Alternatives à Azure API Management (GenAI) 2026 : Les meilleures remplacements de passerelle Azure GenAI (et quand changer)

Mis à jour en février 2026

Les développeurs et les équipes de plateforme adorent Gestion des API Azure (APIM) car il offre une passerelle API familière avec des politiques, des hooks d'observabilité et une empreinte d'entreprise mature. Microsoft a également introduit des“capacités de passerelle IA”adaptées à l'IA générative—pensez à des politiques conscientes des LLM, des métriques de jetons et des modèles pour Azure OpenAI et d'autres fournisseurs d'inférence. Pour de nombreuses organisations, c'est une base solide. Mais selon vos priorités—SLA de latence, routage multi-fournisseurs, auto-hébergement, contrôles des coûts, d'une observabilité approfondie, ou BYOI (Apportez Votre Propre Infrastructure)—vous pourriez trouver une meilleure adéquation avec une autre passerelle GenAI ou agrégateur de modèles.

Ce guide décompose les principales alternatives à Azure API Management (GenAI), y compris quand conserver APIM dans la pile et quand rediriger le trafic GenAI ailleurs. Nous vous montrerons également comment appeler un modèle en quelques minutes, ainsi qu'un tableau comparatif et une FAQ détaillée (y compris une série de “Gestion des API Azure vs X”matchups).

Table des matières

• Ce que Azure API Management (GenAI) fait bien (et où il peut ne pas convenir)
• Comment choisir une alternative à Azure GenAI gateway
• Meilleures alternatives à Azure API Management (GenAI) — choix rapides
• Analyses approfondies : meilleures alternatives
  • ShareAI (notre choix pour le contrôle des constructeurs + l'économie)
  • OpenRouter
  • Eden IA
  • Portkey
  • Kong Passerelle IA
  • Orq.ia
  • Unifier
  • LiteLLM
• Démarrage rapide : appeler un modèle en quelques minutes
• Comparaison en un coup d'œil
• FAQs (matchups “vs” à longue traîne)

Ce que Azure API Management (GenAI) fait bien (et où il peut ne pas convenir)

Ce qu'il fait bien

Microsoft a étendu APIM avec des capacités de gateway spécifiques à GenAI afin que vous puissiez gérer le trafic LLM de manière similaire aux API REST tout en ajoutant des politiques et des métriques adaptées aux LLM. En termes pratiques, cela signifie que vous pouvez :

• Importer Azure OpenAI ou d'autres spécifications OpenAPI dans APIM et les gouverner avec des politiques, des clés et des outils standard de cycle de vie des API.
• Appliquer des modèles d'authentification courants (clé API, identité gérée, OAuth 2.0) devant Azure OpenAI ou des services compatibles OpenAI.
• Suivre des architectures de référence et des modèles de zone d'atterrissage pour une passerelle GenAI construite sur APIM.
• Gardez le trafic à l'intérieur du périmètre Azure avec une gouvernance, une surveillance et un portail développeur familiers que les ingénieurs connaissent déjà.

Où cela peut ne pas convenir

Même avec de nouvelles politiques GenAI, les équipes dépassent souvent APIM pour des charges de travail lourdes en LLM dans quelques domaines :

• Routage basé sur les données à travers de nombreux fournisseurs de modèles. Si vous souhaitez router par coût/latence/qualité à travers des dizaines ou des centaines de modèles tiers — y compris des points de terminaison sur site/auto-hébergés — APIM seul nécessite généralement une plomberie de politique significative ou des services supplémentaires.
• Élasticité + contrôle des pics avec BYOI d'abord. Si vous avez besoin que le trafic privilégie votre propre infrastructure (résidence des données, latence prévisible), alors débordement vers un réseau plus large à la demande, vous aurez besoin d'un orchestrateur conçu à cet effet.
• Observabilité approfondie pour les invites/tokens au-delà des journaux de passerelle génériques—par exemple, coût par invite, utilisation des tokens, taux de réussite du cache, performance régionale et codes de raison de repli.
• Auto-hébergement d'un proxy compatible avec les LLM avec des points de terminaison compatibles OpenAI et des budgets/limites de taux précis—une passerelle OSS spécialisée pour les LLM est généralement plus simple.
• Orchestration multi-modalité (vision, OCR, discours, traduction) sous une interface native au modèle ; APIM peut gérer ces services, mais certaines plateformes offrent cette étendue dès le départ.

