Unify AI Alternatives 2026: Unify 対 ShareAI およびその他の代替案

更新日 2026年2月

評価中の場合 AI代替案を統一する または比較する Unify対ShareAI, 、このガイドは建築者のように風景をマッピングします。Unifyがどこに適合するか（品質重視のルーティングと評価）を定義し、アグリゲーターがゲートウェイやエージェントプラットフォームとどのように異なるかを明確にし、最良の代替案を比較します—配置 シェアAI チームが望む場合に最初に 多くのプロバイダーにわたる1つのAPI, 、 透明なマーケットプレイス 示す 価格、遅延、稼働時間、利用可能性をルートする前に, 即時フェイルオーバーを備えたスマートルーティング, 、そして 人々による経済学 どこで 支出の70%がGPUプロバイダーに向かう モデルをオンラインで維持する人々に。.

内部には、実用的な比較表、簡単なTCOフレームワーク、移行パス、そして迅速に出荷できるようにするコピーペーストAPI例が含まれています。.

TL;DR（誰が何を選ぶべきか）

ShareAIを選択してください 1つの統合を求める場合 150以上のモデル 多くのプロバイダーにわたって、, マーケットプレイスで見えるコストとパフォーマンス, ルーティング + 即時フェイルオーバー, 、そして供給を拡大する公平な経済性。.
• 数分でルートをテストするためにPlaygroundで開始: プレイグラウンドを開く
• Model Marketplaceでプロバイダーを比較: モデルを閲覧
• Docsと一緒に出荷: ドキュメントホーム

Unify AIを選択してください あなたの最優先事項が 品質重視のモデル選択 と、より意見のある表面内での評価ループである場合。詳細はこちら: unify.ai.

他のツールを検討してください （OpenRouter、Eden AI、LiteLLM、Portkey、Orq）一般的なAIサービスの幅広い利用、セルフホスト型プロキシ、ゲートウェイレベルのガバナンス/ガードレール、またはオーケストレーション優先のフローが必要な場合に適しています。以下でそれぞれを説明します。.

Unify AIとは何か（そして何ではないか）

統一AI 注力しているのは パフォーマンス指向のルーティングと評価：プロンプトに基づいてモデルをベンチマークし、より高品質な出力が期待される候補にトラフィックを誘導します。これは、測定可能なタスク品質があり、時間をかけて繰り返し改善したい場合に価値があります。.

Unifyが提供しないもの： 透明なプロバイダーマーケットプレイス を重視する プロバイダーごとの価格、レイテンシー、稼働時間、利用可能性 前に をルーティングするものではありません。また、主に マルチプロバイダーフェイルオーバー ユーザーが確認可能なプロバイダースタッツに関するものでもありません。これらのマーケットプレイス型のコントロールが必要で、デフォルトでの回復力を求める場合は、, シェアAI より適している傾向があります。.

アグリゲーター vs. ゲートウェイ vs. エージェントプラットフォーム（なぜ購入者が混同するのか）

LLMアグリゲーター: 1つのAPIで多くのモデル/プロバイダーを統合；マーケットプレイスビュー；リクエストごとのルーティング/フェイルオーバー；書き換えなしでベンダーニュートラルな切り替え。→ シェアAI 透明なマーケットプレイスと人々が支える経済がここにあります。.

AIゲートウェイ: ネットワーク/アプリのエッジでのガバナンスとポリシー（プラグイン、レート制限、分析、ガードレール）；プロバイダー/モデルを持ち込むことができます。→ ポートキー 深いトレースとポリシーの実施が必要な企業にとって良い例です。.

エージェント/チャットボットプラットフォーム: 会話型UX、メモリ、ツール、チャネルをパッケージ化；プロバイダーに依存しないルーティングよりもサポート/販売や内部アシスタント向けに最適化。→ この比較の主な焦点ではありませんが、顧客向けボットを迅速に提供する場合には関連性があります。.

多くのチームがレイヤーを組み合わせています： ゲートウェイ 組織全体のポリシー用の マルチプロバイダーアグリゲーター マーケットプレイスに基づいたルーティングと即時フェイルオーバーのための。.

