalışır ve WebSocket desteği yoktur.

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

SambaNova

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

API, kurumsal düzey modeller için istekleri standartlaştırır; karmaşık AI iş yükleri için ideal olan düşük gecikmeli, yüksek throughput'lu işleme ve sorunsuz entegrasyon sağlar.

Şekil 5: SambaNova oyun alanı: akıl yürütme yetenekleri ve ayrıntılı performans metrikleri içeren DeepSeek model arayüzü.⁴

AI uygulama geliştirmede bir AI gateway'in rolü nedir?

AI gateway'leri, AI modellerini, hizmetlerini ve verilerini son kullanıcı uygulamalarına bağlayan merkezi bir platform olarak hizmet eder. Genellikle OpenAI-uyumlu standartlaştırılmış API'ler sağlayarak birden fazla AI sağlayıcısıyla (ör. OpenAI, Anthropic veya Google) etkileşim kurmayı kolaylaştırır.

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

Bir AI gateway, geleneksel bir API gateway'inden nasıl farklıdır?

Geleneksel bir API Gateway'i, istemci isteklerinin arka uç hizmetlerine tek giriş noktası olarak hizmet eder; API trafiğini yönetir ve güvence altına alır. Buna karşılık, bir AI Gateway, model dağıtımı, büyük veri hacimlerinin işlenmesi ve performans izleme gibi belirli zorlukları ele alarak AI modelleri ve hizmetleri için özel olarak tasarlanmıştır.

AI gateway'leri, genel amaçlı API Gateway'lerinin aksine, semantic caching, prompt yönetimi ve AI'ya özgü trafik yönetimi gibi gelişmiş özellikler sunar ve güvenlik ile düzenleyici standartlara uyumu sağlar.

AI entegrasyonu için bir AI gateway kullanmanın temel faydaları nelerdir?

AI gateway'leri, birden fazla AI modelini ve hizmetini entegre etmek ve yönetmek için yapılandırılmış bir yaklaşım sunar. Uygulamalar ile AI sağlayıcıları arasında bir kontrol katmanı olarak görev yaparak AI yaşam döngüsü boyunca verimliliği, tutarlılığı ve yönetişimi iyileştirir.

Merkezi model yönetimi

Bir AI gateway, kuruluşların tek bir arayüz üzerinden birden fazla AI sağlayıcısına bağlantıları 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 yapmadan yeni modeller dağıtabilir veya mevcut modelleri güncelleyebilir. Bu, daha hızlı uygulamayı destekler ve geliştirme döngülerini kısaltır.

Güvenilirlik ve ölçeklenebilirlik

AI gateway'leri, kullanım arttıkça tutarlı performansı korumaya yardımcı olmak için istekleri mevcut kaynaklara dağıtır. Yük dengeleme ve otomatik failover, kesinti süresini en aza indirir ve hizmet sürekliliğini sağlar.

CI/CD süreçleriyle entegrasyon

AI gateway'lerini CI/CD pipeline'larıyla bağlamak, kuruluşların model testini, doğrulamasını ve dağıtımını otomatikleştirmesini sağlar. Bu, istikrarı ve uyumu korurken sürekli iyileştirmeyi destekler.

Güvenlik ve erişim kontrolü

Gateway'ler, kimlik doğrulama, şifreleme ve kullanım izlemeyi tek bir katmanda birleştirir. Bu, güvenlik risklerine maruziyeti azaltır ve iç ve dış veri koruma politikalarına uyumu sağlar.

Performans ve maliyet optimizasyonu

Bir AI gateway, performans metriklerini ve kullanım kalıplarını izleyerek trafiği en verimli veya en uygun maliyetli modele yönlendirebilir. Bu, performans gereksinimlerini bütçe kısıtlamalarıyla dengelemeye yardımcı olur.

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

Bir AI Gateway gelişmiş güvenlik mimarisini nasıl sağlar?

AI gateway'leri 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 kimlik doğrulama ve yetkilendirme için tek bir kontrol noktası.
• AI modellerini ve hizmetlerini güvenli bir şekilde yönetmek için sanal anahtarlar desteği.
• Prompt injection saldırıları gibi kötüye kullanımı önlemek için prompt güvenlik özellikleri.

Bu önlemler, kurumsal ortamlarda uyumu ve AI uygulamalarının korunmasını sağlar.

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 Gateway'ler için hangi dağıtım seçenekleri mevcuttur?

AI gateway'leri şunları içeren 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 ölçeklendirme.
• 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 gateway kullanmanın dezavantajları nelerdir?

AI gateway'leri birden fazla modele ve sağlayıcıya erişimi basitleştirirken, benimsenmeden önce kuruluşların tartması gereken ödünleşimler de getirir. Bu sınırlamalar performansı, maliyeti ve operasyonel karmaşıklığı etkiler ve belirli senaryolarda faydalardan daha ağır basabilir.

