Azure API Management (GenAI) 대안 2026: 최고의 Azure GenAI 게이트웨이 대체 옵션 (및 전환 시기)

업데이트됨 2026년 2월

개발자와 플랫폼 팀은 사랑합니다 Azure API Management (APIM) 정책, 관찰 가능성 훅, 그리고 성숙한 엔터프라이즈 발자국을 제공하는 친숙한 API 게이트웨이를 제공하기 때문입니다. Microsoft는 또한 “AI 게이트웨이 기능”을 생성형 AI에 맞게 도입했습니다—LLM 인식 정책, 토큰 메트릭, Azure OpenAI 및 기타 추론 제공자를 위한 템플릿을 생각해 보세요. 많은 조직에게 이는 견고한 기준입니다. 하지만 우선순위에 따라—지연 SLA, 다중 제공자 라우팅, 셀프 호스팅, 비용 통제, 심층 관찰 가능성, 또는 BYOI (자체 인프라 가져오기)—다른 GenAI 게이트웨이 또는 모델 집계기.

가 더 적합할 수 있습니다. Azure API Management (GenAI) 대안, 을 포함하여 APIM을 스택에 유지할 때와 GenAI 트래픽을 완전히 다른 곳으로 라우팅할 때를 분석합니다. 또한 몇 분 안에 모델을 호출하는 방법, 비교 표, 그리고 긴 FAQ(“Azure API Management vs X” 대결 포함)를 보여드릴 것입니다.

목차

• Azure API Management (GenAI)이 잘하는 것 (그리고 적합하지 않을 수 있는 곳)
• Azure GenAI 게이트웨이 대안을 선택하는 방법
• 최고의 Azure API Management (GenAI) 대안 — 빠른 선택
• 심층 분석: 최고의 대안
  • ShareAI (빌더 제어 + 경제성에 대한 우리의 선택)
  • 오픈라우터
  • 에덴 AI
  • 포트키
  • 콩 AI 게이트웨이
  • 오르크.ai
  • 통합
  • 라이트LLM
• 빠른 시작: 몇 분 안에 모델 호출
• 한눈에 비교
• FAQ (긴 꼬리 “vs” 대결)

Azure API Management (GenAI)이 잘하는 것 (그리고 적합하지 않을 수 있는 곳)

잘하는 것

Microsoft는 APIM을 확장하여 GenAI 전용 게이트웨이 기능을 추가했습니다. 따라서 LLM 트래픽을 REST API와 유사하게 관리하면서 LLM 인식 정책과 메트릭을 추가할 수 있습니다. 실질적으로 이는 다음을 의미합니다:

• Azure OpenAI 또는 다른 OpenAPI 사양을 APIM에 가져와 정책, 키 및 표준 API 라이프사이클 도구로 관리할 수 있습니다.
• 일반적인 인증 패턴 (API 키, Managed Identity, OAuth 2.0)을 Azure OpenAI 또는 OpenAI 호환 서비스 앞에 적용할 수 있습니다.
• 참조 아키텍처 및 APIM 기반 GenAI 게이트웨이를 위한 랜딩 존 패턴을 따르십시오.
• Azure 경계 내에서 익숙한 거버넌스, 모니터링 및 엔지니어들이 이미 알고 있는 개발자 포털을 통해 트래픽을 유지하세요.

적합하지 않을 수 있는 경우

새로운 GenAI 정책이 있어도 팀은 종종 APIM을 초과하여 성장합니다. LLM 중심의 워크로드 몇몇 영역에서:

• 데이터 기반 라우팅 여러 모델 제공업체에 걸쳐. 라우팅을 원한다면 비용/지연/품질 수십 또는 수백 개의 타사 모델(온프레미스/셀프 호스팅 엔드포인트 포함)에 걸쳐 APIM만으로는 일반적으로 상당한 정책 설정 또는 추가 서비스가 필요합니다.
• 탄력성 + 버스트 제어 와 함께 BYOI 우선. 트래픽이 자체 인프라(데이터 거주성, 예측 가능한 지연 시간)를 선호하도록 해야 한다면 필요에 따라 더 넓은 네트워크로 넘쳐흐르도록, 목적에 맞게 설계된 오케스트레이터가 필요합니다.
• 심층 관찰 가능성 일반적인 게이트웨이 로그를 넘어 프롬프트/토큰에 대해—예: 프롬프트별 비용, 토큰 사용량, 캐싱 적중률, 지역 성능 및 폴백 이유 코드.
• LLM을 인식하는 프록시를 자체 호스팅 OpenAI 호환 엔드포인트와 세분화된 예산/속도 제한—LLM에 특화된 OSS 게이트웨이는 보통 더 간단합니다.
• 다중 모달리티 오케스트레이션 (비전, OCR, 음성, 번역) 하나의 모델 네이티브 표면 아래; APIM은 이러한 서비스를 앞단에서 처리할 수 있지만, 일부 플랫폼은 이러한 폭넓은 기능을 기본적으로 제공합니다.

