최고의 Kong AI 대안 2026: 왜 ShareAI가 #1인지 (실제 옵션, 가격 및 마이그레이션 가이드)

비교 중이라면 Kong AI 대안 또는 검색 중이라면 Kong AI 경쟁사, 이 가이드는 건축가가 하듯이 지형을 매핑합니다. 우리는 사람들이 “Kong AI”라고 말할 때 무엇을 의미하는지 명확히 할 것입니다 (다음 중 하나 Kong의 AI Gateway 또는 Kong.ai 에이전트/챗봇 제품), 어디에 적합한지 정의한 후 LLM 애그리게이터 최고의 대안을 비교합니다—배치 공유AI 여러 제공업체에 걸쳐 하나의 API를 원하는 팀을 위한 첫 번째 투명한 마켓플레이스, 스마트 라우팅/페일오버, 그리고 GPU 제공업체에 70%의 비용을 되돌려주는 공정한 경제성. 사람 중심의 AI API.

이 기사 전체에서 실용적인 비교, TCO 프레임워크, 마이그레이션 가이드, 그리고 빠르게 배포할 수 있도록 복사‑붙여넣기 API 예제를 찾을 수 있습니다.

“Kong AI”가 의미하는 것 (두 가지 별개의 제품)

Kong AI Gateway (Kong Inc. 제공) 엔터프라이즈 AI/LLM 게이트웨이: 거버넌스, 정책/플러그인, 분석 및 AI 트래픽의 엣지에서의 관측 가능성을 제공합니다. 제공자/모델을 가져오면, 모델 마켓플레이스가 아닌 인프라 제어 평면입니다.

Kong.ai 지원 및 판매를 위한 비즈니스 챗봇/에이전트 제품입니다. 대화형 UX, 메모리 및 채널을 패키징하여 어시스턴트를 구축하는 데 유용하지만 개발자 중심, 제공자 중립적인 LLM 집계에는 초점이 맞춰져 있지 않습니다.

결론: 거버넌스 및 정책 집행이 필요하다면, 게이트웨이가 적합할 수 있습니다. 가능하게 하는 방법을 보여줍니다 많은 모델/제공자에 대해 투명한 가격/지연 시간/가동 시간을 원한다면 이전에 라우팅을 원한다면, 마켓플레이스를 갖춘 집계기를 찾고 있는 것입니다..

LLM이란 무엇이며 왜 팀들이 단일 모델에 표준화하지 않는가?

GPT, Llama, Mistral과 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 말뭉치를 학습한 확률적 텍스트 생성기입니다. 이들은 채팅, RAG, 에이전트, 요약, 코드 등을 지원합니다. 하지만 모든 작업, 언어, 지연 시간/비용 프로필에서 단일 모델이 우위를 점하지 못하므로 다중 모델 접근이 중요합니다.

성능은 시간이 지나면서 변화합니다(새 모델 출시, 가격 변동, 트래픽 급증). 운영 환경에서는 통합 및 운영—키, 로깅, 재시도, 비용 통제, 장애 복구—가 원시 모델 품질만큼 중요합니다.

집계기 vs. 게이트웨이 vs. 에이전트 플랫폼(그리고 왜 구매자들이 이를 혼동하는가)

• LLM 집계기: 여러 모델/제공자를 아우르는 하나의 API; 라우팅/장애 복구; 가격/성능 비교; 공급자 중립적 전환.
• AI 게이트웨이: 네트워크 엣지에서의 거버넌스 및 정책; 플러그인, 속도 제한, 분석; 제공자를 직접 가져오기.
• 에이전트/챗봇 플랫폼: 비즈니스 지향 어시스턴트를 위한 대화형 UX, 메모리, 도구 및 채널 패키지.

많은 팀이 중앙 정책을 위해 게이트웨이로 시작한 후 투명한 마켓플레이스 라우팅을 위해 집계기를 추가합니다(또는 그 반대). 스택은 오늘날 배포하는 것과 확장 계획을 반영해야 합니다.

최고의 Kong AI 대안을 평가한 방법

• 모델 범위 및 중립성: 독점적 + 개방적, 재작성 없음; 쉽게 전환 가능.
• 지연 시간 및 복원력: 라우팅 정책; 시간 초과; 재시도; 즉각적인 장애 조치.
• 거버넌스 및 보안: 키 처리, 제공자 제어, 접근 경계.
• 관찰 가능성: 프롬프트/응답 로그, 추적, 비용/지연 대시보드.
• 가격 투명성 및 TCO: 라우팅 전에 비교할 수 있는 단위 요금.
• 개발자 경험: 문서, 빠른 시작, SDK, 플레이그라운드; 첫 번째 토큰까지의 시간.
• 커뮤니티 및 경제: 지출이 공급을 증가시키는지 여부 (GPU 소유자를 위한 인센티브).

