MLflow AI Gateway 대안 2026: 최고의 대안

업데이트됨 2026년 2월

연구 중이라면 MLflow AI Gateway 대안, 이 빌더 중심 가이드는 MLflow의 AI Gateway가 무엇인지 (그리고 무엇이 아닌지) 명확히 하고 평가 기준을 제시하며, 10가지 최고의 옵션을 비교합니다. 우리는 공유AI 여러 제공업체에 걸쳐 하나의 API를 원하는 팀, 라우팅 전에 투명한 시장 신호(가격, 지연 시간, 가동 시간, 가용성), 즉각적인 장애 복구, 그리고 사람 중심의 경제학(지출의 70%가 제공업체로 이동)을 원하는 팀을 위해 첫 번째로 배치합니다. 공식 기능 개념은 MLflow 문서.

MLflow AI Gateway가 무엇인지 (그리고 무엇이 아닌지)

그것이 무엇인지. MLflow 생태계 내의 AI/LLM 출구 제어 계층입니다. 자격 증명과 정책을 중앙 집중화하고, 여러 모델 제공업체와 대화할 수 있는 통합 표면을 노출하며, MLflow의 실험/추적/평가 워크플로우에 연결됩니다. 간단히 말해: LLM 호출을 위한 거버넌스 및 트래픽 관리입니다.

무엇이 아닌가. 라우팅 전에 여러 제공업체에 걸쳐 실시간 가격, 지연 시간, 가동 시간, 가용성을 보여주는 투명한 모델 마켓플레이스입니다. 게이트웨이는 제어와 관찰 가능성에 중점을 둡니다. 마켓플레이스는 선택과 라우트 수준의 성능 경제학에 중점을 둡니다.

요약: 제공업체에 구애받지 않는 라우팅과 라우팅 전 투명성 및 즉각적인 장애 조치가 최우선 요구 사항이라면, 게이트웨이를 공유AI. 와 결합하거나 대체하십시오. 중앙 집중식 조직 정책과 관찰 가능성이 최우선 요구 사항이라면, 게이트웨이가 적합합니다.

애그리게이터 vs 게이트웨이 vs 에이전트 플랫폼

• LLM 집계기(마켓플레이스). 라우팅 전 투명성(가격, 지연 시간, 가동 시간, 가용성, 제공업체 유형)과 스마트 라우팅/장애 조치를 갖춘 여러 모델/제공업체에 걸친 하나의 API. 적합한 대상: 더 빠른 실험, 비용/UX 조정, 재작성 없이 제공업체 전환.
• AI 게이트웨이. 엣지에서의 거버넌스(자격 증명, 범위, 가드레일), 할당량/속도 제한, 관찰 가능성. 제공업체와 계정은 직접 준비합니다. 적합한 대상: 중앙 집중식 보안, 감사 가능성, 이그레스 제어.
• 에이전트/챗봇 플랫폼. 패키지화된 UX(메모리, 도구), 채널 및 팀 워크플로—제공자에 구애받지 않는 집계보다는 최종 사용자 어시스턴트를 위해 최적화되었습니다.

최고의 MLflow AI Gateway 대안을 평가한 방법

• 모델 범위 및 중립성 — 독점 + 오픈; 쉬운 전환; 최소한의 재작성.
• 지연 시간 및 복원력 — 라우팅 정책, 타임아웃/재시도, 즉각적인 장애 복구.
• 거버넌스 및 보안 — 키 처리, 범위, 지역 라우팅.
• 관측 가능성 — 로그/추적 및 비용/지연 대시보드.
• 가격 투명성 및 총 소유 비용(TCO) — 실제 비용 비교 이전에 라우팅합니다.
• 개발자 경험 — 문서, SDK, 빠른 시작; 첫 번째 토큰까지의 시간.
• 커뮤니티 및 경제 — 지출이 공급을 증가시키는지 여부(GPU 소유자를 위한 인센티브).