Azure GenAI 게이트웨이 대안을 선택하는 방법

• 총 소유 비용 (TCO). 토큰당 가격을 넘어 보세요: 캐싱, 라우팅 정책, 스로틀링/초과 사용 제어, 그리고—가능하다면 자체 인프라를 가져오세요—얼마나 많은 트래픽이 로컬에 머물 수 있는지(이그레스 및 지연 시간 절감)와 공용 네트워크로의 버스트를 비교하세요. 보너스: 유휴 GPU를 수익을 얻을 수 있습니다 사용하지 않을 때 활용할 수 있나요?
• 지연 시간 및 신뢰성. 지역 인식 라우팅, 웜 풀, 그리고 스마트 폴백 (예: 429 또는 특정 오류에서만 재시도). 공급업체에게 보여달라고 요청하세요. p95/p99 부하 상태에서 제공업체 간의 초기 시작 방식.
• 관측 가능성 및 거버넌스. 추적, 프롬프트+토큰 메트릭, 비용 대시보드, PII 처리, 프롬프트 정책, 감사 로그, 그리고 SIEM으로의 내보내기. 키별 및 프로젝트별 예산과 속도 제한을 보장합니다.
• 자체 호스팅 vs. 관리형. Docker/Kubernetes/Helm이 필요한 개인 배포(공기 격리 또는 VPC)인지, 아니면 완전 관리형 서비스가 적합한지 여부.
• 채팅 이상의 폭넓은 기능. 이미지 생성, OCR/문서 파싱, 음성, 번역, 그리고 RAG 빌딩 블록(재정렬, 임베딩 선택, 평가자)을 고려하십시오.
• 미래 대비. 종속을 피하십시오: OpenAI 호환 SDK와 건강한 마켓플레이스/생태계를 통해 제공업체/모델을 빠르게 교체할 수 있도록 보장하십시오.

최고의 Azure API Management (GenAI) 대안 — 빠른 선택

ShareAI (빌더 제어 + 경제성에 대한 우리의 선택) — 하나의 API로 150개 이상의 모델, BYOI (자체 인프라 사용), 키별 제공자 우선순위 따라서 트래픽이 먼저 귀하의 하드웨어에 도달하고, 그 다음 탄력적 스필오버 분산 네트워크로. 수익의 70% GPU 소유자/제공자에게 다시 흐릅니다. GPU가 유휴 상태일 때 네트워크가 이를 사용할 수 있도록 선택하고 수익을 얻을 수 있습니다 (토큰 교환 또는 실제 돈). 탐색: 모델 탐색 • 문서 읽기 • 플레이그라운드에서 시도하기 • API 키 생성 • 제공자 가이드

오픈라우터 — 라우팅과 함께 여러 모델에 대한 훌륭한 단일 엔드포인트 액세스 프롬프트 캐싱 지원되는 경우; 호스팅만 가능.

에덴 AI — 멀티모달 커버리지 하나의 API에서 (LLM, 비전, OCR, 음성, 번역); 사용량 기반 결제 편리성.

포트키 — AI 게이트웨이 + 관측 가능성 단일 구성 표면에서 프로그래밍 가능한 폴백, 속도 제한, 캐싱 및 로드 밸런싱.

콩 AI 게이트웨이 — 오픈 소스 게이트웨이 거버넌스 (멀티-LLM 통합을 위한 플러그인, 프롬프트 템플릿, 데이터 거버넌스, 메트릭/감사); 자체 호스팅 또는 Konnect 사용.

오르크.ai — 협업 + LLMOps (실험, 평가자, RAG, 배포, RBAC, VPC/온프레미스 옵션).

통합 — 실시간 성능 메트릭을 사용하여 비용/속도/품질을 최적화하는 데이터 기반 라우터.

라이트LLM — 오픈 소스 프록시/게이트웨이: OpenAI 호환 엔드포인트, 예산/속도 제한, 로깅/메트릭, 재시도/폴백 라우팅; Docker/K8s/Helm을 통해 배포.

심층 분석: 최고의 대안

ShareAI (빌더 제어 + 경제성에 대한 우리의 선택)

그것이 무엇인지. A 제공자 우선 AI 네트워크 및 통합 API. With BYOI, 조직은 자체 인프라(온프레미스, 클라우드 또는 엣지)를 연결하고 설정합니다. 키별 제공자 우선순위—귀하의 트래픽 먼저 귀하의 장치에 도달합니다. 개인정보 보호, 데이터 거주 및 예측 가능한 지연 시간을 위해. 추가 용량이 필요할 때, ShareAI 분산 네트워크가 자동으로 초과 처리를 처리합니다. 기기가 유휴 상태일 때 네트워크가 이를 사용하도록 하고 수익을 얻을 수 있습니다—또는 토큰을 교환하세요. (나중에 자체 추론에 사용하기 위해) 또는 3. 실제 돈. 마켓플레이스는 설계되어 있습니다 수익의 70% 모델을 온라인 상태로 유지하는 GPU 소유자/제공자에게 다시 돌아갑니다.

