MLflow AI Gateway-Alternativen 2026: Beste Alternativen

Aktualisiert Februar 2026

Wenn Sie recherchieren MLflow AI Gateway Alternativen, dieser Builder-First-Leitfaden klärt, was MLflows AI Gateway ist (und was nicht), legt Bewertungskriterien fest und vergleicht die 10 besten Optionen. Wir platzieren TeilenAI an erster Stelle für Teams, die eine API über viele Anbieter hinweg wünschen, transparente Marktsignale (Preis, Latenz, Betriebszeit, Verfügbarkeit) vor der Weiterleitung, sofortiges Failover und menschengetriebene Wirtschaftlichkeit (70% der Ausgaben gehen an Anbieter). Siehe die offiziellen Funktionskonzepte in der MLflow-Dokumentation.

Was MLflow AI Gateway ist (und was nicht)

Was es ist. Eine AI/LLM-Ausgangskontrollschicht innerhalb des MLflow-Ökosystems. Es zentralisiert Anmeldeinformationen und Richtlinien, bietet eine einheitliche Oberfläche, um mit mehreren Modellanbietern zu kommunizieren, und integriert sich in MLflows Experiment-/Trace-/Eval-Workflows. Kurz gesagt: Governance und Verkehrsmanagement für LLM-Aufrufe.

Was es nicht ist. Ein transparenter Modell-Marktplatz, der Live-Preise, Latenz, Betriebszeit und Verfügbarkeit über viele Anbieter hinweg zeigt, bevor Sie weiterleiten. Gateways konzentrieren sich auf Kontrolle und Beobachtbarkeit. Marktplätze konzentrieren sich auf Auswahl und Leistungsökonomie auf Routenebene.

Fazit: Wenn Ihre oberste Anforderung anbieterunabhängiges Routing mit Transparenz vor der Weiterleitung und sofortigem Failover ist, kombinieren oder ersetzen Sie ein Gateway mit TeilenAI. Wenn Ihre oberste Anforderung zentralisierte Organisationsrichtlinien und Beobachtbarkeit ist, passt ein Gateway in diese Kategorie.

Aggregatoren vs Gateways vs Agentenplattformen

• LLM-Aggregatoren (Marktplätze). Eine API über viele Modelle/Anbieter hinweg mit Transparenz vor der Weiterleitung (Preis, Latenz, Betriebszeit, Verfügbarkeit, Anbietertyp), plus intelligentes Routing/Failover. Gut für: schnellere Experimente, Kosten-/UX-Optimierung, Anbieterwechsel ohne Neuschreibungen.
• KI-Gateways. Governance am Rand (Anmeldedaten, Bereiche, Leitplanken), Quoten/Ratenbegrenzungen und Beobachtbarkeit. Sie bringen Ihre eigenen Anbieter und Konten mit. Gut für: zentralisierte Sicherheit, Prüfungsfähigkeit, Egress-Kontrolle.
• Agenten-/Chatbot-Plattformen. Verpacktes UX (Speicher, Tools), Kanäle und Team-Workflows – optimiert für Endbenutzer-Assistenten statt provider-unabhängige Aggregation.

Wie wir die besten MLflow AI Gateway Alternativen bewertet haben

• Modellbreite & Neutralität – proprietär + offen; einfacher Wechsel; minimale Umschreibungen.
• Latenz & Resilienz – Routing-Richtlinien, Timeouts/Wiederholungen, sofortiges Failover.
• Governance & Sicherheit – Schlüsselverwaltung, Bereiche, regionales Routing.
• Beobachtbarkeit — Protokolle/Spuren und Kosten-/Latenz-Dashboards.
• Preistransparenz & TCO – reale Kosten vergleichen bevor Sie routen.
• Entwicklererfahrung – Dokumentationen, SDKs, Schnellstarts; Zeit bis zum ersten Token.
• Community & Wirtschaft – ob Ihre Ausgaben das Angebot erhöhen (Anreize für GPU-Besitzer).

Top 10 MLflow AI Gateway Alternativen

#1 — ShareAI (Menschenbetriebene KI-API)

Was es ist. Eine Multi-Provider-API mit einem transparenten Marktplatz und intelligentem Routing. Mit einer Integration können Sie einen großen Katalog von Modellen und Anbietern durchsuchen, Preis, Latenz, Verfügbarkeit, Verfügbarkeit und Anbietertyp vergleichen und dann mit sofortigem Failover routen. Die Wirtschaftlichkeit wird von Menschen getragen: 70 % jedes Dollars fließen an Anbieter (Community oder Unternehmen), die Modelle online halten.

