Azure API Management (GenAI) Alternativen 2026: Die besten Azure GenAI Gateway-Alternativen (und wann man wechseln sollte)

Aktualisiert Februar 2026

Entwickler und Plattformteams lieben Azure API-Verwaltung (APIM) weil es ein vertrautes API-Gateway mit Richtlinien, Observabilitäts-Hooks und einem ausgereiften Unternehmens-Fußabdruck bietet. Microsoft hat außerdem “KI-Gateway-Funktionen” eingeführt, die speziell für generative KI entwickelt wurden – denken Sie an LLM-bewusste Richtlinien, Token-Metriken und Vorlagen für Azure OpenAI und andere Inferenzanbieter. Für viele Organisationen ist das eine solide Grundlage. Aber je nach Ihren Prioritäten –Latenz-SLAs, Multi-Provider-Routing eingebunden., Selbsthosting, Kostenkontrollen, tiefe Beobachtbarkeit, oder BYOI (Bring Your Own Infrastructure)– könnten Sie mit einem anderen GenAI-Gateway oder Modellaggregator.

besser bedient sein. Dieser Leitfaden erläutert die besten Azure API Management (GenAI)-Alternativen, einschließlich wann APIM im Stack behalten werden sollte und wann GenAI-Traffic vollständig woanders hin geleitet werden sollte. Wir zeigen Ihnen auch, wie Sie ein Modell in wenigen Minuten aufrufen können, plus eine Vergleichstabelle und eine ausführliche FAQ (einschließlich einer Reihe von “Azure API-Verwaltung vs X” Vergleichen).

Inhaltsverzeichnis

• Was Azure API Management (GenAI) gut macht (und wo es möglicherweise nicht passt)
• Wie man eine Azure GenAI-Gateway-Alternative auswählt
• Beste Azure API Management (GenAI)-Alternativen — schnelle Auswahl
• Detaillierte Einblicke: Top-Alternativen
  • ShareAI (unsere Wahl für Kontrolle + Wirtschaftlichkeit für Entwickler)
  • OpenRouter
  • Eden KI
  • Portkey
  • Kong KI-Gateway
  • Orq.ai
  • Vereinheitlichen
  • LiteLLM
• Schnellstart: ein Modell in wenigen Minuten aufrufen
• Vergleich auf einen Blick
• FAQs (langfristige “vs”-Vergleiche)

Was Azure API Management (GenAI) gut macht (und wo es möglicherweise nicht passt)

Was es gut macht

Microsoft hat APIM erweitert mit GenAI-spezifischen Gateway-Funktionen damit Sie LLM-Traffic ähnlich wie REST-APIs verwalten können, während Sie LLM-bewusste Richtlinien und Metriken hinzufügen. Praktisch bedeutet das, dass Sie:

• Azure OpenAI oder andere OpenAPI-Spezifikationen in APIM importieren und sie mit Richtlinien, Schlüsseln und Standard-API-Lebenszyklus-Tools verwalten können.
• Häufige Authentifizierungsmuster (API-Schlüssel, Managed Identity, OAuth 2.0) vor Azure OpenAI oder OpenAI-kompatiblen Diensten anwenden.
• Folgen Sie Referenzarchitekturen und Landing-Zone-Mustern für ein GenAI-Gateway, das auf APIM basiert.
• Halten Sie den Datenverkehr innerhalb des Azure-Perimeters mit vertrauter Governance, Überwachung und einem Entwicklerportal, das Ingenieure bereits kennen.

Wo es möglicherweise nicht passt

Selbst mit neuen GenAI-Richtlinien wachsen Teams oft aus APIM heraus für LLM-intensive Arbeitslasten in einigen Bereichen:

• Datengetriebenes Routing über viele Modellanbieter hinweg. Wenn Sie nach Kosten/Latenz/Qualität über Dutzende oder Hunderte von Drittanbieter-Modellen—einschließlich On-Prem/Self-Hosted-Endpunkten—routen möchten, erfordert APIM allein typischerweise erhebliche Richtlinienanpassungen oder zusätzliche Dienste.
• Elastizität + Burst-Kontrolle mit BYOI zuerst. Wenn Sie den Datenverkehr bevorzugt über Ihre eigene Infrastruktur (Datenresidenz, vorhersehbare Latenz) leiten müssen, dann Überlauf zu einem breiteren Netzwerk auf Abruf, benötigen Sie einen speziell entwickelten Orchestrator.
• Tiefgehende Beobachtbarkeit für Prompts/Tokens über generische Gateway-Logs hinaus—z. B. Kosten pro Prompt, Token-Nutzung, Cache-Trefferquoten, regionale Leistung und Rückfallgrundcodes.
• Selbsthosting eines LLM-bewussten Proxys mit OpenAI-kompatiblen Endpunkten und fein abgestimmten Budgets/Ratenlimits—ein OSS-Gateway, das auf LLMs spezialisiert ist, ist normalerweise einfacher.
• Multi-Modality-Orchestrierung (Vision, OCR, Sprache, Übersetzung) unter einem modellnativen Interface; APIM kann diese Dienste bereitstellen, aber einige Plattformen bieten diese Vielfalt direkt an.