상위 10가지 MLflow AI Gateway 대안

#1 — ShareAI (사람이 주도하는 AI API)

그것이 무엇인지. 투명한 마켓플레이스와 스마트 라우팅을 갖춘 다중 제공자 API. 하나의 통합으로 대규모 모델 및 제공자 카탈로그를 탐색하고, 가격, 지연 시간, 가동 시간, 가용성 및 제공자 유형을 비교한 후 즉각적인 장애 조치로 라우팅합니다. 경제는 사람 중심입니다: 지출의 70%는 모델을 온라인 상태로 유지하는 제공자(커뮤니티 또는 회사)에게 돌아갑니다.

왜 그것이 여기에서 #1인지. 공급자에 구애받지 않는 집계와 사전 라우트 투명성 및 복원성을 원한다면 ShareAI가 가장 직접적인 적합성입니다. 조직 전체 정책이 필요하면 게이트웨이를 유지하고, 시장 기반 라우팅을 위해 ShareAI를 추가하세요.

• 하나의 API → 여러 제공자에 걸쳐 150개 이상의 모델; 재작성 없음, 종속 없음. • 탐색 모델
• 투명한 마켓플레이스: 가격, 지연 시간, 가동 시간, 가용성 및 제공자 유형으로 선택. • 체험하기 플레이그라운드
• 기본적으로 내구성: 라우팅 정책 및 즉각적인 장애 조치.
• 공정한 경제: 지출의 70%가 제공자(커뮤니티 또는 회사)에게 돌아갑니다. • API 키 생성 · API 참조 · 문서 · 릴리스

제공자용: 모델을 온라인 상태로 유지하여 수익을 창출하세요. 누구나 ShareAI 제공자가 될 수 있습니다—커뮤니티 또는 회사. Windows, Ubuntu, macOS 또는 Docker를 통해 온보딩하세요. 유휴 시간 버스트를 기여하거나 항상 실행 상태를 유지하세요. 보상을 선택하세요: 보상(금전), 교환(토큰 / AI Prosumer), 또는 미션(NGO에 1% 기부). 확장하면서 자체 추론 가격을 설정하고 우선 노출을 얻을 수 있습니다. • 제공자 가이드 · 제공자 대시보드

#2 — 포트키

그것이 무엇인지. 관찰 가능성, 가드레일 및 거버넌스를 강조하는 AI 게이트웨이—강력한 제어 및 진단이 필요한 팀에게 인기.

가장 적합한 대상. 거버넌스 깊이가 최우선인 규제/기업 환경. 깊은 정책 집행이 필요하지만 마켓플레이스 기반 라우팅도 원하는 경우 ShareAI를 보완합니다.

15%3 — Kong AI Gateway

그것이 무엇인지. 엔터프라이즈 AI/LLM 게이트웨이—정책/플러그인, 분석, AI 트래픽을 위한 엣지 가시성. 마켓플레이스가 아닌 제어 플레인.

가장 적합한 대상. 이질적인 팀 전반에 걸친 조직 전체 정책, 할당량, 플러그인 기반 확장.

#4 — 오픈라우터

그것이 무엇인지. 많은 모델에 걸친 통합 API; 광범위한 카탈로그에서 빠른 실험에 적합합니다.

가장 적합한 대상. 빠른 멀티 모델 액세스; 정책보다 선택이 필요할 때 게이트웨이를 보완.

#5 — 에덴 AI

그것이 무엇인지. LLM과 더 넓은 AI 기능(비전, 번역, TTS)을 집계하며, 폴백/캐싱 및 배칭 포함.

가장 적합한 대상. 표준 제어로 여러 AI 모달리티를 한 곳에서 필요로 하는 팀.

#6 — 라이트LLM

그것이 무엇인지. 경량 Python SDK와 여러 제공자와 OpenAI 호환 인터페이스로 통신하는 자체 호스팅 가능한 프록시.