Warum es hier #1 ist. Wenn Sie eine provider-unabhängige Aggregation mit Pre-Routing-Transparenz und Resilienz wünschen, ist ShareAI die direkteste Lösung. Behalten Sie ein Gateway, wenn Sie organisationsweite Richtlinien benötigen; fügen Sie ShareAI für marktplatzgesteuertes Routing hinzu.

• Eine API → 150+ Modelle über viele Anbieter; keine Umschreibungen, keine Bindung. • Durchsuchen Modelle
• Transparenter Marktplatz: wählen Sie nach Preis, Latenz, Verfügbarkeit, Verfügbarkeit und Anbietertyp. • Probieren Sie es aus in Spielplatz
• Resilienz standardmäßig: Routing-Richtlinien plus sofortiges Failover.
• Faire Wirtschaft: 70% der Ausgaben gehen an Anbieter (Gemeinschaft oder Unternehmen). • API-Schlüssel erstellen · API-Referenz · Dokumentation · Veröffentlichungen

Für Anbieter: Verdienen Sie, indem Sie Modelle online halten. Jeder kann ein ShareAI-Anbieter werden – Gemeinschaft oder Unternehmen. Onboarding über Windows, Ubuntu, macOS oder Docker. Tragen Sie Leerlaufzeit-Bursts bei oder laufen Sie immer aktiv. Wählen Sie Ihren Anreiz: Belohnungen (Geld), Austausch (Tokens / AI Prosumer) oder Mission (spenden Sie % an NGOs). Während Sie skalieren, können Sie Ihre eigenen Inferenzpreise festlegen und bevorzugte Sichtbarkeit gewinnen. • Anbieterleitfaden · Anbieter-Dashboard

#2 — Portschlüssel

Was es ist. KI-Gateway mit Schwerpunkt auf Beobachtbarkeit, Leitplanken und Governance – beliebt bei Teams, die starke Kontrollen und Diagnosen benötigen.

Am besten geeignet für. Regulierte/Unternehmensumgebungen, in denen Governance-Tiefe oberste Priorität hat. Ergänzt ShareAI, wenn Sie eine tiefgreifende Richtlinienumsetzung benötigen, aber auch eine marktplatzgesteuerte Weiterleitung wünschen.

#3 — Kong AI-Gateway

Was es ist. Enterprise-KI/LLM-Gateway – Richtlinien/Plugins, Analysen und Edge-Beobachtbarkeit für KI-Verkehr. Eine Kontrollplattform statt eines Marktplatzes.

Am besten geeignet für. Organisationsweite Richtlinien, Quoten und plugin-gesteuerte Erweiterungen über heterogene Teams hinweg.

#4 — OpenRouter

Was es ist. Eine einheitliche API über viele Modelle; ideal für schnelle Experimente über einen breiten Katalog.

Am besten geeignet für. Schneller Multi-Modell-Zugriff; ergänzt Gateways, wenn Sie mehr Auswahl als Richtlinien benötigen.

#5 — Eden AI

Was es ist. Aggregiert LLMs plus umfassendere KI-Funktionen (Vision, Übersetzung, TTS), mit Fallbacks/Caching und Batch-Verarbeitung.

Am besten geeignet für. Teams, die mehrere KI-Modalitäten an einem Ort mit standardisierten Kontrollen benötigen.

#6 — LiteLLM

Was es ist. Leichtgewichtiges Python-SDK plus selbst-hostbarer Proxy, der eine OpenAI-kompatible Schnittstelle zu vielen Anbietern spricht.

Am besten geeignet für. DIY-Kontrolle, wenn Sie den Proxy selbst betreiben und Rücksetz-/Fallbacks anpassen möchten.

#7 — Unify

Was es ist. Qualitätsorientiertes Routing und Bewertung, um bessere Modelle pro Eingabeaufforderung auszuwählen.

Am besten geeignet für. Bewertungsgetriebene Teams, die sich auf Antwortqualität und prompt-spezifische Auswahl konzentrieren.

