Beste LiteLLM-Alternativen 2026: Warum ShareAI #1 ist

Wenn Sie einen leichten Proxy ausprobiert haben und jetzt transparente Preise, Multi-Provider-Resilienz und geringeren Betriebsaufwand benötigen, suchen Sie wahrscheinlich nach LiteLLM-Alternativen. Dieser Leitfaden vergleicht die Tools, die Teams tatsächlich bewerten—TeilenAI (ja, ist #1 Auswahl), Eden KI, Portkey, Kong KI-Gateway, ORQ KI, Vereinheitlichen, und OpenRouter—und erklärt, wann jedes passt. Wir behandeln Bewertungskriterien, Preise/TCO und einen schnellen Migrationsplan von LiteLLM → ShareAI mit Copy-Paste-API-Beispielen.

Kurzfassung: Wählen TeilenAI wenn Sie eine API über viele Anbieter hinweg, einen transparenten Marktplatz (Preis, Latenz, Verfügbarkeit, Anbieterart) und sofortiges Failover möchten—während 70% der Ausgaben an die Menschen gehen, die Modelle online halten. Es ist die People-Powered AI API.

Aktualisiert für Relevanz — Februar 2026

Die Alternativenlandschaft verändert sich schnell. Diese Seite hilft Entscheidungsträgern, den Überblick zu behalten: verstehen, was ein Aggregator im Vergleich zu einem Gateway macht, reale Kompromisse vergleichen und in Minuten mit dem Testen beginnen.

LiteLLM im Kontext: Aggregator, Gateway oder Orchestrierung?

LiteLLM bietet eine OpenAI-kompatible Oberfläche über viele Anbieter hinweg und kann als kleiner Proxy/Gateway betrieben werden. Es ist großartig für schnelle Experimente oder Teams, die ihren eigenen Shim verwalten möchten. Wenn die Arbeitslasten wachsen, fragen Teams normalerweise nach mehr: Marktplatztransparenz (siehe Preis/Latenz/Verfügbarkeit bevor Routing), Resilienz ohne mehr Infrastruktur online zu halten und Governance über Projekte hinweg.

Aggregator: eine API über viele Modelle/Anbieter mit Routing/Failover und Preis-/Latenzsichtbarkeit.
Gateway: Richtlinien/Analysen am Rand (BYO-Anbieter) für Sicherheit und Governance.
Orchestrierung: Workflow-Builder, um von Experimenten zur Produktion über Teams hinweg zu wechseln.

Wie wir LiteLLM-Alternativen bewertet haben

• Modellbreite & Neutralität — offene + Anbieter-Modelle ohne Neuschreibungen.
• Latenz & Resilienz – Routing-Richtlinien, Timeouts/Wiederholungen, sofortiges Failover.
• Governance & Sicherheit — Schlüsselverwaltung, Zugriffsgrenzen, Datenschutzhaltung.
• Beobachtbarkeit — Protokolle, Spuren, Kosten-/Latenz-Dashboards.
• Preistransparenz & TCO — Preis/Latenz/Verfügbarkeit/Uptime sehen, bevor Datenverkehr gesendet wird.
• Entwicklererfahrung — Dokumentationen, Schnellstarts, SDKs, Playground; Zeit bis zum ersten Token.
• Netzwerkwirtschaft — Ihre Ausgaben sollten das Angebot erhöhen; ShareAI leitet 70% an Anbieter weiter.

#1 — ShareAI (Menschenbetriebene KI-API)

TeilenAI ist eine menschenbetriebene, Multi-Anbieter-AI-API. Mit einem REST-Endpunkt können Sie über 150 Modelle bei Anbietern ausführen, vergleichen Preis, Verfügbarkeit, Latenz, Uptime und Anbietertyp, für Leistung oder Kosten routen und sofort umschalten, wenn ein Anbieter ausfällt. Es ist anbieterunabhängig und zahlungsbasiert pro Token—70% von jedem Dollar fließt zurück zu Community-/Unternehmens-GPUs, die Modelle online halten.