가장 적합한 대상. 프록시를 직접 운영하고 재시도/폴백을 조정하고 싶을 때 DIY 제어.

#7 — 유니파이

그것이 무엇인지. 프롬프트별로 더 나은 모델을 선택하기 위한 품질 지향 라우팅 및 평가.

가장 적합한 대상. 응답 품질과 프롬프트별 선택에 중점을 둔 평가 중심 팀.

#8 — Orq AI

그것이 무엇인지. 실험에서 프로덕션으로 이동할 수 있도록 팀을 지원하는 저코드 흐름의 오케스트레이션/협업 플랫폼입니다.

가장 적합한 대상. 비엔지니어와 엔지니어가 협력하는 워크플로우 및 다단계 LLM 앱 구축.

#9 — Apigee (그 뒤에 LLMs 포함)

그것이 무엇인지. 정책, 키 및 할당량을 적용하기 위해 LLM 제공자 앞에 배치할 수 있는 성숙한 API 관리/게이트웨이입니다.

가장 적합한 대상. 친숙한 제어로 API 거버넌스를 단일 우산 아래 통합하는 엔터프라이즈.

#10 — NGINX

그것이 무엇인지. DIY 제어를 선호하는 경우 NGINX를 사용하여 LLM 백엔드에 대한 사용자 정의 라우팅, 토큰 적용 및 캐싱을 구축하십시오.

가장 적합한 대상. 별도의 AI 제품을 채택하지 않고 세밀한 제어를 원하는 인프라 DNA를 가진 팀.

MLflow AI Gateway vs ShareAI (간단한 요약)

여러 제공업체에 걸친 하나의 API와 투명한 가격/지연 시간/가동 시간 및 즉각적인 장애 복구가 필요하다면 공유AI. 를 선택하십시오. 출구 거버넌스—중앙 집중화된 자격 증명, 정책 시행 및 관찰 가능성이 최우선 요구 사항이라면MLflow AI 게이트웨이 해당 영역에 적합합니다. 많은 팀이 이를 결합하여 사용합니다: 조직 정책을 위한 게이트웨이와 마켓플레이스 라우팅을 위한 ShareAI.

빠른 비교

플랫폼	대상	모델 폭	거버넌스 및 보안	관측 가능성	라우팅 / 장애 조치	마켓플레이스 투명성	제공자 프로그램
공유AI	하나의 API와 공정한 경제성을 필요로 하는 제품/플랫폼 팀	150개 이상의 모델, 다수의 제공자	API 키 및 경로별 제어	콘솔 사용 및 마켓플레이스 통계	스마트 라우팅 + 즉각적인 장애 조치	예 (가격, 지연 시간, 가동 시간, 가용성, 제공업체 유형)	예 — 개방형 공급; 공급자에게 70%
MLflow AI 게이트웨이	이그레스 거버넌스를 원하는 팀	BYO 제공자	중앙 집중식 자격 증명/정책	MLflow 네이티브 워크플로우	구성에 따른 조건부 라우팅	아니요 (인프라 도구, 마켓플레이스 아님)	해당 없음
콩 AI 게이트웨이	게이트웨이 수준의 정책이 필요한 기업	BYO	강력한 엣지 정책/플러그인	분석	프록시/플러그인, 재시도	아니요	해당 없음
포트키	규제/기업 팀	광범위한	가드레일 및 거버넌스	깊은 추적	조건부 라우팅	부분적인	해당 없음
오픈라우터	하나의 키를 원하는 개발자	광범위한 카탈로그	기본 API 제어	앱 측면	대체 옵션	부분적인	해당 없음
에덴 AI	LLM + 기타 AI를 필요로 하는 팀	광범위한	표준 제어	다양함	대체 옵션/캐싱	부분적인	해당 없음
라이트LLM	DIY/셀프 호스팅 프록시	많은 제공자	구성/키 제한	귀하의 인프라	재시도/대체	해당 없음	해당 없음
통합	품질 중심 팀	다중 모델	표준 API 보안	플랫폼 분석	최적 모델 선택	해당 없음	해당 없음
Orq	오케스트레이션 우선 팀	광범위한 지원	플랫폼 제어	플랫폼 분석	오케스트레이션 흐름	해당 없음	해당 없음
Apigee / NGINX	기업 / DIY	BYO	정책	애드온 / 사용자 정의	사용자 정의	해당 없음	해당 없음