Comment choisir une alternative à Azure GenAI gateway

• Coût total de possession (TCO). Regardez au-delà du prix par token : mise en cache, politique de routage, contrôle de limitation/dépassement, et—si vous pouvez apporter votre propre infrastructure—quelle quantité de trafic peut rester locale (réduisant la sortie et la latence) vs. éclater vers un réseau public. Bonus : vos GPU inactifs peuvent-ils gagner lorsque vous ne les utilisez pas ?
• Latence et fiabilité. Routage conscient des régions, pools préchauffés, et solutions de repli intelligentes (par exemple, ne réessayer que sur 429 ou des erreurs spécifiques). Demandez aux fournisseurs de montrer p95/p99 sous charge et comment ils démarrent à froid chez différents fournisseurs.
• Observabilité et gouvernance. Traces, métriques prompt+token, tableaux de bord des coûts, gestion des PII, politiques de prompt, journaux d'audit et exportation vers votre SIEM. Assurez des budgets et des limites de taux par clé et par projet.
• Auto-hébergé vs. géré. Avez-vous besoin de Docker/Kubernetes/Helm pour un déploiement privé (isolé ou VPC), ou un service entièrement géré est-il acceptable ?
• Ampleur au-delà du chat. Considérez la génération d'images, l'OCR/analyse de documents, la parole, la traduction et les blocs de construction RAG (reclassement, choix d'intégration, évaluateurs).
• Préparation pour l'avenir. Évitez l'enfermement : assurez-vous de pouvoir changer rapidement de fournisseurs/modèles avec des SDK compatibles OpenAI et un marché/écosystème sain.

Meilleures alternatives à Azure API Management (GenAI) — choix rapides

ShareAI (notre choix pour le contrôle des constructeurs + l'économie) — Une API pour 150+ modèles, BYOI (Apportez votre propre infrastructure), priorité par fournisseur par clé afin que votre trafic atteigne votre matériel en premier, puis débordement élastique vers un réseau décentralisé. 70% de revenus revient aux propriétaires/fournisseurs de GPU qui maintiennent les modèles en ligne. Lorsque vos GPU sont inactifs, participez pour que le réseau puisse les utiliser et gagner (Échangez des tokens ou de l'argent réel). Explorez : Parcourir les modèles • Lire la documentation • Essayez dans Playground • Créer une clé API • Guide du fournisseur

OpenRouter — Excellent accès à un seul point à de nombreux modèles avec routage et la mise en cache des invites lorsque pris en charge ; hébergé uniquement.

Eden IA — Couverture multi-modale (LLM, vision, OCR, discours, traduction) sous une seule API ; commodité à la demande.

Portkey — Passerelle IA + Observabilité avec des solutions de repli programmables, des limites de débit, de la mise en cache et de l'équilibrage de charge à partir d'une seule surface de configuration.

Kong Passerelle IA — Open-source gouvernance de passerelle (plugins pour intégration multi-LLM, modèles d'invite, gouvernance des données, métriques/audit) ; auto-hébergez ou utilisez Konnect.

Orq.ia — Collaboration + LLMOps (expériences, évaluateurs, RAG, déploiements, RBAC, options VPC/sur site).

Unifier — Routeur basé sur les données qui optimise les coûts/la vitesse/la qualité en utilisant des métriques de performance en direct.

LiteLLM — Open-source proxy/passerelle : points de terminaison compatibles OpenAI, budgets/limites de débit, journalisation/métriques, routage de reprise/repli ; déployez via Docker/K8s/Helm.

Analyses approfondies : meilleures alternatives

ShareAI (notre choix pour le contrôle des constructeurs + l'économie)

Ce que c'est. A réseau IA axé sur les fournisseurs et une API unifiée. Avec BYOI, les organisations connectent leur propre infrastructure (sur site, cloud ou edge) et définissent priorité par fournisseur par clé—votre trafic atteint d'abord vos appareils pour la confidentialité, la résidence et une latence prévisible. Lorsque vous avez besoin de capacité supplémentaire, le réseau décentralisé ShareAI gère automatiquement le débordement. Lorsque vos machines sont inactives, laissez le réseau les utiliser et gagner—soit Échangez des jetons (à dépenser plus tard pour vos propres inférences) ou de l'argent réel. Le marché est conçu de manière à ce que 70% de revenus revient aux propriétaires/fournisseurs de GPU qui maintiennent les modèles en ligne.