#1 — ShareAI (사람이 주도하는 AI API): 최고의 Kong AI 대안

공유AI 다중 제공자 API입니다. 투명한 마켓플레이스 그리고 스마트 라우팅. 하나의 통합으로, 다양한 모델과 제공자 카탈로그를 탐색하고 비교할 수 있습니다. 가격, 가용성, 지연 시간, 가동 시간, 제공자 유형, 그리고 라우팅 즉각적인 장애 조치. 경제는 사람에 의해 주도됩니다: 매달러의 70%가 GPU 제공자에게 흐릅니다 모델을 온라인 상태로 유지하는 사람들. :contentReference[oaicite:2]

• 하나의 API → 150개 이상의 모델 여러 제공업체에 걸쳐—재작성 없음, 잠금 없음.
• 투명한 마켓플레이스: 가격, 지연 시간, 가동 시간, 가용성, 공급자 유형으로 선택하세요.
• 기본 복원력: 라우팅 정책 + 즉각적인 장애 조치.
• 공정한 경제: 지출의 70%는 제공자(커뮤니티 또는 회사)에게 갑니다.

빠른 링크 (Playground, keys, docs)

• 모델 탐색 (마켓플레이스)
• 오픈 플레이그라운드
• API 키 생성
• API 참조 (빠른 시작)
• 사용자 가이드 (콘솔 개요)
• 릴리스

제공자용: 누구나 모델을 온라인 상태로 유지하여 수익을 얻을 수 있습니다.

ShareAI는 오픈 소스입니다. 누구나 제공업체가 될 수 있습니다.—커뮤니티 또는 회사. Windows, Ubuntu, macOS 또는 Docker를 통해 온보딩하세요. 유휴 시간 기여 또는 항상 실행 상태 유지. 보상을 선택하세요: 1. 보상 (돈), 교환 (토큰/AI Prosumer), 또는 5. 미션 (NGO에 1%를 기부). 확장하면서 자체 추론 가격을 설정하고 우선 노출을 얻을 수 있습니다.

• 제공자 가이드
• 제공자 대시보드

복사-붙여넣기 예제 (Chat Completions)

# cURL (bash) — Chat Completions"

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

Kong AI의 최고의 대안 (전체 목록)

아래는 많은 팀이 평가하는 공급업체 세트를 반영합니다: 에덴 AI, 오픈라우터, 라이트LLM, 통합, 포트키, 그리고 Orq AI. 우리는 중립적이고 실용적으로 유지하며, 공유AI 시장 투명성과 커뮤니티 경제에 더 적합한 경우를 설명합니다.

2) 에덴 AI

그것이 무엇인지: LLM을 통합하는 플랫폼 그리고 이미지, 번역, TTS와 같은 광범위한 AI 서비스를 제공합니다. 여러 AI 기능에서의 편리함을 강조하며 캐싱, 폴백, 배치 처리를 포함합니다.

강점: 넓은 다기능 표면; 폴백/캐싱; 사용량 기반 최적화.

트레이드오프: a에 대한 강조가 적음 투명한 마켓플레이스 라우팅 전에 공급자별 가격/지연/가동 시간을 전면에 내세우는 것. 마켓플레이스 우선 팀은 종종 ShareAI의 선택 및 라우팅 워크플로를 선호합니다.

적합한 경우: 편리함과 폭넓은 기능으로 한 곳에서 LLM과 기타 AI 서비스를 원하는 팀.

3) 오픈라우터

그것이 무엇인지: 여러 모델에 대한 통합 API. 개발자는 폭넓은 기능과 익숙한 요청/응답 스타일을 중요하게 여깁니다.

강점: 하나의 키로 넓은 모델 접근; 빠른 실험.

트레이드오프: 공급자 마켓플레이스 뷰나 엔터프라이즈 거버넌스 깊이에 대한 초점이 적음.

적합한 경우: 깊은 제어 플레인 요구 없이 모델 간 빠른 시험.

4) 라이트LLM

그것이 무엇인지: 여러 공급자와 OpenAI 호환 인터페이스를 사용하는 Python SDK + 자체 호스팅 가능한 프록시.