가격 및 TCO: 실제 비용 비교 (단위 가격만이 아님)

1K 토큰당 원시 가격은 실제 그림을 숨깁니다. TCO는 재시도/대체, 지연 시간(사용 및 사용자 인내에 영향을 미침), 공급자 변동성, 관찰 가능성 저장소 및 평가 실행으로 이동합니다. 투명한 마켓플레이스는 비용과 UX를 균형 있게 조정하는 경로를 선택하는 데 도움을 줍니다.

정신적 모델:

TCO ≈ Σ (Base_tokens × Unit_price × (1 + Retry_rate)) + Observability_storage + Evaluation_tokens + Egress

프로토타입 (~10k 토큰/일). 첫 번째 토큰까지의 시간을 최적화하십시오 플레이그라운드 및 빠른 시작. 중간 규모 (~2M 토큰/일). 마켓플레이스 기반 라우팅/페일오버는 UX를 개선하면서 10–20%를 절감할 수 있습니다. 급증하는 워크로드. 페일오버 중 재시도로 인해 더 높은 유효 토큰 비용이 발생할 수 있으니 예산을 계획하세요.

마이그레이션 가이드: ShareAI로 이동

MLflow AI Gateway → ShareAI

게이트웨이 수준의 정책을 빛나는 곳에 유지하고, 마켓플레이스 라우팅 및 즉각적인 장애 조치를 위해 ShareAI를 추가하십시오. 패턴: 게이트웨이 인증/정책 → ShareAI 모델별 경로 → 마켓플레이스 통계 측정 → 정책 강화.

OpenRouter에서 → ShareAI로

모델 이름을 매핑하고 프롬프트 동등성을 확인한 후, 트래픽의 10%를 섀도우하고 25% → 50% → 100%로 점진적으로 증가시키세요. 지연 시간/오류 예산이 유지되는 한 마켓플레이스 데이터는 공급자 교체를 간단하게 만듭니다.

LiteLLM에서 → ShareAI로

운영하고 싶지 않은 프로덕션 경로에서 자체 호스팅 프록시를 교체하십시오. 원하는 경우 개발용으로 LiteLLM을 유지하십시오. 운영 오버헤드와 관리 라우팅 이점을 비교하십시오.

Unify / Portkey / Orq / Kong에서 → ShareAI로

기능 동등성 기대치를 정의하세요(분석, 안전장치, 오케스트레이션, 플러그인). 많은 팀이 하이브리드 방식으로 운영합니다: 전문화된 기능을 가장 강력한 곳에 유지하고, ShareAI를 사용하여 투명한 공급자 선택과 장애 조치를 활용하세요.

개발자 빠른 시작(복사-붙여넣기)

API 표면은 OpenAI와 호환됩니다. 교체하십시오. YOUR_KEY 아래 코드 스니펫에서. 여기에 키를 생성하십시오: API 키 생성. 문서를 참조하십시오: API 참조 그리고 문서 홈.

#!/usr/bin/env bash"

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

# Python — requests

보안, 개인정보 보호 및 준수 체크리스트 (벤더 독립적)

• 키 처리. 회전 주기; 최소 범위; 환경 분리.
• 데이터 보존. 프롬프트/응답이 저장되는 위치와 기간; 기본 익명화 설정.
• PII 및 민감한 콘텐츠. 마스킹; 접근 제어; 데이터 지역성을 위한 지역 라우팅.
• 관측 가능성. 프롬프트/응답 로깅; 필터링 또는 가명화 기능; 추적 ID를 일관되게 전파.
• 사고 대응. 문제 해결 경로 및 제공자 SLA.

