सर्वश्रेष्ठ Kong AI विकल्प 2026: क्यों ShareAI है #1 (वास्तविक विकल्प, मूल्य निर्धारण और माइग्रेशन गाइड)

यदि आप तुलना कर रहे हैं Kong AI विकल्प या खोज रहे हैं Kong AI प्रतिस्पर्धी, यह गाइड परिदृश्य को एक निर्माता की तरह मानचित्रित करता है। हम स्पष्ट करेंगे कि लोग “Kong AI” से क्या मतलब रखते हैं (या तो Kong का AI गेटवे या कॉन्ग.ai एजेंट/चैटबॉट उत्पाद), परिभाषित करेंगे कि कहां एलएलएम एग्रीगेटर्स फिट होते हैं, फिर सर्वोत्तम विकल्पों की तुलना करेंगे— शेयरएआई उन टीमों के लिए पहले स्थान पर जो कई प्रदाताओं के बीच एक API चाहते हैं, एक पारदर्शी बाजार, स्मार्ट रूटिंग/फेलओवर, और उचित अर्थशास्त्र जो खर्च का 70% GPU प्रदाताओं को वापस भेजता है. । पीपल‑पावर्ड AI API।.

इस लेख में, आपको व्यावहारिक तुलना, एक TCO फ्रेमवर्क, एक माइग्रेशन गाइड, और कॉपी‑पेस्ट API उदाहरण मिलेंगे ताकि आप जल्दी से शिप कर सकें।.

“Kong AI” किसे संदर्भित करता है (दो अलग-अलग उत्पाद)

Kong AI गेटवे (Kong Inc. द्वारा) एक एंटरप्राइज AI/LLM गेटवे है: गवर्नेंस, नीतियां/प्लगइन्स, एनालिटिक्स, और ऑब्ज़र्वेबिलिटी AI ट्रैफिक के लिए एज पर। आप अपने प्रदाता/मॉडल लाते हैं; यह एक इंफ्रास्ट्रक्चर कंट्रोल प्लेन है न कि मॉडल मार्केटप्लेस।.

कॉन्ग.ai समर्थन और बिक्री के लिए एक व्यवसाय चैटबॉट/एजेंट उत्पाद है। यह संवादात्मक UX, मेमोरी, और चैनल्स को पैकेज करता है—सहायक बनाने के लिए उपयोगी है, लेकिन डेवलपर-केंद्रित, प्रदाता-निरपेक्ष LLM एग्रीगेशन के लिए लक्षित नहीं है।.

मुख्य बात: यदि आपको गवर्नेंस और नीति प्रवर्तन की आवश्यकता है, तो एक गेटवे एक अच्छा विकल्प हो सकता है। यदि आप एक एपीआई के साथ मॉडल बदलने देता है कई मॉडल/प्रदाताओं पर पारदर्शी मूल्य/लेटेंसी/अपटाइम चाहते हैं पहले जिसे आप रूट करते हैं, तो आप एक मार्केटप्लेस के साथ एग्रीगेटर की तलाश कर रहे हैं.

LLMs क्या हैं (और क्यों टीमें केवल एक पर मानकीकरण नहीं करतीं)?

बड़े भाषा मॉडल (LLMs) जैसे GPT, Llama, और Mistral विशाल कॉर्पस पर प्रशिक्षित संभाव्य टेक्स्ट जनरेटर हैं। ये चैट, RAG, एजेंट्स, सारांश, कोड, और अधिक को शक्ति प्रदान करते हैं। लेकिन कोई भी एकल मॉडल हर कार्य, भाषा, या लेटेंसी/लागत प्रोफ़ाइल में जीत हासिल नहीं करता—इसलिए मल्टी-मॉडल एक्सेस महत्वपूर्ण है।.

प्रदर्शन समय के साथ बदलता है (नए मॉडल रिलीज़, मूल्य परिवर्तन, ट्रैफिक स्पाइक्स)। उत्पादन में, इंटीग्रेशन और ऑप्स—कीज़, लॉगिंग, रिट्राईज़, लागत नियंत्रण, और फेलओवर—कच्चे मॉडल गुणवत्ता जितना ही महत्वपूर्ण होते हैं।.

