Alternatif Azure API Management (GenAI) 2026: Pengganti Azure GenAI Gateway Terbaik (dan Kapan Harus Beralih)

Diperbarui Februari 2026

Pengembang dan tim platform menyukai Manajemen API Azure (APIM) karena menawarkan gateway API yang familiar dengan kebijakan, pengait observabilitas, dan jejak perusahaan yang matang. Microsoft juga telah memperkenalkan “kemampuan gateway AI” yang disesuaikan untuk AI generatif—pikirkan kebijakan yang sadar LLM, metrik token, dan templat untuk Azure OpenAI dan penyedia inferensi lainnya. Bagi banyak organisasi, itu adalah dasar yang solid. Tetapi tergantung pada prioritas Anda—SLA latensi, perutean multi-penyedia, hosting mandiri, kontrol biaya, observabilitas mendalam, atau BYOI (Bawa Infrastruktur Anda Sendiri)—Anda mungkin mendapatkan kecocokan yang lebih baik dengan gateway GenAI atau agregator model.

Panduan ini menguraikan alternatif Azure API Management (GenAI), terbaik, termasuk kapan harus mempertahankan APIM dalam tumpukan dan kapan harus mengarahkan lalu lintas GenAI ke tempat lain sepenuhnya. Kami juga akan menunjukkan kepada Anda cara memanggil model dalam hitungan menit, ditambah tabel perbandingan dan FAQ panjang (termasuk banyak “Manajemen API Azure vs X” pertandingan).

Daftar isi

• Apa yang dilakukan dengan baik oleh Azure API Management (GenAI) (dan di mana mungkin tidak cocok)
• Cara memilih alternatif gateway Azure GenAI
• Alternatif terbaik Azure API Management (GenAI) — pilihan cepat
• Penjelasan mendalam: alternatif terbaik
  • ShareAI (pilihan kami untuk kontrol pembangun + ekonomi)
  • OpenRouter
  • Eden AI
  • Portkey
  • Kong AI Gateway
  • Orq.ai
  • Satukan
  • LiteLLM
• Panduan Cepat: panggil model dalam hitungan menit
• Perbandingan sekilas
• FAQ (pertandingan “vs” ekor panjang)

Apa yang dilakukan dengan baik oleh Azure API Management (GenAI) (dan di mana mungkin tidak cocok)

Apa yang dilakukan dengan baik

Microsoft telah memperluas APIM dengan Kemampuan gateway khusus GenAI sehingga Anda dapat mengelola lalu lintas LLM serupa dengan REST API sambil menambahkan kebijakan dan metrik yang sadar LLM. Dalam istilah praktis, itu berarti Anda dapat:

• Mengimpor Azure OpenAI atau spesifikasi OpenAPI lainnya ke dalam APIM dan mengaturnya dengan kebijakan, kunci, dan alat siklus hidup API standar.
• Menerapkan pola autentikasi umum (API key, Managed Identity, OAuth 2.0) di depan layanan Azure OpenAI atau layanan yang kompatibel dengan OpenAI.
• Mengikuti arsitektur referensi dan pola zona pendaratan untuk gateway GenAI yang dibangun di atas APIM.
• Jaga lalu lintas tetap di dalam perimeter Azure dengan tata kelola, pemantauan, dan portal pengembang yang sudah dikenal oleh para insinyur.

Di mana mungkin tidak cocok

Bahkan dengan kebijakan GenAI baru, tim sering kali melampaui kapasitas APIM untuk beban kerja berat LLM di beberapa area:

• Pengaturan rute berbasis data di berbagai penyedia model. Jika Anda ingin merutekan berdasarkan biaya/latensi/kualitas di puluhan atau ratusan model pihak ketiga—termasuk endpoint on-prem/self-hosted—APIM saja biasanya memerlukan pengaturan kebijakan yang signifikan atau layanan tambahan.
• Elastisitas + kontrol lonjakan dengan BYOI pertama. Jika Anda membutuhkan lalu lintas untuk lebih memilih infrastruktur Anda sendiri (residensi data, latensi yang dapat diprediksi), maka melimpah ke jaringan yang lebih luas sesuai permintaan, Anda akan membutuhkan orkestrator yang dibuat khusus.
• Observabilitas mendalam untuk prompt/token di luar log gateway generik—misalnya, biaya per-prompt, penggunaan token, tingkat hit caching, kinerja regional, dan kode alasan fallback.
• Menjalankan proxy yang mendukung LLM secara mandiri dengan endpoint yang kompatibel dengan OpenAI dan anggaran/batasan tingkat yang terperinci—gateway OSS yang khusus untuk LLM biasanya lebih sederhana.
• Orkestrasi multi-modalitas (visi, OCR, suara, terjemahan) dalam satu permukaan model-native ; APIM dapat mengelola layanan ini, tetapi beberapa platform menawarkan cakupan ini secara langsung.