Caractéristiques remarquables

• BYOI + priorité par fournisseur par clé. Attribuez par défaut les requêtes à votre infrastructure ; aide à la confidentialité, à la résidence des données et au temps jusqu'au premier jeton.
• Débordement élastique. Exploitez le réseau décentralisé sans modifications de code ; résilient en cas de pics de trafic.
• Gagnez à partir de la capacité inutilisée. Monétisez les GPU lorsque vous ne les utilisez pas ; choisissez des jetons d'échange ou de l'argent.
• Marché transparent. Comparez les modèles/fournisseurs par coût, disponibilité, latence et temps de disponibilité.
• Démarrage sans friction. Testez dans le Terrain de jeu, créez des clés dans le Console, voir Modèles, et lisez le Docs. Prêt pour BYOI ? Commencez avec le Guide du fournisseur.

Idéal pour. Les équipes qui veulent contrôle + élasticité—gardez le trafic sensible ou critique en termes de latence sur votre matériel, mais utilisez le réseau lorsque la demande augmente. Les constructeurs qui veulent clarté des coûts (et même compensation des coûts via les gains en temps d'inactivité).

Points de vigilance. Pour tirer le meilleur parti de ShareAI, ajustez la priorité des fournisseurs sur les clés importantes et optez pour les gains en temps d'inactivité. Vos coûts diminuent lorsque le trafic est faible, et la capacité augmente automatiquement lorsque le trafic explose.

Pourquoi ShareAI au lieu d'APIM pour GenAI ? Si votre charge de travail principale est GenAI, vous bénéficierez de routage natif au modèle, Une ergonomie compatible avec OpenAI, et observabilité par requête plutôt que des couches de passerelle génériques. APIM reste excellent pour la gouvernance REST—mais ShareAI vous offre Orchestration axée sur GenAI avec Préférence BYOI, ce que APIM n’optimise pas nativement aujourd’hui. (Vous pouvez toujours exécuter APIM en frontal pour le contrôle du périmètre.)

Les bons outils éliminent les frictions du travail quotidien. Lorsque les développeurs disposent de meilleurs outils, ils passent moins de temps à lutter contre les logiciels et plus de temps à construire ce qui compte vraiment. Même de petites améliorations peuvent accélérer sensiblement la livraison et réduire la frustration, ce qui impacte directement la qualité du produit et les délais. De nombreuses équipes placent ShareAI derrière une passerelle existante pour la standardisation des politiques/journaux tout en laissant ShareAI gérer le routage des modèles, la logique de repli et les caches.

OpenRouter

Ce que c'est. Un agrégateur hébergé qui unifie l'accès à de nombreux modèles derrière une interface de type OpenAI. Prend en charge le routage des fournisseurs/modèles, les solutions de repli et la mise en cache des invites lorsque cela est pris en charge.

Fonctionnalités remarquables. Routage automatique et biais des fournisseurs pour le prix/le débit ; migration simple si vous utilisez déjà les modèles SDK OpenAI.

Idéal pour. Équipes qui apprécient une expérience hébergée à un seul point de terminaison et qui n'ont pas besoin d'auto-hébergement.

Points de vigilance. L'observabilité est plus légère par rapport à une passerelle complète, et il n'y a pas de chemin auto-hébergé.

Eden IA

Ce que c'est. Une API unifiée pour de nombreux services d'IA—non seulement des LLM de chat mais aussi la génération d'images, l'OCR/analyse de documents, la parole et la traduction—avec une facturation à l'utilisation.

Fonctionnalités remarquables. Couverture multimodale sous un seul SDK/workflow ; facturation simple correspondant à l'utilisation.

Idéal pour. Équipes dont la feuille de route s'étend au-delà du texte et qui souhaitent une large couverture sans avoir à assembler plusieurs fournisseurs.

Points de vigilance. Si vous avez besoin de politiques de passerelle granulaires (par exemple, des solutions de repli spécifiques au code ou des stratégies complexes de limitation de débit), une passerelle dédiée pourrait être plus adaptée.

Portkey

Ce que c'est. Une plateforme d'opérations IA avec une API universelle et une passerelle IA configurable. Elle offre une observabilité (traces, coût/latence) et des stratégies programmables de repli, équilibrage de charge, mise en cache et limitation de débit.

Fonctionnalités remarquables. Playbooks de limitation de débit et clés virtuelles ; équilibreurs de charge + replis imbriqués + routage conditionnel ; mise en cache/gestion de file d'attente/reprises avec un code minimal.