• Modelle durchsuchen: Modell-Marktplatz
• Playground öffnen: Im Playground ausprobieren
• API-Schlüssel erstellen: Anmeldedaten generieren
• API-Referenz (Schnellstart): Erste Schritte mit der API

Warum ShareAI gegenüber einem DIY-Proxy wie LiteLLM

• Transparenter Marktplatz: Preis/Latenz/Verfügbarkeit/Betriebszeit anzeigen und die beste Route pro Aufruf auswählen.
• Resilienz ohne zusätzlichen Betrieb: sofortiges Failover und richtlinienbasierte Weiterleitung – keine Proxy-Flotte zu warten.
• Menschengetriebene Wirtschaft: Ihre Ausgaben erhöhen die Kapazität dort, wo Sie sie benötigen; 70% geht an Anbieter.
• Keine Neuschreibungen: eine Integration für 150+ Modelle; Anbieter frei wechseln.

Schnellstart (Copy-Paste)

# Bash / cURL — Chat-Abschlüsse"

// JavaScript (Node 18+ / Edge) — Chat-Abschlüsse;

# Python (requests) — Chat-Abschlüsse

Für Anbieter: Jeder kann verdienen, indem er Modelle online hält

ShareAI ist Open Source: Jeder kann Anbieter werden (Community oder Unternehmen). Onboarding-Apps existieren für Windows, Ubuntu, macOS und Docker. Tragen Sie Leerlaufzeit-Bursts bei oder führen Sie immer aktiv aus. Anreize umfassen Belohnungen (Geld verdienen), Austausch (Tokens verdienen, um für Inferenz auszugeben) und Mission (spenden Sie einen % an NGOs). Wenn Sie skalieren, legen Sie Ihre eigenen Inferenzpreise fest und erhalten bevorzugte Sichtbarkeit.

• Anbieterleitfaden
• Anbieter-Dashboard

Die besten LiteLLM-Alternativen (vollständige Liste)

Nachfolgend sind die Plattformen aufgeführt, die Teams typischerweise neben oder anstelle von LiteLLM evaluieren. Weitere Informationen finden Sie in Eden AIs Übersicht über LiteLLM-Alternativen.

Eden KI

Was es ist: Ein KI-Aggregator, der LLMs sowie andere Dienste (Bildgenerierung, Übersetzung, TTS usw.) abdeckt. Er bietet Caching, Fallback-Anbieter und Batch-Verarbeitungsoptionen für Durchsatz.

Gut für: Ein zentraler Ort, um multimodale KI über Text-LLMs hinaus zu nutzen.

Kompromisse: Weniger Betonung auf einer Marktplatz-Eingangsseite, die die Wirtschaftlichkeit und Latenz pro Anbieter vor der Weiterleitung offenlegt; Der Marktplatz von ShareAI macht diese Kompromisse explizit.

Portkey

Was es ist: Ein KI-Gateway mit Leitplanken, Beobachtbarkeit und Governance. Ideal für tiefgehende Traces und Richtlinien in regulierten Kontexten.

Gut für: Organisationen, die Richtlinien, Analysen und Compliance über KI-Verkehr priorisieren.

Kompromisse: Hauptsächlich eine Steuerungsebene – Sie bringen weiterhin Ihre eigenen Anbieter mit. Wenn Ihr Hauptbedarf eine transparente Anbieterwahl und Resilienz ohne zusätzlichen Betrieb ist, ist ShareAI einfacher.

Kong KI-Gateway

Was es ist: Kongs AI/LLM-Gateway konzentriert sich auf Governance am Rand (Richtlinien, Plugins, Analysen), oft zusammen mit bestehenden Kong-Bereitstellungen.

Gut für: Unternehmen, die die Kontrolle über den AI-Verkehr standardisieren, insbesondere wenn sie bereits in Kong investiert haben.

Kompromisse: Kein Marktplatz; BYO-Anbieter. Sie müssen weiterhin explizite Anbieterauswahl und Multi-Anbieter-Resilienz sicherstellen.

ORQ KI

Was es ist: Orchestrierungs- und Kollaborationstools, um funktionsübergreifende Teams von Experimenten zu Produktionsprozessen über Low-Code-Flows zu bewegen.

