Alternatif MLflow AI Gateway 2026: Alternatif Terbaik

Diperbarui Februari 2026

Jika Anda sedang meneliti alternatif MLflow AI Gateway, panduan berbasis pembuat ini menjelaskan apa itu (dan bukan) MLflow AI Gateway, menetapkan kriteria evaluasi, dan membandingkan 10 opsi terbaik. Kami menempatkan ShareAI pertama untuk tim yang menginginkan satu API di banyak penyedia, sinyal pasar transparan (harga, latensi, waktu aktif, ketersediaan) sebelum routing, failover instan, dan ekonomi yang didukung oleh manusia (70% dari pengeluaran pergi ke penyedia). Lihat konsep fitur resmi di dokumentasi MLflow.

Apa itu MLflow AI Gateway (dan bukan)

Apa itu. Lapisan kontrol egress AI/LLM dalam ekosistem MLflow. Ini memusatkan kredensial dan kebijakan, mengekspos permukaan terpadu untuk berbicara dengan banyak penyedia model, dan terhubung ke alur kerja eksperimen/jejak/evaluasi MLflow. Singkatnya: tata kelola dan manajemen lalu lintas untuk panggilan LLM.

Apa yang bukan. Pasar model transparan yang menunjukkan harga langsung, latensi, waktu aktif, dan ketersediaan di banyak penyedia sebelum Anda melakukan routing. Gateway berfokus pada kontrol dan observabilitas. Pasar berfokus pada pilihan dan ekonomi kinerja tingkat routing.

Kesimpulan: Jika persyaratan utama Anda adalah routing yang tidak bergantung pada penyedia dengan transparansi sebelum routing dan failover instan, pasangkan atau gantikan gateway dengan ShareAI. Jika persyaratan utama Anda adalah kebijakan organisasi terpusat dan observabilitas, gateway cocok untuk jalur tersebut.

Agregator vs Gateway vs platform Agen

• Aggregator LLM (pasar). Satu API di banyak model/penyedia dengan transparansi sebelum routing (harga, latensi, waktu aktif, ketersediaan, jenis penyedia), ditambah routing/failover pintar. Bagus untuk: eksperimen lebih cepat, penyesuaian biaya/UX, mengganti penyedia tanpa penulisan ulang.
• Gerbang AI. Tata kelola di tepi (kredensial, cakupan, pembatas), kuota/batas kecepatan, dan keteramatan. Anda membawa penyedia dan akun Anda sendiri. Bagus untuk: keamanan terpusat, auditabilitas, kontrol egress.
• Platform agen/chatbot. UX yang dikemas (memori, alat), saluran, dan alur kerja tim—dioptimalkan untuk asisten pengguna akhir daripada agregasi yang tidak bergantung pada penyedia.

Bagaimana kami mengevaluasi alternatif Gerbang AI MLflow terbaik

• Luas & netralitas model — proprietary + open; mudah beralih; penulisan ulang minimal.
• Latensi & ketahanan — kebijakan routing, batas waktu/pengulangan, failover instan.
• Tata kelola & keamanan — penanganan kunci, cakupan, routing regional.
• Observabilitas — log/jejak dan dasbor biaya/latensi.
• Transparansi harga & TCO — membandingkan biaya nyata sebelum Anda melakukan routing.
• Pengalaman pengembang — dokumen, SDK, quickstart; waktu-ke-token-pertama.
• Komunitas & ekonomi — apakah pengeluaran Anda meningkatkan pasokan (insentif untuk pemilik GPU).

10 alternatif Gerbang AI MLflow terbaik

#1 — ShareAI (API AI yang Didukung oleh Komunitas)

Apa itu. API multi-penyedia dengan pasar transparan dan routing cerdas. Dengan satu integrasi, telusuri katalog besar model dan penyedia, bandingkan harga, latensi, uptime, ketersediaan, dan jenis penyedia, lalu routing dengan failover instan. Ekonomi didukung oleh orang-orang: 70% dari setiap dolar mengalir ke penyedia (komunitas atau perusahaan) yang menjaga model tetap online.

Mengapa ini #1 di sini. Jika Anda menginginkan agregasi yang tidak bergantung pada penyedia dengan transparansi pra-routing dan ketahanan, ShareAI adalah pilihan paling langsung. Pertahankan gerbang jika Anda memerlukan kebijakan di seluruh organisasi; tambahkan ShareAI untuk routing yang dipandu pasar.

