AI Gateways for OpenAI: OpenRouter Alternatives

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/sağlayıcıları 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 normalizasyon stratejisi uyguladık.

Bununla birlikte, Groq ve SambaNova öncelikle özel donanıma sahip AI sağlayıcılarıdır; TogetherAI ise hem bir 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 (FTL) metriğini analiz ettik çünkü bu metrik, bir ağ geçidinin uygun sağlayıcıyı seçme ve yanıtın ilk bölümünü kullanıcıya iletme konusundaki etkinliğini doğrudan yansıtır. Gerçek dünya performansı ve kullanıcı deneyimi hakkında net bir gösterge sağlar.

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

• Groq ve SambaNova en düşük FTL değerlerini sergileyerek yüksek düzeyde optimize edilmiş ve hızlı altyapılara işaret eder. Kısa prompt'lar için hem SambaNova hem de Groq 0,13 saniyede yanıt vererek en hızlılar olur.
  • Uzun prompt'lar için Groq 0,14 saniye ile öne geçerek SambaNova'yı hafifçe geride bırakır. Bu, her iki sağlayıcının farklı senaryolarda en 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 düzey performans gösterir; kısa prompt'lar için FTL'ler sırasıyla 0.40 ve 0,43 saniye, uzun prompt'larda ise her ikisi için 0,45 saniyedir. Sonuçları oldukça benzerdir; OpenRouter hafifçe daha hızlıdır, bu özellikle kısa prompt'larda fark edilir.
• Buna karşılık, AI/ML API en yüksek gecikmeyi gösterir; kısa prompt'lar için 0,84 saniye ve uzun prompt'lar için 0,90 saniye olup diğer sağlayıcılardan önemli ölçüde daha yavaştır.

Token ve gecikme performansı karşılaştırması

Ardından, 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 yeteneğini değerlendirdik.

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

• En yüksek token sayısını üretmesine rağmen (1.997), SambaNova güçlü gecikme performansını korur ve 3 saniyelik yanıt süresiyle en hızlı ikinci olur.
• 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 önemli ölçüde daha yüksek gecikmeye sahiptir (sırasıyla 11 saniye ve 13 saniye), bu da onları belirgin biçimde daha yavaş yapar.
• TogetherAI ile aynı sayıda token üreten OpenRouter, 25 saniye ile en yavaş AI ağ geçidi olarak orta düzey gecikme performansı gösterir.

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 yavaştı ve bu, ilk token gecikmesi ölçümündeki performansıyla tutarlıydı.

Benchmark'ta gözlemlenen performans farklarını açıklayan faktörler

Altyapı sahipliği ve donanım tasarımındaki farklar

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

Sağlayıcı ve ağ geçidi rol ayrımı

Performans farkları, bir platformun şunlardan hangisi olduğundan güçlü şekilde etkilenir:

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

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

Inference düzeyinde optimizasyonlar

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

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

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

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 büyük ek yük olduğunu gösterir.

Verim ve gecikme arasındaki ödünleşimler

• SambaNova, düşük gecikmeyi korurken en yüksek token çıktısını elde eder; bu da güçlü verim optimizasyonuna işaret eder.
• Groq biraz daha düşük token sayıları 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 verim-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 yönlendirme ve karar verme yükünü artırarak, orta düzey ilk token gecikmesine rağmen daha yüksek toplam gecikmeye katkıda bulunur.

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

Model kullanılabilirlik genişliği ve operasyonel karmaşıklık

Çok sayıda modeli destekleyen ağ geçitleri (ör. OpenRouter 500'den fazla modeliyle) 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 tasarım etkileri

Şunların kullanımı:

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

Zirve verim senaryolarından ziyade sistem düzeyindeki verimlilik farklarını vurgularken adaleti sağlar.

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

Maliyet karşılaştırması

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

LLM fiyatlandırması hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

Aracımızla API isteğinizi 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, tek bir OpenAI uyumlu endpoint sağlayarak Anthropic, Google ve Grok gibi sağlayıcılardan 300'den fazla modele erişimle büyük dil modellerine (LLM'ler) istek göndermeyi basitleştirir.

İstekleri maliyet, gecikme ve performansı optimize etmek için akıllıca yönlendirir; otomatik yük devretme, prompt önbelleğe alma ve standartlaştırılmış istek formatları gibi özelliklerle birden çok sağlayıcı API'lerini yönetme ihtiyacını ortadan kaldırır.

Geliştiriciler kod değişikliği yapmadan farklı modeller arasında geçiş yapabilir; bu da esneklik 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 çok LLM'lere istek göndermek için birleşik bir arayüz sağlar.

Standartlaştırılmış arayüzü birden çok 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 deneme 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 kaynaklı LLM'lere istek göndermeyi sağlar; yüksek performanslı inference ve 100ms altı gecikmeyi destekler.

Token önbelleğe alma, model niceleme ve yük dengelemeyi yönetir; geliştiricilerin altyapıyı yönetmeden istek göndermesini sağlar.

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 deneme 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 ağ geçididir.