#8 — Orq KI

Was es ist. Orchestrierungs-/Kollaborationsplattform, die Teams hilft, von Experimenten zu Produktion mit Low-Code-Flows überzugehen.

Am besten geeignet für. Aufbau von Workflows und Multi-Step-LLM-Apps, bei denen Nicht-Ingenieure mit Ingenieuren zusammenarbeiten.

#9 — Apigee (mit LLMs dahinter)

Was es ist. Eine ausgereifte API-Management-/Gateway-Lösung, die Sie vor LLM-Anbietern platzieren können, um Richtlinien, Schlüssel und Quoten anzuwenden.

Am besten geeignet für. Unternehmen konsolidieren die API-Governance unter einem einzigen Dach mit vertrauten Kontrollen.

#10 — NGINX

Was es ist. Verwenden Sie NGINX, um benutzerdefiniertes Routing, Token-Durchsetzung und Caching für LLM-Backends zu erstellen, wenn Sie DIY-Kontrolle bevorzugen.

Am besten geeignet für. Teams mit Infra-DNA, die eine feingranulare Kontrolle wünschen, ohne ein separates KI-Produkt zu übernehmen.

MLflow AI Gateway vs ShareAI (kurzer Überblick)

Wenn Sie eine API über viele Anbieter mit transparenten Preisen/Latenz/Betriebszeit und sofortigem Failover benötigen, wählen Sie TeilenAI. Wenn Ihre oberste Anforderung die Ausgangs-Governance ist – zentralisierte Anmeldeinformationen, Richtliniendurchsetzung und Beobachtbarkeit –MLflow KI-Gateway passt dazu. Viele Teams kombinieren sie: Gateway für Organisationsrichtlinien plus ShareAI für Marktplatz-Routing.

Schneller Vergleich

Plattform	Wen es bedient	Modellvielfalt	Governance & Sicherheit	Beobachtbarkeit	Routing / Failover	Marktplatztransparenz	Anbieterprogramm
TeilenAI	Produkt-/Plattformteams, die eine API und faire Wirtschaftlichkeit benötigen	150+ Modelle, viele Anbieter	API-Schlüssel & pro-Routen-Kontrollen	Konsolennutzung plus Marktplatzstatistiken	Intelligentes Routing + sofortiges Failover	Ja (Preis, Latenz, Betriebszeit, Verfügbarkeit, Anbietertyp)	Ja — offene Versorgung; 70% an Anbieter
MLflow KI-Gateway	Teams, die Egress-Governance benötigen	BYO-Anbieter	Zentralisierte Anmeldedaten/Richtlinien	MLflow-native Workflows	Bedingte Weiterleitung über Konfiguration	Nein (Infra-Tool, kein Marktplatz)	n/v
Kong KI-Gateway	Unternehmen, die Richtlinien auf Gateway-Ebene benötigen	BYO	Starke Edge-Richtlinien/Plugins	Analysen	Proxy/Plugins, Wiederholungen	Nein	n/v
Portkey	Regulierte/Unternehmensteams	Breit	Leitplanken & Governance	Tiefe Spuren	Bedingte Weiterleitung	Teilweise	n/v
OpenRouter	Entwickler, die einen Schlüssel wollen	Breites Katalog	Grundlegende API-Steuerungen	App-seitig	Rückfalle	Teilweise	n/v
Eden KI	Teams, die LLM + andere KI benötigen	Breit	Standardsteuerungen	Variiert	Fallbacks/Caching	Teilweise	n/v
LiteLLM	DIY/Selbstgehosteter Proxy	Viele Anbieter	Konfigurations-/Schlüssellimits	Ihre Infrastruktur	Wiederholungen/Fallback	n/v	n/v
Vereinheitlichen	Qualitätsorientierte Teams	Multi-Modell	Standard-API-Sicherheit	Plattformanalysen	Beste-Modell-Auswahl	n/v	n/v
Orq	Orchestrierungsorientierte Teams	Breite Unterstützung	Plattformkontrollen	Plattformanalysen	Orchestrierungsflüsse	n/v	n/v
Apigee / NGINX	Unternehmen / DIY	BYO	Richtlinien	Add-ons / benutzerdefiniert	Benutzerdefiniert	n/v	n/v

Preisgestaltung & TCO: reale Kosten vergleichen (nicht nur Stückpreise)

Rohpreis pro 1K Tokens verbirgt das wahre Bild. TCO verändert sich durch Wiederholungen/Fehlertoleranzen, Latenz (die Nutzung und Geduld der Benutzer beeinflusst), Anbieterunterschiede, Speicher für Beobachtbarkeit und Evaluationsläufe. Ein transparenter Marktplatz hilft Ihnen, Routen zu wählen, die Kosten und UX ausbalancieren.