Gut für: Startups/SMBs, die Workflow-Orchestrierung und kollaborative Entwicklungsoberflächen benötigen.

Kompromisse: Weniger Transparenz auf dem Marktplatz und wirtschaftliche Aspekte auf Anbieterebene – passt gut zu ShareAI für die Routing-Schicht.

Vereinheitlichen

Was es ist: Leistungsorientierte Routing- und Bewertungstools, um stärkere Modelle pro Eingabeaufforderung auszuwählen.

Gut für: Teams, die Qualität-getriebenes Routing und regelmäßige Bewertungen von Eingabeaufforderungen über Modelle hinweg betonen.

Kompromisse: Stärker auf Bewertung ausgerichtet; nicht primär ein Marktplatz, der die Wirtschaftlichkeit der Anbieter im Voraus offenlegt.

OpenRouter

Was es ist: Eine einzige API, die viele Modelle mit vertrauten Anfrage-/Antwortmustern abdeckt, beliebt für schnelle Experimente.

Gut für: Schnelle Multi-Modell-Tests mit einem Schlüssel.

Kompromisse: Weniger Betonung auf Unternehmens-Governance und Marktplatzmechanik, die Preis/Latenzzeit/Betriebszeit vor dem Aufruf anzeigen.

LiteLLM vs ShareAI vs andere – schneller Vergleich

Plattform	Wen es bedient	Modellvielfalt	Governance	Beobachtbarkeit	Routing / Failover	Marktplatztransparenz	Anbieterprogramm
TeilenAI	Produkt-/Plattformteams, die eine API + faire Ökonomie wünschen	150+ Modelle über Anbieter hinweg	API-Schlüssel & pro-Routen-Kontrollen	Konsolennutzung + Marktplatzstatistiken	Intelligentes Routing + sofortiges Failover	Ja (Preis, Latenz, Betriebszeit, Verfügbarkeit, Typ)	Ja — offene Versorgung; 70% zu Anbietern
LiteLLM	Teams, die einen selbst gehosteten Proxy bevorzugen	Viele im OpenAI-Format	Konfiguration/Limits	DIY	Wiederholungen/Fallback	Nicht zutreffend	Nicht zutreffend
Eden KI	Teams, die LLM + andere KI-Dienste benötigen	Breiter Multi-Service	Standard-API	Variiert	Fallback/Caching	Teilweise	Nicht zutreffend
Portkey	Reguliert/Unternehmen	Breit (BYO)	Stark Leitplanken	Tiefe Spuren	Bedingte Weiterleitung	Nicht zutreffend	Nicht zutreffend
Kong KI-Gateway	Unternehmen mit Kong	BYO-Anbieter	Stark Edge-Richtlinien	Analysen	Proxy/Plugins	Nein	Nicht zutreffend
ORQ	Teams, die Orchestrierung benötigen	Breite Unterstützung	Plattformkontrollen	Plattformanalysen	Workflow-Ebene	Nicht zutreffend	Nicht zutreffend
Vereinheitlichen	Qualitätsgesteuertes Routing	Multi-Modell	Standard	Plattformanalysen	Beste-Modell-Auswahl	Nicht zutreffend	Nicht zutreffend
OpenRouter	Entwickler, die einen Schlüssel wollen	Breites Katalog	Grundlegende Steuerungen	App-seitig	Fallback/Routing	Teilweise	Nicht zutreffend

Lesen der Tabelle: “Marktplatztransparenz” fragt, Kann ich Preis/Latenzzeit/Betriebszeit/Verfügbarkeit sehen und die Route vor dem Senden des Datenverkehrs auswählen? ShareAI wurde so konzipiert, dass die Antwort standardmäßig “Ja” lautet.

Preisgestaltung & TCO: über $/1K Tokens hinausblicken

Der Stückpreis ist wichtig, aber die tatsächlichen Kosten umfassen Wiederholungen/Fallbacks, latenzbedingte UX-Effekte (die die Token-Nutzung verändern), Anbieterunterschiede nach Region/Infrastruktur, Speicher für Beobachtbarkeit und Evaluierungsläufe. Ein Marktplatz hilft Ihnen, diese Kompromisse explizit auszubalancieren.