강점: 경량; 빠른 채택; 비용 추적; 간단한 라우팅/폴백.

트레이드오프: 프록시와 관측 가능성을 운영하며, 마켓플레이스 투명성과 커뮤니티 경제는 범위에서 제외됩니다.

적합한 경우: DIY 프록시 레이어를 선호하는 소규모 팀.

저장소: GitHub의 LiteLLM

5) 통합

그것이 무엇인지: 성능 지향 라우팅 및 평가를 통해 프롬프트별로 더 나은 모델 선택.

강점: 품질 중심 라우팅; 벤치마킹 및 모델 선택에 중점.

트레이드오프: 의견 중심 표면 영역; 마켓플레이스 투명성은 적음.

적합한 경우: 평가 루프를 통해 응답 품질을 최적화하는 팀.

웹사이트: unify.ai

6) 포트키

그것이 무엇인지: 관찰 가능성, 가드레일 및 거버넌스 기능을 갖춘 AI 게이트웨이—규제 산업에서 인기 있음.

강점: 깊은 추적/분석; 안전 제어; 정책 시행.

트레이드오프: 운영 표면 추가; 마켓플레이스 스타일 투명성은 덜 강조.

적합한 경우: 감사 중심 및 규정 준수 민감 팀.

기능 페이지: 포트키 AI 게이트웨이

7) Orq AI

그것이 무엇인지: 팀이 실험에서 프로덕션으로 저코드 흐름을 통해 이동할 수 있도록 돕는 오케스트레이션 및 협업 플랫폼.

강점: 워크플로 오케스트레이션; 부서 간 가시성; 플랫폼 분석.

트레이드오프: 마켓플레이스 투명성 및 제공자 경제와 같은 집계 특정 기능은 적음.

적합한 경우: 깊은 집계 제어보다는 오케스트레이션을 원하는 스타트업/중소기업.

웹사이트: orq.ai

Kong AI vs ShareAI vs Eden AI vs OpenRouter vs LiteLLM vs Unify vs Portkey vs Orq: 빠른 비교

플랫폼	대상	모델 폭	거버넌스 및 보안	관측 가능성	라우팅 / 장애 조치	마켓플레이스 투명성	가격 스타일	제공자 프로그램
공유AI	하나의 API + 공정한 경제성을 원하는 제품/플랫폼 팀	150개 이상의 모델 여러 제공자에 걸쳐	API 키 및 경로별 제어	콘솔 사용 + 마켓플레이스 통계	스마트 라우팅 + 즉각적인 장애 조치	예 (가격, 지연 시간, 가동 시간, 가용성, 제공자 유형)	사용량 기반 결제; 제공업체 비교	예 — 오픈 공급; 70% 제공자에게
콩 AI 게이트웨이	게이트웨이 수준의 거버넌스를 필요로 하는 기업	BYO 제공자	강력한 엣지 정책/플러그인	분석	프록시/플러그인, 재시도	아니요 (infra 도구)	소프트웨어 + 사용량 (다양함)	해당 없음
에덴 AI	LLM 및 기타 AI 서비스를 필요로 하는 팀	광범위한 다중 서비스	표준 제어	다양함	대체 옵션/캐싱	부분적인	사용량 기반 결제	해당 없음
오픈라우터	모델 간 하나의 키를 원하는 개발자들	광범위한 카탈로그	기본 API 제어	앱 측면	폴백/라우팅	부분적인	사용량 기반 결제	해당 없음
라이트LLM	자체 호스팅 프록시를 원하는 팀	많은 제공자	구성/키 제한	귀하의 인프라	재시도/대체	해당 없음	자체 호스팅 + 제공업체 비용	해당 없음
통합	프롬프트 품질을 최적화하는 팀	다중 모델	표준 API 보안	플랫폼 분석	최적 모델 선택	해당 없음	SaaS (다양함)	해당 없음
포트키	규제/기업 팀	광범위한	거버넌스/가드레일	깊은 추적	조건부 라우팅	해당 없음	SaaS (다양함)	해당 없음
Orq	크로스 기능 제품 팀	광범위한 지원	플랫폼 제어	플랫폼 분석	오케스트레이션 흐름	해당 없음	SaaS (다양함)	해당 없음

가격 및 TCO: 실제 비용(단순 단가가 아닌)을 비교하는 방법

팀은 종종 $/1K 토큰을 비교하고 거기서 멈춥니다. 실제로 TCO는 재시도/대체, 모델 지연 시간(사용량 변경), 제공자 차이, 관찰 가능성 저장소 및 평가 실행에 따라 달라집니다. 투명한 마켓플레이스 데이터는 비용과 UX를 균형 있게 조정하는 경로를 선택하는 데 도움을 줍니다.