돋보이는 기능

• BYOI + 키별 제공자 우선순위. 기본적으로 요청을 귀하의 인프라에 고정합니다; 개인정보 보호, 데이터 거주 및 첫 번째 토큰까지의 시간을 돕습니다.
• 탄력적인 초과 처리. 코드 변경 없이 분산 네트워크로 폭발적으로 확장합니다; 트래픽 급증 시에도 탄력적입니다.
• 유휴 용량으로 수익 창출. 사용하지 않는 GPU를 수익화하세요; 토큰 교환 또는 현금을 선택하세요.
• 투명한 마켓플레이스. 비용, 가용성, 지연 시간 및 가동 시간을 기준으로 모델/제공자를 비교하세요.
• 마찰 없는 시작. 테스트하기 플레이그라운드, 키를 생성은 콘솔, 보기 모델, 그리고 읽기 문서. BYOI를 준비 중이신가요? 시작하려면 제공자 가이드.

이상적임. 팀을 위해 제어 + 탄력성— 민감하거나 지연 시간이 중요한 트래픽은 하드웨어에 유지하되, 수요가 급증할 때 네트워크를 활용하세요. 빌더들은 비용 명확성 (그리고 심지어 비용 상쇄 유휴 시간 수익을 통해).

주의 사항. ShareAI를 최대한 활용하려면 중요한 키에 대해 제공자 우선순위를 조정하고 유휴 시간 수익에 참여하세요. 트래픽이 적을 때 비용이 감소하고, 트래픽이 급증할 때 용량이 자동으로 증가합니다.

왜 GenAI를 위해 APIM 대신 ShareAI인가요? 주요 작업 부하가 GenAI인 경우, 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다. 모델 네이티브 라우팅, OpenAI 호환 인체공학, 그리고 프롬프트별 관찰 가능성 일반적인 게이트웨이 계층 대신. APIM은 REST 거버넌스에 여전히 훌륭하지만, ShareAI는 GenAI 우선 오케스트레이션 와 함께 BYOI 선호도를 제공합니다., 오늘날 APIM이 본질적으로 최적화하지 않는 부분입니다. (여전히 APIM을 주변 제어를 위해 앞에 실행할 수 있습니다.)

전문가 팁: 많은 팀이 기존 게이트웨이 뒤에 ShareAI를 배치합니다. 정책/로깅 표준화를 위해 ShareAI가 모델 라우팅, 폴백 로직 및 캐시를 처리하도록 합니다.

오픈라우터

그것이 무엇인지. OpenAI 스타일 인터페이스 뒤에서 여러 모델에 대한 액세스를 통합하는 호스팅된 애그리게이터입니다. 공급자/모델 라우팅, 폴백 및 지원되는 경우 프롬프트 캐싱을 지원합니다.

뛰어난 기능. 가격/처리량을 위한 자동 라우터 및 공급자 편향; 이미 OpenAI SDK 패턴을 사용 중인 경우 간단한 마이그레이션.

이상적임. 자체 호스팅이 필요하지 않고 단일 엔드포인트 호스팅 경험을 중요시하는 팀.

주의 사항. 관찰 가능성이 전체 게이트웨이에 비해 가볍고, 자체 호스팅 경로가 없습니다.

에덴 AI

그것이 무엇인지. 많은 AI 서비스에 대한 통합 API—챗 LLM뿐만 아니라 이미지 생성, OCR/문서 파싱, 음성 및 번역도 포함—사용량 기반 과금.

뛰어난 기능. 하나의 SDK/워크플로우에서 멀티모달 커버리지; 사용량에 매핑된 간단한 과금.

이상적임. 로드맵이 텍스트를 넘어 확장되고 공급업체를 연결하지 않고 폭넓은 기능을 원하는 팀.

주의 사항. 세분화된 게이트웨이 정책(예: 코드별 폴백 또는 복잡한 속도 제한 전략)이 필요한 경우 전용 게이트웨이가 더 적합할 수 있습니다.

포트키

그것이 무엇인지. 범용 API 및 구성 가능한 AI 게이트웨이를 갖춘 AI 운영 플랫폼입니다. 추적, 비용/지연 시간 관찰 가능성 및 프로그래밍 가능한 폴백, 로드 밸런싱, 캐싱 및 속도 제한 전략을 제공합니다.

뛰어난 기능. 속도 제한 플레이북 및 가상 키; 로드 밸런서 + 중첩 폴백 + 조건부 라우팅; 최소한의 코드로 캐싱/대기열/재시도.

이상적임. 대규모로 깊은 가시성과 정책 기반 라우팅이 필요한 제품 팀.

주의 사항. 게이트웨이 구성 표면과 모니터링 스택을 수용할 때 가장 큰 가치를 얻을 수 있습니다.