Cara memilih alternatif gateway Azure GenAI

• Total biaya kepemilikan (TCO). Lihat lebih jauh dari harga per-token: caching, kebijakan routing, kontrol throttling/kelebihan, dan—jika Anda bisa menggunakan infrastruktur Anda sendiri—berapa banyak lalu lintas yang dapat tetap lokal (mengurangi egress dan latensi) dibandingkan dengan melonjak ke jaringan publik. Bonus: dapatkah GPU Anda yang menganggur mendapatkan saat Anda tidak menggunakannya?
• Latensi & keandalan. Routing yang sadar wilayah, pool hangat, dan fallback cerdas (misalnya, hanya mencoba ulang pada 429 atau kesalahan tertentu). Minta vendor untuk menunjukkan p95/p99 di bawah beban dan bagaimana mereka memulai dingin di berbagai penyedia.
• Observabilitas & tata kelola. Jejak, metrik prompt+token, dasbor biaya, penanganan PII, kebijakan prompt, log audit, dan ekspor ke SIEM Anda. Pastikan anggaran dan batasan tingkat per kunci dan per proyek.
• Hosting mandiri vs. terkelola. Apakah Anda memerlukan Docker/Kubernetes/Helm untuk penerapan pribadi (terisolasi atau VPC), atau apakah layanan yang sepenuhnya terkelola dapat diterima?
• Luas di luar obrolan. Pertimbangkan pembuatan gambar, OCR/pemrosesan dokumen, suara, terjemahan, dan blok bangunan RAG (penyusunan ulang, pilihan embedding, evaluator).
• Persiapan masa depan. Hindari ketergantungan: pastikan Anda dapat mengganti penyedia/model dengan cepat menggunakan SDK yang kompatibel dengan OpenAI dan pasar/ekosistem yang sehat.

Alternatif terbaik Azure API Management (GenAI) — pilihan cepat

ShareAI (pilihan kami untuk kontrol pembangun + ekonomi) — Satu API untuk 150+ model, BYOI (Bawa Infrastruktur Anda Sendiri), prioritas penyedia per-kunci sehingga lalu lintas Anda mencapai perangkat keras Anda terlebih dahulu, lalu limpahan elastis ke jaringan terdesentralisasi. 70% dari pendapatan mengalir kembali ke pemilik/penyedia GPU yang menjaga model tetap online. Ketika GPU Anda tidak digunakan, ikut serta sehingga jaringan dapat menggunakannya dan mendapatkan (Tukar token atau uang nyata). Jelajahi: Jelajahi Model • Baca Dokumentasi • Coba di Playground • Buat API Key • Panduan Penyedia

OpenRouter — Akses satu titik yang hebat ke banyak model dengan perutean dan caching prompt di mana didukung; hanya dihosting.

Eden AI — Cakupan multi-modal (LLM, visi, OCR, ucapan, terjemahan) di bawah satu API; kenyamanan bayar sesuai pemakaian.

Portkey — Gerbang AI + Observabilitas dengan fallback yang dapat diprogram, batas kecepatan, caching, dan penyeimbangan beban dari satu permukaan konfigurasi.

Kong AI Gateway — Sumber terbuka tata kelola gerbang (plugin untuk integrasi multi-LLM, template prompt, tata kelola data, metrik/audit); hosting sendiri atau gunakan Konnect.

Orq.ai — Kolaborasi + LLMOps (eksperimen, evaluator, RAG, penerapan, RBAC, opsi VPC/on-prem).

Satukan — Router berbasis data yang mengoptimalkan biaya/kecepatan/kualitas menggunakan metrik kinerja langsung.

LiteLLM — Sumber terbuka proxy/gerbang: Endpoint yang kompatibel dengan OpenAI, anggaran/batas kecepatan, pencatatan/metrik, perutean ulang/fallback; terapkan melalui Docker/K8s/Helm.

Penjelasan mendalam: alternatif terbaik

ShareAI (pilihan kami untuk kontrol pembangun + ekonomi)

Apa itu. A jaringan AI yang mengutamakan penyedia dan API yang terintegrasi. Dengan BYOI, organisasi menghubungkan infrastruktur mereka sendiri (on-prem, cloud, atau edge) dan menetapkan prioritas penyedia per-kunci—lalu lintas Anda mencapai perangkat Anda terlebih dahulu untuk privasi, residensi, dan latensi yang dapat diprediksi. Ketika Anda membutuhkan kapasitas tambahan, jaringan terdesentralisasi ShareAI secara otomatis menangani kelebihan beban. Ketika mesin Anda tidak digunakan, biarkan jaringan menggunakannya dan mendapatkan—baik Tukar token (untuk digunakan nanti pada inferensi Anda sendiri) atau uang nyata. Marketplace dirancang sehingga 70% dari pendapatan kembali kepada pemilik/penyedia GPU yang menjaga model tetap online.