• Satu API → 150+ model dari berbagai penyedia; tanpa penulisan ulang, tanpa terkunci. • Jelajahi Model
• Marketplace transparan: pilih berdasarkan harga, latensi, uptime, ketersediaan, dan jenis penyedia. • Coba di Taman bermain
• Ketahanan secara default: kebijakan routing ditambah failover instan.
• Ekonomi yang adil: 70% pengeluaran diberikan kepada penyedia (komunitas atau perusahaan). • Buat API Key · Referensi API · Dokumen · Rilis

Untuk penyedia: dapatkan penghasilan dengan menjaga model tetap online. Siapa pun dapat menjadi penyedia ShareAI—Komunitas atau Perusahaan. Bergabung melalui Windows, Ubuntu, macOS, atau Docker. Kontribusikan waktu idle atau jalankan selalu aktif. Pilih insentif Anda: Rewards (uang), Exchange (token / AI Prosumer), atau Mission (donasikan 1% ke LSM). Saat Anda berkembang, Anda dapat menetapkan harga inferensi sendiri dan mendapatkan eksposur preferensial. • Panduan Penyedia · Dasbor Penyedia

#2 — Portkey

Apa itu. Gerbang AI yang menekankan observabilitas, pengaman, dan tata kelola—populer di tim yang membutuhkan kontrol dan diagnostik yang kuat.

Terbaik untuk. Lingkungan yang diatur/enterprise di mana kedalaman tata kelola adalah prioritas utama. Melengkapi ShareAI saat Anda membutuhkan penegakan kebijakan mendalam tetapi juga ingin routing yang dipandu oleh marketplace.

#3 — Kong AI Gateway

Apa itu. Gerbang AI/LLM enterprise—kebijakan/plugin, analitik, dan observabilitas edge untuk lalu lintas AI. Sebuah control plane daripada marketplace.

Terbaik untuk. Kebijakan organisasi, kuota, dan ekstensi berbasis plugin di seluruh tim heterogen.

#4 — OpenRouter

Apa itu. API terpadu di atas banyak model; sangat baik untuk eksperimen cepat di katalog yang luas.

Terbaik untuk. Akses multi-model cepat; melengkapi gerbang saat Anda membutuhkan pilihan lebih dari kebijakan.

#5 — Eden AI

Apa itu. Menggabungkan LLM plus kemampuan AI yang lebih luas (visi, terjemahan, TTS), dengan fallback/caching dan batching.

Terbaik untuk. Tim yang membutuhkan berbagai modalitas AI di satu tempat dengan kontrol standar.

#6 — LiteLLM

Apa itu. SDK Python ringan ditambah proxy yang dapat di-host sendiri yang berbicara dengan antarmuka kompatibel OpenAI ke banyak penyedia.

Terbaik untuk. Kontrol DIY saat Anda lebih suka mengoperasikan proxy sendiri dan menyetel ulang/cadangan.

#7 — Unify

Apa itu. Routing dan evaluasi berorientasi kualitas untuk memilih model yang lebih baik per prompt.

Terbaik untuk. Tim yang berorientasi evaluasi dengan fokus pada kualitas respons dan pemilihan spesifik prompt.

#8 — Orq AI

Apa itu. Platform orkestrasi/kolaborasi yang membantu tim beralih dari eksperimen ke produksi dengan alur kode rendah.

Terbaik untuk. Membangun alur kerja dan aplikasi LLM multi-langkah di mana non-insinyur berkolaborasi dengan insinyur.

#9 — Apigee (dengan LLM di belakangnya)

Apa itu. Manajemen/gateway API yang matang yang dapat Anda tempatkan di depan penyedia LLM untuk menerapkan kebijakan, kunci, dan kuota.

Terbaik untuk. Perusahaan yang mengkonsolidasikan tata kelola API di bawah satu payung dengan kontrol yang sudah dikenal.

#10 — NGINX

Apa itu. Gunakan NGINX untuk membangun routing khusus, penegakan token, dan caching untuk backend LLM jika Anda lebih suka kontrol DIY.

Terbaik untuk. Tim dengan DNA infrastruktur yang menginginkan kontrol mendetail tanpa mengadopsi produk AI terpisah.

MLflow AI Gateway vs ShareAI (pandangan cepat)

Jika Anda membutuhkan satu API untuk banyak penyedia dengan transparansi harga/latensi/waktu aktif dan failover instan, pilih ShareAI. Jika kebutuhan utama Anda adalah tata kelola egress—kredensial terpusat, penegakan kebijakan, dan observabilitas—Gerbang AI MLflow cocok untuk jalur tersebut. Banyak tim menggabungkan mereka: gateway untuk kebijakan organisasi ditambah ShareAI untuk pengaturan pasar.