콩 AI 게이트웨이

그것이 무엇인지. Kong Gateway의 오픈 소스 확장으로, 다중 LLM 통합, 프롬프트 엔지니어링/템플릿, 데이터 거버넌스, 콘텐츠 안전성, 메트릭/감사를 위한 AI 플러그인을 추가하며, Kong에서 중앙 집중식 거버넌스를 제공합니다.

뛰어난 기능. 코드 없는 AI 플러그인과 중앙에서 관리되는 프롬프트 템플릿; 게이트웨이 계층에서의 정책 및 메트릭; Kong 생태계(예: Konnect)와 통합.

이상적임. AI 트래픽을 위한 자체 호스팅되고 관리되는 진입점을 원하는 플랫폼 팀—특히 이미 Kong을 운영 중인 경우.

주의 사항. 이는 인프라 구성 요소입니다—설정/유지 관리를 예상하십시오. 자체 호스팅이 필요하지 않다면 관리형 집계기가 더 간단합니다.

오르크.ai

그것이 무엇인지. 실험, 평가자, RAG, 배포 및 RBAC를 아우르는 생성형 AI 협업 플랫폼으로, 통합 모델 API와 엔터프라이즈 옵션(VPC/온프레미스)을 제공합니다.

뛰어난 기능. 실행당 지연 시간/비용이 추적되는 프롬프트/모델/파이프라인 테스트를 위한 실험; 품질 검사 및 준수를 위한 평가자(RAG 메트릭 포함).

이상적임. 협업과 LLMOps 엄격성이 중요한 AI 제품을 구축하는 다기능 팀.

주의 사항. 넓은 표면 영역 → 최소한의 “단일 엔드포인트” 라우터에 비해 더 많은 구성.

통합

그것이 무엇인지. 라이브 메트릭과 구성 가능한 선호도를 사용하여 품질, 속도 또는 비용을 최적화하는 통합 API와 동적 라우터.

뛰어난 기능. 공급자 성능에 적응하는 데이터 기반 라우팅 및 폴백; 지역/작업 부하별로 종단 간 결과를 제공하는 벤치마크 탐색기.

이상적임. 원격 측정에 의해 지원되는 자동 성능 조정을 원하는 팀.

주의 사항. 벤치마크 기반 라우팅은 데이터 품질에 따라 달라집니다; 자체 프롬프트로 검증하십시오.

라이트LLM

그것이 무엇인지. OpenAI 호환 엔드포인트, 예산/속도 제한, 지출 추적, 로깅/메트릭, 재시도/폴백 라우팅을 갖춘 오픈 소스 프록시/게이트웨이—Docker/K8s/Helm을 통해 배포 가능.

뛰어난 기능. 공식 이미지를 사용하여 빠르게 자체 호스팅하고 공통 API 표면 아래에서 100개 이상의 제공자를 연결하세요.

이상적임. 독점 레이어 없이 완전한 제어와 OpenAI 호환 인체공학을 요구하는 팀.

주의 사항. 관리 UI/문서가 도움을 주지만, 운영(모니터링, 업그레이드, 키 회전)은 직접 소유하게 됩니다.

빠른 시작: 몇 분 안에 모델 호출

키 생성/회전 콘솔 → API 키: API 키 생성. 그런 다음 요청을 실행하세요:

# cURL"

// JavaScript (fetch);

팁: 모델을 실시간으로 사용해보세요 플레이그라운드 또는 읽어보세요 API 참조.

