أفضل بدائل Kong AI لعام 2026: لماذا ShareAI هو #1 (خيارات حقيقية، دليل التسعير والهجرة)

إذا كنت تقارن بدائل Kong AI أو تبحث عن منافسين لـ Kong AI, ، فإن هذا الدليل يرسم المشهد كما يفعل الباني. سنوضح ما يقصده الناس بـ “Kong AI” (إما بوابة الذكاء الاصطناعي لـ Kong أو كونغ.ai منتج الوكيل/الدردشة)، ونحدد أين مجمعات LLM تناسب، ثم نقارن بين أفضل البدائل—مع وضع شاركAI أولاً للفرق التي تريد واجهة برمجة تطبيقات واحدة عبر العديد من المزودين، سوق شفاف, التوجيه الذكي/التجاوز الذكي، والاقتصاد العادل الذي يعيد 70% من الإنفاق إلى مزودي GPU. واجهة برمجة التطبيقات للذكاء الاصطناعي المدعومة من الناس.

طوال هذه المقالة، ستجد مقارنات عملية، إطار عمل TCO، دليل الترحيل، وأمثلة API للنسخ واللصق حتى تتمكن من الشحن بسرعة.

ما يشير إليه “Kong AI” (منتجان متميزان)

بوابة Kong AI (من Kong Inc.) هو بوابة AI/LLM للمؤسسات: الحوكمة، السياسات/الإضافات، التحليلات، والمراقبة لحركة مرور الذكاء الاصطناعي عند الحافة. يمكنك إحضار مزوديك/نماذجك؛ إنها طائرة تحكم بنية تحتية بدلاً من سوق نماذج.

كونغ.ai هو منتج روبوت محادثة/وكيل للأعمال للدعم والمبيعات. يجمع بين واجهة المستخدم الحوارية، الذاكرة، والقنوات—مفيد لبناء المساعدين، ولكنه ليس موجهًا لتجميع LLM الذي يركز على المطورين وغير المرتبط بمزود معين.

الخلاصة: إذا كنت بحاجة إلى الحوكمة وتطبيق السياسات، يمكن أن تكون البوابة مناسبة جدًا. إذا كنت تريد واجهة برمجة تطبيقات واحدة عبر العديد من النماذج/المزودين مع شفافية في السعر/الزمن/وقت التشغيل قبل تقوم بالتوجيه، فأنت تبحث عن مجمع مع سوق.

ما هي LLMs (ولماذا نادرًا ما توحد الفرق على نموذج واحد فقط)؟

النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مثل GPT، Llama، وMistral هي مولدات نصوص احتمالية مدربة على مجموعات بيانات ضخمة. تدعم المحادثات، RAG، الوكلاء، التلخيص، البرمجة، والمزيد. ولكن لا يوجد نموذج واحد يتفوق في كل مهمة، لغة، أو ملف تعريف زمن/تكلفة—لذلك الوصول إلى نماذج متعددة مهم.

الأداء يتغير بمرور الوقت (إصدارات نماذج جديدة، تغييرات في الأسعار، ارتفاعات في حركة المرور). في الإنتاج، التكامل والعمليات—المفاتيح، السجلات، المحاولات، التحكم في التكاليف، والتبديل التلقائي—تكون بنفس أهمية جودة النموذج الخام.

المجمعات مقابل البوابات مقابل منصات الوكلاء (ولماذا يخلط المشترون بينها)

• مجمعو LLM: واجهة برمجة تطبيقات واحدة عبر العديد من النماذج/المزودين؛ التوجيه/التبديل التلقائي؛ مقارنات السعر/الأداء؛ التبديل المحايد للمزود.
• بوابات الذكاء الاصطناعي: الحوكمة والسياسة عند حافة الشبكة؛ الإضافات، حدود المعدل، التحليلات؛ إحضار مزوديك الخاصين.
• منصات الوكلاء/الدردشة: واجهة مستخدم حوارية معبأة، ذاكرة، أدوات، وقنوات للمساعدين الموجهين للأعمال.