Perbandingan cepat

Platform	Siapa yang dilayani	Luasnya model	Tata kelola & keamanan	Observabilitas	Routing / failover	Transparansi pasar	Program penyedia
ShareAI	Tim produk/platform yang membutuhkan satu API dan ekonomi yang adil	150+ model, banyak penyedia	Kunci API & kontrol per rute	Penggunaan konsol ditambah statistik pasar	Routing cerdas + failover instan	Ya (harga, latensi, waktu aktif, ketersediaan, jenis penyedia)	Ya — pasokan terbuka; 70% ke penyedia
Gerbang AI MLflow	Tim yang membutuhkan pengelolaan egress	Penyedia BYO	Kredensial/kebijakan terpusat	Alur kerja asli MLflow	Pengarahan bersyarat melalui konfigurasi	Tidak (alat infrastruktur, bukan pasar)	t/a
Kong AI Gateway	Perusahaan yang membutuhkan kebijakan tingkat gateway	Bawa Sendiri	Kebijakan/plugin edge yang kuat	Analitik	Proxy/plugin, pengulangan	Tidak	t/a
Portkey	Tim yang diatur/enterprise	Luas	Guardrails & tata kelola	Jejak mendalam	Routing bersyarat	Parsial	t/a
OpenRouter	Pengembang yang menginginkan satu kunci	Katalog luas	Kontrol API dasar	Sisi aplikasi	Cadangan	Parsial	t/a
Eden AI	Tim yang membutuhkan LLM + AI lainnya	Luas	Kontrol standar	Bervariasi	Cadangan/caching	Parsial	t/a
LiteLLM	Proxy DIY/self-host	Banyak penyedia	Batas konfigurasi/kunci	Infrastruktur Anda	Pengulangan/cadangan	t/a	t/a
Satukan	Tim yang berorientasi pada kualitas	Multi-model	Keamanan API standar	Analitik platform	Pemilihan model terbaik	t/a	t/a
Orq	Tim yang mengutamakan orkestrasi	Dukungan luas	Kontrol platform	Analitik platform	Alur orkestrasi	t/a	t/a
Apigee / NGINX	Perusahaan / DIY	Bawa Sendiri	Kebijakan	Add-ons / kustom	Kustom	t/a	t/a

Harga & TCO: bandingkan biaya nyata (bukan hanya harga unit)

Harga mentah per 1K token menyembunyikan gambaran sebenarnya. TCO bergeser dengan pengulangan/cadangan, latensi (yang memengaruhi penggunaan dan kesabaran pengguna), variasi penyedia, penyimpanan observabilitas, dan evaluasi berjalan. Pasar yang transparan membantu Anda memilih rute yang menyeimbangkan biaya dan UX.

Sebuah model mental:

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

Prototipe (~10k token/hari). Optimalkan untuk waktu-ke-token-pertama menggunakan Taman bermain dan quickstarts. Skala menengah (~2M token/hari). Routing/cadangan yang dipandu oleh marketplace dapat memangkas 10–20% sambil meningkatkan UX. Beban kerja yang tidak merata. Harapkan biaya token efektif yang lebih tinggi dari pengulangan selama cadangan; anggarkan untuk itu.

Panduan migrasi: pindah ke ShareAI

Dari MLflow AI Gateway → ShareAI

Pertahankan kebijakan tingkat gateway di tempat mereka unggul; tambahkan ShareAI untuk pengarahan pasar dan failover instan. Pola: otentikasi/kebijakan gateway → rute ShareAI per model → ukur statistik pasar → perketat kebijakan.

Dari OpenRouter → ShareAI

Petakan nama model, verifikasi kesetaraan prompt, lalu bayangi 10% dari lalu lintas dan tingkatkan 25% → 50% → 100% saat anggaran latensi/kesalahan tetap. Data marketplace membuat pertukaran penyedia menjadi sederhana.

Dari LiteLLM → ShareAI

Ganti proxy self-hosted pada rute produksi yang tidak ingin Anda operasikan; tetap gunakan LiteLLM untuk pengembangan jika diinginkan. Bandingkan overhead operasional vs manfaat routing yang dikelola.

Dari Unify / Portkey / Orq / Kong → ShareAI

Tentukan ekspektasi kesetaraan fitur (analitik, pengamanan, orkestrasi, plugin). Banyak tim menjalankan hybrid: pertahankan fitur khusus di tempat mereka paling kuat; gunakan ShareAI untuk pilihan penyedia yang transparan dan failover.

Panduan cepat pengembang (copy-paste)

Permukaan API kompatibel dengan OpenAI. Ganti KUNCI_ANDA dalam cuplikan di bawah ini. Buat kunci di sini: Buat API Key. Lihat dokumen: Referensi API dan Beranda Dokumen.