Wie man eine Azure GenAI-Gateway-Alternative auswählt

• Gesamtkosten des Eigentums (TCO). Schauen Sie über den Preis pro Token hinaus: Caching, Routing-Richtlinien, Drosselung/Überlastungskontrollen und—wenn Sie können Ihre eigene Infrastruktur mitbringen—wie viel Verkehr lokal bleiben kann (Reduzierung von Egress und Latenz) vs. Ausbruch in ein öffentliches Netzwerk. Bonus: Können Ihre ungenutzten GPUs verdienen wenn Sie sie nicht verwenden?
• Latenz & Zuverlässigkeit. Regionsbewusstes Routing, warme Pools und intelligente Fallbacks (z. B. nur erneuter Versuch bei 429 oder spezifischen Fehlern). Bitten Sie Anbieter, zu zeigen p95/p99 unter Last und wie sie bei verschiedenen Anbietern kalt starten.
• Beobachtbarkeit & Governance. Traces, Prompt+Token-Metriken, Kosten-Dashboards, PII-Verarbeitung, Prompt-Richtlinien, Audit-Logs und Export zu Ihrem SIEM. Stellen Sie sicher, dass pro Schlüssel und pro Projekt Budgets und Ratenlimits eingehalten werden.
• Selbstgehostet vs. verwaltet. Benötigen Sie Docker/Kubernetes/Helm für eine private Bereitstellung (luftdicht oder VPC), oder ist ein vollständig verwalteter Dienst akzeptabel?
• Breite über Chat hinaus. Berücksichtigen Sie Bildgenerierung, OCR/Dokumentenverarbeitung, Sprache, Übersetzung und RAG-Bausteine (Reranking, Einbettungsoptionen, Evaluatoren).
• Zukunftssicherung. Vermeiden Sie Lock-in: Stellen Sie sicher, dass Sie Anbieter/Modelle schnell mit OpenAI-kompatiblen SDKs und einem gesunden Marktplatz/Ökosystem wechseln können.

Beste Azure API Management (GenAI)-Alternativen — schnelle Auswahl

ShareAI (unsere Wahl für Kontrolle + Wirtschaftlichkeit für Entwickler) — Eine API für 150+ Modelle, BYOI (Bringen Sie Ihre eigene Infrastruktur), Priorität pro Schlüsselanbieter sodass Ihr Traffic zuerst Ihre Hardware erreicht, dann elastischer Spillover zu einem dezentralen Netzwerk. 70% des Umsatzes fließt zurück zu GPU-Besitzern/Anbietern, die Modelle online halten. Wenn Ihre GPUs nicht ausgelastet sind, stimmen Sie zu, damit das Netzwerk sie nutzen kann und verdienen (Tausche Tokens oder echtes Geld). Entdecken: Modelle durchsuchen • Lesen Sie die Dokumentation • Im Playground ausprobieren • API-Schlüssel erstellen • Anbieterleitfaden

OpenRouter — Großartiger Zugriff auf viele Modelle über einen Endpunkt mit Routing und Prompt-Caching wo unterstützt; nur gehostet.

Eden KI — Multimodale Abdeckung (LLM, Vision, OCR, Sprache, Übersetzung) unter einer API; Pay-as-you-go-Komfort.

Portkey — KI-Gateway + Beobachtbarkeit mit programmierbaren Fallbacks, Ratenbegrenzungen, Caching und Lastenausgleich von einer einzigen Konfigurationsoberfläche.

Kong KI-Gateway — Open-Source Gateway-Governance (Plugins für Multi-LLM-Integration, Prompt-Vorlagen, Daten-Governance, Metriken/Audit); selbst hosten oder Konnect verwenden.

Orq.ai — Zusammenarbeit + LLMOps (Experimente, Evaluatoren, RAG, Bereitstellungen, RBAC, VPC/On-Prem-Optionen).

Vereinheitlichen — Datengetriebener Router, der Kosten/Geschwindigkeit/Qualität anhand von Live-Leistungsmetriken optimiert.

LiteLLM — Open-Source Proxy/Gateway: OpenAI-kompatible Endpunkte, Budgets/Ratenbegrenzungen, Logging/Metriken, Retry/Fallback-Routing; Bereitstellung über Docker/K8s/Helm.

Detaillierte Einblicke: Top-Alternativen

ShareAI (unsere Wahl für Kontrolle + Wirtschaftlichkeit für Entwickler)

Was es ist. A Anbieter-zentrisches KI-Netzwerk und einheitliche API. Mit BYOI, Organisationen integrieren ihre eigene Infrastruktur (On-Premises, Cloud oder Edge) und setzen Priorität pro Schlüsselanbieter—Ihr Traffic erreicht zuerst Ihre Geräte für Datenschutz, Datenresidenz und vorhersehbare Latenz. Wenn Sie zusätzliche Kapazität benötigen, ShareAI-dezentralisierte Netzwerk wird der Überlauf automatisch gehandhabt. Wenn Ihre Maschinen untätig sind, lassen Sie das Netzwerk sie nutzen und verdienen—entweder Tauschen Sie Tokens (um sie später für Ihre eigene Inferenz auszugeben) oder echtes Geld. Der Marktplatz ist so gestaltet, dass 70% des Umsatzes geht zurück an GPU-Besitzer/Anbieter, die Modelle online halten.