تبدأ العديد من الفرق ببوابة للسياسة المركزية، ثم تضيف مجمعًا للحصول على توجيه سوق شفاف (أو العكس). يجب أن يعكس مكدسك ما تنشره اليوم وكيف تخطط للتوسع.

كيف قمنا بتقييم أفضل بدائل Kong AI

• نطاق النموذج والحيادية: ملكية + مفتوحة، بدون إعادة كتابة؛ سهلة التبديل.
• زمن الاستجابة والمرونة: سياسات التوجيه؛ انتهاء المهلات؛ المحاولات؛ التبديل الفوري.
• الحوكمة والأمان: معالجة المفاتيح، ضوابط المزود، حدود الوصول.
• الرصد: سجلات الطلب/الاستجابة، التتبع، لوحات معلومات التكلفة/الزمن.
• شفافية التسعير وتكلفة الملكية الإجمالية: معدلات الوحدات التي يمكنك مقارنتها قبل التوجيه.
• تجربة المطور: الوثائق، البدايات السريعة، SDKs، الملاعب؛ الوقت للحصول على أول رمز.
• المجتمع والاقتصاد: ما إذا كان الإنفاق يزيد العرض (حوافز لمالكي GPU).

#1 — ShareAI (واجهة برمجة التطبيقات للذكاء الاصطناعي المدعومة من الناس): أفضل بديل لـ Kong AI

شاركAI هو واجهة برمجة تطبيقات متعددة المزودين مع سوق شفاف و توجيه ذكي. مع تكامل واحد، يمكنك تصفح كتالوج كبير من النماذج والمزودين، ومقارنة السعر، التوفر، الزمن، وقت التشغيل، نوع المزود, ، وقم بالتوجيه مع التبديل الفوري. اقتصاده مدعوم من الناس: 70% من كل دولار يتدفق إلى مزودي GPU الذين يحافظون على النماذج متصلة. :contentReference[oaicite:2]

• واجهة برمجة تطبيقات واحدة → أكثر من 150 نموذجًا عبر العديد من المزودين—بدون إعادة كتابة، بدون قيود.
• سوق شفاف: اختر حسب السعر، زمن الاستجابة، وقت التشغيل، التوفر، نوع المزود.
• المرونة بشكل افتراضي: سياسات التوجيه + تجاوز الفشل الفوري.
• اقتصاديات عادلة: 70% من الإنفاق يذهب إلى المزودين (المجتمع أو الشركة).

روابط سريعة (Playground، المفاتيح، الوثائق)

• تصفح النماذج (السوق)
• فتح ساحة اللعب
• إنشاء مفتاح API
• مرجع API (البدء السريع)
• دليل المستخدم (نظرة عامة على وحدة التحكم)
• الإصدارات

للمزودين: يمكن لأي شخص أن يكسب من خلال إبقاء النماذج متصلة بالإنترنت

ShareAI هو مصدر مفتوح. يمكن لأي شخص أن يصبح مزودًا—مجتمع أو شركة. قم بالتسجيل عبر Windows، Ubuntu، macOS، أو Docker. ساهم بفترات الخمول أو قم بالتشغيل الدائم. اختر حافزك: المكافآت (المال)،, تبادل (الرموز/محترف AI)، أو المهمة (تبرع بـ 1٪ للمنظمات غير الحكومية). مع التوسع، يمكنك تحديد أسعار الاستدلال الخاصة بك والحصول على تعرض تفضيلي.

• دليل المزود
• لوحة التحكم للمزود

أمثلة النسخ واللصق (إكمال المحادثة)

# cURL (bash) — إكمال المحادثة"

// JavaScript (fetch) — Node 18+/Edge runtimes;

أفضل البدائل لـ Kong AI (القائمة الكاملة)

أدناه يعكس مجموعة البائعين التي تقيمها العديد من الفرق: إدن AI, أوبن راوتر, LiteLLM, توحيد, بورتكي, ، و أورك AI. نبقيها محايدة وعملية، ثم نشرح متى شاركAI هو الأنسب لشفافية السوق واقتصاديات المجتمع.