Idéal pour. Équipes produit ayant besoin d'une visibilité approfondie et d'un routage basé sur des politiques à grande échelle.

Points de vigilance. Vous obtenez le plus de valeur lorsque vous adoptez la surface de configuration de la passerelle et la pile de surveillance.

Kong Passerelle IA

Ce que c'est. Une extension open-source de Kong Gateway qui ajoute des plugins IA pour l'intégration multi-LLM, l'ingénierie de prompts/modèles, la gouvernance des données, la sécurité des contenus et les métriques/audits—avec une gouvernance centralisée dans Kong.

Fonctionnalités remarquables. Plugins IA sans code et modèles de prompts gérés de manière centralisée ; politiques et métriques au niveau de la passerelle ; s'intègre à l'écosystème plus large de Kong (y compris Konnect).

Idéal pour. Équipes plateforme souhaitant un point d'entrée auto-hébergé et gouverné pour le trafic IA—surtout si vous utilisez déjà Kong.

Points de vigilance. C'est un composant d'infrastructure—prévoir l'installation/maintenance. Les agrégateurs gérés sont plus simples si vous n'avez pas besoin d'auto-hébergement.

Orq.ia

Ce que c'est. Une plateforme de collaboration IA générative couvrant les expériences, évaluateurs, RAG, déploiements et RBAC, avec une API de modèle unifiée et des options d'entreprise (VPC/on-prem).

Fonctionnalités remarquables. Expériences pour tester prompts/modèles/pipelines avec suivi de la latence/du coût par exécution ; évaluateurs (y compris les métriques RAG) pour les contrôles de qualité et la conformité.

Idéal pour. Équipes interfonctionnelles développant des produits IA où la collaboration et la rigueur LLMOps sont importantes.

Points de vigilance. Surface étendue → plus de configuration par rapport à un routeur minimal “ à point d'entrée unique ”.

Unifier

Ce que c'est. Une API unifiée plus un routeur dynamique qui optimise pour la qualité, la vitesse ou le coût en utilisant des métriques en direct et des préférences configurables.

Fonctionnalités remarquables. Routage et replis basés sur les données qui s'adaptent aux performances des fournisseurs ; explorateur de benchmarks avec résultats de bout en bout par région/charge de travail.

Idéal pour. Équipes souhaitant un réglage des performances automatisé soutenu par la télémétrie.

Points de vigilance. Le routage guidé par benchmark dépend de la qualité des données ; validez avec vos propres invites.

LiteLLM

Ce que c'est. Un proxy/passerelle open-source avec des points de terminaison compatibles OpenAI, budgets/limites de taux, suivi des dépenses, journalisation/métriques, et routage de reprise/repli—déployable via Docker/K8s/Helm.

Fonctionnalités remarquables. Hébergez vous-même rapidement avec des images officielles ; connectez plus de 100 fournisseurs sous une surface API commune.

Idéal pour. Équipes nécessitant un contrôle total et une ergonomie compatible OpenAI—sans couche propriétaire.

Points de vigilance. Vous gérerez les opérations (surveillance, mises à jour, rotation des clés), bien que l'interface d'administration et la documentation aident.

Démarrage rapide : appeler un modèle en quelques minutes

Créez/rotations des clés dans Console → Clés API: Créer une clé API. Ensuite, exécutez une requête :

# cURL"

// JavaScript (fetch);

Conseil : Essayez les modèles en direct dans le Terrain de jeu ou lisez le Référence API.