最良のUnify AI代替案を評価する方法

• モデルの幅広さと中立性: 独自 + オープン；書き換えなしで簡単に切り替え可能
• レイテンシーとレジリエンス: ルーティングポリシー、タイムアウト、リトライ、即時フェイルオーバー
• ガバナンスとセキュリティ: キーハンドリング、テナント/プロバイダーコントロール、アクセス境界
• 可観測性: プロンプト/レスポンスログ、トレース、コスト＆レイテンシーダッシュボード
• 価格の透明性とTCO: 比較可能な単価 前に ルーティング; 負荷時の実世界のコスト
• 開発者体験: ドキュメント、クイックスタート、SDK、プレイグラウンド; 最初のトークンまでの時間
• コミュニティと経済性: 支出が供給を増やすかどうか（GPU所有者へのインセンティブ）

#1 — ShareAI (People-Powered AI API): 最良のUnify AI代替

チームが最初にShareAIを選ぶ理由
とともに 7. 統一された分析 アクセスできます 150以上のモデル 多くのプロバイダーにわたって—書き換え不要、ロックインなし。 透明なマーケットプレイス あなたができるようにします 価格、可用性、遅延、稼働時間、プロバイダータイプを比較する 前に トラフィックを送信します。. 即時フェイルオーバーを備えたスマートルーティング デフォルトで回復力を提供します。そして経済性は 人々によって支えられています: 1ドルのうち70% モデルをオンラインに保つプロバイダー（コミュニティまたは企業）に流れます。.

クイックリンク
モデルを閲覧する（マーケットプレイス） • プレイグラウンドを開く • ドキュメントホーム • APIキーを作成 • ユーザーガイド（コンソール概要） • リリース

プロバイダー向け：モデルをオンラインに保つことで収益を得る
ShareAIは オープンサプライ. 誰でもプロバイダーになることができます—コミュニティまたは企業—で Windows、Ubuntu、macOS、またはDocker. 。貢献する アイドルタイムバースト または実行 常時オン. 。インセンティブを選択してください: 報酬 （お金を稼ぐ）、, 交換 （トークンを獲得する）、または ミッション （%をNGOに寄付）。スケールするにつれて、 独自の推論価格を設定できます そして得る 市場での優先的な露出. プロバイダーガイド

最高のUnify AI代替案（中立的なスナップショット）

Unify AI（参照ポイント）

それが何か: パフォーマンス指向のルーティングと評価により、プロンプトごとにより良いモデルを選択。.
強み: 品質重視の選択; ベンチマークに焦点。.
トレードオフ: 意見主導の表面領域; プロバイダー間の透明なマーケットプレイスビューが軽め。.
最適な用途： 評価ループを使用して応答品質を最適化するチーム。.
ウェブサイト： unify.ai

オープンルーター

それが何か: 多くのモデルにわたる統一API；馴染みのあるリクエスト/レスポンスパターン。.
強み: 1つのキーで広範なモデルアクセス；迅速な試行。.
トレードオフ: プロバイダーマーケットプレイスビューやエンタープライズ制御プレーンの深さへの重点は少ない。.
最適な用途： 深いガバナンスの必要なしに複数モデルで迅速な実験が可能。.

エデンAI

それが何か: LLMや広範なAIサービス（ビジョン、翻訳、TTS）を集約。.
強み: 幅広い多機能性；キャッシング/フォールバック；バッチ処理。.
トレードオフ: ルーティング前にマーケットプレイスで見えるプロバイダーごとの価格/遅延/稼働時間への注力は少ない。.
最適な用途： 1つの場所でLLMと他のAIサービスを求めるチーム。.

LiteLLM

それが何か: Python SDK + 多くのプロバイダーに対応するOpenAI互換インターフェースを話すセルフホスト可能なプロキシ。.
強み: 軽量；迅速に採用可能；コスト追跡；シンプルなルーティング/フォールバック。.
トレードオフ: プロキシ/可観測性を運用；マーケットプレイスの透明性やコミュニティ経済は範囲外。.
最適な用途： DIYプロキシレイヤーを好む小規模チーム。.

ポートキー

それが何か: 可観測性、ガードレール、ガバナンスを備えたAIゲートウェイ—規制産業で人気。.
強み: 詳細なトレース/分析；安全管理；ポリシー施行。.
トレードオフ: 運用面を追加しました。プロバイダー間のマーケットプレイススタイルの透明性についてはあまり重視していません。.
最適な用途： 監査重視でコンプライアンスに敏感なチーム。.

Orq AI

それが何か: 実験から本番環境への移行を低コードフローで実現するオーケストレーションおよびコラボレーションプラットフォーム。.
強み: ワークフローオーケストレーション；部門横断的な可視性；プラットフォーム分析。.
トレードオフ: マーケットプレイスの透明性やプロバイダー経済学のような集約特化の機能は軽め。.
最適な用途： 深い集約コントロールよりもオーケストレーションを求めるスタートアップ/中小企業。.