Herausragende Funktionen

• BYOI + Priorität pro Schlüsselanbieter. Standardmäßig Anfragen an Ihre Infrastruktur binden; hilft bei Datenschutz, Datenresidenz und Zeit bis zum ersten Token.
• Elastischer Überlauf. Burst zum dezentralisierten Netzwerk ohne Codeänderungen; widerstandsfähig bei Traffic-Spitzen.
• Verdienen durch ungenutzte Kapazität. Monetarisieren Sie GPUs, wenn Sie sie nicht nutzen; wählen Sie Tokens oder Bargeld.
• Transparenter Marktplatz. Vergleichen Sie Modelle/Anbieter nach Kosten, Verfügbarkeit, Latenz und Betriebszeit.
• Reibungsloser Start. Testen Sie im Spielplatz, erstellen Sie Schlüssel im Konsole, siehe Modelle, und lesen Sie die Dokumentation. Bereit für BYOI? Beginnen Sie mit dem Anbieterleitfaden.

Ideal für. Teams, die Kontrolle + Elastizität wünschen—halten Sie sensible oder latenzkritische Daten auf Ihrer Hardware, aber nutzen Sie das Netzwerk, wenn die Nachfrage steigt. Entwickler, die Kostentransparenz (und sogar Kostenkompensation durch Leerlaufzeit-Einnahmen) wünschen.

Vorsicht. Um das Beste aus ShareAI herauszuholen, priorisieren Sie Anbieter basierend auf den wichtigen Schlüsseln und aktivieren Sie Leerlaufzeit-Einnahmen. Ihre Kosten sinken, wenn der Traffic niedrig ist, und die Kapazität steigt automatisch, wenn der Traffic zunimmt.

Warum ShareAI statt APIM für GenAI? Wenn Ihre primäre Arbeitslast GenAI ist, profitieren Sie von modellnativer Routing, OpenAI-kompatible Ergonomie, und pro-Aufforderung-Überwachbarkeit anstelle generischer Gateway-Schichten. APIM bleibt großartig für REST-Governance—aber ShareAI bietet Ihnen GenAI-zentrierte Orchestrierung mit BYOI-Präferenz, die APIM heute nicht nativ optimiert. (Sie können APIM weiterhin vorne für die Perimeterkontrolle einsetzen.)

Profi-Tipp: Viele Teams setzen ShareAI hinter ein bestehendes Gateway zur Standardisierung von Richtlinien/Protokollierung ein, während ShareAI die Modellweiterleitung, Fallback-Logik und Caches übernimmt.

OpenRouter

Was es ist. Ein gehosteter Aggregator, der den Zugriff auf viele Modelle hinter einer OpenAI-ähnlichen Schnittstelle vereint. Unterstützt Anbieter-/Modellweiterleitung, Fallbacks und Prompt-Caching, wo unterstützt.

Herausragende Funktionen. Auto-Router und Anbieter-Biasing für Preis/Durchsatz; einfache Migration, wenn Sie bereits OpenAI-SDK-Muster verwenden.

Ideal für. Teams, die eine gehostete Erfahrung mit einem Endpunkt schätzen und kein Self-Hosting benötigen.

Vorsicht. Die Beobachtbarkeit ist leichter im Vergleich zu einem vollständigen Gateway, und es gibt keinen Self-Hosting-Pfad.

Eden KI

Was es ist. Eine einheitliche API für viele KI-Dienste – nicht nur Chat-LLMs, sondern auch Bildgenerierung, OCR/Dokumentenverarbeitung, Sprache und Übersetzung – mit Pay-as-you-go-Abrechnung.

Herausragende Funktionen. Multi-modale Abdeckung unter einem SDK/Workflow; unkomplizierte Abrechnung basierend auf Nutzung.

Ideal für. Teams, deren Roadmap über Text hinausgeht und Breite ohne das Zusammenfügen von Anbietern wünschen.

Vorsicht. Wenn Sie fein abgestimmte Gateway-Richtlinien benötigen (z. B. code-spezifische Fallbacks oder komplexe Rate-Limit-Strategien), könnte ein dediziertes Gateway besser geeignet sein.

Portkey

Was es ist. Eine KI-Betriebsplattform mit einer universellen API und konfigurierbarem KI-Gateway. Sie bietet Beobachtbarkeit (Traces, Kosten/Latenz) und programmierbare Fallback-, Load-Balancing-, Caching- und Rate-Limit-Strategien.

Herausragende Funktionen. Rate-Limit-Playbooks und virtuelle Schlüssel; Load-Balancer + verschachtelte Fallbacks + bedingte Weiterleitung; Caching/Queueing/Wiederholungen mit minimalem Code.