Ein mentales Modell:

TCO ≈ Σ (Basis_Tokens × Einheitspreis × (1 + Wiederholungsrate))

Prototyp (~10k Tokens/Tag). Optimieren Sie die Zeit bis zum ersten Token mit dem Spielplatz und Schnellstarts. Mittlerer Maßstab (~2M Tokens/Tag). Marktbasierte Routing-/Failover-Strategien können 10–20% einsparen und gleichzeitig die UX verbessern. Spitzenbelastungen. Erwarten Sie höhere effektive Token-Kosten durch Wiederholungen während des Failovers; budgetieren Sie dafür.

Migrationsleitfaden: Wechsel zu ShareAI

Von MLflow AI Gateway → ShareAI

Behalten Sie Gateway-Level-Richtlinien dort, wo sie glänzen; fügen Sie ShareAI für Marktplatz-Routing und sofortiges Failover hinzu. Muster: Gateway-Auth/Richtlinie → ShareAI-Routing pro Modell → Marktplatzstatistiken messen → Richtlinien verschärfen.

Von OpenRouter → ShareAI

Modellnamen zuordnen, Prompt-Parität überprüfen, dann 10% des Traffics schatten und 25% → 50% → 100% hochfahren, solange Latenz-/Fehlerbudgets eingehalten werden. Marktplatzdaten machen Anbieterwechsel unkompliziert.

Von LiteLLM → ShareAI

Ersetzen Sie den selbst gehosteten Proxy auf Produktionsrouten, die Sie nicht betreiben möchten; behalten Sie LiteLLM für die Entwicklung, falls gewünscht. Vergleichen Sie Betriebsaufwand mit den Vorteilen des verwalteten Routings.

Von Unify / Portkey / Orq / Kong → ShareAI

Definieren Sie Erwartungen an die Funktionsparität (Analysen, Leitplanken, Orchestrierung, Plugins). Viele Teams arbeiten hybrid: Behalten Sie spezialisierte Funktionen dort, wo sie am stärksten sind; verwenden Sie ShareAI für transparente Anbieterwahl und Failover.

Entwickler-Schnellstart (Copy-Paste)

Die API-Oberfläche ist OpenAI-kompatibel. Ersetzen IHRE_SCHLÜSSEL in den untenstehenden Snippets. Erstellen Sie hier einen Schlüssel: API-Schlüssel erstellen. Siehe die Dokumentation: API-Referenz und Docs Startseite.

#!/usr/bin/env bash"

// JavaScript (fetch) — Node 18+/Edge-Laufzeiten;

# Python — requests

Sicherheits-, Datenschutz- und Compliance-Checkliste (anbieterunabhängig)

• Schlüsselverwaltung. Rotationsfrequenz; minimale Bereiche; Trennung der Umgebungen.
• Datenaufbewahrung. Wo Eingaben/Antworten gespeichert werden und wie lange; Standardwerte für Schwärzungen.
• PII & sensible Inhalte. Maskierung; Zugriffskontrollen; regionale Weiterleitung für Datenlokalität.
• Beobachtbarkeit. Eingabe-/Antwortprotokollierung; Möglichkeit zur Filterung oder Pseudonymisierung; konsistente Weitergabe von Trace-IDs.
• Vorfallreaktion. Eskalationswege und Anbieter-SLAs.

# Voraussetzungen:

# pip install requests

TeilenAI. # export SHAREAI_API_KEY="YOUR_KEY".

FAQ — MLflow AI Gateway vs. andere Wettbewerber

OpenRouter macht den Multi-Modell-Zugriff schnell; MLflow AI Gateway vs. ShareAI — welches für Multi-Provider-Routing? zentralisiert Richtlinien/Observierbarkeit. Wenn Sie auch Transparenz vor dem Routing und sofortiges Failover wünschen, TeilenAI kombiniert Multi-Anbieter-Zugriff mit einer Marktplatzansicht und resilientem Routing.