Fitur unggulan

• BYOI + prioritas penyedia per-kunci. Pin permintaan ke infrastruktur Anda secara default; membantu dengan privasi, residensi data, dan waktu-ke-token-pertama.
• Tumpahan elastis. Melonjak ke jaringan terdesentralisasi tanpa perubahan kode; tahan terhadap lonjakan lalu lintas.
• Dapatkan dari kapasitas yang tidak digunakan. Monetisasi GPU saat Anda tidak menggunakannya; pilih token Exchange atau uang tunai.
• Pasar yang transparan. Bandingkan model/penyedia berdasarkan biaya, ketersediaan, latensi, dan uptime.
• Awal tanpa hambatan. Uji di Taman bermain, buat kunci di Konsol, lihat Model, dan baca Dokumen. Siap untuk BYOI? Mulai dengan Panduan Penyedia.

Ideal untuk. Tim yang ingin kontrol + elastisitas—jaga lalu lintas sensitif atau kritis terhadap latensi di perangkat keras Anda, tetapi manfaatkan jaringan saat permintaan melonjak. Pembuat yang menginginkan kejelasan biaya (dan bahkan pengimbangan biaya melalui penghasilan waktu idle).

Perhatian. Untuk mendapatkan hasil maksimal dari ShareAI, ubah prioritas penyedia pada kunci yang penting dan pilih penghasilan waktu idle. Biaya Anda turun saat lalu lintas rendah, dan kapasitas meningkat secara otomatis saat lalu lintas melonjak.

Mengapa ShareAI daripada APIM untuk GenAI? Jika beban kerja utama Anda adalah GenAI, Anda akan mendapatkan manfaat dari perutean model-native, ergonomi kompatibel dengan OpenAI, dan pengamatan per-prompt daripada lapisan gateway generik. APIM tetap hebat untuk tata kelola REST—tetapi ShareAI memberi Anda Orkestrasi berbasis GenAI pertama dengan Preferensi BYOI, yang saat ini tidak dioptimalkan secara native oleh APIM. (Anda masih dapat menjalankan APIM di depan untuk kontrol perimeter.)

Tip profesional: Banyak tim menempatkan ShareAI di belakang gateway yang ada untuk standarisasi kebijakan/pencatatan sambil membiarkan ShareAI menangani perutean model, logika fallback, dan cache.

OpenRouter

Apa itu. Sebuah agregator yang dihosting yang menyatukan akses ke banyak model di belakang antarmuka gaya OpenAI. Mendukung perutean penyedia/model, fallback, dan caching prompt di mana didukung.

Fitur unggulan. Perute otomatis dan bias penyedia untuk harga/throughput; migrasi sederhana jika Anda sudah menggunakan pola SDK OpenAI.

Ideal untuk. Tim yang menghargai pengalaman yang dihosting dengan satu endpoint dan tidak memerlukan self-hosting.

Perhatian. Observabilitas lebih ringan dibandingkan dengan gateway penuh, dan tidak ada jalur self-hosted.

Eden AI

Apa itu. API terpadu untuk banyak layanan AI—tidak hanya chat LLM tetapi juga generasi gambar, OCR/parsing dokumen, suara, dan terjemahan—dengan penagihan sesuai penggunaan.

Fitur unggulan. Cakupan multi-modal di bawah satu SDK/alur kerja; penagihan yang sederhana dipetakan ke penggunaan.

Ideal untuk. Tim yang peta jalannya melampaui teks dan menginginkan cakupan luas tanpa harus menggabungkan vendor.

Perhatian. Jika Anda memerlukan kebijakan gateway yang sangat rinci (misalnya, fallback khusus kode atau strategi pembatasan tingkat yang kompleks), gateway khusus mungkin lebih cocok.

Portkey

Apa itu. Platform operasi AI dengan Universal API dan AI Gateway yang dapat dikonfigurasi. Ini menawarkan observabilitas (jejak, biaya/latensi) dan fallback yang dapat diprogram, strategi load-balancing, caching, dan pembatasan tingkat.

Fitur unggulan. Buku panduan pembatasan tingkat dan kunci virtual; load balancer + fallback bersarang + routing bersyarat; caching/antrian/pengulangan dengan kode minimal.