한눈에 비교

플랫폼	호스팅 / 셀프 호스팅	라우팅 및 폴백	관측 가능성	폭넓음 (LLM + 그 이상)	거버넌스/정책	노트
Azure API 관리 (GenAI)	호스팅됨(Azure); 자체 호스팅 게이트웨이 옵션	정책 기반 제어; LLM 인식 정책 등장	Azure 네이티브 로그 및 메트릭; 정책 인사이트	모든 백엔드를 프론트로 사용; Azure OpenAI/AI Foundry 및 OpenAI 호환 제공자를 통한 GenAI	엔터프라이즈급 Azure 거버넌스	중앙 Azure 거버넌스에 적합; 모델 네이티브 라우팅은 덜 적합.
공유AI	호스팅 + BYOI	키별 공급자 우선순위 (귀하의 인프라 우선); 탄력적 스필오버 분산 네트워크로	사용 로그; 마켓플레이스 텔레메트리 (공급자별 가동 시간/지연 시간); 모델 네이티브	광범위한 카탈로그 (150개 이상의 모델)	마켓플레이스 + BYOI 제어	70% 수익 GPU 소유자/공급자에게; 통해 수익 창출 토큰을 교환하세요. 또는 현금.
오픈라우터	호스팅	자동 라우터; 공급자/모델 라우팅; 대체 경로; 프롬프트 캐싱	기본 요청 정보	LLM 중심	제공자 수준 정책	훌륭한 단일 엔드포인트 접근; 셀프 호스팅 아님.
에덴 AI	호스팅	통합 API에서 공급자 전환	사용/비용 가시성	LLM, OCR, 비전, 음성, 번역	중앙 청구/키 관리	멀티모달 + 사용량 기반 결제.
포트키	호스팅 및 게이트웨이	정책 기반 폴백/로드 밸런싱; 캐싱; 속도 제한 플레이북	추적/메트릭	LLM 우선	게이트웨이 수준 구성	심층 제어 + SRE 스타일 운영.
콩 AI 게이트웨이	자체 호스팅/OSS (+ Konnect)	플러그인을 통한 업스트림 라우팅; 캐시	Kong 생태계를 통한 메트릭/감사	LLM 우선	코드 없는 AI 플러그인; 템플릿 거버넌스	플랫폼 팀 및 규정 준수에 이상적.
오르크.ai	호스팅	재시도/대체; 버전 관리	추적/대시보드; RAG 평가자	LLM + RAG + 평가자	SOC 정렬; RBAC; VPC/온프레미스	협업 + LLMOps 스위트.
통합	호스팅	비용/속도/품질에 따른 동적 라우팅	실시간 텔레메트리 및 벤치마크	LLM 중심	라우터 선호도	실시간 성능 튜닝.
라이트LLM	자체 호스팅/OSS	재시도/대체 라우팅; 예산/제한	로깅/메트릭; 관리자 UI	LLM 중심	전체 인프라 제어	OpenAI 호환 엔드포인트.

FAQ (긴 꼬리 “vs” 대결)

이 섹션은 엔지니어들이 실제로 검색창에 입력하는 쿼리를 대상으로 합니다: “대안,” “vs,” “genai를 위한 최고의 게이트웨이,” “azure apim vs shareai,” 등. 또한 독자가 빠르게 비교할 수 있도록 몇 가지 경쟁사 간 비교도 포함됩니다.

최고의 Azure API Management (GenAI) 대안은 무엇인가요?

만약 당신이 GenAI 중심의 스택을 원한다면, 시작하세요 공유AI 을 위한 BYOI 선호도를 제공합니다., 탄력적인 스필오버 및 경제성(유휴 시간 수익). 게이트웨이 제어 평면을 선호한다면 포트키 (AI Gateway + 관측성) 또는 콩 AI 게이트웨이 (OSS + 플러그인 + 거버넌스)을 고려하세요. 간단한 청구가 가능한 멀티모달 API의 경우, 에덴 AI 는 강력합니다. 라이트LLM 는 경량의 자체 호스팅 OpenAI 호환 프록시입니다. (또한 APIM 을 경계 거버넌스로 유지하고 이를 뒤에 배치할 수 있습니다.)

Azure API Management (GenAI) vs ShareAI — 무엇을 선택해야 하나요?

APIM을 선택하세요 만약 당신의 최우선 순위가 Azure 네이티브 거버넌스, 나머지 API와의 정책 일관성, 그리고 주로 Azure OpenAI 또는 Azure AI 모델 추론을 호출하는 것이라면. ShareAI를 선택하세요 모델 네이티브 라우팅, 프롬프트별 관찰 가능성, BYOI 우선 트래픽, 여러 제공업체 간 탄력적인 스필오버가 필요하다면. 많은 팀들이 둘 다 사용합니다: APIM을 엔터프라이즈 엣지로 + ShareAI를 GenAI 라우팅/오케스트레이션으로.

Azure API Management (GenAI) vs OpenRouter

오픈라우터 자동 라우팅 및 지원되는 경우 프롬프트 캐싱을 통해 여러 모델에 대한 호스팅 액세스를 제공합니다—빠른 실험에 적합합니다. APIM (GenAI) 엔터프라이즈 정책 및 Azure 정렬에 최적화된 게이트웨이입니다; Azure OpenAI 및 OpenAI 호환 백엔드를 앞에 둘 수 있지만 전용 모델 라우터로 설계된 것은 아닙니다. Azure 중심이고 정책 제어 + ID 통합이 필요하다면 APIM이 더 안전한 선택입니다. 호스팅 편의성과 폭넓은 모델 선택을 원한다면 OpenRouter가 매력적입니다. BYOI 우선순위와 탄력적인 버스트 및 비용 제어를 원한다면, 공유AI 여전히 더 강력합니다.

Azure API Management (GenAI) vs Portkey

포트키 AI 계층에서 정책 기반 신뢰성을 필요로 할 때 추적, 가드레일, 속도 제한 플레이북, 캐싱 및 폴백으로 AI 게이트웨이로 빛을 발합니다. APIM GenAI 정책을 포함한 종합적인 API 게이트웨이 기능을 제공하지만 Portkey의 표면은 모델 워크플로우 네이티브에 더 가깝습니다. 이미 Azure 거버넌스를 표준화했다면 APIM이 더 간단합니다. AI 트래픽을 위한 SRE 스타일 제어를 원한다면 Portkey가 조정 속도가 더 빠릅니다.

