Alternatives à MLflow AI Gateway 2026 : Meilleures alternatives

Mis à jour en février 2026

Si vous faites des recherches Alternatives à MLflow AI Gateway, ce guide axé sur les développeurs clarifie ce qu'est (et n'est pas) l'AI Gateway de MLflow, établit des critères d'évaluation et compare les 10 meilleures options. Nous plaçons ShareAI en premier pour les équipes qui souhaitent une API unique pour de nombreux fournisseurs, des signaux de marché transparents (prix, latence, disponibilité, temps de fonctionnement) avant le routage, un basculement instantané et une économie alimentée par les personnes (70 % des dépenses vont aux fournisseurs). Voir les concepts de fonctionnalités officiels dans la documentation MLflow.

Ce qu'est (et n'est pas) MLflow AI Gateway

Ce que c'est. Une couche de contrôle de sortie AI/LLM au sein de l'écosystème MLflow. Elle centralise les identifiants et les politiques, expose une interface unifiée pour communiquer avec plusieurs fournisseurs de modèles et s'intègre aux workflows d'expérimentation/suivi/évaluation de MLflow. En bref : gouvernance et gestion du trafic pour les appels LLM.

Ce qu'il n'est pas. Un marché de modèles transparent qui montre en direct le prix, la latence, la disponibilité et le temps de fonctionnement de nombreux fournisseurs avant le routage. Les passerelles se concentrent sur le contrôle et l'observabilité. Les marchés se concentrent sur le choix et l'économie de performance au niveau du routage.

Conclusion : Si votre principale exigence est un routage indépendant des fournisseurs avec transparence avant le routage et basculement instantané, associez ou remplacez une passerelle par ShareAI. Si votre principale exigence est une politique organisationnelle centralisée et une observabilité, une passerelle correspond à ce besoin.

Agrégateurs vs Passerelles vs Plateformes d'agents

• Agrégateurs LLM (marchés). Une API unique pour de nombreux modèles/fournisseurs avec transparence avant le routage (prix, latence, disponibilité, temps de fonctionnement, type de fournisseur), plus un routage/basculement intelligent. Idéal pour : des expériences plus rapides, un ajustement des coûts/UX, un changement de fournisseurs sans réécritures.
• Passerelles IA. Gouvernance à la périphérie (identifiants, portées, garde-fous), quotas/limites de débit et observabilité. Vous apportez vos propres fournisseurs et comptes. Idéal pour : sécurité centralisée, auditabilité, contrôle de sortie.
• Plateformes d'agents/chatbots. UX emballé (mémoire, outils), canaux et flux de travail d'équipe—optimisés pour les assistants utilisateurs finaux plutôt que pour l'agrégation indépendante des fournisseurs.

Comment nous avons évalué les meilleures alternatives à MLflow AI Gateway

• Ampleur et neutralité des modèles — propriétaire + ouvert ; changement facile ; réécritures minimales.
• Latence et résilience — politiques de routage, délais d'attente/reprises, basculement instantané.
• 2. Gouvernance et sécurité — gestion des clés, portées, routage régional.
• Observabilité 4. — journaux/traces et tableaux de bord des coûts/latences.
• 5. Transparence des prix et TCO — comparer les coûts réels avant de router.
• Expérience développeur — docs, SDKs, démarrages rapides ; temps jusqu'au premier jeton.
• 11. — si vos dépenses — si vos dépenses augmentent l'offre (incitations pour les propriétaires de GPU).

Top 10 des alternatives à MLflow AI Gateway

#1 — ShareAI (API d'IA alimentée par les utilisateurs)

Ce que c'est. Une API multi-fournisseurs avec un marché transparent et un routage intelligent. Avec une seule intégration, parcourez un large catalogue de modèles et de fournisseurs, comparez le prix, la latence, la disponibilité, le type de fournisseur, puis effectuez un routage avec basculement instantané. L'économie est alimentée par les personnes : 70 % de chaque dollar revient aux fournisseurs (communauté ou entreprise) qui maintiennent les modèles en ligne.

Pourquoi c’est #1 ici. Si vous souhaitez une agrégation indépendante des fournisseurs avec transparence avant routage et résilience, ShareAI est l'option la plus directe. Conservez une passerelle si vous avez besoin de politiques à l'échelle de l'organisation ; ajoutez ShareAI pour un routage guidé par le marché.