Ideal untuk. Tim produk yang membutuhkan visibilitas mendalam dan routing berbasis kebijakan dalam skala besar.

Perhatian. Anda mendapatkan nilai maksimal ketika Anda memanfaatkan permukaan konfigurasi gateway dan tumpukan pemantauan.

Kong AI Gateway

Apa itu. Ekstensi open-source dari Kong Gateway yang menambahkan plugin AI untuk integrasi multi-LLM, rekayasa prompt/template, tata kelola data, keamanan konten, dan metrik/audit—dengan tata kelola terpusat di Kong.

Fitur unggulan. Plugin AI tanpa kode dan template prompt yang dikelola secara terpusat; kebijakan & metrik di lapisan gateway; terintegrasi dengan ekosistem Kong yang lebih luas (termasuk Konnect).

Ideal untuk. Tim platform yang menginginkan titik masuk yang di-host sendiri dan diatur untuk lalu lintas AI—terutama jika Anda sudah menjalankan Kong.

Perhatian. Ini adalah komponen infrastruktur—harapkan pengaturan/pemeliharaan. Aggregator yang dikelola lebih sederhana jika Anda tidak membutuhkan hosting sendiri.

Orq.ai

Apa itu. Platform kolaborasi AI generatif yang mencakup eksperimen, evaluator, RAG, penyebaran, dan RBAC, dengan API model terpadu dan opsi perusahaan (VPC/on-prem).

Fitur unggulan. Eksperimen untuk menguji prompt/model/pipeline dengan latensi/biaya yang dilacak per jalankan; evaluator (termasuk metrik RAG) untuk pemeriksaan kualitas dan kepatuhan.

Ideal untuk. Tim lintas fungsi yang membangun produk AI di mana kolaborasi dan ketelitian LLMOps penting.

Perhatian. Area permukaan yang luas → lebih banyak konfigurasi dibandingkan router “single-endpoint” minimal.

Satukan

Apa itu. API terpadu ditambah router dinamis yang dioptimalkan untuk kualitas, kecepatan, atau biaya menggunakan metrik langsung dan preferensi yang dapat dikonfigurasi.

Fitur unggulan. Routing berbasis data dan fallback yang beradaptasi dengan kinerja penyedia; penjelajah benchmark dengan hasil end-to-end berdasarkan wilayah/beban kerja.

Ideal untuk. Tim yang menginginkan penyetelan kinerja tanpa intervensi yang didukung oleh telemetri.

Perhatian. Routing yang dipandu oleh benchmark bergantung pada kualitas data; validasi dengan prompt Anda sendiri.

LiteLLM

Apa itu. Proxy/gateway open-source dengan endpoint yang kompatibel dengan OpenAI, anggaran/batasan tarif, pelacakan pengeluaran, logging/metric, dan routing retry/fallback—dapat diterapkan melalui Docker/K8s/Helm.

Fitur unggulan. Hosting mandiri dengan cepat menggunakan gambar resmi; hubungkan 100+ penyedia di bawah permukaan API yang sama.

Ideal untuk. Tim yang membutuhkan kontrol penuh dan ergonomi yang kompatibel dengan OpenAI—tanpa lapisan proprietary.

Perhatian. Anda akan memiliki operasi (pemantauan, pembaruan, rotasi kunci), meskipun UI admin/dokumen membantu.

Panduan Cepat: panggil model dalam hitungan menit

Buat/rotasi kunci di Konsol → Kunci API: Buat API Key. Kemudian jalankan permintaan:

# cURL"

// JavaScript (fetch);

Tip: Coba model secara langsung di Taman bermain atau baca Referensi API.