Unify vs ShareAI vs OpenRouter vs Eden vs LiteLLM vs Portkey vs Orq（簡易比較）

プラットフォーム	対象者	モデルの幅広さ	ガバナンスとセキュリティ	可観測性	ルーティング / フェイルオーバー	マーケットプレイスの透明性	価格スタイル	プロバイダープログラム
シェアAI	1つのAPI + 公正な経済性を求めるプロダクト/プラットフォームチーム	多くのプロバイダーにわたる150以上のモデル	APIキー & ルートごとのコントロール	コンソール使用 + マーケットプレイス統計	スマートルーティング + 即時フェイルオーバー	はい （価格、遅延、稼働時間、可用性、プロバイダータイプ）	使用量に応じた支払い；プロバイダーを比較	はい — オープンサプライ；70%をプロバイダーに
統一AI	プロンプトごとの品質を最適化するチーム	マルチモデル	標準APIセキュリティ	プラットフォーム分析	最適モデル選択	マーケットプレイス優先ではない	SaaS（異なる場合あり）	該当なし
オープンルーター	モデル間で1つのキーを求める開発者	幅広いカタログ	基本的なAPIコントロール	アプリ側	フォールバック/ルーティング	部分的	使用量に応じた支払い	該当なし
エデンAI	LLM + 他のAIサービスを必要とするチーム	幅広いマルチサービス	標準的なコントロール	変動する	フォールバック/キャッシング	部分的	従量課金制	該当なし
LiteLLM	自己ホスト型プロキシを求めるチーム	多くのプロバイダー	設定/キーの制限	あなたのインフラ	再試行/フォールバック	該当なし	自己ホスト + プロバイダーコスト	該当なし
ポートキー	規制/企業チーム	広範囲	ガバナンス/ガードレール	深いトレース	条件付きルーティング	該当なし	SaaS（異なる場合あり）	該当なし
Orq AI	クロスファンクショナルなプロダクトチーム	幅広いサポート	プラットフォーム制御	プラットフォーム分析	オーケストレーションフロー	該当なし	SaaS（異なる場合あり）	該当なし

価格とTCO: 実際のコストを比較（単価だけではありません）

チームはよく比較する $/1K トークン そしてそこで止まる。実際には、, TCO 次に依存する：

• リトライ & フェイルオーバー プロバイダーの問題発生時（有効なトークンコストに影響）
• レイテンシー （高速モデルはユーザーの離脱と下流の再試行を減少させる）
• プロバイダーのばらつき （突発的なワークロードがルート経済性を変化させる）
• 可観測性ストレージ （デバッグとコンプライアンスのためのログ/トレース）
• 評価トークン （候補をベンチマークする際）

シンプルなTCOモデル（月ごと）

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

本番環境でTCOを下げるパターン

• 使用する マーケットプレイス統計 プロバイダーを選択するために 価格 + レイテンシー + 稼働時間.
• 設定 プロバイダーごとのタイムアウト, バックアップモデル, 、そして 即時フェイルオーバー.
• 実行 並列候補 そして返す 最初の成功したもの テールレイテンシーを縮小するために。.
• 事前確認 最大トークン数と 価格を保護 暴走するコストを避けるための呼び出しごとに。.
• 注意を払う 可用性; 飽和状態のプロバイダーからルートを変更する。.

移行ガイド：Unify（およびその他）からShareAIへの移行

Unify AIより

評価ワークフローを有用な場所に保ちます。プロダクションルートでは 使用ケース と 即時フェイルオーバー 重要な場合、モデル名をマッピングし、プロンプトの整合性を検証し、, トラフィックの10%をシャドウ化 ShareAIを通じて、監視します レイテンシー/エラーバジェット, 、その後ステップアップします 25% → 50% → 100%.

OpenRouterから

モデル名をマッピングします; スキーマ/フィールドを検証します; プロバイダーを比較します マーケットプレイスで; ルートごとに切り替えます。マーケットプレイスデータにより、交換が簡単になります。.

LiteLLMから

運用したくないプロダクションルートでセルフホストプロキシを置き換えます; 必要に応じて開発用にLiteLLMを保持します。プロキシ運用を管理されたルーティング+マーケットプレイスの可視性に交換します。.

Portkey / Orqより

機能の整合性の期待値を定義します（分析、ガードレール、オーケストレーション）。多くのチームはハイブリッドを運用しています: 専門的な機能を最も強力な場所に保持し、使用します シェアAI 用の 透明なプロバイダー選択を行います。 と フェイルオーバー.