Comparaison en un coup d'œil

Plateforme	Hébergé / Auto-hébergé	Routage et Replis	Observabilité	Ampleur (LLM + au-delà)	Gouvernance/Politique	Notes
Gestion des API Azure (GenAI)	Hébergé (Azure) ; option de passerelle auto-hébergée	Contrôles basés sur des politiques ; politiques conscientes des LLM en émergence	Journaux et métriques natifs Azure ; insights sur les politiques	Devant tout backend ; GenAI via Azure OpenAI/AI Foundry et des fournisseurs compatibles OpenAI	Gouvernance Azure de niveau entreprise	Idéal pour la gouvernance centrale d'Azure ; moins de routage natif au modèle.
ShareAI	Hébergé + APPEM	Par clé priorité du fournisseur (votre infrastructure d'abord) ; débordement élastique vers un réseau décentralisé	Journaux d'utilisation ; télémétrie du marketplace (disponibilité/latence par fournisseur) ; natif au modèle	Large catalogue (150+ modèles)	Contrôles Marketplace + BYOI	70% de revenus aux propriétaires/fournisseurs de GPU ; gagnez via Échangez des jetons ou en espèces.
OpenRouter	Hébergé	Routeur automatique ; routage fournisseur/modèle ; solutions de repli ; la mise en cache des invites	Informations de demande de base	Centré sur LLM	Politiques au niveau du fournisseur	Excellent accès à un seul point de terminaison ; pas d'auto-hébergement.
Eden IA	Hébergé	Changez de fournisseurs dans une API unifiée	Visibilité de l'utilisation/des coûts	LLM, OCR, vision, discours, traduction	Facturation centrale/gestion des clés	Multi-modal + paiement à l'utilisation.
Portkey	Hébergé & Passerelle	Retours en arrière/gestion de charge basés sur des politiques ; mise en cache ; playbooks de limitation de débit	Traces/métriques	LLM-prioritaire	Configurations au niveau de la passerelle	Contrôle approfondi + opérations de type SRE.
Kong Passerelle IA	Auto-hébergement/OSS (+ Konnect)	Routage en amont via des plugins ; cache	Métriques/audit via l'écosystème Kong	LLM-prioritaire	Plugins IA sans code ; gouvernance des modèles	Idéal pour les équipes de plateforme et la conformité.
Orq.ia	Hébergé	Réessais/fallbacks ; gestion des versions	Traces/tableaux de bord ; évaluateurs RAG	LLM + RAG + évaluateurs	Aligné SOC ; RBAC ; VPC/sur site	Collaboration + suite LLMOps.
Unifier	Hébergé	Routage dynamique par coût/vitesse/qualité	Télémétrie en direct et benchmarks	Centré sur LLM	Préférences de routeur	Optimisation des performances en temps réel.
LiteLLM	Auto-hébergement/OSS	Routage de reprise/repli ; budgets/limites	Journalisation/métriques ; interface administrateur	Centré sur LLM	Contrôle total de l'infrastructure	Points de terminaison compatibles avec OpenAI.

FAQs (matchups “vs” à longue traîne)

Cette section cible les requêtes que les ingénieurs tapent réellement dans la recherche : “ alternatives ”, “ vs ”, “ meilleure passerelle pour genai ”, “ azure apim vs shareai ”, et plus encore. Elle inclut également quelques comparaisons concurrent-concurrent pour que les lecteurs puissent trianguler rapidement.

Quelles sont les meilleures alternatives à Azure API Management (GenAI) ?

Si vous voulez une pile axée sur GenAI, commencez avec ShareAI 3. pour Préférence BYOI, débordement élastique et économie (gains en temps d'inactivité). Si vous préférez un plan de contrôle de passerelle, envisagez Portkey (Passerelle IA + observabilité) ou Kong Passerelle IA (OSS + plugins + gouvernance). Pour des API multimodales avec une facturation simple, Eden IA est solide. LiteLLM est votre proxy OpenAI-compatible léger et auto-hébergé. (Vous pouvez également conserver APIM pour la gouvernance du périmètre et placer ceux-ci derrière.)

Azure API Management (GenAI) vs ShareAI — lequel devrais-je choisir ?

Choisissez APIM si votre priorité absolue est la gouvernance native Azure, la cohérence des politiques avec le reste de vos API, et que vous appelez principalement Azure OpenAI ou Azure AI Model Inference. Choisissez ShareAI si vous avez besoin d'un routage natif au modèle, d'une observabilité par invite, d'un trafic BYOI en priorité, et d'un débordement élastique sur de nombreux fournisseurs. De nombreuses équipes utilisent les deux: APIM comme bordure d'entreprise + ShareAI pour le routage/orchestration GenAI.

Gestion des API Azure (GenAI) vs OpenRouter

OpenRouter fournit un accès hébergé à de nombreux modèles avec routage automatique et mise en cache des invites lorsque pris en charge—idéal pour une expérimentation rapide. APIM (GenAI) est une passerelle optimisée pour les politiques d'entreprise et l'alignement Azure ; elle peut se placer devant Azure OpenAI et des backends compatibles OpenAI mais n'est pas conçue comme un routeur de modèles dédié. Si vous êtes centré sur Azure et avez besoin de contrôle des politiques + intégration d'identité, APIM est un choix plus sûr. Si vous voulez la commodité d'un hébergement avec un large choix de modèles, OpenRouter est attrayant. Si vous voulez une priorité BYOI et une montée en charge élastique avec contrôle des coûts, ShareAI est encore plus fort.