Perbandingan sekilas

Platform	Dihosting / Self-host	Routing & Fallbacks	Observabilitas	Luas (LLM + lebih dari itu)	Tata Kelola/Kebijakan	Catatan
Azure API Management (GenAI)	Hosted (Azure); opsi gateway self-hosted	Kontrol berbasis kebijakan; kebijakan yang sadar LLM sedang berkembang	Log & metrik asli Azure; wawasan kebijakan	Menghubungkan backend apa pun; GenAI melalui Azure OpenAI/AI Foundry dan penyedia yang kompatibel dengan OpenAI	Tata kelola Azure tingkat perusahaan	Bagus untuk tata kelola Azure pusat; routing kurang model-native.
ShareAI	Dihosting + BYOI	Per-kunci prioritas penyedia (infrastruktur Anda terlebih dahulu); limpahan elastis ke jaringan terdesentralisasi	Log penggunaan; telemetri marketplace (waktu aktif/latensi per penyedia); model-native	Katalog luas (150+ model)	Marketplace + kontrol BYOI	Pendapatan 70% kepada pemilik/penyedia GPU; dapatkan melalui Tukar token atau uang tunai.
OpenRouter	Dihosting	Auto-router; routing penyedia/model; fallback; caching prompt	Info permintaan dasar	Berpusat pada LLM	Kebijakan tingkat penyedia	Akses satu endpoint yang hebat; bukan self-host.
Eden AI	Dihosting	Beralih penyedia dalam API yang terintegrasi	Visibilitas penggunaan/biaya	LLM, OCR, visi, suara, terjemahan	Penagihan terpusat/manajemen kunci	Multi-modal + bayar sesuai penggunaan.
Portkey	Dihostkan & Gateway	Fallback/load-balancing berbasis kebijakan; caching; buku pedoman batas kecepatan	Jejak/metric	LLM-pertama	Konfigurasi tingkat gateway	Kontrol mendalam + operasi gaya SRE.
Kong AI Gateway	Self-host/OSS (+ Konnect)	Routing upstream melalui plugin; cache	Metrik/audit melalui ekosistem Kong	LLM-pertama	Plugin AI tanpa kode; tata kelola template	Ideal untuk tim platform & kepatuhan.
Orq.ai	Dihosting	Pengulangan/cadangan; versi	Jejak/dashboard; evaluator RAG	LLM + RAG + evaluator	Selaras dengan SOC; RBAC; VPC/on-prem	Kolaborasi + suite LLMOps.
Satukan	Dihosting	Routing dinamis berdasarkan biaya/kecepatan/kualitas	Telemetri langsung & tolok ukur	Berpusat pada LLM	Preferensi router	Penyesuaian kinerja secara real-time.
LiteLLM	Self-host/OSS	Pengulangan/routing fallback; anggaran/batas	Logging/metrics; UI admin	Berpusat pada LLM	Kontrol infra penuh	Endpoint kompatibel dengan OpenAI.

FAQ (pertandingan “vs” ekor panjang)

Bagian ini menargetkan kueri yang sebenarnya diketik oleh insinyur ke dalam pencarian: “alternatif,” “vs,” “gateway terbaik untuk genai,” “azure apim vs shareai,” dan lainnya. Ini juga mencakup beberapa perbandingan pesaing-vs-pesaing sehingga pembaca dapat dengan cepat melakukan triangulasi.

Apa alternatif terbaik untuk Azure API Management (GenAI)?

Jika Anda menginginkan tumpukan GenAI-pertama, mulailah dengan ShareAI 3. untuk Preferensi BYOI, limpahan elastis, dan ekonomi (pendapatan waktu idle). Jika Anda lebih suka pesawat kontrol gateway, pertimbangkan Portkey (AI Gateway + observabilitas) atau Kong AI Gateway (OSS + plugin + tata kelola). Untuk API multi-modal dengan penagihan sederhana, Eden AI sangat kuat. LiteLLM adalah proxy ringan, self-hosted yang kompatibel dengan OpenAI Anda. (Anda juga dapat mempertahankan APIM untuk tata kelola perimeter dan meletakkan ini di belakangnya.)

Azure API Management (GenAI) vs ShareAI — mana yang harus saya pilih?

Pilih APIM jika prioritas utama Anda adalah tata kelola Azure-native, konsistensi kebijakan dengan API lainnya, dan Anda sebagian besar menggunakan Azure OpenAI atau Azure AI Model Inference. Pilih ShareAI jika Anda membutuhkan routing model-native, observabilitas per-prompt, lalu lintas BYOI-first, dan spillover elastis di banyak penyedia. Banyak tim menggunakan keduanya: APIM sebagai enterprise edge + ShareAI untuk routing/orchestrasi GenAI.

Azure API Management (GenAI) vs OpenRouter

OpenRouter menyediakan akses yang di-host ke banyak model dengan auto-routing dan caching prompt di mana didukung—bagus untuk eksperimen cepat. APIM (GenAI) adalah gateway yang dioptimalkan untuk kebijakan perusahaan dan keselarasan Azure; ini dapat mendukung Azure OpenAI dan backend yang kompatibel dengan OpenAI tetapi tidak dirancang sebagai router model khusus. Jika Anda berpusat pada Azure dan membutuhkan kontrol kebijakan + integrasi identitas, APIM adalah pilihan yang lebih aman. Jika Anda menginginkan kenyamanan yang di-host dengan pilihan model yang luas, OpenRouter menarik. Jika Anda menginginkan prioritas BYOI dan burst elastis plus kontrol biaya, ShareAI lebih kuat lagi.