Azure API Management (GenAI) vs Kong AI Gateway

콩 AI 게이트웨이 고성능 OSS 게이트웨이에 AI 플러그인(프롬프트 템플릿, 데이터 거버넌스, 콘텐츠 안전)을 추가합니다—셀프 호스팅 + 플러그인 유연성을 원한다면 이상적입니다. APIM 강력한 엔터프라이즈 기능과 새로운 GenAI 정책을 갖춘 관리형 Azure 서비스입니다; 깊이 맞춤화된 OSS 게이트웨이를 구축하고 싶다면 유연성이 떨어집니다. 이미 Kong을 사용 중이라면 플러그인 생태계와 Konnect 서비스가 Kong을 매력적으로 만듭니다; 그렇지 않다면 APIM이 Azure 랜딩 존과 더 깔끔하게 통합됩니다.

Azure API Management (GenAI) vs Eden AI

에덴 AI 다중 모달 API(LLM, 비전, OCR, 음성, 번역)를 사용량 기반 가격으로 제공합니다. APIM 동일한 서비스를 제공할 수 있지만 여러 공급자를 직접 연결해야 합니다. Eden AI는 하나의 SDK 뒤에서 공급자를 추상화하여 간소화합니다. 최소한의 연결로 폭넓은 서비스를 원한다면 Eden AI가 더 간단합니다. 엔터프라이즈 거버넌스가 Azure에서 필요하다면 APIM이 적합합니다.

Azure API Management (GenAI) vs Unify

통합 실시간 메트릭을 사용하여 비용/속도/품질에 따라 동적 라우팅에 중점을 둡니다. APIM 정책을 통해 라우팅을 근사화할 수 있지만 기본적으로 데이터 기반 모델 라우터는 아닙니다. 자동 성능 조정을 원한다면 Unify가 전문화되어 있습니다. Azure 네이티브 제어 및 일관성을 원한다면 APIM이 적합합니다.

Azure API Management (GenAI) vs LiteLLM

라이트LLM 예산/속도 제한, 로깅/메트릭, 재시도/대체 논리를 갖춘 OSS OpenAI 호환 프록시입니다. APIM 엔터프라이즈 정책 및 Azure 통합을 제공합니다. LiteLLM은 경량의 자체 호스팅 LLM 게이트웨이(Docker/K8s/Helm)를 제공합니다. 스택을 소유하고 작게 유지하고 싶다면 LiteLLM이 좋습니다. Azure SSO, 네트워킹 및 정책을 즉시 사용하려면 APIM이 더 쉽습니다.

APIM을 유지하면서 다른 GenAI 게이트웨이를 사용할 수 있습니까?

네. 일반적인 패턴은 경계에서 APIM (ID, 할당량, 조직 거버넌스) GenAI 라우트를 전달하여 공유AI (또는 Portkey/Kong) 모델 네이티브 라우팅을 수행합니다. URL별 라우팅 또는 제품 분리를 통해 아키텍처를 결합하는 것은 간단합니다. 이를 통해 가장자리에서 정책을 표준화하면서 뒤에서 GenAI 우선 오케스트레이션을 채택할 수 있습니다.

APIM이 OpenAI 호환 백엔드를 기본적으로 지원합니까?

Microsoft의 GenAI 기능은 Azure OpenAI, Azure AI Model Inference 및 타사 공급자를 통한 OpenAI 호환 모델과 함께 작동하도록 설계되었습니다. 사양을 가져오고 정책을 평소처럼 적용할 수 있습니다. 복잡한 라우팅의 경우 APIM을 ShareAI와 같은 모델 네이티브 라우터와 결합하십시오.

GenAI를 위한 APIM 대안을 시도하는 가장 빠른 방법은 무엇인가요?

GenAI 기능을 빠르게 배포하는 것이 목표라면, 사용하세요 공유AI:

• 에서 키를 생성하세요 콘솔.
• 위의 cURL 또는 JS 스니펫을 실행하세요.
• 전환 공급자 우선순위 BYOI를 위해 인프라를 제한하여 테스트 버스트를 수행하세요.

Azure 엣지를 재설계하지 않고도 모델 네이티브 라우팅 및 텔레메트리를 얻을 수 있습니다.

ShareAI에서 BYOI는 어떻게 작동하며, APIM과 왜 다른가요?

APIM 는 게이트웨이입니다; 정의한 백엔드, 포함하여 인프라로 라우팅할 수 있습니다. 공유AI 를 처리합니다 귀하의 인프라를 일급 제공자로 와 함께 키별 우선순위, 따라서 요청은 외부로 확장되기 전에 기본적으로 귀하의 장치로 전달됩니다. 이 차이는 지연 시간 (지역성) 및 이그레스 비용에 중요합니다., 그리고 그것은 가능하게 합니다 수익 유휴 상태일 때 (선택한 경우)—이는 게이트웨이 제품이 일반적으로 제공하지 않는 것입니다.