Ideal für. Produktteams, die tiefgehende Sichtbarkeit und richtliniengesteuertes Routing in großem Maßstab benötigen.

Vorsicht. Sie erhalten den größten Nutzen, wenn Sie die Gateway-Konfigurationsoberfläche und den Monitoring-Stack nutzen.

Kong KI-Gateway

Was es ist. Eine Open-Source-Erweiterung des Kong Gateway, die KI-Plugins für Multi-LLM-Integration, Prompt-Engineering/Templates, Daten-Governance, Inhaltsicherheit und Metriken/Audit hinzufügt – mit zentralisierter Governance in Kong.

Herausragende Funktionen. No-Code-KI-Plugins und zentral verwaltete Prompt-Templates; Richtlinien & Metriken auf der Gateway-Ebene; integriert in das breitere Kong-Ökosystem (einschließlich Konnect).

Ideal für. Plattformteams, die einen selbst gehosteten, regulierten Einstiegspunkt für KI-Traffic wünschen – insbesondere, wenn Sie bereits Kong verwenden.

Vorsicht. Es ist eine Infrastrukturkomponente – erwarten Sie Einrichtung/Wartung. Verwaltete Aggregatoren sind einfacher, wenn Sie kein Self-Hosting benötigen.

Orq.ai

Was es ist. Eine generative KI-Kollaborationsplattform, die Experimente, Evaluatoren, RAG, Deployments und RBAC umfasst, mit einer einheitlichen Modell-API und Unternehmensoptionen (VPC/on-prem).

Herausragende Funktionen. Experimente zum Testen von Prompts/Modellen/Pipelines mit Latenz-/Kostenverfolgung pro Lauf; Evaluatoren (einschließlich RAG-Metriken) für Qualitätsprüfungen und Compliance.

Ideal für. Funktionsübergreifende Teams, die KI-Produkte entwickeln, bei denen Zusammenarbeit und LLMOps-Strenge wichtig sind.

Vorsicht. Breite Oberfläche → mehr Konfiguration im Vergleich zu einem minimalen “Single-Endpoint”-Router.

Vereinheitlichen

Was es ist. Eine einheitliche API plus ein dynamischer Router, der basierend auf Live-Metriken und konfigurierbaren Präferenzen für Qualität, Geschwindigkeit oder Kosten optimiert.

Herausragende Funktionen. Datengetriebenes Routing und Fallbacks, die sich an die Leistung der Anbieter anpassen; Benchmark-Explorer mit End-to-End-Ergebnissen nach Region/Workload.

Ideal für. Teams, die eine automatische Leistungsoptimierung basierend auf Telemetrie wünschen.

Vorsicht. Benchmark-gesteuertes Routing hängt von der Datenqualität ab; validieren Sie mit Ihren eigenen Prompts.

LiteLLM

Was es ist. Ein Open-Source-Proxy/Gateway mit OpenAI-kompatiblen Endpunkten, Budgets/Ratenlimits, Ausgabenverfolgung, Logging/Metriken und Retry/Fallback-Routing – bereitstellbar über Docker/K8s/Helm.

Herausragende Funktionen. Selbst-hosten Sie schnell mit offiziellen Bildern; verbinden Sie 100+ Anbieter unter einer gemeinsamen API-Oberfläche.

Ideal für. Teams, die volle Kontrolle und OpenAI-kompatible Ergonomie benötigen – ohne eine proprietäre Schicht.

Vorsicht. Sie übernehmen den Betrieb (Überwachung, Upgrades, Schlüsselrotation), obwohl die Admin-UI/Dokumentation hilft.

Schnellstart: ein Modell in wenigen Minuten aufrufen

Schlüssel erstellen/rotieren in Konsole → API-Schlüssel: API-Schlüssel erstellen. Führen Sie dann eine Anfrage aus:

# cURL"

// JavaScript (fetch);

Tipp: Testen Sie Modelle live im Spielplatz oder lesen Sie die API-Referenz.

