ベストKong AI代替案2026：なぜShareAIが#1なのか（実際のオプション、価格設定＆移行ガイド）

1. 比較している場合 2. Kong AI の代替案 3. またはスキャンしている場合 4. Kong AI の競合他社, 5. 、このガイドは建築者のように風景をマッピングします。「Kong AI」という言葉が何を意味するのか（ 6. Kong の AI ゲートウェイ または 7. Kong.ai 8. エージェント/チャットボット製品）を明確にし、どこに適合するかを定義し、次に最高の代替案を比較します— LLMアグリゲーター 9. 、スマートルーティング/フェイルオーバー、公平な経済性を配置し、 シェアAI 多くのプロバイダーにわたる1つのAPIを求めるチーム向けの最初の選択肢、 透明なマーケットプレイス, 10. GPU プロバイダーに支出の 70% を戻す 11. 。People‑Powered AI API。. 12. この記事全体を通じて、実用的な比較、TCO フレームワーク、移行ガイド、そして迅速に出荷できるようにするためのコピー＆ペースト API の例を見つけることができます。.

13. 「Kong AI」が指すもの（2つの異なる製品）.

14. Kong AI Gateway（Kong Inc. による）

Kong AIゲートウェイ（Kong Inc.による） はエンタープライズAI/LLMゲートウェイです：エッジでのAIトラフィックに対するガバナンス、ポリシー/プラグイン、分析、そして可観測性を提供します。プロバイダーやモデルを持ち込むことができ、モデルマーケットプレイスではなくインフラ制御プレーンとして機能します。.

7. Kong.ai はサポートとセールス向けのビジネスチャットボット/エージェント製品です。会話型UX、メモリ、チャネルをパッケージ化しており、アシスタントの構築に役立ちますが、開発者中心でプロバイダーに依存しないLLM集約を目的としたものではありません。.

結論： ガバナンスとポリシーの実施が必要な場合、ゲートウェイは非常に適しています。 7. 統一された分析 多くのモデル/プロバイダーに対して透明な価格/遅延/稼働時間を求める場合 前に ルーティングを行うなら、あなたが探しているのは マーケットプレイスを備えた集約ツールです。.

LLMとは何か（そしてなぜチームは1つだけに標準化することがほとんどないのか）

GPT、Llama、Mistralなどの大規模言語モデル（LLM）は、膨大なコーパスで訓練された確率的なテキスト生成器です。これらはチャット、RAG、エージェント、要約、コードなどを支えています。しかし、すべてのタスク、言語、または遅延/コストプロファイルにおいて単一のモデルが勝ることはないため、複数モデルへのアクセスが重要です。.

パフォーマンスは時間とともに変化します（新しいモデルのリリース、価格の変動、トラフィックの急増）。本番環境では、統合と運用—キー、ログ、再試行、コスト管理、フェイルオーバー—が生のモデル品質と同じくらい重要です。.

集約ツール vs. ゲートウェイ vs. エージェントプラットフォーム（そしてなぜ購入者はこれらを混同するのか）

• LLM アグリゲーター： 多くのモデル/プロバイダーにわたる1つのAPI；ルーティング/フェイルオーバー；価格/性能の比較；ベンダーに依存しない切り替え。.
• AIゲートウェイ： ネットワーク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；プロバイダーを持ち込むことが可能。.
• エージェント/チャットボットプラットフォーム： ビジネス向けアシスタントのための会話型UX、メモリ、ツール、チャネルをパッケージ化。.

多くのチームは中央ポリシーのためにゲートウェイから始め、その後透明なマーケットプレイスルーティングを得るために集約ツールを追加します（またはその逆）。あなたのスタックは、今日展開しているものと将来スケールする計画に基づいて反映されるべきです。.

