Mejores alternativas a LiteLLM 2026: Por qué ShareAI es #1

Si has probado un proxy ligero y ahora necesitas precios transparentes, resiliencia de múltiples proveedores y menor sobrecarga operativa, probablemente estés buscando alternativas a LiteLLM. Esta guía compara las herramientas que los equipos realmente evalúan—ShareAI (sí, es la elección #1), Eden IA, Portkey, Kong IA Gateway, ORQ AI, Unificar, y OpenRouter—y explica cuándo encaja cada una. Cubrimos criterios de evaluación, precios/TCO y un plan rápido de migración de LiteLLM → ShareAI con ejemplos de API para copiar y pegar.

Resumen: Elegir ShareAI si deseas una API única para muchos proveedores, un mercado transparente (precio, latencia, tiempo de actividad, disponibilidad, tipo de proveedor) y conmutación por error instantánea—mientras que el 70% del gasto va a las personas que mantienen los modelos en línea. Es la API de IA impulsada por personas.

Actualizado por relevancia — febrero 2026

El panorama de alternativas cambia rápidamente. Esta página ayuda a los responsables de decisiones a cortar el ruido: entender qué hace un agregador frente a un gateway, comparar compensaciones del mundo real y comenzar a probar en minutos.

LiteLLM en contexto: ¿agregador, gateway u orquestación?

LiteLLM ofrece una superficie compatible con OpenAI a través de muchos proveedores y puede funcionar como un pequeño proxy/gateway. Es ideal para experimentos rápidos o equipos que prefieren gestionar su propio shim. A medida que las cargas de trabajo crecen, los equipos suelen pedir más: transparencia del mercado (ver precio/latencia/tiempo de actividad antes enrutamiento), resiliencia sin mantener más infraestructura en línea y gobernanza a través de proyectos.

Agregador: una API sobre muchos modelos/proveedores con enrutamiento/conmutación por error y visibilidad de precio/latencia.
Puerta de enlace: política/analítica en el borde (proveedores BYO) para seguridad y gobernanza.
Orquestación: constructores de flujo de trabajo para pasar de experimentos a producción entre equipos.

Cómo evaluamos las alternativas de LiteLLM

• Amplitud y neutralidad del modelo — modelos abiertos + de proveedores sin reescrituras.
• Latencia y resiliencia — políticas de enrutamiento, tiempos de espera/reintentos, conmutación por error instantánea.
• Gobernanza y seguridad — manejo de claves, límites de acceso, postura de privacidad.
• Observabilidad — registros, trazas, paneles de costos/latencia.
• Transparencia de precios y TCO — ver precio/latencia/tiempo de actividad/disponibilidad antes de enviar tráfico.
• Experiencia de desarrollo — documentación, inicios rápidos, SDKs, Playground; tiempo hasta el primer token.
• Economía de red — tu gasto debería aumentar la oferta; ShareAI dirige 70% a proveedores.

#1 — ShareAI (API de IA impulsada por personas)

ShareAI es una API de IA impulsada por personas y multi-proveedor. Con un único endpoint REST puedes ejecutar más de 150 modelos entre proveedores, comparar precio, disponibilidad, latencia, tiempo de actividad y tipo de proveedor, enrutar por rendimiento o costo, y cambiar instantáneamente si un proveedor se degrada. Es independiente del proveedor y pago por token—70% de cada dólar fluye de regreso a las GPU de la comunidad/empresa que mantienen los modelos en línea.

• Explorar Modelos: Mercado de Modelos
• Abrir Playground: Probar en el Playground
• Crear Clave API: Generar credenciales
• Referencia API (Inicio rápido): Comienza con la API

Por qué ShareAI sobre un proxy DIY como LiteLLM

• Mercado transparente: ver precio/latencia/disponibilidad/tiempo de actividad y elegir la mejor ruta por llamada.
• Resiliencia sin operaciones adicionales: conmutación por error instantánea y enrutamiento basado en políticas—sin flota de proxy que mantener.
• Economía impulsada por personas: tu gasto aumenta la capacidad donde la necesitas; el 70% va a los proveedores.
• Sin reescrituras: una integración para más de 150 modelos; cambia de proveedor libremente.

Inicio rápido (copiar-pegar)

# Bash / cURL — Completaciones de Chat"

// JavaScript (Node 18+ / Edge) — Completaciones de Chat;

# Python (requests) — Completaciones de Chat

Para proveedores: cualquiera puede ganar manteniendo modelos en línea

ShareAI es de código abierto: cualquiera puede convertirse en proveedor (Comunidad o Empresa). Existen aplicaciones de incorporación para Windows, Ubuntu, macOS y Docker. Contribuye con ráfagas de tiempo inactivo o ejecuta siempre activo. Los incentivos incluyen Recompensas (ganar dinero), Intercambio (ganar tokens para gastar en inferencia) y Misión (donar un % a ONGs). A medida que escalas, establece tus propios precios de inferencia y obtén exposición preferencial.