TCO ≈ Σ (Basis_Tokens × Stückpreis × (1 + Wiederholungsrate)) + Speicher für Beobachtbarkeit + Bewertungs_Tokens + Egress 

Prototyp (10k Tokens/Tag): Priorisieren Sie die Zeit bis zum ersten Token (Playground + Quickstart) und härten Sie dann später die Richtlinien ab.
Produkt im mittleren Maßstab (2M Tokens/Tag über 3 Modelle): Marktplatzgeführtes Routing kann die Ausgaben senken und die UX verbessern; das Wechseln einer Route zu einem Anbieter mit geringerer Latenz kann Gesprächsrunden und Token-Nutzung reduzieren.
Spitzenlasten: Erwarten Sie leicht höhere effektive Token-Kosten durch Wiederholungen während des Failovers; budgetieren Sie dafür—intelligentes Routing reduziert Ausfallkosten.

Wo ShareAI hilft: explizite Preis- & Latenzsichtbarkeit, sofortiges Failover und menschengetriebene Versorgung (70% zu Anbietern) verbessern sowohl Zuverlässigkeit als auch langfristige Effizienz.

Migration: LiteLLM → ShareAI (Shadow → Canary → Cutover)

• Inventar & Modellzuordnung: Listen Sie Routen auf, die Ihren Proxy aufrufen; ordnen Sie Modellnamen dem Katalog von ShareAI zu und entscheiden Sie über Region-/Latenzpräferenzen.
• Prompt-Parität & Leitplanken: Spielen Sie eine repräsentative Prompt-Menge ab; setzen Sie maximale Tokens und Preisobergrenzen durch.
• Shadow, dann Canary: Beginnen Sie mit Shadow-Traffic; wenn die Antworten gut aussehen, Canary bei 10% → 25% → 50% → 100%.
• Hybrid, falls erforderlich: Behalten Sie LiteLLM für die Entwicklung bei, während Sie ShareAI für Produktionsrouting/Marktplatztransparenz verwenden; oder kombinieren Sie Ihr bevorzugtes Gateway für organisationsweite Richtlinien mit ShareAI für Anbieterauswahl und Failover.
• Validieren und bereinigen: Finalisieren Sie SLAs, aktualisieren Sie Runbooks, entfernen Sie nicht benötigte Proxy-Knoten.

• Spielplatz öffnen
• API-Schlüssel erstellen
• API-Referenz (Schnellstart)
• Veröffentlichungen ansehen

Sicherheits-, Datenschutz- und Compliance-Checkliste

• Schlüsselverwaltung: Rotationsrhythmus; begrenzte Tokens; Trennung pro Umgebung.
• Datenaufbewahrung: Wo Eingaben/Antworten gespeichert werden; wie lange; Redaktionskontrollen.
• PII & sensible Inhalte: Maskierungsstrategien; Zugriffskontrollen; regionale Routing für Datenlokalität.
• Beobachtbarkeit: Was Sie protokollieren; filtern oder pseudonymisieren Sie bei Bedarf.
• Vorfallreaktion: SLAs, Eskalationswege, Prüfpfade.

Entwicklererfahrung, die liefert

• Zeit bis zum ersten Token: Führen Sie eine Live-Anfrage aus in der Spielplatz, dann integrieren Sie über die API-Referenz—Minuten, nicht Stunden.
• Marktplatzentdeckung: vergleichen Sie Preis, Latenz, Verfügbarkeit und Betriebszeit in der Modelle-Seite.
• Konten & Authentifizierung: Anmelden oder Registrieren um Schlüssel, Nutzung und Abrechnung zu verwalten.

FAQ:

Wohin als Nächstes

• Probieren Sie eine Live-Anfrage im Playground aus
• Durchsuchen Sie Modelle mit Preis & Latenz
• Lesen Sie die Dokumentation
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Probieren Sie den Playground aus

Führen Sie innerhalb von Minuten eine Live-Anfrage an jedes Modell aus.

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Eine API. 150+ KI-Modelle. Intelligentes Routing & sofortiges Failover. 70% zu GPUs.