私たちが最高のKong AI代替案を評価した方法

• モデルの幅広さと中立性: 独自 + オープン、書き換えなし; 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: キー管理、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： ルーティング前に比較可能な単位料金。.
• 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; 初回トークンまでの時間。.
• コミュニティと経済： 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（人々が支えるAI API）: 最高のKong AI代替案

シェアAI 複数プロバイダーAPIです 透明なマーケットプレイス と スマートルーティング. 。1つの統合で、多くのモデルとプロバイダーのカタログを閲覧し、比較できます 価格、可用性、レイテンシー、稼働時間、プロバイダータイプ, 、そしてルート設定を行う 即時フェイルオーバー. 。その経済性は人々によって支えられています: 70%のすべてのドルがGPUプロバイダーに流れます モデルをオンラインで維持する人々。 :contentReference[oaicite:2]

• 1つのAPI → 150以上のモデル 多くのプロバイダーにわたって—書き換えなし、ロックインなし。.
• 透明なマーケットプレイス： 価格、遅延、稼働時間、可用性、プロバイダータイプで選択。.
• デフォルトでの回復力： ルーティングポリシー + 即時フェイルオーバー。.
• 公正な経済： 支出の70%はプロバイダー（コミュニティまたは企業）に送られます。.

クイックリンク（Playground、キー、ドキュメント）

• 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
• APIキーを作成
• APIリファレンス（クイックスタート）
• ユーザーガイド（コンソール概要）
• リリース

// JavaScript (Node 18+ / Edge) — チャット補完

ShareAIはオープンソースです。. 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。Windows、Ubuntu、macOS、またはDockerを介してオンボード。アイドルタイムバーストを提供するか、常時稼働を選択。インセンティブを選択してください： 報酬 （お金）、, 交換 （トークン/AIプロシューマー）、または ミッション （1%をNGOに寄付）。スケールアップするにつれて、独自の推論価格を設定し、優先的な露出を得ることができます。.

• プロバイダーガイド
• 10. プロバイダーダッシュボードを通じて

コピー＆ペースト例（チャット完了）

# cURL（bash）—チャット完了"

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

Kong AIのベスト代替案（完全リスト）

以下は多くのチームが評価するベンダーセットを反映しています： エデンAI, オープンルーター, LiteLLM, 統一, ポートキー, 、そして Orq AI. 中立的かつ実用的に保ち、その後説明します。 シェアAI マーケットプレイスの透明性とコミュニティ経済においてより適している場合。.

2) Eden AI

それが何か: LLMを集約するプラットフォーム と 画像、翻訳、TTSなどの幅広いAIサービス。複数のAI機能にわたる利便性を強調し、キャッシュ、フォールバック、バッチ処理を含みます。.

強み: 幅広い多機能性の表面; フォールバック/キャッシュ; 従量課金型の最適化。.

トレードオフ: aへの重点が少ない 透明なマーケットプレイス ルート設定前にプロバイダーごとの価格/遅延/稼働時間を前面に出すもの。マーケットプレイス優先のチームは、ShareAIの選択とルート設定ワークフローを好むことが多いです。.

最適な用途： 利便性と幅広さを備えた、1つの場所でLLMと他のAIサービスを求めるチーム。.

3) OpenRouter

それが何か: 多くのモデルにわたる統一API。開発者は幅広さと馴染みのあるリクエスト/レスポンススタイルを評価します。.

強み: 1つのキーで広範なモデルアクセス; 高速な実験。.

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ガバナンスの深さへの重点が少ない。.

最適な用途： 深いコントロールプレーンの必要性なしでモデル間の迅速な試行。.

4) LiteLLM

それが何か: 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Python SDK + 自己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: プロキシと観測性を運用します; マーケットプレイスの透明性とコミュニティ経済は対象外です。.

最適な用途： DIYプロキシレイヤーを好む小規模チーム。.

リポジトリ: GitHubのLiteLLM

5) 統一

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: 品質重視のルーティング；ベンチマークとモデル選択に焦点。.

トレードオフ: 意見のある表面領域；マーケットプレイスの透明性を軽減。.

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

6) ポートキー

それが何か: 観測性、ガードレール、ガバナンス機能を備えた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: 操作面を追加；マーケットプレイススタイルの透明性に関する部分は少ない。.

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。.

機能ページ： ポートキーAIゲートウェイ

7) 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支援するオーケストレーションと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型機能を軽減。.

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。.