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

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, saniyede 200 token'a kadar işlemek için özel Reconfigurable Dataflow Unit'lerinden yararlanarak 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 sorunsuz entegrasyonla düşük gecikmeli, yüksek verimli işleme sağlar.

Şekil 5: SambaNova deneme alanı: 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. Birden çok AI sağlayıcılarıyla etkileşim kurmak için genellikle OpenAI uyumlu standartlaştırılmış API'ler sağlayarak sorunsuz entegrasyonu kolaylaştırır (ör. OpenAI, Anthropic veya Google).

Bu, sağlayıcıya özgü API'leri yönetme ihtiyacını azaltır; yük dengeleme ve önbelleğe alma gibi görevleri yerine getirir ve verimli çalışmayı sağlayarak geliştiricilerin altyapı yönetimi yerine uygulama mantığına öncelik vermesine olanak tanır.

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

Geleneksel bir API ağ geçidi, istemci isteklerinin arka uç hizmetlerine iletildiği tek bir giriş noktası görevi görür; API trafiğini yönetir ve güvence altına alır. Buna karşılık bir AI ağ geçidi, model dağıtımı, büyük veri hacimlerini işleme ve performans izleme gibi belirli zorlukları ele alarak AI modelleri ve hizmetleri için uyarlanmıştır.

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

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

AI ağ geçitleri, birden çok AI modeli 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 iyileştirir.

Merkezi model yönetimi

Bir AI ağ geçidi, kuruluşların birden çok AI sağlayıcısına olan bağlantıları 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 yapmadan yeni modeller dağıtabilir veya mevcut olanları güncelleyebilir. Bu, daha hızlı uygulamayı destekler ve geliştirme döngülerini kısaltır.

Güvenilirlik ve ölçeklenebilirlik

AI ağ geçitleri istekleri kullanılabilir kaynaklara dağıtır ve 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, doğrulamasını ve dağıtımını otomatikleştirmesini sağlar. 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 maruziyeti azaltır ve dahili ve harici veri koruma politikalarıyla uyumluluğu sağlar.

Performans ve maliyet optimizasyonu

Performans metriklerini ve kullanım modellerini izleyerek bir AI ağ geçidi, trafiği en verimli veya en uygun maliyetli modele yönlendirebilir. Bu, performans gereksinimlerini bütçe kısıtlarıyla dengelemeye yardımcı olur.

Örneğin, Portkey ve Gantry gibi AI ağ geçitleri, ekiplerin tek bir API aracılığıyla 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 aşağıdakiler aracılığıyla 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 doğrulamak ve yetkilendirmek için tek 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 AI uygulamalarının uyumluluğunu ve güvenliğini 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 ağ geçitleri için hangi dağıtım seçenekleri mevcuttur?

AI ağ geçitleri aşağıdakiler dahil 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 dağıtması ve 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 çok modele ve sağlayıcıya erişimi basitleştirse de benimsemeden önce kuruluşların değerlendirmesi gereken ödünleşimler 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, altta yatan 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 donanımında 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 çok sıralı çağrı içeren ajan tabanlı iş akışları gibi gecikmeye duyarlı uygulamalarda daha belirgin hale gelir.
• Saniye altı yanıt sürelerine öncelik veren uygulamalar, tek bir sağlayıcıyla doğrudan entegrasyonu bir ağ geçidi üzerinden yönlendirmeden 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, alttaki sağlayıcılar kullanılabilir kalsa bile tüm alt akış AI çağrıları etkilenir.
• Hatalar ağ geçidinden, yönlendirme mantığından veya seçilen sağlayıcıdan kaynaklanabileceği için hata ayıklama daha karmaşık hale gelir ve kök neden analizini zorlaştırır.
• Tek bir ağ geçidine bağımlı olan kuruluşlar, satıcı riskini tamamen ortadan kaldırmadan bağımlılıklarını bir sağlayıcıdan diğerine taşımış olur.

Maliyet farkı ve fiyatlandırma şeffaflığının olmaması

Çoğu ağ geçidi, reklamını yaptıkları maliyet tasarruflarını dengeleyebilecek bir fiyat farkı 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 yıllık lisans ücretleri gerektirir; bu da daha küçük ekipler için önemli olabilir.
• 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 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 ağ geçidi özellikleri tescilli olmaya devam eder.

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 özellikleri ağ geçidinin birleşik API'si üzerinden sunulmayabilir.
• Yeni yayınlanan modeller veya yetenekler, ağ geçidi önce entegrasyonunu güncellemesi gerektiğinden genellikle ağ geçitlerinde gecikmeli olarak görünür.
• Genişletilmiş bağlam pencereleri, yapılandırılmış çıktılar veya çok modlu girdiler gibi en son özelliklere bağımlı olan ekipler, doğrudan sağlayıcı erişimini daha esnek bulabilir.

Daha 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 önceden mühendislik çabası gerektirir.
• Tek bir sağlayıcının SDK'sının etrafındaki basit bir sarmalayıcı, prototipler veya düşük trafik hacimli uygulamalar için yeterli olabilir.
• Ağ geçitlerinin faydaları, birden çok sağlayıcıyı yönetmenin, maliyetleri izlemenin ve yönetişimi uygulamanın eklenen yükü haklı çıkardığı ölçekte daha anlamlı hale gelir.

