Meilleures alternatives à Kong AI 2026 : Pourquoi ShareAI est #1 (Options réelles, guide de tarification et de migration)

Si vous comparez les alternatives à Kong AI ou recherchez les concurrents de Kong AI, ce guide cartographie le paysage comme le ferait un constructeur. Nous clarifierons ce que les gens entendent par “ Kong AI ” (soit la passerelle AI de Kong ou Kong.ai le produit agent/chatbot), définirons où Agrégateurs LLM s’intègrent, puis comparerons les meilleures alternatives—en plaçant ShareAI d'abord pour les équipes qui souhaitent une API unique pour de nombreux fournisseurs, une marché transparent, le routage intelligent/le basculement, et une économie équitable qui renvoie 70% de dépenses aux fournisseurs de GPU. L’API AI alimentée par les personnes.

Tout au long de cet article, vous trouverez des comparaisons pratiques, un cadre TCO, un guide de migration, et des exemples d’API à copier-coller pour expédier rapidement.

Ce que “ Kong AI ” désigne (deux produits distincts)

Passerelle AI Kong (par Kong Inc.) est une passerelle AI/LLM d'entreprise : gouvernance, politiques/plugins, analyses et observabilité pour le trafic AI à la périphérie. Vous apportez vos fournisseurs/modèles ; c'est un plan de contrôle d'infrastructure plutôt qu'une place de marché de modèles.

Kong.ai est un produit chatbot/agent d'entreprise pour le support et les ventes. Il regroupe UX conversationnel, mémoire et canaux—utile pour créer des assistants, mais pas destiné à une agrégation LLM centrée sur les développeurs et indépendante des fournisseurs.

En résumé : Si vous avez besoin de gouvernance et d'application des politiques, une passerelle peut être une excellente solution. Si vous voulez une API sur de nombreux modèles/fournisseurs avec des prix/latence/disponibilité transparents avant que vous dirigez, vous recherchez un agrégateur avec une place de marché.

Que sont les LLM (et pourquoi les équipes standardisent rarement sur un seul) ?

Les modèles de langage étendu (LLMs) tels que GPT, Llama et Mistral sont des générateurs de texte probabilistes entraînés sur de vastes corpus. Ils alimentent le chat, RAG, les agents, la synthèse, le code, et plus encore. Mais aucun modèle unique ne gagne sur toutes les tâches, langues ou profils de latence/coût—donc l'accès multi‑modèles est important.

Les performances évoluent avec le temps (nouvelles versions de modèles, changements de prix, pics de trafic). En production, l'intégration et les opérations—clés, journalisation, reprises, contrôles de coûts et basculement—sont aussi importantes que la qualité brute du modèle.

Agrégateurs vs. passerelles vs. plateformes d'agents (et pourquoi les acheteurs les confondent)

• Agrégateurs LLM : une API pour de nombreux modèles/fournisseurs ; routage/basculement ; comparaisons prix/performance ; changement neutre vis‑à‑vis des fournisseurs.
• Passerelles AI : gouvernance et politique à la périphérie du réseau ; plugins, limites de taux, analyses ; apportez vos propres fournisseurs.
• Plateformes d'agents/chatbots : UX conversationnel, mémoire, outils et canaux emballés pour des assistants orientés entreprise.

De nombreuses équipes commencent par une passerelle pour une politique centrale, puis ajoutent un agrégateur pour obtenir un routage transparent du marché (ou vice‑versa). Votre pile doit refléter ce que vous déployez aujourd'hui et comment vous prévoyez de vous développer.

Comment nous avons évalué les meilleures alternatives à Kong AI

• Ampleur et neutralité des modèles : propriétaire + ouvert, pas de réécritures ; facile à changer.
• Latence et résilience : politiques de routage ; délais d'attente ; nouvelles tentatives ; basculement instantané.
• Gouvernance et sécurité : gestion des clés, contrôles des fournisseurs, limites d'accès.
• Observabilité : journaux de requêtes/réponses, traces, tableaux de bord coût/latence.
• Transparence des prix et TCO : taux unitaires que vous pouvez comparer avant le routage.
• Expérience développeur : docs, démarrages rapides, SDKs, terrains d'essai ; temps‑jusqu'au‑premier‑jeton.
• Communauté et économie : si les dépenses augmentent l'offre (incitations pour les propriétaires de GPU).