Azure API Management (GenAI) vs Portkey

Portkey unggul sebagai AI Gateway dengan jejak, pengaman, buku pedoman batas kecepatan, caching, dan fallback—cocok ketika Anda membutuhkan keandalan yang digerakkan oleh kebijakan di lapisan AI. APIM menawarkan fitur gateway API yang komprehensif dengan kebijakan GenAI, tetapi permukaan Portkey lebih native untuk alur kerja model. Jika Anda sudah menstandarkan tata kelola Azure, APIM lebih sederhana. Jika Anda menginginkan kontrol gaya SRE khusus untuk lalu lintas AI, Portkey cenderung lebih cepat untuk disesuaikan.

Azure API Management (GenAI) vs Kong AI Gateway

Kong AI Gateway menambahkan plugin AI (template prompt, tata kelola data, keamanan konten) ke gateway OSS berperforma tinggi—ideal jika Anda menginginkan self-host + fleksibilitas plugin. APIM adalah layanan Azure yang dikelola dengan fitur perusahaan yang kuat dan kebijakan GenAI baru; kurang fleksibel jika Anda ingin membangun gateway OSS yang sangat disesuaikan. Jika Anda sudah menggunakan Kong, ekosistem plugin dan layanan Konnect membuat Kong menarik; jika tidak, APIM terintegrasi lebih bersih dengan zona pendaratan Azure.

Azure API Management (GenAI) vs Eden AI

Eden AI menawarkan API multi-modal (LLM, visi, OCR, ucapan, terjemahan) dengan harga bayar sesuai penggunaan. APIM dapat mengelola layanan yang sama tetapi mengharuskan Anda untuk menghubungkan beberapa penyedia sendiri; Eden AI menyederhanakan dengan mengabstraksi penyedia di belakang satu SDK. Jika tujuan Anda adalah cakupan dengan pengkabelan minimal, Eden AI lebih sederhana; jika Anda membutuhkan tata kelola perusahaan di Azure, APIM menang.

Azure API Management (GenAI) vs Unify

Satukan berfokus pada perutean dinamis berdasarkan biaya/kecepatan/kualitas menggunakan metrik langsung. APIM dapat mendekati perutean melalui kebijakan tetapi bukan router model berbasis data secara default. Jika Anda menginginkan penyetelan kinerja tanpa campur tangan, Unify lebih spesialis; jika Anda menginginkan kontrol dan konsistensi yang asli Azure, APIM cocok.

Azure API Management (GenAI) vs LiteLLM

LiteLLM adalah proxy OSS yang kompatibel dengan OpenAI dengan anggaran/batasan tingkat, pencatatan/metrik, dan logika retry/fallback. APIM menyediakan kebijakan perusahaan dan integrasi Azure; LiteLLM memberi Anda gateway LLM yang ringan dan di-host sendiri (Docker/K8s/Helm). Jika Anda ingin memiliki stack dan menjaganya tetap kecil, LiteLLM sangat bagus; jika Anda membutuhkan SSO Azure, jaringan, dan kebijakan langsung, APIM lebih mudah.

Bisakah saya tetap menggunakan APIM dan tetap menggunakan gateway GenAI lainnya?

Ya. Pola umum adalah APIM di perimeter (identitas, kuota, tata kelola organisasi) meneruskan rute GenAI ke ShareAI (atau Portkey/Kong) untuk perutean model-native. Menggabungkan arsitektur sangat mudah dengan perutean berdasarkan URL atau pemisahan produk. Ini memungkinkan Anda untuk menstandarkan kebijakan di tepi sambil mengadopsi orkestrasi GenAI-first di belakangnya.

Apakah APIM secara bawaan mendukung backend yang kompatibel dengan OpenAI?

Kemampuan GenAI Microsoft dirancang untuk bekerja dengan Azure OpenAI, Azure AI Model Inference, dan model yang kompatibel dengan OpenAI melalui penyedia pihak ketiga. Anda dapat mengimpor spesifikasi dan menerapkan kebijakan seperti biasa; untuk routing yang kompleks, pasangkan APIM dengan router model-native seperti ShareAI.

Apa cara tercepat untuk mencoba alternatif APIM untuk GenAI?

Jika tujuan Anda adalah meluncurkan fitur GenAI dengan cepat, gunakan ShareAI:

• Buat kunci di Konsol.
• Jalankan cuplikan cURL atau JS di atas.
• Balikkan prioritas penyedia untuk BYOI dan uji lonjakan dengan membatasi infrastruktur Anda.

Anda akan mendapatkan routing dan telemetri model-native tanpa merancang ulang edge Azure Anda.

Bagaimana BYOI bekerja di ShareAI—dan mengapa berbeda dari APIM?