ShareAI와 함께 유휴 용량을 공유하여 수익을 얻을 수 있나요?

네. 활성화하세요 제공자 모드 그리고 인센티브를 선택하세요. 선택하세요 토큰을 교환하세요. (나중에 자체 추론에 사용하기 위해) 또는 현금 지급. 마켓플레이스는 설계되어 있습니다 수익의 70% GPU 소유자/제공자에게 다시 흐르도록, 그들은 모델을 온라인 상태로 유지합니다.

규제된 작업에 가장 적합한 대안은 무엇인가요?

Azure 내부에 머물러야 하고 Managed Identity, Private Link, VNet, Azure Policy를 의존해야 한다면, APIM 가장 준수하는 기준입니다. 필요하다면 셀프 호스팅 세밀한 제어가 가능한, 콩 AI 게이트웨이 또는 라이트LLM 적합합니다. BYOI와 마켓플레이스 투명성을 갖춘 모델 네이티브 거버넌스를 원한다면, 공유AI 가장 강력한 선택입니다.

APIM을 사용하지 않으면 캐싱이나 대체 기능을 잃게 되나요?

아니요. 공유AI 그리고 포트키 LLM 워크로드에 적합한 대체/재시도 및 캐싱 전략을 제공합니다. Kong은 요청/응답 형성 및 캐싱을 위한 플러그인을 제공합니다. APIM은 할당량 및 신원 관리를 위해 주변에서 여전히 가치가 있으며, 다운스트림에서 모델 중심의 제어를 얻을 수 있습니다.

Azure OpenAI를 위한 최고의 게이트웨이: APIM, ShareAI, 또는 Portkey?

APIM 가장 강력한 Azure 통합 및 엔터프라이즈 거버넌스를 제공합니다. 공유AI BYOI 우선 라우팅, 더 풍부한 모델 카탈로그 액세스, 탄력적인 스필오버를 제공합니다—Azure 및 비Azure 모델에 걸친 워크로드에 적합합니다. 포트키 AI 계층에서 깊고 정책 중심의 제어 및 추적을 원하며 전용 AI 게이트웨이 표면을 관리하는 데 익숙할 때 적합합니다.

OpenRouter 대 ShareAI

오픈라우터 편리한 라우팅 및 프롬프트 캐싱을 제공하는 호스팅된 멀티 모델 엔드포인트입니다. 공유AI BYOI 우선 트래픽, 분산 네트워크로의 탄력적인 스필오버, 유휴 GPU를 위한 수익 모델을 추가합니다—비용, 지역성, 그리고 급증하는 워크로드를 균형 있게 관리하는 팀에 더 적합합니다. 많은 개발자가 OpenRouter에서 프로토타입을 만들고 ShareAI로 프로덕션 트래픽을 이동하여 거버넌스와 경제성을 확보합니다.

Portkey 대 ShareAI

포트키 강력한 관찰 가능성과 가드레일을 갖춘 구성 가능한 AI 게이트웨이입니다; 속도 제한, 대체 기능, 추적에 대한 정밀한 제어를 원할 때 뛰어납니다. 공유AI 통합 API 및 마켓플레이스로 BYOI 우선순위를 강조합니다., 모델 카탈로그 폭, 그리고 경제학 (수익 포함). 팀은 때때로 Portkey를 ShareAI 앞에 실행하여, Portkey를 정책에 사용하고 ShareAI를 모델 라우팅 및 마켓플레이스 용량에 사용합니다.

Kong AI Gateway 대 LiteLLM

콩 AI 게이트웨이 AI 플러그인과 상업적 제어 평면(Konnect)을 갖춘 완전한 OSS 게이트웨이로, 대규모 거버넌스를 위해 설계되었습니다. Kong에 표준화된 플랫폼 팀에 이상적입니다. 라이트LLM OpenAI 호환 엔드포인트를 가진 최소한의 OSS 프록시로, 빠르게 자체 호스팅할 수 있습니다. 엔터프라이즈 게이트웨이의 일관성과 풍부한 플러그인 옵션을 위해 Kong을 선택하세요. 기본 예산/제한으로 빠르고 가벼운 자체 호스팅을 위해 LiteLLM을 선택하세요.

Azure API Management vs API 게이트웨이 대안 (Tyk, Gravitee, Kong)

클래식 REST API의 경우, APIM, Tyk, Gravitee, Kong 모두 유능한 게이트웨이입니다. GenAI 작업, 에서는, 결정 요인은 모델 네이티브 기능 (토큰 인식, 프롬프트 정책, LLM 관찰 가능성)과 일반 게이트웨이 정책 중 어느 쪽이 더 필요한지입니다. Azure를 우선으로 한다면, APIM은 안전한 기본값입니다. GenAI 프로그램이 여러 제공자와 배포 대상에 걸쳐 있다면, 선호하는 게이트웨이를 GenAI 우선 오케스트레이터와 결합하세요. 공유AI.