Gestion des API Azure (GenAI) vs Portkey

Portkey brille comme une passerelle AI avec traces, garde-fous, playbooks de limitation de débit, mise en cache et solutions de repli—un excellent choix lorsque vous avez besoin de fiabilité pilotée par des politiques au niveau AI. APIM offre des fonctionnalités complètes de passerelle API avec des politiques GenAI, mais la surface de Portkey est plus native aux flux de travail des modèles. Si vous standardisez déjà sur la gouvernance Azure, APIM est plus simple. Si vous voulez un contrôle de type SRE spécifiquement pour le trafic AI, Portkey a tendance à être plus rapide à ajuster.

Gestion des API Azure (GenAI) vs Kong AI Gateway

Kong Passerelle IA ajoute des plugins AI (modèles d'invite, gouvernance des données, sécurité du contenu) à une passerelle OSS haute performance—idéal si vous voulez un auto-hébergement + flexibilité des plugins. APIM est un service Azure géré avec de solides fonctionnalités d'entreprise et de nouvelles politiques GenAI ; moins flexible si vous souhaitez construire une passerelle OSS profondément personnalisée. Si vous utilisez déjà Kong, l'écosystème de plugins et les services Konnect rendent Kong attrayant ; sinon, APIM s'intègre plus proprement avec les zones d'atterrissage Azure.

Gestion des API Azure (GenAI) vs Eden AI

Eden IA propose des API multimodales (LLM, vision, OCR, parole, traduction) avec une tarification à l'utilisation. APIM peut gérer les mêmes services mais nécessite de connecter plusieurs fournisseurs vous-même ; Eden AI simplifie en abstraisant les fournisseurs derrière un seul SDK. Si votre objectif est la diversité avec un minimum de configuration, Eden AI est plus simple ; si vous avez besoin de gouvernance d'entreprise dans Azure, APIM l'emporte.

Gestion des API Azure (GenAI) vs Unify

Unifier se concentre sur le routage dynamique par coût/vitesse/qualité en utilisant des métriques en temps réel. APIM peut approximativement effectuer un routage via des politiques mais n'est pas un routeur de modèle basé sur les données par défaut. Si vous souhaitez un réglage des performances sans intervention, Unify est spécialisé ; si vous voulez des contrôles natifs Azure et de la cohérence, APIM convient.

Gestion des API Azure (GenAI) vs LiteLLM

LiteLLM est un proxy OSS compatible OpenAI avec budgets/limites de taux, journalisation/métriques et logique de reprise/repli. APIM fournit des politiques d'entreprise et une intégration Azure ; LiteLLM vous offre une passerelle LLM légère et auto-hébergée (Docker/K8s/Helm). Si vous souhaitez posséder la pile et la garder petite, LiteLLM est idéal ; si vous avez besoin de SSO Azure, de mise en réseau et de politiques prêtes à l'emploi, APIM est plus simple.

Puis-je conserver APIM et utiliser tout de même une autre passerelle GenAI ?

Oui. Un modèle courant est APIM en périphérie (identité, quotas, gouvernance organisationnelle) redirigeant les routes GenAI vers ShareAI (ou Portkey/Kong) pour un routage natif au modèle. Combiner les architectures est simple avec un routage par URL ou une séparation des produits. Cela vous permet de standardiser les politiques en périphérie tout en adoptant une orchestration GenAI en arrière-plan.

APIM prend-il en charge nativement les backends compatibles OpenAI ?

Les capacités GenAI de Microsoft sont conçues pour fonctionner avec Azure OpenAI, Azure AI Model Inference et des modèles compatibles OpenAI via des fournisseurs tiers. Vous pouvez importer des spécifications et appliquer des politiques comme d'habitude ; pour un routage complexe, associez APIM à un routeur natif de modèle comme ShareAI.

Quelle est la façon la plus rapide d'essayer une alternative à APIM pour GenAI ?

Si votre objectif est de déployer rapidement une fonctionnalité GenAI, utilisez ShareAI:

• Créez une clé dans le Console.
• Exécutez le snippet cURL ou JS ci-dessus.
• Basculez priorité du fournisseur pour BYOI et testez les pics en limitant votre infrastructure.

Vous obtiendrez un routage et une télémétrie natifs au modèle sans réarchitecturer votre edge Azure.

Comment fonctionne BYOI dans ShareAI — et pourquoi est-ce différent d'APIM ?