Yönlendirme ek yükünden kaynaklanan ek gecikme

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

• OpenRouter ve AI/ML API'leri gibi saf yönlendirme gateway'leri, benchmark'ımızda özel 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 sıralı çağrı içeren ajan bazlı iş akışları gibi gecikmeye duyarlı uygulamalarda daha belirgin hale gelir.
• Saniye altı yanıt sürelerine öncelik veren uygulamalar, bir gateway üzerinden yönlendirme yapmak yerine tek bir sağlayıcıyla doğrudan entegrasyonu daha verimli bulabilir.

Ek arıza noktası

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

• Gateway kesinti, hız sınırlama veya performans düşüşü yaşarsa, temel sağlayıcılar kullanılabilir kalsa bile tüm alt akış AI çağrıları etkilenir.
• Hatalar gateway'den, yönlendirme mantığından veya seçilen sağlayıcıdan kaynaklanabileceğinden hata ayıklama daha karmaşık hale gelir ve kök neden analizini zorlaştırır.
• Tek bir gateway'e güvenen kuruluşlar, satıcı riskini tamamen ortadan kaldırmadan bağımlılıklarını bir sağlayıcıdan diğerine kaydırır.

Maliyet kar marjı ve fiyatlandırma belirsizliği

Çoğu gateway, reklamını yaptıkları maliyet tasarruflarını dengeleyebilecek kar marjı veya abonelik modeliyle çalışır.

• Saf gateway'ler 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 gateway'ler genellikle yıllık lisans ücretleri gerektirir; bu, küçük ekipler için önemli olabilir.
• Fiyatlandırma yapıları her zaman şeffaf değildir; bu da ölçekte aylık maliyetleri tahmin etmeyi zorlaştırır.

Gateway katmanında satıcıya kilitlenme

AI gateway'leri genellikle model sağlayıcılarına kilitlenmeyi önlemenin bir yolu olarak pazarlanırken, yeni bir bağımlılık biçimi getirebilirler.

• Semantic caching, prompt yönetimi veya özel yönlendirme mantığı gibi özel özellikler gateway'ler arasında taşınabilir değildir.
• Daha sonra bir gateway'den ayrılmak, 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 gateway özellikleri özel mülk olarak kalır.

Sağlayıcıya özgü özelliklere sınırlı erişim

Gateway'ler sağlayıcılar arasında istekleri standartlaştırır, ancak bu soyutlama bireysel modellere özgü yetenekleri gizleyebilir.

• Sağlayıcıya özgü parametreler, yanıt formatları veya beta özellikler, gateway'in birleşik API'si aracılığıyla sunulmayabilir.
• Yeni yayınlanan modeller veya yetenekler, gateway önce entegrasyonunu güncellemesi gerektiğinden genellikle gecikmeyle gateway'lerde görünür.
• Genişletilmiş bağlam pencereleri, yapılandırılmış çıktılar veya çok modlu girdiler gibi son teknoloji özelliklere bağımlı ekipler, doğrudan sağlayıcı erişimini daha esnek bulabilir.

Küçük ekipler için operasyonel karmaşıklık

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

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

Örneğin, günde birkaç bin istek sunan ve tek model kullanan bir startup, OpenAI veya Anthropic ile doğrudan entegrasyonun, tam bir gateway yığını yapılandırmaktan daha hızlı kurulduğunu ve bakımının daha kolay olduğunu görebilir.

Daha gelişmiş AI Gateway'leri

Kong AI Gateway

Kong AI Gateway (Şekil 6'ya bakın), uygulamaları ve ajanları OpenAI, Anthropic ve LLaMA gibi AI sağlayıcılarına ve Pinecone ile Qdrant gibi vektör veritabanlarına bağlayan bir middleware katmanı olarak işlev görür.

OpenAI ile uyumlu birleşik bir API arayüzü sunar; geliştiricilerin tek bir entegrasyonla birden fazla büyük dil modeline (LLM'ler) erişmesini sağlar. Bu tasarım karmaşıklığı azaltır ve AI etkileşimlerinde tutarlılığı artırır.

Gateway, sistem performansını ve verimliliğini artıran çeşitli özellikler içerir:

• AI semantic caching: yanıtları depolamak ve yeniden kullanmak, gecikmeyi azaltmak için.
• AI trafik kontrolü ve yük dengeleme: istek dağıtımını yönetmek ve istikrarlı performansı korumak için.
• AI Retries: geçici hataları ele almak ve güvenilirliği artırmak için.

Güvenlik, çekirdek mimariye yerleşiktir. Kong AI Gateway, prompt injection saldırılarını tespit edip engellemek için AI prompt guard, kontrollü erişim için kimlik doğrulama ve yetkilendirme (AuthNZ) ve kurumsal uyum standartlarını karşılamak için veri şifreleme içerir.