एग्रीगेटर्स बनाम गेटवे बनाम एजेंट प्लेटफॉर्म (और क्यों खरीदार इन्हें भ्रमित करते हैं)

• LLM एग्रीगेटर्स: कई मॉडल/प्रदाताओं के लिए एक API; रूटिंग/फेलओवर; मूल्य/प्रदर्शन तुलना; विक्रेता-निरपेक्ष स्विचिंग।.
• AI गेटवे: नेटवर्क एज पर गवर्नेंस और नीति; प्लगइन्स, दर सीमाएं, एनालिटिक्स; अपने प्रदाता लाएं।.
• एजेंट/चैटबॉट प्लेटफॉर्म: व्यवसाय‑उन्मुख सहायक के लिए पैकेज्ड संवादात्मक UX, मेमोरी, उपकरण और चैनल।.

कई टीमें केंद्रीय नीति के लिए एक गेटवे से शुरू करती हैं, फिर पारदर्शी मार्केटप्लेस रूटिंग प्राप्त करने के लिए एक एग्रीगेटर जोड़ती हैं (या इसके विपरीत)। आपका स्टैक आज जो आप तैनात करते हैं और भविष्य में कैसे स्केल करने की योजना बनाते हैं, उसे प्रतिबिंबित करना चाहिए।.

हमने सर्वश्रेष्ठ Kong AI विकल्पों का मूल्यांकन कैसे किया

• मॉडल की व्यापकता और तटस्थता: स्वामित्व + खुला, कोई पुनर्लेखन नहीं; स्विच करना आसान।.
• विलंबता और लचीलापन: रूटिंग नीतियां; टाइमआउट्स; पुनः प्रयास; त्वरित फेलओवर।.
• गवर्नेंस और सुरक्षा: कुंजी हैंडलिंग, प्रदाता नियंत्रण, पहुंच सीमाएं।.
• अवलोकनीयता: प्रॉम्प्ट/रेस्पॉन्स लॉग्स, ट्रेस, लागत/विलंबता डैशबोर्ड।.
• मूल्य निर्धारण पारदर्शिता और TCO: यूनिट दरें जिन्हें आप रूटिंग से पहले तुलना कर सकते हैं।.
• डेवलपर अनुभव: दस्तावेज़, क्विकस्टार्ट्स, SDKs, प्लेग्राउंड्स; फर्स्ट‑टोकन तक का समय।.
• समुदाय और अर्थशास्त्र: क्या खर्च आपूर्ति को बढ़ाता है (GPU मालिकों के लिए प्रोत्साहन)।.

#1 — ShareAI (लोग‑संचालित AI API): सर्वश्रेष्ठ Kong AI विकल्प

शेयरएआई एक बहु‑प्रदाता API है जिसमें पारदर्शी बाजार और स्मार्ट रूटिंग के साथ. । एक एकीकरण के साथ, आप मॉडलों और प्रदाताओं की एक बड़ी सूची ब्राउज़ कर सकते हैं, तुलना कर सकते हैं मूल्य, उपलब्धता, विलंबता, अपटाइम, प्रदाता प्रकार, और रूट करें त्वरित फेलओवर. इसका अर्थशास्त्र लोगों द्वारा संचालित है: हर डॉलर का 70% GPU प्रदाताओं को जाता है जो मॉडल्स को ऑनलाइन रखते हैं। :contentReference[oaicite:2]

• एक API → 150+ मॉडल कई प्रदाताओं के बीच—कोई पुनर्लेखन नहीं, कोई लॉक‑इन नहीं।.
• पारदर्शी बाज़ार: कीमत, विलंबता, अपटाइम, उपलब्धता, प्रदाता प्रकार द्वारा चुनें।.
• डिफ़ॉल्ट रूप से मजबूती: रूटिंग नीतियां + त्वरित फेलओवर।.
• उचित अर्थशास्त्र: 70% खर्च प्रदाताओं (समुदाय या कंपनी) को जाता है।.