APIM est une passerelle ; elle peut router vers les backends que vous définissez, y compris votre infrastructure. ShareAI traite votre infrastructure comme un fournisseur de premier ordre avec priorité par clé, donc les requêtes se dirigent par défaut vers vos appareils avant de s'étendre vers l'extérieur. Cette différence est importante pour la latence (localité) et coûts de sortie, et cela permet revenus lorsqu'il est inactif (si vous choisissez cette option)—ce que les produits de passerelle n'offrent généralement pas.

Puis-je gagner en partageant une capacité inutilisée avec ShareAI ?

Oui. Activez le mode fournisseur et optez pour les incitations. Choisissez Échangez des jetons (à dépenser plus tard pour vos propres inférences) ou des paiements en espèces. Le marché est conçu pour que 70% de revenus les flux reviennent aux propriétaires/fournisseurs de GPU qui maintiennent les modèles en ligne.

Quelle alternative est la meilleure pour les charges de travail réglementées ?

Si vous devez rester dans Azure et vous appuyer sur Managed Identity, Private Link, VNet et Azure Policy, APIM est la base la plus conforme. Si vous avez besoin auto-hébergement avec un contrôle granulaire, Kong Passerelle IA ou LiteLLM adapté. Si vous voulez une gouvernance native au modèle avec BYOI et une transparence du marché, ShareAI est le choix le plus fort.

Est-ce que je perds la mise en cache ou les solutions de secours si je quitte APIM ?

Non. ShareAI et Portkey offrent des solutions de secours/reprises et des stratégies de mise en cache adaptées aux charges de travail LLM. Kong dispose de plugins pour le façonnage des requêtes/réponses et la mise en cache. APIM reste précieux à la périphérie pour les quotas et l'identité, tandis que vous gagnez des contrôles centrés sur le modèle en aval.

Meilleure passerelle pour Azure OpenAI : APIM, ShareAI ou Portkey ?

APIM offre l'intégration Azure la plus étroite et la gouvernance d'entreprise. ShareAI vous donne un routage BYOI en priorité, un accès plus riche au catalogue de modèles et un débordement élastique—idéal lorsque votre charge de travail s'étend sur des modèles Azure et non-Azure. Portkey convient lorsque vous souhaitez des contrôles profonds basés sur des politiques et une traçabilité au niveau de l'IA et que vous êtes à l'aise pour gérer une surface de passerelle IA dédiée.

OpenRouter contre ShareAI

OpenRouter est un point de terminaison multi-modèle hébergé avec un routage pratique et une mise en cache des invites. ShareAI ajoute un trafic BYOI en priorité, un débordement élastique vers un réseau décentralisé et un modèle de revenus pour les GPU inactifs—mieux pour les équipes équilibrant coût, localité et charges de travail irrégulières. De nombreux développeurs prototypent sur OpenRouter et transfèrent le trafic de production vers ShareAI pour la gouvernance et l'économie.

Portkey contre ShareAI

Portkey est une passerelle IA configurable avec une forte observabilité et des garde-fous ; elle excelle lorsque vous souhaitez un contrôle précis sur les limites de débit, les solutions de secours et la traçabilité. ShareAI est une API unifiée et une place de marché qui met l'accent sur la priorité BYOI, l'étendue du catalogue de modèles, et l'économie (y compris les gains). Les équipes utilisent parfois Portkey devant ShareAI, en utilisant Portkey pour les politiques et ShareAI pour le routage des modèles et la capacité de la place de marché.

Passerelle AI Kong vs LiteLLM

Kong Passerelle IA est une passerelle OSS complète avec des plugins d'IA et un plan de contrôle commercial (Konnect) pour la gouvernance à grande échelle ; elle est idéale pour les équipes de plateforme standardisant sur Kong. LiteLLM est un proxy OSS minimal avec des points de terminaison compatibles OpenAI que vous pouvez auto-héberger rapidement. Choisissez Kong pour l'uniformité des passerelles d'entreprise et les riches options de plugins ; choisissez LiteLLM pour un auto-hébergement rapide et léger avec des budgets/limites de base.

Gestion des API Azure vs alternatives de passerelle API (Tyk, Gravitee, Kong)

Pour les API REST classiques, APIM, Tyk, Gravitee et Kong sont toutes des passerelles capables. Pour les charges de travail GenAI, le facteur décisif est à quel point vous avez besoin de fonctionnalités natives des modèles (conscience des tokens, politiques de prompts, observabilité LLM) par rapport aux politiques génériques de passerelle. Si vous êtes axé sur Azure, APIM est un choix sûr par défaut. Si votre programme GenAI couvre de nombreux fournisseurs et cibles de déploiement, associez votre passerelle préférée à un orchestrateur axé sur GenAI comme ShareAI.