2) Eden AI

ما هو: منصة تجمع LLMs و خدمات الذكاء الاصطناعي الأوسع مثل الصور، الترجمة، وTTS. تركز على الراحة عبر قدرات الذكاء الاصطناعي المتعددة وتشمل التخزين المؤقت، الحلول البديلة، ومعالجة الدُفعات.

نقاط القوة: سطح متعدد القدرات واسع؛ حلول بديلة/تخزين مؤقت؛ تحسين الدفع حسب الاستخدام.

التنازلات: تركيز أقل على سوق شفاف الذي يبرز السعر/الكمون/وقت التشغيل لكل مزود قبل التوجيه. غالبًا ما تفضل الفرق التي تركز على السوق أولاً سير عمل ShareAI للاختيار والتوجيه.

الأفضل لـ: الفرق التي تريد LLMs بالإضافة إلى خدمات ذكاء اصطناعي أخرى في مكان واحد، مع الراحة والشمولية.

3) OpenRouter

ما هو: واجهة برمجة تطبيقات موحدة عبر العديد من النماذج. يقدر المطورون الشمولية وأسلوب الطلب/الاستجابة المألوف.

نقاط القوة: وصول واسع للنماذج بمفتاح واحد؛ تجارب سريعة.

التنازلات: تركيز أقل على عرض سوق المزود أو عمق حوكمة المؤسسات.

الأفضل لـ: تجارب سريعة عبر النماذج دون الحاجة إلى مستوى عميق من التحكم.

4) LiteLLM

ما هو: Python SDK + وكيل قابل للاستضافة الذاتية يتحدث بواجهة متوافقة مع OpenAI للعديد من المزودين.

نقاط القوة: خفيف الوزن؛ سريع التبني؛ تتبع التكلفة؛ توجيه/استرجاع بسيط.

التنازلات: أنت تدير الوكيل وقابلية المراقبة؛ شفافية السوق واقتصاديات المجتمع خارج النطاق.

الأفضل لـ: الفرق الصغيرة التي تفضل طبقة وكيل DIY.

المستودع: LiteLLM على GitHub

5) توحيد

ما هو: التوجيه والتقييم الموجه نحو الأداء لاختيار نماذج أفضل لكل طلب.

نقاط القوة: التوجيه المدفوع بالجودة؛ التركيز على القياس واختيار النموذج.

التنازلات: مساحة سطح محددة بالرأي؛ أقل تركيزًا على شفافية السوق.

الأفضل لـ: الفرق التي تعمل على تحسين جودة الاستجابة باستخدام حلقات التقييم.

الموقع الإلكتروني: unify.ai

6) المفتاح السحري

ما هو: بوابة ذكاء اصطناعي مع قابلية المراقبة، ضوابط الحماية، وميزات الحوكمة—شائعة في الصناعات المنظمة.

نقاط القوة: تتبع عميق/تحليلات؛ ضوابط السلامة؛ تنفيذ السياسات.

التنازلات: مساحة تشغيلية مضافة؛ أقل تركيزًا على شفافية السوق.

الأفضل لـ: فرق تعتمد بشكل كبير على التدقيق وحساسة للامتثال.

صفحة الميزات: بوابة Portkey للذكاء الاصطناعي

7) أورك AI

ما هو: منصة تنظيم وتعاون تساعد الفرق على الانتقال من التجارب إلى الإنتاج باستخدام تدفقات منخفضة التعليمات البرمجية.

نقاط القوة: تنسيق سير العمل؛ رؤية عبر الوظائف؛ تحليلات المنصة.

التنازلات: أخف في الميزات الخاصة بالتجميع مثل شفافية السوق واقتصاديات المزود.

الأفضل لـ: الشركات الناشئة/الصغيرة والمتوسطة التي ترغب في التنسيق أكثر من التحكم العميق في التجميع.