त्वरित लिंक (प्लेग्राउंड, कुंजी, दस्तावेज़)

• मॉडल्स ब्राउज़ करें (मार्केटप्लेस)
• ओपन प्लेग्राउंड
• API कुंजी बनाएं
• API संदर्भ (त्वरित शुरुआत)
• उपयोगकर्ता गाइड (कंसोल अवलोकन)
• रिलीज़

प्रदाताओं के लिए: कोई भी मॉडल्स को ऑनलाइन रखकर कमा सकता है

ShareAI खुला स्रोत है।. कोई भी प्रदाता बन सकता है—समुदाय या कंपनी। Windows, Ubuntu, macOS, या Docker के माध्यम से ऑनबोर्ड करें। निष्क्रिय समय योगदान करें या हमेशा‑चालू रखें। अपना प्रोत्साहन चुनें: पुरस्कार (पैसा), विनिमय (टोकन/एआई प्रोस्यूमर), या मिशन (एनजीओ को 1% दान करें)। जैसे-जैसे आप स्केल करते हैं, आप अपनी खुद की अनुमान कीमतें सेट कर सकते हैं और प्राथमिकता प्राप्त कर सकते हैं।.

• प्रदाता गाइड
• प्रदाता डैशबोर्ड

कॉपी‑पेस्ट उदाहरण (चैट पूर्णता)

# cURL (bash) — चैट पूर्णता"

// जावास्क्रिप्ट (fetch) — Node 18+/Edge रनटाइम्स;

Kong AI के सर्वोत्तम विकल्प (पूरी सूची)

नीचे विक्रेता सेट को दर्शाता है जिसे कई टीमें मूल्यांकन करती हैं: ईडन एआई, ओपनराउटर, लाइटएलएलएम, एकीकृत करें, पोर्टकी, और ऑर्क एआई. हम इसे तटस्थ और व्यावहारिक रखते हैं, फिर समझाते हैं जब शेयरएआई बाज़ार पारदर्शिता और सामुदायिक अर्थशास्त्र के लिए बेहतर फिट होता है।.

2) ईडन एआई

यह क्या है: एक प्लेटफ़ॉर्म जो LLMs को एकत्रित करता है और व्यापक AI सेवाएं जैसे छवि, अनुवाद, और TTS। यह कई AI क्षमताओं में सुविधा पर जोर देता है और कैशिंग, फॉलबैक, और बैच प्रोसेसिंग को शामिल करता है।.

ताकतें: व्यापक बहु‑क्षमता सतह; फॉलबैक/कैशिंग; पे‑एज़‑यू‑गो अनुकूलन।.

ट्रेड‑ऑफ्स: कम जोर एक पारदर्शी बाजार जो प्रति‑प्रदाता मूल्य/लेटेंसी/अपटाइम को रूट करने से पहले प्राथमिकता देता है। बाज़ार‑प्रथम टीमें अक्सर ShareAI के पिक‑एंड‑रूट वर्कफ़्लो को पसंद करती हैं।.

सबसे अच्छा: टीमें जो एक ही स्थान पर LLMs और अन्य AI सेवाएं चाहती हैं, सुविधा और व्यापकता के साथ।.

3) ओपनराउटर

यह क्या है: कई मॉडलों पर एकीकृत API। डेवलपर्स व्यापकता और परिचित अनुरोध/प्रतिक्रिया शैली को महत्व देते हैं।.

ताकतें: एक कुंजी के साथ व्यापक मॉडल एक्सेस; तेज़ प्रयोग।.

ट्रेड‑ऑफ्स: एक प्रदाता बाज़ार दृश्य या एंटरप्राइज़ गवर्नेंस गहराई पर कम ध्यान।.

सबसे अच्छा: गहरे नियंत्रण-प्लेन आवश्यकताओं के बिना मॉडलों के बीच त्वरित परीक्षण।.

4) LiteLLM

यह क्या है: एक Python SDK + स्वयं-होस्ट करने योग्य प्रॉक्सी जो कई प्रदाताओं के लिए OpenAI-संगत इंटरफ़ेस प्रदान करता है।.

ताकतें: हल्का; अपनाने में तेज़; लागत ट्रैकिंग; सरल मार्गदर्शन/फॉलबैक।.

ट्रेड‑ऑफ्स: आप प्रॉक्सी और अवलोकनीयता संचालित करते हैं; बाज़ार की पारदर्शिता और सामुदायिक अर्थशास्त्र सीमा से बाहर हैं।.