Örneğin, günde birkaç bin isteği tek bir modelle karşılayan bir girişim, tam bir ağ geçidi yığınını yapılandırmaktansa OpenAI veya Anthropic ile doğrudan entegrasyonun kurulumunun daha hızlı ve bakımının daha kolay olduğunu görebilir.

Daha gelişmiş AI ağ geçitleri

Kong AI Gateway

Kong AI Gateway (bkz. Şekil 6), uygulamaları ve ajanları OpenAI, Anthropic ve LLaMA gibi AI sağlayıcılarına ve ayrıca Pinecone ve Qdrant gibi vektör veritabanlarına bağlayan bir ara yazılım katmanı olarak işlev görür.

OpenAI ile uyumlu birleşik bir API arayüzü sağlayarak geliştiricilerin tek bir entegrasyonla birden çok 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 depolamak ve yeniden kullanmak için AI anlamsal önbelleğe alma; gecikmeyi azaltır.
• 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 mimariye yerleştirilmiştir. Kong AI Gateway, prompt enjeksiyon saldırılarını tespit edip engellemek için AI prompt guard'ı, kontrollü erişim için kimlik doğrulama ve yetkilendirme (AuthNZ) ve kurumsal uyumluluk standartlarını karşılamak için veri şifrelemeyi 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 ortamlar arasında dağıtım seçenekleri.

Bu yetenekler, büyük ölçekli AI iş yüklerini yöneten kuruluşlar için uygun olmasını sağlar.

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 giden trafiği yönetmek ve yönlendirmek için Envoy Proxy üzerine inşa edilmiş açık kaynaklı bir ağ geçididir. Standartlaştırılmış API'ler aracılığıyla AI modellerini çağırmak için birden çok sağlayıcıyı ve dağıtım ortamını destekleyen merkezi bir kontrol düzlemi sağlar.

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

Temel özellikler şunlardır:

API ve sağlayıcı desteği:

• OpenAI Responses API (/v1/responses) desteği; akış, araç çağrıları, çok modlu girdiler ve akıl yürütme dahil
• Sağlayıcılar arasında 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 çok ağ geçidi arasında paylaşılan ağ geçidi kapsamlı yapılandırma için GatewayConfig CRD'si
• 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 claim'leri 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 alınmış girdi token'ları ve önbellek oluşturma token'ları için ayrı muhasebe

Ajan 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

Temellendirme ve getirme

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

Gözlemlenebilirlik ve operasyonlar

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

AI ağ geçitleri 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 (tescilli LPU donanımıyla) ve SambaNova (RDU altyapısıyla) bulunur.

AI ağ geçitleri, uygulamalarınız ile birden çok AI sağlayıcısı arasında konumlanan bir ara yazılım görevi görür. Her sağlayıcıya ayrı ayrı bağlanmak yerine ağ geçitleri, akıllı yönlendirme, yük dengeleme, güvenlik ve maliyet optimizasyonunu yöneterek 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 çok harici modele birleşik API erişimi sunarlar (ağ geçidi işlevi).

Benchmark metodolojisi

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

Benchmark, üç temel performans göstergesine odaklandı: ilk token gecikmesi, toplam gecikme ve çıktı token sayısı. Her test, istatistiksel güvenilirliği sağlamak için AI ağ geçidi başına 50 kez çalıştırıldı. Doğruluğu korumak için ilk token gecikmesinin ölçülebildiği başarılı çalıştırmalar nihai analize dahil edildi.

Farklı yük senaryolarını simüle etmek için iki prompt türü kullanıldı:

• 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 istekten oluşuyordu. Bu, tüm modellerin hem düşük hem de yüksek karmaşıklıktaki görevlerde değerlendirilmesini sağladı.

Tüm testler her AI ağ geçidinde Llama-3.1-8B modeli kullanılarak gerçekleştirildi. Model adı aynı olsa da ağ geçitleri modelin farklı varyasyonlarını kullandı. Bu farklılıklar dikkatle dikkate alındı ve sonuçlar buna göre normalleştirildi.

Aynı modelin varyasyonları arasındaki gecikme farklarının birincil kaynağının inference düzeyindeki optimizasyon farkları 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 karşılaştırmayı mümkün kıldı.

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

Tüm test çalıştırmaları, 200 olmayan HTTP yanıtları, zaman aşımları ve eksik veya hatalı biçimlendirilmiş çıktılar dahil olası hatalar için izlendi. Geçerli ilk token gecikmesi ölçümlerine sahip başarılı yanıtlar toplu sonuçlara dahil edildi. Bildirilen metriklerde doğruluğu ve tutarlılığı korumak için başarısız çalıştırmalar hariç tutuldu.

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  = {{AI Gateways for OpenAI: OpenRouter Alternatives}},
  year   = {2026},
  month  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-gateway}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 13 Mayıs 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.

Vercel Security Checkpoint

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