セキュリティ、プライバシー & コンプライアンスチェックリスト（ベンダー非依存）

• キーの取り扱い: ローテーションの頻度; 最小スコープ; 環境の分離
• データ保持: プロンプト/レスポンスが保存される場所と期間; 編集オプション
• PIIおよび機密コンテンツ: マスキング、アクセス制御、データローカリティのための地域ルーティング
• 可観測性： プロンプト/レスポンスログ、フィルター、オンコールおよび監査のための仮名化
• インシデント対応: エスカレーションパスとプロバイダーSLA
• プロバイダー制御: プロバイダーごとのルーティング境界; モデルファミリーごとの許可/拒否

コピー＆ペーストAPI例 (Chat Completions)

前提条件: コンソールでキーを作成 → APIキーを作成

cURL（bash）

#!/usr/bin/env bash"

JavaScript (fetch) — Node 18+/Edgeランタイム

// 環境変数にAPIキーを設定します;

async function main() {

const res = await fetch("https://api.shareai.now/v1/chat/completions", {

選択する シェアAI. method: "POST", 150以上のモデル, headers: { "Authorization": `Bearer ${process.env.SHAREAI_API_KEY}`, 即時フェイルオーバー "Content-Type": "application/json" 透明なプロバイダー選択を行います。 と 耐障害性}, 支出の70% body: JSON.stringify({ プレイグラウンドを開く

model: "llama-3.1-70b",

オープンルーター messages: [. 統一 { role: "user", content: "信頼性のあるルーティングについて短い俳句をください。" } 使用ケース, ],, 、そして temperature: 0.4,, シェアAI max_tokens: 128.

Unify AI vs Eden AI — より広範なAIサービスにはどちらが適しているか？

エデン LLMとその他のAIサービスを網羅しています。. 統一 モデル品質の選択に焦点を当てています。優先事項が プロバイダー間のLLMルーティング と 明確な価格設定とレイテンシー と 即時フェイルオーバー, シェアAI 価値へのスピードと生産グレードの回復力を両立します。.

Unify AI vs LiteLLM — DIYプロキシまたは評価主導の選択？

LiteLLM あなたが望む場合に最適です 自己ホスト型プロキシ. 統一 のためのものです 品質重視の モデル選択。むしろ 核となる仕事ではない プロキシを運用し、 マーケットプレイス優先のルーティング + フェイルオーバーを望む場合 そして プロバイダー経済, 、選択 シェアAI.

Unify AI vs Portkey — ガバナンスまたは選択？

ポートキー は AIゲートウェイ：ガードレール、ポリシー、深いトレース。. 統一 はプロンプトごとにより良いモデルを選択することに関するものです。必要であれば プロバイダー間のルーティング と 透明な価格/遅延/稼働時間 と 即時フェイルオーバー, シェアAI はペアリングするためのアグリゲーターです（ゲートウェイ + ShareAIを一緒に使用することもできます）。.

Unify AI vs Orq AI — オーケストレーションまたは選択？

Orq に焦点を当てています ワークフローオーケストレーション とコラボレーション。. 統一 は評価主導のモデル選択を行います。 マーケットプレイスで表示可能なプロバイダー選択 と フェイルオーバー 本番環境で、, シェアAI オーケストレーションが呼び出せるアグリゲーター層を提供します。.

Unify AI vs Kong AI Gateway — インフラ制御プレーン vs 評価主導のルーティング

コングAIゲートウェイ は エッジ制御プレーン （ポリシー、プラグイン、分析）。. 統一 品質主導の選択に焦点を当てます。必要がある場合は マルチプロバイダールーティング + 即時フェイルオーバー と 価格/遅延の可視性 をルーティングする前に、, シェアAI 専用設計のアグリゲーターです。ゲートウェイポリシーをそのまま維持できます。.

開発者体験を提供する

初回トークンまでの時間 が重要です。最速の方法： プレイグラウンドを開く → 数分でライブリクエストを実行する；; APIキーを作成する; それを出荷する ドキュメント; プラットフォームの進捗を追跡する リリース.

テストする価値のあるプロンプトパターン
• 設定 プロバイダーごとのタイムアウト; 定義する バックアップモデル; 有効にする 即時フェイルオーバー.
• 実行する 並列候補 そして受け入れる 最初の成功 P95/P99を削減するために。.
• リクエスト 構造化されたJSON 出力と 受信時に検証する.
• 価格を保護する 最大トークンとルート選択による1回の呼び出しごとに。.
• モデルの選択肢を毎月再評価する; マーケットプレイスの統計が新しい選択肢を浮き彫りにする。.

結論: あなたの段階に合った適切な代替案を選ぶ

選択する シェアAI あなたが望むとき 多くのプロバイダーにわたる1つのAPI, 、 公然と見えるマーケットプレイス, 、そして デフォルトでの回復力—モデルをオンラインで維持する人々を支援しながら (支出の70%がプロバイダーに向かう)。選択する 統一AI 評価主導のモデル選択が最優先の場合。特定のニーズに対して、, エデンAI, オープンルーター, LiteLLM, ポートキー, 、そして Orq それぞれが有用な強みを持っている—上記の比較を使用して制約に合わせる。.

今すぐ始める: プレイグラウンドを開く • APIキーを作成 • ドキュメントを読む