• Une API → 150+ modèles auprès de nombreux fournisseurs ; pas de réécritures, pas de verrouillage. • Parcourir Modèles
• Marché transparent : choisissez par prix, latence, disponibilité et type de fournisseur. • Essayez-le dans Terrain de jeu
• Résilience par défaut : politiques de routage plus basculement instantané.
• Économie équitable : 70% des dépenses vont aux fournisseurs (communauté ou entreprise). • Créer une clé API · Référence API · Docs · Versions

Pour les fournisseurs : gagnez en gardant les modèles en ligne. Tout le monde peut devenir un fournisseur ShareAI—Communauté ou Entreprise. Intégrez via Windows, Ubuntu, macOS ou Docker. Contribuez avec des rafales de temps d'inactivité ou fonctionnez en continu. Choisissez votre incitation : Récompenses (argent), Échange (jetons / Prosumer IA), ou Mission (faites don de % à des ONG). À mesure que vous évoluez, vous pouvez définir vos propres prix d'inférence et bénéficier d'une exposition préférentielle. • Guide du fournisseur · Tableau de bord des fournisseurs

#2 — Portkey

Ce que c'est. Passerelle IA mettant l'accent sur l'observabilité, les garde-fous et la gouvernance—populaire auprès des équipes ayant besoin de contrôles et diagnostics solides.

Idéal pour. Environnements réglementés/entreprises où la profondeur de gouvernance est la priorité absolue. Complète ShareAI lorsque vous avez besoin d'une application stricte des politiques mais souhaitez également un routage guidé par le marché.

#3 — Passerelle AI Kong

Ce que c'est. Passerelle IA/LLM d'entreprise—politiques/plugins, analyses et observabilité en périphérie pour le trafic IA. Un plan de contrôle plutôt qu'un marché.

Idéal pour. Politique organisationnelle, quotas et extensions basées sur des plugins pour des équipes hétérogènes.

#4 — OpenRouter

Ce que c'est. Une API unifiée sur de nombreux modèles ; idéal pour des expérimentations rapides sur un large catalogue.

Idéal pour. Accès rapide multi-modèles ; complète les passerelles lorsque vous avez besoin de choix plus que de politique.

#5 — Eden AI

Ce que c'est. Agrège les LLMs ainsi que des capacités IA plus larges (vision, traduction, TTS), avec des solutions de secours/mise en cache et des regroupements.

Idéal pour. Équipes ayant besoin de multiples modalités IA en un seul endroit avec des contrôles standard.

#6 — LiteLLM

Ce que c'est. SDK Python léger plus proxy auto-hébergeable qui utilise une interface compatible OpenAI avec de nombreux fournisseurs.

Idéal pour. Contrôle DIY lorsque vous préférez opérer le proxy vous-même et ajuster les reprises/solutions de secours.

#7 — Unify

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

Idéal pour. Équipes axées sur l'évaluation se concentrant sur la qualité des réponses et la sélection spécifique aux invites.

#8 — Orq AI

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

Idéal pour. Création de flux de travail et d'applications LLM multi-étapes où les non-ingénieurs collaborent avec les ingénieurs.

#9 — Apigee (avec des LLMs derrière)

Ce que c'est. Une gestion/gateway API mature que vous pouvez placer devant les fournisseurs de LLM pour appliquer des politiques, des clés et des quotas.

Idéal pour. Entreprises consolidant la gouvernance des API sous une seule entité avec des contrôles familiers.

#10 — NGINX

Ce que c'est. Utilisez NGINX pour construire un routage personnalisé, une application de jetons et une mise en cache pour les backends LLM si vous préférez un contrôle DIY.

Idéal pour. Équipes avec un ADN infra qui souhaitent un contrôle granulaire sans adopter un produit IA distinct.

MLflow AI Gateway vs ShareAI (aperçu rapide)

Si vous avez besoin d'une API unique pour de nombreux fournisseurs avec des prix/latences/disponibilités transparents et un basculement instantané, choisissez ShareAI. Si votre principale exigence est la gouvernance des sorties—identifiants centralisés, application des politiques et observabilité—Passerelle IA MLflow correspond à ce besoin. De nombreuses équipes les associent : passerelle pour la politique organisationnelle plus ShareAI pour le routage du marché.