다운타임 없이 APIM에서 ShareAI로 어떻게 마이그레이션하나요?

기존 APIM 경로 뒤에 도입하세요. 공유AI 작은 제품이나 버전 경로(e.g., /v2/genai/*) ShareAI로 전달됩니다. 읽기 전용 텔레메트리를 위한 섀도 트래픽을 생성한 후 점진적으로 증가시킵니다. 비율 기반 라우팅. 전환 공급자 우선순위 BYOI 하드웨어를 선호하도록 설정하고 활성화합니다. 대체 그리고 캐싱 ShareAI에서 정책을 설정합니다. 마지막으로 SLA가 안정되면 이전 경로를 사용 중지합니다.

Azure API Management는 일부 집계기처럼 프롬프트 캐싱을 지원합니까?

APIM은 게이트웨이 정책에 중점을 두며 일반적인 메커니즘으로 응답을 캐싱할 수 있지만, “프롬프트 인식” 캐싱 동작은 백엔드에 따라 다릅니다. 집계기와 같은 오픈라우터 및 모델 네이티브 플랫폼과 같은 공유AI LLM 워크로드에 맞춘 캐싱/대체 의미를 제공합니다. 캐시 적중률이 비용에 영향을 미친다면, 대표적인 프롬프트와 모델 쌍에서 검증하십시오.

Azure API Management(GenAI)에 대한 자체 호스팅 대안은 무엇입니까?

라이트LLM 그리고 콩 AI 게이트웨이 가장 일반적인 자체 호스팅 시작점입니다. LiteLLM은 OpenAI 호환 엔드포인트로 가장 빠르게 설정할 수 있습니다. Kong은 AI 플러그인과 Konnect를 통한 엔터프라이즈 거버넌스 옵션을 제공하는 성숙한 OSS 게이트웨이를 제공합니다. 많은 팀이 여전히 APIM 또는 Kong을 엣지에서 유지하고 공유AI 엣지 뒤에서 모델 라우팅 및 마켓플레이스 용량을 사용합니다.

비용 비교: APIM vs ShareAI vs Portkey vs OpenRouter?

비용은 모델, 지역, 요청 형태 및 캐시 가능성. APIM은 게이트웨이 단위와 사용량에 따라 요금을 부과하며, 공급자 토큰 가격은 변경하지 않습니다. OpenRouter는 공급자/모델 라우팅 및 일부 프롬프트 캐싱을 통해 비용을 절감합니다. Portkey는 정책 제어 재시도, 대체, 및 속도 제한을 지원합니다. 공유AI 더 많은 트래픽을 유지하여 총 비용을 줄일 수 있습니다 귀하의 하드웨어(BYOI), 필요할 때만 버스트하고—이를 통해 수익을 얻을 수 있습니다 유휴 GPU에서 비용을 상쇄할 수 있습니다.

멀티 클라우드 또는 하이브리드용 Azure API Management (GenAI) 대안

사용 공유AI Azure, AWS, GCP 및 온프레미스/셀프 호스팅 엔드포인트 전반에서 액세스를 표준화하면서 가장 가까운/소유한 하드웨어를 선호합니다. 게이트웨이에 표준화하는 조직의 경우, APIM, Kong 또는 Portkey를 엣지에서 실행하고 GenAI 트래픽을 ShareAI로 전달하여 라우팅 및 용량 관리를 수행합니다. 이는 거버넌스를 중앙 집중화하지만 팀이 지역/작업 부하에 적합한 모델을 선택할 수 있도록 합니다.

Azure API Management vs Orq.ai

오르크.ai 실험, 평가자, RAG 메트릭 및 협업 기능을 강조합니다. APIM 게이트웨이 거버넌스에 중점을 둡니다. 팀이 프롬프트 및 파이프라인 평가, 를 위한 공유 작업대를 필요로 한다면 Orq.ai가 더 적합합니다. 기업 전체 정책 및 할당량을 시행해야 한다면 APIM이 여전히 경계 역할을 하며, 여전히 배포할 수 있습니다. 공유AI 그것 뒤에 있는 GenAI 라우터로서.

ShareAI가 저를 묶어두나요?

아니요. BYOI 귀하의 인프라는 귀하의 소유로 유지됩니다. 트래픽이 어디에 도달하고 네트워크로 확장할 시점을 제어할 수 있습니다. ShareAI의 OpenAI 호환 표면과 광범위한 카탈로그는 전환 마찰을 줄이며, 기존 게이트웨이(APIM/Portkey/Kong)를 앞에 배치하여 조직 전체의 정책을 유지할 수 있습니다.

다음 단계: 라이브 요청을 시도해 보세요 플레이그라운드, 또는 바로 키를 생성하는 것으로 이동하세요 콘솔. 전체 모델 카탈로그를 탐색하거나 문서 를 탐색하여 모든 옵션을 확인하세요.