# 간단한 TCO 모델(월별) TCO ≈ Σ (Base_tokens × Unit_price × (1 + Retry_rate)) + Observability_storage + Evaluation_tokens + Egress 

프로토타입 (10k 토큰/일): 귀하의 비용은 주로 엔지니어링 시간입니다—빠른 시작(Playground, quickstarts)을 선호하십시오. 중간 규모(일일 2M 토큰): 마켓플레이스 기반 라우팅/장애 조치는 UX를 개선하면서 10–20%를 절감할 수 있습니다. 급증하는 작업 부하: 장애 조치 중 재시도로 인해 더 높은 유효 토큰 비용이 발생할 것으로 예상됩니다. 이를 예산에 반영하십시오.

마이그레이션 가이드: 일반 스택에서 ShareAI로 이동

Kong AI Gateway에서

게이트웨이 수준 정책을 유지하면서 ShareAI를 추가하여 마켓플레이스 라우팅 및 즉각적인 장애 조치를 수행하십시오. 패턴: 게이트웨이 인증/정책 → ShareAI 모델별 라우트 → 마켓플레이스 통계 측정 → 정책 강화.

OpenRouter에서

모델 이름 매핑; 프롬프트 동등성 확인; 트래픽의 10%를 섀도우; 지연 시간/오류 예산이 유지되는 한 25% → 50% → 100%로 확장. 마켓플레이스 데이터는 제공자 교체를 간단하게 만듭니다.

LiteLLM에서

운영하고 싶지 않은 프로덕션 경로에서 자체 호스팅 프록시를 교체하십시오; 원한다면 개발용으로 LiteLLM을 유지하십시오. 운영 오버헤드와 관리형 라우팅 이점을 비교하십시오.

Unify / Portkey / Orq에서

기능 동등성 기대치를 정의하십시오(분석, 가드레일, 오케스트레이션). 많은 팀이 하이브리드 방식을 실행합니다: 전문화된 기능은 가장 강력한 곳에 유지하고, 투명한 제공자 선택 및 장애 조치를 위해 ShareAI를 사용하십시오.

보안, 개인정보 보호 및 준수 체크리스트 (벤더 독립적)

• 키 처리: 회전 주기; 최소 범위; 환경 분리.
• 데이터 보존: 프롬프트/응답이 저장되는 위치, 저장 기간, 그리고 어떻게 수정되는지.
• PII 및 민감한 콘텐츠: 데이터 지역성을 준수하기 위한 마스킹, 접근 제어 및 지역 라우팅.
• 관찰 가능성: 프롬프트/응답이 어떻게 기록되며 필터링 또는 가명화가 가능한지 여부.
• 사고 대응: 문제 해결 경로 및 제공자 SLA.

개발자 경험을 제공합니다

첫 번째 토큰까지의 시간이 중요합니다. 시작하세요 플레이그라운드, 생성 API 키, 그런 다음 API 참조. 와 함께 배송하세요. 방향을 위해, 사용자 가이드 및 최신 릴리스.

테스트할 가치가 있는 프롬프트 패턴: 공급자별 시간 초과 및 백업 모델 설정; 병렬 후보 실행 및 가장 빠른 성공 선택; 구조화된 JSON 출력 요청 및 수신 시 검증; 최대 토큰 사전 점검 또는 호출당 가격 보호. 이러한 패턴은 시장 정보 기반 라우팅과 잘 어울립니다.

자주 묻는 질문

결론: 당신의 단계에 맞는 적절한 대안을 선택하세요.

선택하세요 공유AI 원하는 때에 가능하게 하는 방법을 보여줍니다 여러 공급자에 걸쳐, 공개적으로 볼 수 있는 마켓플레이스가 아님, 그리고 기본적으로 복원력—모델을 온라인 상태로 유지하는 사람들을 지원하면서 (지출의 70%는 공급자에게 갑니다). 선택하세요 콩 AI 게이트웨이 최우선 순위가 모든 AI 트래픽에 대한 게이트웨이 수준의 거버넌스 및 정책일 때. 특정 요구 사항에 대해, 에덴 AI, 오픈라우터, 라이트LLM, 통합, 포트키, 그리고 Orq 각각 유용한 강점을 제공하므로 위의 비교를 사용하여 제약 조건에 맞추십시오.

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