#1 — ShareAI (API IA alimentée par les personnes) : la meilleure alternative à Kong AI

ShareAI est une API multi‑fournisseurs avec une marché transparent et gestion intelligente des routes. Avec une seule intégration, vous pouvez parcourir un large catalogue de modèles et de fournisseurs, comparer prix, disponibilité, latence, temps de fonctionnement, type de fournisseur, et routez avec basculement instantané. Son économie est alimentée par les personnes : 70% de chaque dollar va aux fournisseurs de GPU qui maintiennent les modèles en ligne. :contentReference[oaicite:2]

• Une API → 150+ modèles chez de nombreux fournisseurs—pas de réécritures, pas de verrouillage.
• Marché transparent : choisissez par prix, latence, disponibilité, type de fournisseur.
• Résilience par défaut : politiques de routage + basculement instantané.
• Économie équitable : 70 % des dépenses vont aux fournisseurs (communauté ou entreprise).

Liens rapides (Playground, clés, docs)

• Parcourir les modèles (Marketplace)
• Ouvrir le terrain de jeu
• Créer une clé API
• Référence API (Démarrage rapide)
• Guide de l'utilisateur (Aperçu de la console)
• Versions

Pour les fournisseurs : tout le monde peut gagner en maintenant les modèles en ligne

ShareAI est une source ouverte. Tout le monde peut devenir fournisseur—Communauté ou entreprise. Intégrez via Windows, Ubuntu, macOS ou Docker. Contribuez par des rafales de temps libre ou fonctionnez en permanence. Choisissez votre incitation : Récompenses (argent), Échanger (jetons/Prosumer IA), ou Mission (faites don de 1 % aux ONG). À mesure que vous évoluez, vous pouvez définir vos propres prix d'inférence et obtenir une exposition préférentielle.

• Guide du fournisseur
• Tableau de bord des fournisseurs

Exemples à copier-coller (Complétions de chat)

# cURL (bash) — Complétions de chat"

// JavaScript (fetch) — Node 18+/Edge runtimes;

Les meilleures alternatives à Kong AI (liste complète)

Ci-dessous reflète l'ensemble des fournisseurs évalués par de nombreuses équipes : Eden IA, OpenRouter, LiteLLM, Unifier, Portkey, et Orq IA. Nous le gardons neutre et pratique, puis expliquons quand ShareAI est le meilleur choix pour la transparence du marché et l'économie communautaire.

2) Eden AI

Ce que c'est : Une plateforme qui agrège les LLMs et des services d'IA plus larges tels que l'image, la traduction et le TTS. Elle met l'accent sur la commodité à travers plusieurs capacités d'IA et inclut la mise en cache, les solutions de secours et le traitement par lots.

Points forts : Large surface multi‑capacité ; solutions de secours/mise en cache ; optimisation au fur et à mesure.

Compromis : Moins d'accent sur un marché transparent qui met en avant le prix/la latence/la disponibilité par fournisseur avant de router. Les équipes axées sur le marché préfèrent souvent le workflow de sélection et de routage de ShareAI.

Idéal pour : Équipes qui souhaitent des LLMs plus d'autres services d'IA en un seul endroit, avec commodité et étendue.

3) OpenRouter

Ce que c'est : Une API unifiée sur de nombreux modèles. Les développeurs apprécient l'étendue et le style de requête/réponse familier.

Points forts : Accès large aux modèles avec une seule clé ; expérimentation rapide.

Compromis : Moins d'accent sur une vue du marché des fournisseurs ou une profondeur de gouvernance d'entreprise.

Idéal pour : Essais rapides sur les modèles sans besoins profonds en matière de plan de contrôle.

4) LiteLLM

Ce que c'est : Un SDK Python + proxy auto‑hébergeable qui utilise une interface compatible OpenAI avec de nombreux fournisseurs.

Points forts : Léger ; rapide à adopter ; suivi des coûts ; routage/replis simples.