Vergleich auf einen Blick

Plattform	Gehostet / Selbst-Hosting	Routing & Fallbacks	Beobachtbarkeit	Breite (LLM + darüber hinaus)	Governance/Richtlinien	Notizen
Azure-API-Verwaltung (GenAI)	Gehostet (Azure); Option für selbstgehostetes Gateway	Richtlinienbasierte Steuerungen; LLM-bewusste Richtlinien entstehen	Azure-native Logs & Metriken; Richtlinien-Einblicke	Frontet jedes Backend; GenAI über Azure OpenAI/AI Foundry und OpenAI-kompatible Anbieter	Unternehmensgerechte Azure-Governance	Hervorragend für zentrale Azure-Governance; weniger modell-native Routing.
TeilenAI	Gehostet + BYOI	Pro-Schlüssel Anbieterpriorität (Ihre Infrastruktur zuerst); elastischer Spillover zum dezentralisierten Netzwerk	Nutzungsprotokolle; Marktplatz-Telemetrie (Betriebszeit/Latenz pro Anbieter); modell-nativ	Breites Katalog (150+ Modelle)	Marktplatz + BYOI-Steuerungen	70% Umsatz an GPU-Besitzer/Anbieter; verdienen durch Tauschen Sie Tokens oder Bargeld.
OpenRouter	Gehostet	Auto-Router; Anbieter/Modell-Routing; Fallbacks; Prompt-Caching	Grundlegende Anfrageninformationen	LLM-zentriert	Richtlinien auf Anbieter-Ebene	Großartiger Zugriff auf einen Endpunkt; kein Selbst-Hosting.
Eden KI	Gehostet	Anbieter in einer einheitlichen API wechseln	Nutzungs-/Kostenübersicht	LLM, OCR, Vision, Sprache, Übersetzung	Zentrale Abrechnung/Schlüsselverwaltung	Multi-modal + nutzungsbasiert.
Portkey	Gehostet & Gateway	Richtliniengesteuerte Fallbacks/Lastverteilung; Caching; Playbooks für Ratenbegrenzung	Traces/Metriken	LLM-zuerst	Gateway-Ebene Konfigurationen	Tiefgehende Kontrolle + SRE-ähnliche Operationen.
Kong KI-Gateway	Selbst-Hosting/OSS (+ Konnect)	Upstream-Routing über Plugins; Cache	Metriken/Audit über das Kong-Ökosystem	LLM-zuerst	No-Code-AI-Plugins; Vorlagen-Governance	Ideal für Plattformteams & Compliance.
Orq.ai	Gehostet	Wiederholungen/Fallbacks; Versionierung	Traces/Dashboards; RAG-Bewerter	LLM + RAG + Bewerter	SOC-ausgerichtet; RBAC; VPC/on-prem	Zusammenarbeit + LLMOps-Suite.
Vereinheitlichen	Gehostet	Dynamisches Routing nach Kosten/Geschwindigkeit/Qualität	Live-Telemetrie & Benchmarks	LLM-zentriert	Router-Präferenzen	Echtzeit-Leistungsoptimierung.
LiteLLM	Selbst-Hosting/OSS	Wiederholungs-/Fallback-Routing; Budgets/Limits	Protokollierung/Metriken; Admin-UI	LLM-zentriert	Volle Infrastrukturkontrolle	OpenAI-kompatible Endpunkte.

FAQs (langfristige “vs”-Vergleiche)

Dieser Abschnitt richtet sich an die Suchanfragen, die Ingenieure tatsächlich in die Suche eingeben: “Alternativen”, “vs”, “beste Gateway für GenAI”, “Azure APIM vs ShareAI” und mehr. Es enthält auch einige Wettbewerber-gegen-Wettbewerber-Vergleiche, damit Leser schnell triangulieren können.

Was sind die besten Alternativen zu Azure API Management (GenAI)?

Wenn Sie eine GenAI-zentrierte Lösung wünschen, beginnen Sie mit TeilenAI für BYOI-Präferenz, elastischem Spillover und Wirtschaftlichkeit (Verdienst in Leerlaufzeiten). Wenn Sie eine Gateway-Steuerungsebene bevorzugen, ziehen Sie Portkey (AI Gateway + Beobachtbarkeit) oder Kong KI-Gateway (OSS + Plugins + Governance) in Betracht. Für multimodale APIs mit einfacher Abrechnung ist, Eden KI stark. LiteLLM ist Ihr leichtgewichtiger, selbst gehosteter OpenAI-kompatibler Proxy. (Sie können auch APIM für die Perimeter-Governance behalten und diese dahinter platzieren.)

Azure API Management (GenAI) vs ShareAI — welche sollte ich wählen?

Wählen Sie APIM wenn Ihre oberste Priorität Azure-native Governance, Richtlinienkonsistenz mit Ihren anderen APIs ist und Sie hauptsächlich Azure OpenAI oder Azure AI Model Inference aufrufen. Wählen Sie ShareAI wenn Sie modellnative Routing, pro-Prompt-Observierbarkeit, BYOI-priorisierten Traffic und elastisches Spillover über viele Anbieter benötigen. Viele Teams verwenden beide: APIM als Enterprise-Edge + ShareAI für GenAI-Routing/Orchestrierung.

Azure API Management (GenAI) vs OpenRouter

OpenRouter bietet gehosteten Zugriff auf viele Modelle mit automatischem Routing und Prompt-Caching, wo unterstützt – ideal für schnelle Experimente. APIM (GenAI) ist ein Gateway, das für Unternehmensrichtlinien und Azure-Ausrichtung optimiert ist; es kann Azure OpenAI und OpenAI-kompatible Backends bedienen, ist jedoch nicht als dedizierter Modellrouter konzipiert. Wenn Sie Azure-zentriert sind und Richtlinienkontrolle + Identitätsintegration benötigen, ist APIM die sicherere Wahl. Wenn Sie gehosteten Komfort mit einer breiten Modellauswahl wünschen, ist OpenRouter ansprechend. Wenn Sie BYOI-Priorität und elastische Burst-Funktionalität sowie Kostenkontrolle wünschen, TeilenAI ist es noch stärker.