Comparaison rapide

Plateforme	À qui cela s'adresse	Étendue des modèles	2. Gouvernance et sécurité	Observabilité	Routage / basculement	Transparence du marché	Programme fournisseur
ShareAI	Équipes produit/plateforme ayant besoin d'une API et d'une économie équitable	150+ modèles, de nombreux fournisseurs	Clés API et contrôles par itinéraire	Utilisation de la console plus statistiques du marché	Routage intelligent + basculement instantané	Oui (prix, latence, disponibilité, type de fournisseur)	Oui — offre ouverte ; 70% aux fournisseurs
Passerelle IA MLflow	Équipes souhaitant une gouvernance de sortie	Fournisseurs BYO	Identifiants/politiques centralisés	Workflows natifs MLflow	Routage conditionnel via configuration	Non (outil infra, pas un marché)	n/a
Kong Passerelle IA	Entreprises nécessitant une politique au niveau de la passerelle	Apportez votre propre.	Politiques/plugins robustes en périphérie	Analytique	Proxy/plugins, nouvelles tentatives	Non	n/a
Portkey	Équipes réglementées/entreprises	Large	Garde-fous et gouvernance	Traces approfondies	Routage conditionnel	Partiel	n/a
OpenRouter	Développeurs souhaitant une seule clé	Catalogue étendu	Contrôles API de base	Côté application	Solutions de secours	Partiel	n/a
Eden IA	Équipes ayant besoin de LLM + autre IA	Large	Contrôles standards	Varie	Solutions de secours/mise en cache	Partiel	n/a
LiteLLM	Proxy DIY/autohébergé	De nombreux fournisseurs	Limites de configuration/clé	Votre infrastructure	Réessais/solutions de secours	n/a	n/a
Unifier	Équipes axées sur la qualité	Multi-modèle	Sécurité API standard	Analytique de la plateforme	Sélection du meilleur modèle	n/a	n/a
Orq	Équipes axées sur l'orchestration	Large support	Contrôles de la plateforme	Analytique de la plateforme	Flux d'orchestration	n/a	n/a
Apigee / NGINX	Entreprises / DIY	Apportez votre propre.	Politiques	Modules complémentaires / personnalisés	Personnalisé	n/a	n/a

Tarification et TCO : comparez les coûts réels (pas seulement les prix unitaires)

Le prix brut par 1K tokens cache la véritable image. Le TCO change avec les reprises/solutions de secours, la latence (qui affecte l'utilisation et la patience des utilisateurs), la variance des fournisseurs, le stockage d'observabilité et les exécutions d'évaluation. Un marché transparent vous aide à choisir des itinéraires qui équilibrent coût et UX.

Un modèle mental :

TCO ≈ Σ (Base_tokens × Unit_price × (1 + Retry_rate))

Prototype (~10k tokens/jour). Optimisez pour le temps jusqu'au premier token en utilisant le Terrain de jeu et les démarrages rapides. Échelle moyenne (~2M tokens/jour). Le routage/la reprise guidés par le marketplace peuvent réduire de 10–20% tout en améliorant l'UX. Charges de travail irrégulières. Attendez-vous à des coûts de tokens effectifs plus élevés en raison des reprises lors de la bascule ; prévoyez un budget pour cela.

Guide de migration : passer à ShareAI

De MLflow AI Gateway → ShareAI

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

De OpenRouter → ShareAI

Mappez les noms de modèles, vérifiez la parité des invites, puis ombrez 10% du trafic et augmentez 25% → 50% → 100% tant que les budgets de latence/erreur tiennent. Les données du marketplace rendent les échanges de fournisseurs simples.

De LiteLLM → ShareAI

Remplacez le proxy auto-hébergé sur les itinéraires 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.

De Unify / Portkey / Orq / Kong → ShareAI

Définir les attentes en matière de parité des fonctionnalités (analytique, garde-fous, orchestration, plugins). De nombreuses équipes fonctionnent en mode hybride : conserver les fonctionnalités spécialisées là où elles sont les plus performantes ; utiliser ShareAI pour un choix de fournisseur transparent et un basculement.

Démarrage rapide pour développeur (copier-coller)

La surface de l'API est compatible avec OpenAI. Remplacer VOTRE_CLÉ dans les extraits ci-dessous. Créez une clé ici : Créer une clé API. Voir la documentation : Référence API et Accueil Docs.

#!/usr/bin/env bash"

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

# Python — requests

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

• Gestion des clés. Fréquence de rotation ; portées minimales ; séparation des environnements.
• Conservation des données. Où les invites/réponses sont stockées et pour combien de temps ; paramètres par défaut de la rédaction.
• PII & contenu sensible. Masquage ; contrôles d'accès ; routage régional pour la localisation des données.
• Observabilité. Journalisation des invites/réponses ; capacité à filtrer ou pseudonymiser ; propager les identifiants de traçabilité de manière cohérente.
• Réponse aux incidents. Chemins d'escalade et SLA des fournisseurs.