सबसे अच्छा: छोटे टीमें जो DIY प्रॉक्सी लेयर को प्राथमिकता देती हैं।.

रिपॉजिटरी: GitHub पर LiteLLM

5) Unify

यह क्या है: प्रदर्शन-उन्मुख रूटिंग और मूल्यांकन जो प्रत्येक प्रॉम्प्ट के लिए बेहतर मॉडल चुनता है।.

ताकतें: गुणवत्ता-चालित रूटिंग; बेंचमार्किंग और मॉडल चयन पर ध्यान केंद्रित।.

ट्रेड‑ऑफ्स: विचारशील सतह क्षेत्र; बाज़ार की पारदर्शिता पर हल्का।.

सबसे अच्छा: टीमों द्वारा मूल्यांकन लूप्स के साथ प्रतिक्रिया गुणवत्ता का अनुकूलन।.

वेबसाइट: unify.ai

6) Portkey

यह क्या है: एक AI गेटवे जिसमें अवलोकनीयता, गार्डरेल्स, और शासन सुविधाएँ हैं—विनियमित उद्योगों में लोकप्रिय।.

ताकतें: गहन ट्रेस/एनालिटिक्स; सुरक्षा नियंत्रण; नीति प्रवर्तन।.

ट्रेड‑ऑफ्स: जोड़ा गया परिचालन सतह; बाज़ार-शैली पारदर्शिता के बारे में कम।.

सबसे अच्छा: ऑडिट-गहन और अनुपालन-संवेदनशील टीमें।.

फीचर पेज: पोर्टकी एआई गेटवे

7) ऑर्क एआई

यह क्या है: ऑर्केस्ट्रेशन और सहयोग प्लेटफ़ॉर्म जो टीमों को कम-कोड फ्लो के साथ प्रयोगों से उत्पादन तक ले जाने में मदद करता है।.

ताकतें: वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेशन; क्रॉस-फंक्शनल दृश्यता; प्लेटफ़ॉर्म एनालिटिक्स।.

ट्रेड‑ऑफ्स: एग्रीगेशन-विशिष्ट सुविधाओं जैसे मार्केटप्लेस पारदर्शिता और प्रदाता अर्थशास्त्र पर हल्का।.

सबसे अच्छा: स्टार्टअप्स/एसएमबी जो गहन एकत्रीकरण नियंत्रणों से अधिक ऑर्केस्ट्रेशन चाहते हैं।.

वेबसाइट: orq.ai

कॉन्ग एआई बनाम शेयरएआई बनाम ईडन एआई बनाम ओपनराउटर बनाम लाइटएलएलएम बनाम यूनिफाई बनाम पोर्टकी बनाम ऑर्क: त्वरित तुलना