Azure API Management (GenAI) vs Portkey

Portkey glänzt als AI-Gateway mit Traces, Leitplanken, Playbooks für Ratenbegrenzung, Caching und Fallbacks – eine starke Wahl, wenn Sie richtliniengesteuerte Zuverlässigkeit auf der AI-Ebene benötigen. APIM bietet umfassende API-Gateway-Funktionen mit GenAI-Richtlinien, aber die Oberfläche von Portkey ist eher modell-Workflow-nativ. Wenn Sie bereits auf Azure-Governance standardisieren, ist APIM einfacher. Wenn Sie SRE-ähnliche Kontrolle speziell für AI-Traffic wünschen, ist Portkey in der Regel schneller zu optimieren.

Azure API Management (GenAI) vs Kong AI Gateway

Kong KI-Gateway fügt AI-Plugins (Prompt-Vorlagen, Daten-Governance, Inhaltsicherheit) zu einem leistungsstarken OSS-Gateway hinzu – ideal, wenn Sie Self-Hosting + Plugin-Flexibilität wünschen. APIM ist ein verwalteter Azure-Dienst mit starken Unternehmensfunktionen und neuen GenAI-Richtlinien; weniger flexibel, wenn Sie ein tiefgehend angepasstes OSS-Gateway erstellen möchten. Wenn Sie bereits ein Kong-Nutzer sind, machen das Plugin-Ökosystem und die Konnect-Dienste Kong attraktiv; andernfalls integriert sich APIM sauberer in Azure-Landing-Zones.

Azure API Management (GenAI) vs Eden AI

Eden KI bietet multimodale APIs (LLM, Vision, OCR, Sprache, Übersetzung) mit Pay-as-you-go-Preismodell. APIM kann dieselben Dienste bereitstellen, erfordert jedoch, dass Sie mehrere Anbieter selbst verbinden; Eden AI vereinfacht dies, indem es Anbieter hinter einem SDK abstrahiert. Wenn Ihr Ziel Breite mit minimaler Verkabelung ist, ist Eden AI einfacher; wenn Sie Unternehmens-Governance in Azure benötigen, gewinnt APIM.

Azure API Management (GenAI) vs Unify

Vereinheitlichen konzentriert sich auf dynamisches Routing nach Kosten/Geschwindigkeit/Qualität unter Verwendung von Live-Metriken. APIM kann Routing über Richtlinien approximieren, ist jedoch standardmäßig kein datengetriebenes Modell-Routing. Wenn Sie eine automatische Leistungsoptimierung wünschen, ist Unify spezialisiert; wenn Sie Azure-native Steuerung und Konsistenz benötigen, passt APIM.

Azure API Management (GenAI) vs LiteLLM

LiteLLM ist ein OSS OpenAI-kompatibler Proxy mit Budgets/Ratenbegrenzungen, Logging/Metriken und Retry/Fallback-Logik. APIM bietet Unternehmensrichtlinien und Azure-Integration; LiteLLM bietet Ihnen ein leichtgewichtiges, selbst gehostetes LLM-Gateway (Docker/K8s/Helm). Wenn Sie den Stack besitzen und klein halten möchten, ist LiteLLM großartig; wenn Sie Azure SSO, Networking und Richtlinien direkt nutzen möchten, ist APIM einfacher.

Kann ich APIM behalten und trotzdem ein anderes GenAI-Gateway verwenden?

Ja. Ein häufiges Muster ist APIM an der Peripherie (Identität, Quoten, Organisations-Governance) leitet GenAI-Routen weiter an TeilenAI (oder Portkey/Kong) für modell-natives Routing. Das Kombinieren von Architekturen ist mit Routing nach URL oder Produkttrennung unkompliziert. Dies ermöglicht es Ihnen, Richtlinien am Rand zu standardisieren, während Sie GenAI-orientierte Orchestrierung dahinter übernehmen.

Unterstützt APIM native OpenAI-kompatible Backends?

Die GenAI-Funktionen von Microsoft sind darauf ausgelegt, mit Azure OpenAI, Azure AI Model Inference und OpenAI-kompatiblen Modellen über Drittanbieter zu arbeiten. Sie können Spezifikationen importieren und Richtlinien wie gewohnt anwenden; für komplexes Routing kombinieren Sie APIM mit einem modell-nativen Router wie ShareAI.

Was ist der schnellste Weg, eine Alternative zu APIM für GenAI auszuprobieren?

Wenn Ihr Ziel ist, schnell ein GenAI-Feature zu liefern, verwenden Sie TeilenAI:

• Erstellen Sie einen Schlüssel im Konsole.
• Führen Sie das oben stehende cURL- oder JS-Snippet aus.
• Wechseln Sie Anbieterpriorität zu BYOI und testen Sie den Burst, indem Sie Ihre Infrastruktur drosseln.

Sie erhalten modell-natives Routing und Telemetrie, ohne Ihre Azure-Edge-Architektur neu zu gestalten.

Wie funktioniert BYOI in ShareAI – und warum ist es anders als APIM?