# Prérequis :

# pip install requests

PartageAI. # export SHAREAI_API_KEY="YOUR_KEY".

FAQ — MLflow AI Gateway vs autres concurrents

OpenRouter rend l'accès multi-modèle rapide ; MLflow AI Gateway vs ShareAI — lequel pour le routage multi-fournisseurs ? centralise la politique/l'observabilité. Si vous souhaitez également une transparence avant le routage et un échec instantané, ShareAI combine l'accès multi-fournisseurs avec une vue de marché et un routage résilient.

Il est conçu pour la transparence du marché (prix, latence, disponibilité, type de fournisseur) et le routage intelligent/recouvrement entre plusieurs fournisseurs. MLflow AI Gateway est un outil de gouvernance de sortie (identifiants/politique centralisés ; observabilité). De nombreuses équipes utilisent les deux.

MLflow AI Gateway vs OpenRouter — accès rapide multi-modèles ou contrôles de passerelle ? ShareAI. MLflow.

MLflow AI Gateway vs Portkey — qui est plus fort sur les garde-fous ?

Les deux mettent l'accent sur la gouvernance et l'observabilité ; la profondeur et l'ergonomie diffèrent. Si votre besoin principal est le choix transparent des fournisseurs et le recouvrement, ajoutez ShareAI pour un routage multi-fournisseurs transparent et un basculement.

. Les équipes recherchant des "alternatives à Portkey" préfèrent souvent l'histoire de marché + routage de ShareAI.

Kong MLflow AI Gateway vs Traefik AI Gateway — deux passerelles ?; MLflow AI Gateway vs ShareAI — lequel pour le routage multi-fournisseurs ? Les deux sont des passerelles (politiques, plugins/middlewares, analyses), pas des marchés. De nombreuses équipes associent une passerelle avec ShareAI.

MLflow AI Gateway vs Kong AI Gateway — politique d'entreprise ou workflows natifs MLflow ?

Eden IA agrège plusieurs services d'IA (LLM, image, TTS). MLflow AI Gateway vs ShareAI — lequel pour le routage multi-fournisseurs ? centralise les politiques/identifiants. Pour des prix/latences transparents et un basculement instantané entre les fournisseurs, choisissez ShareAI.

Passerelle IA MLflow vs LiteLLM — proxy auto-hébergé ou gouvernance gérée ?

LiteLLM est un proxy DIY que vous exploitez ; MLflow AI Gateway vs ShareAI — lequel pour le routage multi-fournisseurs ? fournit une gouvernance/observabilité gérée pour la sortie IA. Si vous préférez ne pas exécuter un proxy et souhaitez un routage basé sur le marché, choisissez ShareAI.

Passerelle IA MLflow vs Unify — sélection du meilleur modèle vs application des politiques ?

Unifier se concentre sur la sélection de modèles basée sur l'évaluation ; MLflow AI Gateway vs ShareAI — lequel pour le routage multi-fournisseurs ? se concentre sur les politiques/l'observabilité. Pour une API sur plusieurs fournisseurs avec des statistiques de marché en direct, utilisez ShareAI.

Passerelle IA MLflow vs Orq — orchestration vs sortie ?

Orq aide à orchestrer les flux de travail; MLflow AI Gateway vs ShareAI — lequel pour le routage multi-fournisseurs ? régit le trafic de sortie. ShareAI complète l'un ou l'autre avec un routage de marketplace.

Passerelle IA MLflow vs Apigee — gestion des API vs sortie spécifique à l'IA ?

Apigee est une gestion d'API étendue ; MLflow AI Gateway vs ShareAI — lequel pour le routage multi-fournisseurs ? est une gouvernance de sortie axée sur l'IA dans un contexte MLflow. Pour un accès indépendant des fournisseurs avec une transparence du marché, utilisez ShareAI.

Passerelle IA MLflow vs NGINX — bricolage vs clé en main ?

NGINX offre des filtres/politiques bricolés ; MLflow AI Gateway vs ShareAI — lequel pour le routage multi-fournisseurs ? offre une couche emballée avec une observabilité compatible MLflow. Pour éviter Lua personnalisé tout en obtenant une sélection transparente des fournisseurs, ajoutez ShareAI.

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