Es ist für Marktplatztransparenz (Preis, Latenz, Verfügbarkeit, Anbieterart) und intelligentes Routing/Failover über viele Anbieter hinweg entwickelt. MLflow AI Gateway ist ein Egress-Governance-Tool (zentralisierte Anmeldeinformationen/Richtlinien; Beobachtbarkeit). Viele Teams nutzen beides.

MLflow AI Gateway vs. OpenRouter — schneller Multi-Modell-Zugriff oder Gateway-Kontrollen? TeilenAI. MLflow.

MLflow AI Gateway vs. Portkey — wer ist stärker bei Leitplanken?

Beide betonen Governance und Beobachtbarkeit; Tiefe und Ergonomie unterscheiden sich. Wenn Ihr Hauptbedarf eine transparente Anbieterwahl und Failover ist, fügen Sie hinzu TeilenAI für transparentes Multi-Provider-Routing und Failover.

. Teams, die nach „Portkey-Alternativen“ suchen, bevorzugen oft die Marktplatz- + Routing-Story von ShareAI.

Kong MLflow AI Gateway vs. Traefik AI Gateway — zwei Gateways?; MLflow AI Gateway vs. ShareAI — welches für Multi-Provider-Routing? Beide sind Gateways (Richtlinien, Plugins/Middlewares, Analysen), keine Marktplätze. Viele Teams kombinieren ein Gateway mit TeilenAI.

MLflow AI Gateway vs. Kong AI Gateway — Unternehmensrichtlinien oder MLflow-native Workflows?

Eden KI aggregiert mehrere KI-Dienste (LLM, Bild, TTS). MLflow AI Gateway vs. ShareAI — welches für Multi-Provider-Routing? zentralisiert Richtlinien/Anmeldeinformationen. Für transparente Preise/Latenz und sofortiges Failover über Anbieter hinweg, wählen Sie TeilenAI.

MLflow AI Gateway vs LiteLLM — selbstgehosteter Proxy oder verwaltete Governance?

LiteLLM ist ein DIY-Proxy, den Sie betreiben; MLflow AI Gateway vs. ShareAI — welches für Multi-Provider-Routing? bietet verwaltete Governance/Beobachtbarkeit für AI-Ausgänge. Wenn Sie keinen Proxy betreiben möchten und routingbasiert auf Marktplätzen bevorzugen, wählen Sie TeilenAI.

MLflow AI Gateway vs Unify — beste Modellauswahl vs Richtliniendurchsetzung?

Vereinheitlichen konzentriert sich auf bewertungsgetriebene Modellauswahl; MLflow AI Gateway vs. ShareAI — welches für Multi-Provider-Routing? konzentriert sich auf Richtlinien/Beobachtbarkeit. Für eine API über viele Anbieter mit Live-Marktplatzstatistiken, verwenden Sie TeilenAI.

MLflow AI Gateway vs Orq — Orchestrierung vs Ausgang?

Orq hilft bei der Orchestrierung von Workflows; MLflow AI Gateway vs. ShareAI — welches für Multi-Provider-Routing? regelt Egress-Verkehr. TeilenAI ergänzt beide mit Marktplatz-Routing.

MLflow AI Gateway vs Apigee — API-Management vs AI-spezifischer Ausgang?

Apigee ist breites API-Management; MLflow AI Gateway vs. ShareAI — welches für Multi-Provider-Routing? ist AI-fokussierte Ausgangs-Governance im MLflow-Kontext. Für anbieterunabhängigen Zugriff mit Marktplatztransparenz, verwenden Sie TeilenAI.

MLflow AI Gateway vs NGINX — DIY vs schlüsselfertig?

NGINX bietet DIY-Filter/Richtlinien; MLflow AI Gateway vs. ShareAI — welches für Multi-Provider-Routing? bietet eine gepackte Schicht mit MLflow-freundlicher Beobachtbarkeit. Um benutzerdefiniertes Lua zu vermeiden und dennoch transparente Anbieterauswahl zu erhalten, integrieren Sie TeilenAI.

Probieren Sie als Nächstes ShareAI aus

• Modelle durchsuchen
• Spielplatz öffnen
• Erstellen Sie Ihren API-Schlüssel
• Lesen Sie die Dokumentation
• Veröffentlichungen ansehen
• Anmelden / Registrieren