APIM adalah gateway; ini dapat merutekan ke backend yang Anda tentukan, termasuk infrastruktur Anda. ShareAI memperlakukan infrastruktur Anda sebagai penyedia kelas satu dengan prioritas per-kunci, sehingga permintaan default ke perangkat Anda sebelum meluas keluar. Perbedaan itu penting untuk latensi (lokasi) dan biaya keluar, dan ini memungkinkan pendapatan saat menganggur (jika Anda memilih)—yang biasanya tidak ditawarkan oleh produk gateway.

Bisakah saya mendapatkan penghasilan dengan berbagi kapasitas menganggur dengan ShareAI?

Ya. Aktifkan mode penyedia dan pilih untuk insentif. Pilih Tukar token (untuk digunakan nanti pada inferensi Anda sendiri) atau pembayaran tunai. Pasar dirancang agar 70% dari pendapatan mengalir kembali ke pemilik/penyedia GPU yang menjaga model tetap online.

Alternatif mana yang terbaik untuk beban kerja yang diatur?

Jika Anda harus tetap berada di dalam Azure dan bergantung pada Managed Identity, Private Link, VNet, dan Azure Policy, APIM adalah dasar yang paling sesuai. Jika Anda membutuhkan hosting mandiri dengan kontrol yang sangat rinci, Kong AI Gateway atau LiteLLM cocok. Jika Anda menginginkan tata kelola model-native dengan BYOI dan transparansi marketplace, ShareAI adalah pilihan terkuat.

Apakah saya kehilangan caching atau fallback jika saya pindah dari APIM?

Tidak. ShareAI dan Portkey menawarkan fallback/retry dan strategi caching yang sesuai untuk beban kerja LLM. Kong memiliki plugin untuk pembentukan permintaan/respons dan caching. APIM tetap berharga di perimeter untuk kuota dan identitas sementara Anda mendapatkan kontrol yang berpusat pada model di hilir.

Gateway terbaik untuk Azure OpenAI: APIM, ShareAI, atau Portkey?

APIM menawarkan integrasi Azure yang paling ketat dan tata kelola perusahaan. ShareAI memberi Anda routing BYOI-first, akses katalog model yang lebih kaya, dan spillover elastis—sangat baik ketika beban kerja Anda mencakup model Azure dan non-Azure. Portkey cocok ketika Anda menginginkan kontrol mendalam yang didorong oleh kebijakan dan pelacakan di lapisan AI dan nyaman mengelola permukaan gateway AI khusus.

OpenRouter vs ShareAI

OpenRouter adalah endpoint multi-model yang dihosting dengan routing yang nyaman dan caching prompt. ShareAI menambahkan lalu lintas BYOI-first, spillover elastis ke jaringan terdesentralisasi, dan model penghasilan untuk GPU idle—lebih baik untuk tim yang menyeimbangkan biaya, lokalitas, dan beban kerja yang fluktuatif. Banyak pengembang membuat prototipe di OpenRouter dan memindahkan lalu lintas produksi ke ShareAI untuk tata kelola dan ekonomi.

Portkey vs ShareAI

Portkey adalah Gateway AI yang dapat dikonfigurasi dengan observabilitas dan pengaman yang kuat; ini unggul ketika Anda menginginkan kontrol yang tepat atas batas tingkat, fallback, dan pelacakan. ShareAI adalah API terpadu dan marketplace yang menekankan prioritas BYOI, luasnya katalog model, dan ekonomi (termasuk penghasilan). Tim terkadang menjalankan Portkey di depan ShareAI, menggunakan Portkey untuk kebijakan dan ShareAI untuk perutean model dan kapasitas marketplace.

Kong AI Gateway vs LiteLLM

Kong AI Gateway adalah gateway OSS lengkap dengan plugin AI dan control plane komersial (Konnect) untuk tata kelola dalam skala besar; ini ideal untuk tim platform yang menstandarisasi pada Kong. LiteLLM adalah proxy OSS minimal dengan endpoint yang kompatibel dengan OpenAI yang dapat Anda host sendiri dengan cepat. Pilih Kong untuk keseragaman gateway perusahaan dan opsi plugin yang kaya; pilih LiteLLM untuk hosting mandiri yang cepat, ringan dengan anggaran/batasan dasar.

Azure API Management vs alternatif API gateway (Tyk, Gravitee, Kong)

Untuk API REST klasik, APIM, Tyk, Gravitee, dan Kong adalah gateway yang mumpuni. Untuk beban kerja GenAI, faktor penentu adalah seberapa banyak Anda membutuhkan fitur bawaan model (kesadaran token, kebijakan prompt, observabilitas LLM) dibandingkan kebijakan gateway umum. Jika Anda mengutamakan Azure, APIM adalah pilihan default yang aman. Jika program GenAI Anda mencakup banyak penyedia dan target penerapan, pasangkan gateway favorit Anda dengan orkestrator yang mengutamakan GenAI seperti ShareAI.