ウェブサイト： orq.ai

Kong AI 対 ShareAI 対 Eden AI 対 OpenRouter 対 LiteLLM 対 Unify 対 Portkey 対 Orq: 簡単な比較

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製品/プラットフォームチーム	150以上のモデル 多くのプロバイダーにわたって	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% プロバイダーへ
コングAIゲートウェイ	ゲートウェイレベルのガバナンスを必要とする企業	BYOプロバイダー	強力な エッジポリシー/プラグイン	分析	プロキシ/プラグイン、リトライ	いいえ（インフラツール）	ソフトウェア + 使用量 (異なる場合あり)	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
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
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
統一	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	ベストモデル選択	該当なし	SaaS（異なる場合あり）	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	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（単価だけでなく）を比較する方法

チームはしばしば$/1Kトークンを比較して終わります。実際には、TCOはリトライ/フォールバック、モデルのレイテンシー（使用状況を変える）、プロバイダーのばらつき、観測可能性ストレージ、評価実行に依存します。透明なマーケットプレイスデータは、コストとUXのバランスを取るルートを選ぶのに役立ちます。.

# シンプルなTCOモデル（月ごと） TCO ≈ Σ (Base_tokens × Unit_price × (1 + Retry_rate)) + Observability_storage + Evaluation_tokens + Egress 

プロトタイプ (10kトークン/日): あなたのコストの大部分はエンジニアリング時間です—迅速なスタート（Playground、クイックスタート）を優先してください。. 中規模（1日2Mトークン）： マーケットプレイス主導のルーティング/フェイルオーバーは、UXを改善しながら10–20%を削減できます。. スパイク型ワークロード： フェイルオーバー中のリトライによるトークンの実効コストが高くなることを予期し、それに予算を割り当ててください。.

移行ガイド: 一般的なスタックからShareAIへの移行

Kong AI Gatewayから

ゲートウェイレベルのポリシーを活用しつつ、マーケットプレイスルーティングと即時フェイルオーバーのためにShareAIを追加します。パターン：ゲートウェイ認証/ポリシー → モデルごとのShareAIルート → マーケットプレイス統計を測定 → ポリシーを強化。.

OpenRouterから

モデル名をマッピングし、プロンプトの同等性を確認し、トラフィックの10%をシャドウ化し、レイテンシー/エラーバジェットが保持される限り、25% → 50% → 100%に拡大します。マーケットプレイスデータにより、プロバイダーの切り替えが簡単になります。.

LiteLLMから

運用したくない本番ルートでセルフホストプロキシを置き換え、必要に応じて開発用にLiteLLMを保持します。運用オーバーヘッドと管理されたルーティングの利点を比較してください。.

Unify / Portkey / Orqから

機能の均等性の期待値を定義する（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、ShareAIを使用して透明なプロバイダー選択とフェイルオーバーを行います。.

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（ベンダーに依存しない）

• キーの取り扱い: 回転頻度; 最小スコープ; 環境分離。.
• データ保持: プロンプト/応答が保存される場所、保存期間、およびどのように編集されるか。.
• PIIおよび機密コンテンツ: データの地域性を尊重するためのマスキング、アクセス制御、地域ルーティング。.
• 可観測性： プロンプト/応答がどのようにログに記録されるか、フィルタリングや仮名化が可能かどうか。.
• 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のSLA。.

開発者体験を提供する

最初のトークンまでの時間が重要です。開始は プレイグラウンド, 、生成は APIキー, 、その後は APIリファレンス. 。方向付けについては、 ユーザーガイド と最新の リリース.

テストする価値のあるプロンプトパターン：プロバイダーごとのタイムアウトとバックアップモデルを設定する；並行候補を実行して最速の成功を選ぶ；構造化されたJSON出力を要求し、受信時に検証する；最大トークンを事前確認するか、コールごとの価格をガードする。これらのパターンは市場情報に基づいたルーティングと相性が良いです。.

よくある質問

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 7. 統一された分析 多くのプロバイダーにわたる、オープンに見える マーケットプレイスではありません, 、そしてデフォルトでの回復力—モデルをオンラインに保つ人々を支援しながら（支出の70%がプロバイダーに向けられます）。選択する コングAIゲートウェイ あなたの最優先事項がすべてのAIトラフィックにわたるゲートウェイレベルのガバナンスとポリシーである場合。特定のニーズには、, エデンAI, オープンルーター, LiteLLM, 統一, 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。.

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