APIM ist ein Gateway; es kann zu Backends routen, die Sie definieren, einschließlich Ihrer Infrastruktur. TeilenAI behandelt Ihre Infrastruktur als erstklassigen Anbieter mit Priorität pro Schlüssel, sodass Anfragen standardmäßig an Ihre Geräte gehen, bevor sie nach außen ausbrechen. Dieser Unterschied ist wichtig für Latenz (Lokalität) und Egress-Kosten, und es ermöglicht Einnahmen im Leerlauf (wenn Sie sich dafür entscheiden) – was Gateway-Produkte normalerweise nicht bieten.

Kann ich durch das Teilen von Leerlaufkapazität mit ShareAI verdienen?

Ja. Aktivieren Sie den Providermodus und melden Sie sich für Anreize an. Wählen Sie Tauschen Sie Tokens (um sie später für Ihre eigene Inferenz auszugeben) oder Barauszahlungen. Der Marktplatz ist so gestaltet, dass 70% des Umsatzes zu GPU-Besitzern/Providern zurückfließt, die Modelle online halten.

Welche Alternative ist am besten für regulierte Workloads geeignet?

Wenn Sie innerhalb von Azure bleiben müssen und auf Managed Identity, Private Link, VNet und Azure Policy angewiesen sind, APIM ist dies die konformste Grundlage. Wenn Sie Selbsthosting eine fein abgestimmte Kontrolle benötigen, Kong KI-Gateway oder LiteLLM geeignet. Wenn Sie modellnative Governance mit BYOI und Marktplatztransparenz wünschen, TeilenAI ist die stärkste Wahl.

Verliere ich Caching oder Fallbacks, wenn ich APIM verlasse?

Nein. TeilenAI und Portkey bieten Fallbacks/Retries und Caching-Strategien, die für LLM-Workloads geeignet sind. Kong hat Plugins für Request/Response-Shaping und Caching. APIM bleibt am Rand wertvoll für Quoten und Identität, während Sie modellzentrierte Steuerungen downstream gewinnen.

Beste Gateway für Azure OpenAI: APIM, ShareAI oder Portkey?

APIM bietet die engste Azure-Integration und Unternehmenssteuerung. TeilenAI bietet BYOI-first-Routing, reicheren Zugriff auf Modellkataloge und elastisches Spillover—ideal, wenn Ihre Workload Azure- und Nicht-Azure-Modelle umfasst. Portkey passt, wenn Sie tiefgehende, richtliniengesteuerte Steuerungen und Tracing auf der AI-Ebene wünschen und bereit sind, eine dedizierte AI-Gateway-Oberfläche zu verwalten.

OpenRouter vs ShareAI

OpenRouter ist ein gehosteter Multi-Modell-Endpunkt mit praktischer Routing- und Prompt-Caching-Funktion. TeilenAI fügt BYOI-first-Traffic, elastisches Spillover zu einem dezentralisierten Netzwerk und ein Einnahmemodell für ungenutzte GPUs hinzu—besser für Teams, die Kosten, Lokalität und schwankende Workloads ausbalancieren. Viele Entwickler prototypisieren auf OpenRouter und verlagern Produktions-Traffic zu ShareAI für Governance und Wirtschaftlichkeit.

Portkey vs ShareAI

Portkey ist ein konfigurierbares AI-Gateway mit starker Beobachtbarkeit und Schutzmaßnahmen; es glänzt, wenn Sie präzise Kontrolle über Ratenlimits, Fallbacks und Tracing wünschen. TeilenAI ist eine einheitliche API und ein Marktplatz, der BYOI-Priorität betont., Modellkatalog-Breite, und Wirtschaft (einschließlich Verdienst). Teams setzen manchmal Portkey vor ShareAI ein, verwenden Portkey für Richtlinien und ShareAI für Modellrouting und Marktplatzkapazität.

Kong AI Gateway vs LiteLLM

Kong KI-Gateway ist ein vollwertiges OSS-Gateway mit KI-Plugins und einer kommerziellen Steuerungsebene (Konnect) für Governance im großen Maßstab; es ist ideal für Plattformteams, die auf Kong standardisieren. LiteLLM ist ein minimales OSS-Proxy mit OpenAI-kompatiblen Endpunkten, das Sie schnell selbst hosten können. Wählen Sie Kong für einheitliche Unternehmens-Gateways und umfangreiche Plugin-Optionen; wählen Sie LiteLLM für schnelles, leichtgewichtiges Selbsthosting mit grundlegenden Budgets/Limits.

Azure API Management vs API-Gateway-Alternativen (Tyk, Gravitee, Kong)

Für klassische REST-APIs sind APIM, Tyk, Gravitee und Kong allesamt fähige Gateways. Für GenAI-Arbeitslasten, ist der entscheidende Faktor, wie sehr Sie modellnative Funktionen (Token-Bewusstsein, Eingabeaufforderungsrichtlinien, LLM-Überwachbarkeit) im Vergleich zu generischen Gateway-Richtlinien benötigen. Wenn Sie Azure-orientiert sind, ist APIM eine sichere Standardwahl. Wenn Ihr GenAI-Programm viele Anbieter und Bereitstellungsziele umfasst, kombinieren Sie Ihr bevorzugtes Gateway mit einem GenAI-orientierten Orchestrator wie TeilenAI.