Comment migrer de APIM à ShareAI sans interruption ?

Introduire ShareAI derrière vos routes APIM existantes. Commencez avec un petit produit ou un chemin versionné (par exemple, /v2/genai/*) qui redirige vers ShareAI. Ombrez le trafic pour la télémétrie en lecture seule, puis augmentez progressivement le routage basé sur le pourcentage. Basculez priorité du fournisseur pour préférer votre matériel BYOI, et activez repli et mise en cache des politiques dans ShareAI. Enfin, dépréciez l'ancien chemin une fois que les SLA sont stables.

Azure API Management prend-il en charge la mise en cache des invites comme certains agrégateurs ?

APIM se concentre sur les politiques de passerelle et peut mettre en cache les réponses avec ses mécanismes généraux, mais le comportement de mise en cache “ conscient des invites ” varie selon le backend. Les agrégateurs comme OpenRouter et les plateformes natives des modèles comme ShareAI exposent des sémantiques de mise en cache/repli alignées sur les charges de travail LLM. Si les taux de réussite du cache impactent les coûts, validez sur des invites représentatives et des paires de modèles.

Alternative auto-hébergée à Azure API Management (GenAI) ?

LiteLLM et Kong Passerelle IA sont les points de départ auto-hébergés les plus courants. LiteLLM est le plus rapide à mettre en place avec des points de terminaison compatibles OpenAI. Kong vous offre une passerelle OSS mature avec des plugins AI et des options de gouvernance d'entreprise via Konnect. De nombreuses équipes conservent encore APIM ou Kong en périphérie et utilisent ShareAI pour le routage des modèles et la capacité du marché derrière la périphérie.

Comment les coûts se comparent-ils : APIM vs ShareAI vs Portkey vs OpenRouter ?

Les coûts dépendent de vos modèles, régions, formes de requêtes et mise en cache. APIM facture par unités de passerelle et utilisation ; il ne modifie pas les prix des jetons des fournisseurs. OpenRouter réduit les dépenses via le routage fournisseur/modèle et une certaine mise en cache des invites. Portkey aide en contrôlant les politiques des nouvelles tentatives, des solutions de repli et des limites de taux. ShareAI peut réduire le coût total en gardant plus de trafic sur votre matériel (BYOI), en augmentant uniquement lorsque nécessaire—et en vous permettant gagner d'utiliser des GPU inactifs pour compenser les dépenses.

Alternatives à Azure API Management (GenAI) pour multi-cloud ou hybride

Utiliser ShareAI pour normaliser l'accès à travers Azure, AWS, GCP et des points de terminaison sur site/auto-hébergés tout en privilégiant votre matériel le plus proche/propriétaire. Pour les organisations se standardisant sur une passerelle, exécutez APIM, Kong ou Portkey en périphérie et redirigez le trafic GenAI vers ShareAI pour le routage et la gestion de capacité. Cela maintient une gouvernance centralisée mais libère les équipes pour choisir les modèles les mieux adaptés par région/charge de travail.

Gestion des API Azure vs Orq.ai

Orq.ia met l'accent sur l'expérimentation, les évaluateurs, les métriques RAG et les fonctionnalités de collaboration. APIM se concentre sur la gouvernance des passerelles. Si votre équipe a besoin d'un banc de travail partagé pour évaluer les invites et les pipelines, Orq.ai est une meilleure option. Si vous devez appliquer des politiques et des quotas à l'échelle de l'entreprise, APIM reste le périmètre—et vous pouvez toujours déployer ShareAI comme le routeur GenAI derrière.

ShareAI me verrouille-t-il ?

Non. BYOI signifie que votre infrastructure reste la vôtre. Vous contrôlez où le trafic arrive et quand basculer vers le réseau. La surface compatible OpenAI de ShareAI et son large catalogue réduisent les frictions de changement, et vous pouvez placer votre passerelle existante (APIM/Portkey/Kong) devant pour préserver les politiques à l'échelle de l'organisation.

Prochaine étape : Essayez une requête en direct dans le Terrain de jeu, ou passez directement à la création d'une clé dans le Console. Parcourez le catalogue complet Modèles ou explorez le Docs pour voir toutes les options.