الموقع الإلكتروني: orq.ai

Kong AI مقابل ShareAI مقابل Eden AI مقابل OpenRouter مقابل LiteLLM مقابل Unify مقابل Portkey مقابل Orq: مقارنة سريعة

المنصة	من يخدم	نطاق النموذج	الحوكمة والأمان	المراقبة	التوجيه / تجاوز الفشل	شفافية السوق	نمط التسعير	برنامج المزود
شاركAI	فرق المنتج/المنصة التي تريد واجهة برمجة تطبيقات واحدة + اقتصاديات عادلة	150+ نموذج عبر العديد من المزودين	مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات والتحكم لكل مسار	استخدام وحدة التحكم + إحصائيات السوق	التوجيه الذكي + تجاوز الفشل الفوري	نعم (السعر، زمن الاستجابة، وقت التشغيل، التوفر، نوع المزود)	الدفع حسب الاستخدام؛ قارن بين المزودين	نعم — العرض المفتوح؛; 70% إلى المزودين
كونغ AI جيتواي	المؤسسات التي تحتاج إلى حوكمة على مستوى البوابة	مزودون BYO	قوي سياسات/إضافات الحافة	التحليلات	الوكيل/الإضافات، المحاولات	لا (أداة البنية التحتية)	البرمجيات + الاستخدام (يختلف)	غير متوفر
إدن AI	الفرق التي تحتاج إلى LLM + خدمات الذكاء الاصطناعي الأخرى	خدمات متعددة واسعة	عناصر التحكم القياسية	يختلف	البدائل/التخزين المؤقت	جزئي	الدفع حسب الاستخدام	غير متوفر
أوبن راوتر	المطورون الذين يريدون مفتاحًا واحدًا عبر النماذج	كتالوج واسع	عناصر تحكم API الأساسية	جانب التطبيق	التراجع/التوجيه	جزئي	الدفع حسب الاستخدام	غير متوفر
LiteLLM	الفرق التي ترغب في وكيل مستضاف ذاتيًا	العديد من المزودين	حدود التكوين/المفتاح	البنية التحتية الخاصة بك	المحاولات/البدائل	غير متوفر	التكاليف المستضافة ذاتيًا + تكاليف المزود	غير متوفر
توحيد	الفرق التي تحسن جودة كل طلب	متعدد النماذج	أمان API القياسي	تحليلات المنصة	اختيار أفضل نموذج	غير متوفر	SaaS (يختلف)	غير متوفر
بورتكي	الفرق المنظمة/المؤسساتية	واسع	الحوكمة/الضوابط	آثار عميقة	التوجيه الشرطي	غير متوفر	SaaS (يختلف)	غير متوفر
أورك	فرق المنتجات متعددة الوظائف	دعم واسع	ضوابط المنصة	تحليلات المنصة	تدفقات التنسيق	غير متوفر	SaaS (يختلف)	غير متوفر

التسعير وإجمالي تكلفة الملكية: كيفية مقارنة التكاليف الحقيقية (وليس فقط أسعار الوحدات)

غالبًا ما تقارن الفرق $/1K رموز وتتوقف عند هذا الحد. في الواقع، يعتمد إجمالي تكلفة الملكية على المحاولات/النسخ الاحتياطية، زمن استجابة النموذج (الذي يغير الاستخدام)، تباين المزود، تخزين المراقبة، وتشغيل التقييم. تساعد بيانات السوق الشفافة في اختيار المسارات التي توازن بين التكلفة وتجربة المستخدم.

نموذج إجمالي تكلفة الملكية البسيط # (شهريًا) إجمالي تكلفة الملكية ≈ Σ (Base_tokens × Unit_price × (1 + Retry_rate)) + Observability_storage + Evaluation_tokens + Egress 

النموذج الأولي (10k رموز/يوم): تكلفتك هي في الغالب وقت الهندسة—فضل البداية السريعة (Playground، quickstarts). النطاق المتوسط (2M رموز/يوم): يمكن أن يقلل التوجيه/التبديل الاحتياطي الموجه بالسوق بنسبة 10–20% مع تحسين تجربة المستخدم. أحمال العمل المتقلبة: توقع تكلفة رموز فعالة أعلى من المحاولات أثناء التبديل الاحتياطي؛ خطط لذلك في الميزانية.