Wie migriere ich von APIM zu ShareAI ohne Ausfallzeit?

Führen Sie ein TeilenAI hinter Ihren bestehenden APIM-Routen ein. Beginnen Sie mit einem kleinen Produkt oder einem versionierten Pfad (z. B., /v2/genai/*) die an ShareAI weiterleitet. Schattenverkehr für schreibgeschützte Telemetrie, dann schrittweise hochfahren prozentbasierte Weiterleitung. Flip Anbieterpriorität um Ihre BYOI-Hardware zu bevorzugen und zu aktivieren Fallbacks und Caching Richtlinien in ShareAI. Schließlich den alten Pfad verwerfen, sobald SLAs stabil sind.

Unterstützt Azure API Management das Zwischenspeichern von Eingabeaufforderungen wie einige Aggregatoren?

APIM konzentriert sich auf Gateway-Richtlinien und kann Antworten mit seinen allgemeinen Mechanismen zwischenspeichern, aber das “eingabeaufforderungsbewusste” Zwischenspeicherverhalten variiert je nach Backend. Aggregatoren wie OpenRouter und modellnative Plattformen wie TeilenAI bieten Zwischenspeicher-/Fallback-Semantiken, die auf LLM-Workloads abgestimmt sind. Wenn Cache-Trefferquoten die Kosten beeinflussen, validieren Sie dies anhand repräsentativer Eingabeaufforderungen und Modellpaare.

Selbstgehostete Alternative zu Azure API Management (GenAI)?

LiteLLM und Kong KI-Gateway sind die häufigsten selbstgehosteten Ausgangspunkte. LiteLLM ist am schnellsten mit OpenAI-kompatiblen Endpunkten einzurichten. Kong bietet Ihnen ein ausgereiftes OSS-Gateway mit KI-Plugins und Unternehmensverwaltungsoptionen über Konnect. Viele Teams behalten APIM oder Kong weiterhin am Rand und verwenden TeilenAI für Modellweiterleitung und Marktplatzkapazität hinter dem Rand.

Wie vergleichen sich die Kosten: APIM vs ShareAI vs Portkey vs OpenRouter?

Die Kosten hängen von Ihren Modellen, Regionen, Anforderungsformen und Cachefähigkeit. APIM berechnet nach Gateway-Einheiten und Nutzung; es ändert die Preise für Anbieter-Tokens nicht. OpenRouter reduziert die Ausgaben durch Anbieter-/Modell-Routing und einige Prompt-Caching. Portkey hilft durch Richtlinienkontrolle Wiederholungen, Fallbacks und Ratenbegrenzungen. TeilenAI kann die Gesamtkosten senken, indem mehr Traffic auf Ihrer Hardware (BYOI) bleibt, und nur bei Bedarf ausgelastet wird – und indem Sie verdienen von ungenutzten GPUs profitieren, um Ausgaben auszugleichen.

Azure API Management (GenAI)-Alternativen für Multi-Cloud oder Hybrid

Verwenden Sie TeilenAI um den Zugriff über Azure, AWS, GCP und On-Premise/Self-Hosted-Endpunkte zu normalisieren, während Ihre nächstgelegene/eigene Hardware bevorzugt wird. Für Organisationen, die auf ein Gateway standardisieren, führen Sie APIM, Kong oder Portkey am Edge aus und leiten GenAI-Traffic an ShareAI zur Routing- und Kapazitätsverwaltung weiter. Dies hält die Governance zentralisiert, gibt Teams jedoch die Freiheit, die am besten geeigneten Modelle pro Region/Arbeitslast auszuwählen.

Azure API Management vs Orq.ai

Orq.ai betont Experimente, Evaluatoren, RAG-Metriken und Kollaborationsfunktionen. APIM konzentriert sich auf Gateway-Governance. Wenn Ihr Team eine gemeinsame Arbeitsplattform für die Bewertung von Prompts und Pipelines benötigt, ist Orq.ai besser geeignet. Wenn Sie unternehmensweite Richtlinien und Quoten durchsetzen müssen, bleibt APIM die Perimeter-Lösung – und Sie können dennoch deployen TeilenAI als der GenAI-Router dahinter.

Sperrt ShareAI mich ein?

Nein. BYOI bedeutet, dass Ihre Infrastruktur Ihre bleibt. Sie kontrollieren, wo der Datenverkehr landet und wann er ins Netzwerk ausgelagert wird. Die OpenAI-kompatible Oberfläche und der breite Katalog von ShareAI reduzieren die Umstellungshürden, und Sie können Ihr bestehendes Gateway (APIM/Portkey/Kong) davor platzieren, um organisationsweite Richtlinien beizubehalten.

Nächster Schritt: Probieren Sie eine Live-Anfrage im Spielplatz, aus, oder springen Sie direkt zur Erstellung eines Schlüssels im Konsole. Durchsuchen Sie den vollständigen Modelle Katalog oder erkunden Sie die Dokumentation , um alle Optionen zu sehen.