प्लेटफ़ॉर्म	यह किसकी सेवा करता है	मॉडल की व्यापकता	शासन और सुरक्षा	अवलोकनीयता	रूटिंग / फेलओवर	मार्केटप्लेस पारदर्शिता	मूल्य निर्धारण शैली	प्रदाता कार्यक्रम
शेयरएआई	उत्पाद/प्लेटफ़ॉर्म टीमें जो एक एपीआई + उचित अर्थशास्त्र चाहती हैं	150+ मॉडलों के बीच कई प्रदाताओं के बीच	एपीआई कीज और प्रति-रूट नियंत्रण	कंसोल उपयोग + मार्केटप्लेस आँकड़े	स्मार्ट रूटिंग + त्वरित फेलओवर	हाँ (मूल्य, विलंबता, अपटाइम, उपलब्धता, प्रदाता प्रकार)	उपयोग के अनुसार भुगतान करें; प्रदाताओं की तुलना करें	हाँ — खुला स्रोत; 70% प्रदाताओं को
कॉन्ग एआई गेटवे	एंटरप्राइजेज जिन्हें गेटवे-स्तरीय गवर्नेंस की आवश्यकता है	अपने प्रदाता लाएँ	मजबूत एज नीतियां/प्लगइन्स	विश्लेषण	प्रॉक्सी/प्लगइन्स, पुनः प्रयास	नहीं (इंफ्रा टूल)	सॉफ़्टवेयर + उपयोग (भिन्न होता है)	लागू नहीं
ईडन एआई	टीमें जिन्हें LLM + अन्य AI सेवाओं की आवश्यकता है	व्यापक बहु‑सेवा	मानक नियंत्रण	भिन्न होता है	बैकअप/कैशिंग	आंशिक	उपयोग‑के‑अनुसार‑भुगतान	लागू नहीं
ओपनराउटर	डेवलपर्स जो विभिन्न मॉडलों के लिए एक कुंजी चाहते हैं	व्यापक कैटलॉग	बुनियादी एपीआई नियंत्रण	ऐप‑पक्ष	फॉलबैक/रूटिंग	आंशिक	उपयोग‑के‑अनुसार‑भुगतान	लागू नहीं
लाइटएलएलएम	टीमें जो स्व‑होस्टेड प्रॉक्सी चाहती हैं	कई प्रदाता	कॉन्फ़िग/कुंजी सीमाएँ	आपका इंफ्रा	पुनः प्रयास/बैकअप	लागू नहीं	स्व‑होस्ट + प्रदाता लागत	लागू नहीं
एकीकृत करें	टीमें प्रति‑प्रॉम्प्ट गुणवत्ता का अनुकूलन कर रही हैं	बहु‑मॉडल	मानक API सुरक्षा	प्लेटफ़ॉर्म एनालिटिक्स	सर्वश्रेष्ठ‑मॉडल चयन	लागू नहीं	सास (भिन्न हो सकता है)	लागू नहीं
पोर्टकी	विनियमित/उद्यम टीमें	व्यापक	शासन/सुरक्षा उपाय	गहन ट्रेस	सशर्त रूटिंग	लागू नहीं	सास (भिन्न हो सकता है)	लागू नहीं
ऑर्क	क्रॉस‑फंक्शनल उत्पाद टीमें	व्यापक समर्थन	प्लेटफ़ॉर्म नियंत्रण	प्लेटफ़ॉर्म एनालिटिक्स	ऑर्केस्ट्रेशन प्रवाह	लागू नहीं	सास (भिन्न हो सकता है)	लागू नहीं

मूल्य निर्धारण और TCO: वास्तविक लागतों की तुलना कैसे करें (सिर्फ यूनिट कीमतें नहीं)

टीमें अक्सर $/1K टोकन की तुलना करती हैं और वहीं रुक जाती हैं। व्यवहार में, TCO पुनः प्रयास/फॉलबैक, मॉडल विलंबता (जो उपयोग को बदलती है), प्रदाता भिन्नता, अवलोकनीयता संग्रहण, और मूल्यांकन रन पर निर्भर करता है। पारदर्शी मार्केटप्लेस डेटा आपको लागत और UX को संतुलित करने वाले मार्ग चुनने में मदद करता है।.

# सरल TCO मॉडल (प्रति माह) TCO ≈ Σ (Base_tokens × Unit_price × (1 + Retry_rate)) + Observability_storage + Evaluation_tokens + Egress 

प्रोटोटाइप (10k टोकन/दिन): आपकी लागत मुख्य रूप से इंजीनियरिंग समय है—तेज़ शुरुआत को प्राथमिकता दें (प्लेग्राउंड, क्विकस्टार्ट)।. मध्यम-स्तर (2M टोकन/दिन): मार्केटप्लेस-निर्देशित रूटिंग/फेलओवर UX में सुधार करते हुए 10–20% को कम कर सकता है।. अस्थिर कार्यभार: फेलओवर के दौरान पुनः प्रयासों से उच्च प्रभावी टोकन लागत की अपेक्षा करें; इसके लिए बजट बनाएं।.

माइग्रेशन गाइड: सामान्य स्टैक्स से ShareAI पर स्थानांतरित होना

Kong AI गेटवे से

गेटवे-स्तरीय नीतियों को वहीं रखें जहां वे प्रभावी हैं, मार्केटप्लेस रूटिंग और त्वरित फेलओवर के लिए ShareAI जोड़ें। पैटर्न: गेटवे ऑथ/नीति → प्रत्येक मॉडल के लिए ShareAI रूट → मार्केटप्लेस आँकड़े मापें → नीतियों को सख्त करें।.