Bagaimana cara saya bermigrasi dari APIM ke ShareAI tanpa downtime?

Perkenalkan ShareAI di belakang rute APIM Anda yang ada. Mulailah dengan produk kecil atau jalur versi (misalnya, /v2/genai/*) yang meneruskan ke ShareAI. Bayangi lalu lintas untuk telemetri hanya-baca, lalu secara bertahap tingkatkan pengaturan rute berbasis persentase. Ubah prioritas penyedia untuk lebih memilih perangkat keras BYOI Anda, dan aktifkan penggantian dan caching kebijakan di ShareAI. Akhirnya, hentikan jalur lama setelah SLA stabil.

Apakah Azure API Management mendukung caching prompt seperti beberapa agregator?

APIM berfokus pada kebijakan gateway dan dapat menyimpan respons dengan mekanisme umumnya, tetapi perilaku caching “sadar-prompt” bervariasi tergantung backend. Agregator seperti OpenRouter dan platform model-native seperti ShareAI mengekspos semantik caching/fallback yang selaras dengan beban kerja LLM. Jika tingkat hit cache memengaruhi biaya, validasi pada prompt representatif dan pasangan model.

Alternatif self-hosted untuk Azure API Management (GenAI)?

LiteLLM dan Kong AI Gateway adalah titik awal self-hosted yang paling umum. LiteLLM adalah yang tercepat untuk diatur dengan endpoint yang kompatibel dengan OpenAI. Kong memberi Anda gateway OSS yang matang dengan plugin AI dan opsi tata kelola perusahaan melalui Konnect. Banyak tim masih mempertahankan APIM atau Kong di tepi dan menggunakan ShareAI untuk pengaturan rute model dan kapasitas pasar di belakang tepi.

Bagaimana perbandingan biaya: APIM vs ShareAI vs Portkey vs OpenRouter?

Biaya bergantung pada model Anda, wilayah, bentuk permintaan, dan kemampuan cache. APIM mengenakan biaya berdasarkan unit gateway dan penggunaan; itu tidak mengubah harga token penyedia. OpenRouter mengurangi pengeluaran melalui routing penyedia/model dan beberapa caching prompt. Portkey membantu dengan pengendalian kebijakan pengulangan, fallback, dan batasan tingkat. ShareAI dapat menurunkan total biaya dengan menjaga lebih banyak lalu lintas pada perangkat keras Anda (BYOI), hanya meledak saat diperlukan—dan dengan memungkinkan Anda mendapatkan dari GPU yang tidak digunakan untuk mengimbangi pengeluaran.

Alternatif Azure API Management (GenAI) untuk multi-cloud atau hybrid

Gunakan ShareAI untuk menormalkan akses di seluruh Azure, AWS, GCP, dan endpoint on-prem/self-hosted sambil lebih memilih perangkat keras terdekat/milik Anda. Untuk organisasi yang menstandarkan pada gateway, jalankan APIM, Kong, atau Portkey di edge dan teruskan lalu lintas GenAI ke ShareAI untuk routing dan manajemen kapasitas. Ini menjaga tata kelola tetap terpusat tetapi membebaskan tim untuk memilih model yang paling sesuai per wilayah/beban kerja.

Azure API Management vs Orq.ai

Orq.ai menekankan eksperimen, evaluator, metrik RAG, dan fitur kolaborasi. APIM berpusat pada tata kelola gateway. Jika tim Anda membutuhkan meja kerja bersama untuk mengevaluasi prompt dan pipeline, Orq.ai lebih cocok. Jika Anda perlu menerapkan kebijakan dan kuota di seluruh perusahaan, APIM tetap menjadi perimeter—dan Anda masih dapat menerapkan ShareAI sebagai router GenAI di belakangnya.

Apakah ShareAI mengunci saya?

Tidak. BYOI berarti infrastruktur Anda tetap milik Anda. Anda mengontrol di mana lalu lintas mendarat dan kapan harus meledak ke jaringan. Permukaan ShareAI yang kompatibel dengan OpenAI dan katalog luas mengurangi gesekan switching, dan Anda dapat menempatkan gateway yang ada (APIM/Portkey/Kong) di depan untuk mempertahankan kebijakan di seluruh organisasi.

Langkah berikutnya: Coba permintaan langsung di Taman bermain, atau langsung buat kunci di Konsol. Jelajahi seluruh Model katalog atau eksplorasi Dokumen untuk melihat semua opsi.