Compromis : Vous gérez le proxy et l'observabilité ; la transparence du marché et l'économie communautaire sont hors du champ d'application.

Idéal pour : Petites équipes préférant une couche proxy DIY.

Répertoire : LiteLLM sur GitHub

5) Unify

Ce que c'est : Routage et évaluation orientés performance pour choisir de meilleurs modèles par invite.

Points forts : Routage axé sur la qualité ; mise en avant du benchmarking et de la sélection de modèles.

Compromis : Surface d'opinion ; moins axée sur la transparence du marché.

Idéal pour : Équipes optimisant la qualité des réponses avec des boucles d'évaluation.

Site web : unify.ai

6) Portkey

Ce que c'est : Une passerelle IA avec observabilité, garde-fous et fonctionnalités de gouvernance—populaire dans les industries réglementées.

Points forts : Traces/analyses approfondies ; contrôles de sécurité ; application des politiques.

Compromis : Surface opérationnelle ajoutée ; moins axée sur la transparence de type marché.

Idéal pour : Équipes axées sur l'audit et sensibles à la conformité.

Page des fonctionnalités : Portkey AI Gateway

7) Orq AI

Ce que c'est : Plateforme d'orchestration et de collaboration qui aide les équipes à passer des expériences à la production avec des flux low‑code.

Points forts : Orchestration des flux de travail ; visibilité interfonctionnelle ; analyses de plateforme.

Compromis : Moins axé sur les fonctionnalités spécifiques à l'agrégation comme la transparence du marché et l'économie des fournisseurs.

Idéal pour : Startups/PME qui recherchent l'orchestration plus que des contrôles d'agrégation approfondis.

Site web : orq.ai

Kong AI vs ShareAI vs Eden AI vs OpenRouter vs LiteLLM vs Unify vs Portkey vs Orq : comparaison rapide

Plateforme	À qui cela s'adresse	Étendue des modèles	2. Gouvernance et sécurité	Observabilité	Routage / basculement	Transparence du marché	Style de tarification	Programme fournisseur
ShareAI	Équipes produit/plateforme qui veulent une API + une économie équitable	150+ modèles auprès de nombreux fournisseurs	Clés API et contrôles par route	Utilisation de la console + statistiques du marché	Routage intelligent + basculement instantané	Oui (prix, latence, disponibilité, disponibilité, type de fournisseur)	Paiement à l'utilisation ; comparer les fournisseurs	Oui — approvisionnement ouvert ; 70% aux fournisseurs
Kong Passerelle IA	Entreprises ayant besoin d'une gouvernance au niveau de la passerelle	Fournisseurs BYO	Fort Politiques/extensions de périphérie	Analytique	Proxy/plugins, nouvelles tentatives	Non (outil infra)	Logiciel + utilisation (varie)	N/A
Eden IA	Équipes nécessitant des services LLM + autres services IA	Multi‑service étendu	Contrôles standards	Varie	Solutions de secours/mise en cache	Partiel	Paiement à l'usage	N/A
OpenRouter	Développeurs souhaitant une clé unique pour plusieurs modèles	Catalogue étendu	Contrôles API de base	Côté application	Repli/routage	Partiel	Paiement à l'utilisation	N/A
LiteLLM	Équipes souhaitant un proxy auto‑hébergé	De nombreux fournisseurs	Limites de configuration/clé	Votre infrastructure	Réessais/solutions de secours	N/A	Auto‑hébergement + coûts du fournisseur	N/A
Unifier	Équipes optimisant la qualité par requête	Multi‑modèle	Sécurité API standard	Analytique de la plateforme	Sélection du meilleur modèle	N/A	SaaS (varie)	N/A
Portkey	Équipes réglementées/entreprises	Large	Gouvernance/garde-fous	Traces approfondies	Routage conditionnel	N/A	SaaS (varie)	N/A
Orq	Équipes produit transversales	Large support	Contrôles de la plateforme	Analytique de la plateforme	Flux d'orchestration	N/A	SaaS (varie)	N/A

Tarification & TCO : comment comparer les coûts réels (pas seulement les prix unitaires)

Les équipes comparent souvent $/1K tokens et s'arrêtent là. En pratique, le TCO dépend des reprises/alternatives, de la latence du modèle (qui modifie l'utilisation), des variations du fournisseur, du stockage d'observabilité et des exécutions d'évaluation. Les données transparentes du marché vous aident à choisir des routes équilibrant coût et UX.