OpenRouter से

मॉडल नामों को मैप करें; प्रॉम्प्ट समानता सत्यापित करें; ट्रैफिक का 10% शैडो करें; 25% → 50% → 100% तक बढ़ाएं जब तक विलंबता/त्रुटि बजट सही हो। मार्केटप्लेस डेटा प्रदाता स्वैप को सरल बनाता है।.

LiteLLM से

उन प्रोडक्शन रूट्स पर स्व-होस्टेड प्रॉक्सी को बदलें जिन्हें आप संचालित नहीं करना चाहते; यदि आवश्यक हो तो डेवलपमेंट के लिए LiteLLM रखें। प्रबंधित रूटिंग लाभों की तुलना ऑप्स ओवरहेड से करें।.

Unify / Portkey / Orq से

फीचर-समता अपेक्षाओं को परिभाषित करें (एनालिटिक्स, गार्डरेल्स, ऑर्केस्ट्रेशन)। कई टीमें एक हाइब्रिड चलाती हैं: विशेषीकृत सुविधाओं को वहीं रखें जहां वे सबसे मजबूत हैं, पारदर्शी प्रदाता चयन और फेलओवर के लिए ShareAI का उपयोग करें।.

सुरक्षा, गोपनीयता और अनुपालन चेकलिस्ट (वेंडर-अज्ञेयवादी)

• कुंजी प्रबंधन: रोटेशन ताल; न्यूनतम स्कोप; पर्यावरण पृथक्करण।.
• डेटा प्रतिधारण: जहां प्रॉम्प्ट/प्रतिक्रियाएं संग्रहीत होती हैं, कितने समय तक, और उन्हें कैसे संपादित किया जाता है।.
• पीआईआई और संवेदनशील सामग्री: मास्किंग, एक्सेस नियंत्रण, और डेटा स्थानीयता का सम्मान करने के लिए क्षेत्रीय रूटिंग।.
• अवलोकनीयता: प्रॉम्प्ट/प्रतिक्रियाओं को कैसे लॉग किया जाता है और क्या आप उन्हें फ़िल्टर या छद्मनाम कर सकते हैं।.
• घटना प्रतिक्रिया: वृद्धि पथ और प्रदाता SLA।.

डेवलपर अनुभव जो प्रदान करता है

पहले टोकन तक का समय महत्वपूर्ण है। शुरू करें प्लेग्राउंड, एक उत्पन्न करें API कुंजी उत्पन्न करें, फिर इसके साथ भेजें एपीआई संदर्भ. । अभिविन्यास के लिए, देखें उपयोगकर्ता गाइड और नवीनतम रिलीज़.

परीक्षण के योग्य प्रॉम्प्ट पैटर्न: प्रति-प्रदाता टाइमआउट और बैकअप मॉडल सेट करें; समानांतर उम्मीदवार चलाएं और सबसे तेज़ सफलता चुनें; संरचित JSON आउटपुट का अनुरोध करें और प्राप्ति पर सत्यापन करें; अधिकतम टोकन या प्रति कॉल मूल्य की सुरक्षा की पूर्व-जांच करें। ये पैटर्न बाज़ार-सूचित रूटिंग के साथ अच्छी तरह मेल खाते हैं।.

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

निष्कर्ष: अपने चरण के लिए सही विकल्प चुनें।

चुनें शेयरएआई जब आप चाहें। एक एपीआई के साथ मॉडल बदलने देता है कई प्रदाताओं के बीच, एक खुले तौर पर दिखाई देने वाला मार्केटप्लेस नहीं, और डिफ़ॉल्ट रूप से लचीलापन—जबकि उन लोगों का समर्थन करते हुए जो मॉडल को ऑनलाइन रखते हैं (70% खर्च प्रदाताओं को जाता है)। चुनें कॉन्ग एआई गेटवे जब आपकी शीर्ष प्राथमिकता सभी AI ट्रैफ़िक में गेटवे-स्तरीय शासन और नीति हो। विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए, ईडन एआई, ओपनराउटर, लाइटएलएलएम, एकीकृत करें, पोर्टकी, और ऑर्क प्रत्येक उपयोगी ताकत लाते हैं—उपरोक्त तुलना का उपयोग करके उन्हें अपनी बाधाओं से मिलाएं।.

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