Bu yeteneklere ek olarak gateway şunları sağlar:

• Performans ve kullanımı izlemek için AI gözlemlenebilirlik araçları,
• Girdi ve çıktı verilerini yönetmek için AI akış ve dönüşüm özellikleri,
• Çoklu bulut, şirket içi ve hibrit ortamlar arasında dağıtım seçenekleri.

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

Şekil 6: Kong AI Gateway mimarisi: güvenlik, yönetişim ve gözlemlenebilirlik eklentileri aracılığıyla AI sağlayıcılarını (LLM'ler ve vektör DB'leri) uygulamalar ve ajanlarla 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 trafiği yönetmek ve yönlendirmek için Envoy Proxy üzerine kurulu açık kaynaklı bir gateway'dir. Standartlaştırılmış API'ler aracılığıyla AI modellerini çağırmak için merkezi bir kontrol düzlemi sağlar; birden fazla sağlayıcıyı ve dağıtım ortamını destekler.

Gateway, Kubernetes ve Gateway API ile entegre olacak ve OpenAI-uyumlu ve Responses-uyumlu endpoint'leri uygulamalara sunacak şekilde tasarlanmıştır; sağlayıcıya özgü farklılıkları dahili olarak ele alır.

Temel özellikler şunları içerir:

API & sağlayıcı desteği:

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

Yapılandırma & yönlendirme

• Birden fazla gateway arasında paylaşılan gateway 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 & 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

Caching & maliyet kontrolleri

• AWS Bedrock ve GCP Vertex AI üzerinde Claude modelleri için prompt caching desteği
• Önbelleğe alınmış girdi token'ları ve önbellek oluşturma token'ları için ayrı muhasebe

Ajan & 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 & getirim

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

Gözlemlenebilirlik & operasyonlar

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

AI Gateway'leri ile AI Sağlayıcıları arasındaki fark nedir?

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

AI Gateway'leri, uygulamalarınız ile birden fazla AI sağlayıcısı arasında yer alan middleware olarak görev yapar. Her sağlayıcıya ayrı ayrı bağlanmak yerine, gateway'ler tek bir arayüz üzerinden birçok modele erişmek için birleşik bir API sunar; akıllı yönlendirme, yük dengeleme, güvenlik ve maliyet optimizasyonunu yönetir. 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 (gateway işlevi).

Benchmark metodolojisi

Tutarlı ve kontrollü koşullar altında çeşitli AI gateway'lerinin gecikme ve performansını değerlendirmek için Python tabanlı bir benchmark geliştirildi.

Benchmark, üç temel performans göstergesine odaklandı: ilk token gecikmesi, toplam gecikme ve çıktı token sayısı. İstatistiksel güvenilirliği sağlamak için her test, AI gateway başına 50 kez yürütüldü. Doğruluğu korumak için ilk token gecikmesinin ölçülebildiği başarılı çalıştırmalar nihai analize dahil edildi.

Farklı yük senaryolarını simüle etmek için iki prompt türü kullanıldı:

• Kısa prompt'lar, ortalama yaklaşık 18 girdi token'ı
• Uzun prompt'lar, ortalama yaklaşık 203 girdi token'ı

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

Tüm testler, her AI gateway'inde Llama-3.1-8B modeli kullanılarak gerçekleştirildi. Model adı aynı olmasına rağmen, gateway'ler modelin farklı varyasyonlarını kullandı. Bu farklılıklar dikkatlice dikkate alındı ve sonuçlar buna göre normalleştirildi.

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 script'i, ilk token'a kadar geçen süreyi ölçmek ve tam yanıt üretim süresini yakalamak için stream = True modunu kullandı. Yanıt değişkenliğinde tutarlılığı sağlamak için temperature parametresi tüm çalıştırmalarda 0.7 olarak sabitlendi. Hız sınırlama veya yüke dayalı performans parazitini önlemek için çalıştırmalar arasında 0,5 saniyelik gecikme uygulandı.

Tüm test yürütmeleri, 200 olmayan HTTP yanıtları, zaman aşımları ve eksik veya bozuk çıktılar dahil olası hatalar açısından izlendi. Geçerli ilk token gecikmesi ölçümlerine sahip başarılı yanıtlar toplu sonuçlara dahil edildi. Raporlanan metriklerde doğruluk ve tutarlılığı korumak için başarısız çalıştırmalar hariç tutuldu.

Harici Bağlantılar

Bu benchmarkı kaynak gösterin

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

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{AI Gateway'ler OpenAI için: OpenRouter Alternatifleri}},
  year   = {2026},
  month  = oct,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-gateway}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 27 Ekim 2026}
}

Değişiklik günlüğü

8 güncelleme

Tümü8Genel6Metodoloji2

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.

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