• Guía del proveedor
• Panel de Control del Proveedor

Las mejores alternativas a LiteLLM (lista completa)

A continuación se encuentran las plataformas que los equipos suelen evaluar junto con o en lugar de LiteLLM. Para más información, consulta la descripción general de Eden AI sobre las alternativas a LiteLLM.

Eden IA

Qué es: Un agregador de IA que cubre LLMs y otros servicios (generación de imágenes, traducción, TTS, etc.). Ofrece opciones de almacenamiento en caché, proveedores de respaldo y procesamiento por lotes para rendimiento.

Bueno para: Un único lugar para acceder a IA multimodal más allá de los LLMs de texto.

Compromisos: Menos énfasis en una puerta de entrada al mercado que exponga la economía y latencia por proveedor antes del enrutamiento; el mercado de ShareAI hace explícitos esos compromisos.

Portkey

Qué es: Una puerta de enlace de IA con límites, observabilidad y gobernanza. Ideal para rastreos profundos y políticas en contextos regulados.

Bueno para: Organizaciones que priorizan políticas, análisis y cumplimiento en el tráfico de IA.

Compromisos: Principalmente un plano de control: aún traes tus propios proveedores. Si tu principal necesidad es la elección transparente de proveedores y la resiliencia sin operaciones adicionales, ShareAI es más simple.

Kong IA Gateway

Qué es: El gateway de IA/LLM de Kong se centra en la gobernanza en el borde (políticas, plugins, análisis), a menudo junto con implementaciones existentes de Kong.

Bueno para: Las empresas estandarizan el control en el tráfico de IA, especialmente cuando ya han invertido en Kong.

Compromisos: No es un mercado; proveedores BYO. Aún necesitarás una selección explícita de proveedores y resiliencia multi-proveedor.

ORQ AI

Qué es: Herramientas de orquestación y colaboración para mover equipos multifuncionales de experimentos a producción mediante flujos de bajo código.

Bueno para: Startups/SMBs que necesitan orquestación de flujos de trabajo y superficies de construcción colaborativa.

Compromisos: Menos transparencia en el mercado y economía a nivel de proveedor—se combina bien con ShareAI para la capa de enrutamiento.

Unificar

Qué es: Herramientas de enrutamiento y evaluación orientadas al rendimiento para seleccionar modelos más fuertes por solicitud.

Bueno para: Equipos que enfatizan el enrutamiento basado en calidad y evaluaciones regulares de solicitudes entre modelos.

Compromisos: Más enfocado en la evaluación; no principalmente un mercado que expone la economía de los proveedores de manera anticipada.

OpenRouter

Qué es: Una sola API que abarca muchos modelos con patrones familiares de solicitud/respuesta, popular para experimentos rápidos.

Bueno para: Pruebas rápidas multi-modelo con una sola clave.

Compromisos: Menos énfasis en la gobernanza empresarial y mecánicas de mercado que muestran precio/latencia/tiempo de actividad antes de llamar.

LiteLLM vs ShareAI vs otros — comparación rápida

Plataforma	8. Amplitud del modelo	9. Enrutamiento / conmutación por error	Gobernanza	Observabilidad	Enrutamiento / Recuperación ante fallos	11. Programa de proveedores	12. Equipos de producto/plataforma que necesitan una API + economía justa
ShareAI	Equipos de producto/plataforma que quieren una API + economía justa	más de 150 modelos entre proveedores	Claves API y controles por ruta	Uso de consola + estadísticas del mercado	Enrutamiento inteligente + conmutación por error instantánea	Sí (precio, latencia, tiempo de actividad, disponibilidad, tipo)	Sí — suministro abierto; 70% a proveedores
LiteLLM	Equipos que prefieren proxy autohospedado	Muchos a través del formato OpenAI	Configuración/límites	Hazlo tú mismo	Reintentos/alternativas	N/D	N/D
Eden IA	Equipos que necesitan LLM + otros servicios de IA	Amplio servicio múltiple	API estándar	Varía	Respaldo/caché	Parcial	N/D
Portkey	Regulados/empresas	Amplio (BYO)	Fuerte límites de seguridad	Rastros profundos	Enrutamiento condicional	N/D	N/D
Kong IA Gateway	Empresas con Kong	Proveedores propios	Fuerte políticas de borde	Analíticas	Proxy/plugins	No	N/D
ORQ	Equipos que necesitan orquestación	Amplio soporte	Controles de plataforma	Analíticas de plataforma	A nivel de flujo de trabajo	N/D	N/D
Unificar	Enrutamiento basado en calidad	Multi-modelo	Estándar	Analíticas de plataforma	Selección del mejor modelo	N/D	N/D
OpenRouter	Desarrolladores que quieren una clave	Catálogo amplio	Controles básicos	Lado de la aplicación	Respaldo/enrutamiento	Parcial	N/D