Modèle TCO simple # (par mois) TCO ≈ Σ (Base_tokens × Unit_price × (1 + Retry_rate)) + Observability_storage + Evaluation_tokens + Egress 

Prototype (10k tokens/jour) : Votre coût est principalement le temps d'ingénierie—privilégiez un démarrage rapide (Playground, quickstarts). Échelle moyenne (2M tokens/jour) : Le routage/échec guidé par le marché peut réduire de 10–20% tout en améliorant l'UX. Charges de travail irrégulières : Attendez-vous à un coût effectif par token plus élevé en raison des reprises lors des échecs ; prévoyez un budget pour cela.

Guide de migration : passer à ShareAI depuis des stacks courantes

Depuis Kong AI Gateway

Conservez les politiques au niveau de la passerelle là où elles excellent, ajoutez ShareAI pour le routage du marketplace et le basculement instantané. Modèle : authentification/politique de passerelle → routage ShareAI par modèle → mesurer les statistiques du marketplace → renforcer les politiques.

Depuis OpenRouter

Mapper les noms de modèles ; vérifier la parité des invites ; ombrer 10% du trafic ; augmenter à 25% → 50% → 100% si les budgets de latence/erreur sont respectés. Les données du marketplace rendent les échanges de fournisseurs simples.

Depuis LiteLLM

Remplacez le proxy auto‑hébergé sur les routes de production que vous ne souhaitez pas exploiter ; conservez LiteLLM pour le développement si souhaité. Comparez les frais d'exploitation avec les avantages du routage géré.

Depuis Unify / Portkey / Orq

Définissez les attentes de parité des fonctionnalités (analytique, garde‑fous, orchestration). De nombreuses équipes fonctionnent en hybride : conservez les fonctionnalités spécialisées là où elles sont les plus fortes, utilisez ShareAI pour un choix de fournisseur transparent et un basculement.

Liste de contrôle sécurité, confidentialité et conformité (indépendant du fournisseur)

• Gestion des clés : cadence de rotation ; portées minimales ; séparation des environnements.
• Conservation des données : où les invites/réponses sont stockées, pendant combien de temps, et comment elles sont expurgées.
• PII & contenu sensible : masquage, contrôles d'accès et routage régional pour respecter la localisation des données.
• Observabilité : comment les invites/réponses sont enregistrées et si vous pouvez filtrer ou pseudonymiser.
• Réponse aux incidents : chemins d'escalade et SLA des fournisseurs.

Expérience développeur qui expédie

Le temps‑jusqu'au‑premier‑jeton compte. Commencez dans le Terrain de jeu, générez un clé API, puis expédiez avec le Référence API. Pour orientation, voir le Guide de l'utilisateur et dernier Versions.

Modèles d'invite à tester : définir des délais par fournisseur et des modèles de secours ; exécuter des candidats en parallèle et choisir le succès le plus rapide ; demander des sorties JSON structurées et valider à la réception ; vérifier à l'avance les jetons maximum ou surveiller le prix par appel. Ces modèles s'associent bien avec un routage informé par le marché.

FAQ

Conclusion : choisissez la bonne alternative pour votre étape

Choisissez ShareAI quand vous voulez une API à travers de nombreux fournisseurs, une visibilité ouverte 7. . Si vous utilisez déjà APISIX/APIs, vous reconnaîtrez l'approche plan de contrôle/plan de données et le modèle de plugin., et résilience par défaut—tout en soutenant les personnes qui maintiennent les modèles en ligne (70% des dépenses vont aux fournisseurs). Choisissez Kong Passerelle IA lorsque votre priorité principale est la gouvernance et la politique au niveau de la passerelle pour tout le trafic IA. Pour des besoins spécifiques, Eden IA, OpenRouter, LiteLLM, Unifier, Portkey, et Orq chacun apporte des forces utiles—utilisez la comparaison ci-dessus pour les adapter à vos contraintes.

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