#!/usr/bin/env bash"

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

# Python — requests

Daftar periksa keamanan, privasi & kepatuhan (vendor-agnostik)

• Penanganan kunci. Kadensi rotasi; cakupan minimal; pemisahan lingkungan.
• Retensi data. Di mana prompt/respons disimpan dan untuk berapa lama; default redaksi.
• PII & konten sensitif. Masking; kontrol akses; routing regional untuk lokalitas data.
• Observabilitas. Logging prompt/respons; kemampuan untuk memfilter atau menyamarkan; propagasi ID jejak secara konsisten.
• Respons insiden. Jalur eskalasi dan SLA penyedia.

FAQ — MLflow AI Gateway vs pesaing lainnya.

MLflow AI Gateway vs ShareAI — mana yang cocok untuk routing multi-penyedia?

BagikanAI. Dibangun untuk transparansi marketplace (harga, latensi, uptime, ketersediaan, jenis penyedia) dan routing/pemulihan cerdas di banyak penyedia. MLflow AI Gateway adalah alat tata kelola egress (kredensial/kebijakan terpusat; observabilitas). Banyak tim menggunakan keduanya.

MLflow AI Gateway vs OpenRouter — akses multi-model cepat atau kontrol gateway?

OpenRouter membuat akses multi-model cepat; MLflow memusatkan kebijakan/observabilitas. Jika Anda juga menginginkan transparansi pra-routing dan pemulihan instan, ShareAI menggabungkan akses multi-penyedia dengan tampilan marketplace dan routing yang tangguh.

MLflow AI Gateway vs Portkey — siapa yang lebih kuat dalam pengamanan?

Keduanya menekankan tata kelola dan observabilitas; kedalaman dan ergonomi berbeda. Jika kebutuhan utama Anda adalah pilihan penyedia yang transparan dan pemulihan, tambahkan ShareAI. Tim yang mencari “alternatif Portkey” sering lebih memilih cerita marketplace + routing dari ShareAI.

MLflow AI Gateway vs Traefik AI Gateway — dua gateway?

Keduanya adalah gateway (kebijakan, plugin/middleware, analitik), bukan marketplace. Banyak tim menggabungkan gateway dengan ShareAI untuk routing multi-penyedia yang transparan dan failover.

MLflow AI Gateway vs Kong AI Gateway — kebijakan enterprise atau alur kerja MLflow-native?

Kong menawarkan kebijakan/plugin enterprise yang matang.; MLflow cocok untuk alur kerja yang berpusat pada MLflow. Untuk transparansi marketplace dan failover instan antar penyedia, gunakan ShareAI.

MLflow AI Gateway vs Eden AI — banyak layanan AI atau kontrol egress?

Eden AI menggabungkan beberapa layanan AI (LLM, gambar, TTS). MLflow memusatkan kebijakan/credential. Untuk transparansi harga/latensi dan failover instan antar penyedia, pilih ShareAI.

MLflow AI Gateway vs LiteLLM — proxy self-host atau pengelolaan terkelola?

LiteLLM adalah proxy DIY yang Anda operasikan; MLflow menyediakan pengelolaan/pengamatan terkelola untuk egress AI. Jika Anda lebih memilih tidak menjalankan proxy dan ingin routing berbasis marketplace, pilih ShareAI.

MLflow AI Gateway vs Unify — pemilihan model terbaik vs penegakan kebijakan?

Satukan berfokus pada pemilihan model berbasis evaluasi; MLflow berfokus pada kebijakan/pengamatan. Untuk satu API di banyak penyedia dengan statistik marketplace langsung, gunakan ShareAI.

MLflow AI Gateway vs Orq — orkestrasi vs egress?

Orq membantu mengorkestrasi alur kerja; MLflow mengatur lalu lintas egress. ShareAI melengkapi keduanya dengan routing marketplace.

MLflow AI Gateway vs Apigee — pengelolaan API vs egress khusus AI?

Apigee adalah manajemen API yang luas; MLflow adalah pengelolaan egress yang berfokus pada AI dalam konteks MLflow. Untuk akses yang tidak bergantung pada penyedia dengan transparansi marketplace, gunakan ShareAI.

MLflow AI Gateway vs NGINX — DIY vs siap pakai?

NGINX menawarkan filter/kebijakan DIY; MLflow menawarkan lapisan yang dikemas dengan observabilitas yang ramah MLflow. Untuk menghindari Lua kustom dan tetap mendapatkan pemilihan penyedia yang transparan, lapisan di ShareAI.

Coba ShareAI berikutnya

• Jelajahi Model
• Buka Playground
• Buat kunci API Anda
• Baca Dokumentasi
• Lihat Rilis
• Masuk / Daftar