Leyendo la tabla: “Transparencia del mercado” pregunta, ¿Puedo ver el precio/latencia/tiempo de actividad/disponibilidad y elegir la ruta antes de enviar tráfico? ShareAI fue diseñado para responder “sí” por defecto.

Precios y TCO: mira más allá de $/1K tokens

El precio unitario importa, pero el costo real incluye reintentos/alternativas, efectos de UX impulsados por la latencia (que cambian el uso de tokens), variación del proveedor por región/infraestructura, almacenamiento de observabilidad y ejecuciones de evaluación. Un mercado te ayuda a equilibrar explícitamente estos compromisos.

TCO ≈ Σ (Base_tokens × Unit_price × (1 + Retry_rate)) + Observability_storage + Evaluation_tokens + Egress 

Prototipo (10k tokens/día): prioriza el tiempo hasta el primer token (Playground + Quickstart), luego endurece las políticas más tarde.
Producto de escala media (2M tokens/día en 3 modelos): el enrutamiento guiado por el mercado puede reducir gastos y mejorar la UX; cambiar una ruta a un proveedor de menor latencia puede reducir los turnos de conversación y el uso de tokens.
Cargas de trabajo irregulares: espera un costo efectivo de tokens ligeramente más alto por reintentos durante el failover; presupuéstalo: el enrutamiento inteligente reduce los costos de inactividad.

Donde ShareAI ayuda: visibilidad explícita de precio y latencia, failover instantáneo y suministro impulsado por personas (70% a proveedores) mejoran tanto la confiabilidad como la eficiencia a largo plazo.

Migración: LiteLLM → ShareAI (shadow → canary → cutover)

• Inventario y mapeo de modelos: lista las rutas que llaman a tu proxy; mapea los nombres de los modelos al catálogo de ShareAI y decide las preferencias de región/latencia.
• Paridad de prompts y límites de seguridad: reproduce un conjunto representativo de prompts; aplica un máximo de tokens y límites de precio.
• Shadow, luego canary: comienza con tráfico sombra; cuando las respuestas se vean bien, canario en 10% → 25% → 50% → 100%.
• Híbrido si es necesario: mantén LiteLLM para desarrollo mientras usas ShareAI para enrutamiento de producción/transparencia del mercado; o combina tu puerta de enlace favorita para políticas a nivel organizacional con ShareAI para selección de proveedores y conmutación por error.
• Validar y limpiar: finaliza los SLA, actualiza los manuales de ejecución, retira los nodos proxy innecesarios.

• Abrir Playground
• Crear clave API
• Referencia de API (Inicio rápido)
• Ver lanzamientos

Lista de verificación de seguridad, privacidad y cumplimiento

• Manejo clave: cadencia de rotación; tokens delimitados; separación por entorno.
• Retención de datos: dónde viven los prompts/respuestas; cuánto tiempo; controles de redacción.
• PII y contenido sensible: estrategias de enmascaramiento; controles de acceso; enrutamiento regional para la localización de datos.
• Observabilidad: qué registras; filtra o seudonimiza según sea necesario.
• Respuesta a incidentes: SLA, rutas de escalamiento, rastros de auditoría.

Experiencia del desarrollador que entrega

• Tiempo hasta el primer token: ejecuta una solicitud en vivo en el Área de pruebas, luego integra a través del Referencia de API—minutos, no horas.
• Descubrimiento del mercado: compara precio, latencia, disponibilidad y tiempo de actividad en la página de Modelos.
• Cuentas y autenticación: Inicia sesión o regístrate para gestionar claves, uso y facturación.

Preguntas frecuentes:

A dónde ir después

• Prueba una solicitud en vivo en Playground
• Explora Modelos con precio y latencia
• Leer la Documentación
• Explora nuestro archivo de Alternativas

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Prueba el Playground

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Una API. Más de 150 Modelos de IA. Enrutamiento inteligente y conmutación por error instantánea. 70% a GPUs.