دليل الترحيل: الانتقال إلى ShareAI من الأنظمة الشائعة

من بوابة Kong AI

احتفظ بسياسات مستوى البوابة حيث تتألق، أضف ShareAI لتوجيه السوق والتبديل الفوري. النمط: مصادقة/سياسة البوابة → توجيه ShareAI لكل نموذج → قياس إحصائيات السوق → تشديد السياسات.

من OpenRouter

قم بتعيين أسماء النماذج؛ تحقق من تكافؤ المطالبات؛ ظلل 10% من الحركة؛ قم بالتصعيد إلى 25% → 50% → 100% مع الحفاظ على ميزانيات التأخير/الأخطاء. تجعل بيانات السوق تبديل المزودين أمرًا بسيطًا.

من LiteLLM

استبدل الوكيل المستضاف ذاتيًا على المسارات الإنتاجية التي لا ترغب في تشغيلها؛ احتفظ بـ LiteLLM للتطوير إذا رغبت. قارن بين عبء العمليات وفوائد التوجيه المُدار.

من Unify / Portkey / Orq

حدد توقعات التكافؤ الوظيفي (التحليلات، الضوابط، التنسيق). تدير العديد من الفرق نظامًا هجينًا: احتفظ بالميزات المتخصصة حيث تكون أقوى، استخدم ShareAI لاختيار المزود الشفاف والتبديل الفوري.

قائمة التحقق من الأمان والخصوصية والامتثال (غير مرتبطة بمزود معين)

• معالجة المفاتيح: وتيرة التدوير؛ نطاقات الحد الأدنى؛ فصل البيئة.
• الاحتفاظ بالبيانات: حيث يتم تخزين المطالبات/الردود، ولأي مدة، وكيف يتم تنقيحها.
• المعلومات الشخصية والمحتوى الحساس: الإخفاء، ضوابط الوصول، والتوجيه الإقليمي لتكريم محلية البيانات.
• الرصد: كيفية تسجيل المطالبات/الردود وما إذا كان يمكنك تصفيتها أو إخفاء هويتها.
• استجابة الحوادث: مسارات التصعيد واتفاقيات مستوى الخدمة للمزود.

تجربة المطور التي تقدم

وقت الوصول إلى الرمز الأول مهم. ابدأ في ملعب, ، قم بإنشاء مفتاح API, ، ثم قم بالشحن مع مرجع API. للتوجيه، انظر إلى دليل المستخدم وأحدث الإصدارات.

أنماط المطالبات التي تستحق التجربة: تعيين مهلات زمنية لكل مزود ونماذج احتياطية؛ تشغيل المرشحين بالتوازي واختيار أسرع نجاح؛ طلب مخرجات JSON منظمة والتحقق منها عند الاستلام؛ التحقق المسبق من الحد الأقصى للرموز أو حماية السعر لكل مكالمة. تتناسب هذه الأنماط بشكل جيد مع التوجيه المستند إلى السوق.

الأسئلة الشائعة

الخلاصة: اختر البديل المناسب لمرحلتك

اختر شاركAI عندما تريد واجهة برمجة تطبيقات واحدة عبر العديد من المزودين، مرئية بشكل مفتوح السوق, ، والمرونة بشكل افتراضي—مع دعم الأشخاص الذين يحافظون على النماذج متصلة بالإنترنت (70% من الإنفاق يذهب إلى المزودين). اختر كونغ AI جيتواي عندما تكون أولويتك القصوى هي الحوكمة والسياسة على مستوى البوابة عبر كل حركة مرور الذكاء الاصطناعي. للاحتياجات المحددة،, إدن AI, أوبن راوتر, LiteLLM, توحيد, بورتكي, ، و أورك كل منها يجلب نقاط قوة مفيدة—استخدم المقارنة أعلاه لمطابقتها مع قيودك.

• جرب في الملعب
• أنشئ مفتاح API الخاص بك
• ابدأ مع واجهة برمجة التطبيقات
• تسجيل الدخول أو التسجيل