# Prereqs:

# pip install requests

ShareAI. # export SHAREAI_API_KEY="YOUR_KEY".

FAQ — MLflow AI Gateway vs other competitors

오픈라우터 다중 모델 접근을 빠르게 만듭니다.; MLflow AI Gateway vs ShareAI — which for multi-provider routing? 정책/관측 가능성을 중앙화합니다. 사전 라우트 투명성과 즉각적인 장애 조치를 원한다면, 공유AI 멀티 제공자 접근을 마켓플레이스 뷰와 탄력적인 라우팅과 결합합니다.

다수 제공업체 라우팅을 위해 어떤 것을 선택해야 할까요?

It’s built for marketplace transparency (price, latency, uptime, availability, provider type) and smart routing/failover across many providers. MLflow AI Gateway is an egress governance tool (centralized credentials/policy; observability). Many teams use both. 공유AI. 이는 시장 투명성(가격, 지연 시간, 가동 시간, 가용성, 제공업체 유형)과 다수 제공업체 간 스마트 라우팅/장애 복구를 위해 설계되었습니다. MLflow AI Gateway는 출구 거버넌스 도구(중앙화된 자격 증명/정책; 관측 가능성)입니다. 많은 팀이 둘 다 사용합니다.

MLflow AI Gateway vs OpenRouter — quick multi-model access or gateway controls?

빠른 다중 모델 접근 또는 게이트웨이 제어를 선택해야 할까요? 공유AI 투명한 다중 제공업체 라우팅 및 장애 조치와 함께 사용합니다.

MLflow

콩 MLflow AI Gateway vs Portkey — who’s stronger on guardrails?; MLflow AI Gateway vs ShareAI — which for multi-provider routing? 누가 가드레일에서 더 강력할까요? 공유AI.

Both emphasize governance and observability; depth and ergonomics differ. If your main need is transparent provider choice and failover, add

에덴 AI 여러 AI 서비스(LLM, 이미지, TTS)를 통합합니다. MLflow AI Gateway vs ShareAI — which for multi-provider routing? 정책/자격 증명을 중앙 집중화합니다. 투명한 가격/지연 시간 및 즉각적인 장애 조치를 위해 제공업체 간 선택하십시오. 공유AI.

MLflow AI Gateway vs LiteLLM — 자체 호스팅 프록시 또는 관리형 거버넌스?

라이트LLM 사용자가 운영하는 DIY 프록시입니다; MLflow AI Gateway vs ShareAI — which for multi-provider routing? AI 이그레스에 대한 관리형 거버넌스/관찰 가능성을 제공합니다. 프록시를 실행하지 않고 마켓플레이스 기반 라우팅을 원한다면 선택하십시오. 공유AI.

MLflow AI Gateway vs Unify — 최적 모델 선택 vs 정책 시행?

통합 평가 기반 모델 선택에 중점을 둡니다; MLflow AI Gateway vs ShareAI — which for multi-provider routing? 정책/관찰 가능성에 중점을 둡니다. 실시간 마켓플레이스 통계를 제공하는 여러 제공업체에 대한 하나의 API를 사용하려면 사용하십시오. 공유AI.

MLflow AI Gateway vs Orq — 오케스트레이션 vs 이그레스?

Orq 워크플로를 오케스트레이션하는 데 도움을 줍니다.; MLflow AI Gateway vs ShareAI — which for multi-provider routing? 이그레스 트래픽을 관리합니다. 공유AI 마켓플레이스 라우팅으로 둘 중 하나를 보완합니다.

MLflow AI Gateway vs Apigee — API 관리 vs AI 전용 이그레스?

Apigee 광범위한 API 관리입니다; MLflow AI Gateway vs ShareAI — which for multi-provider routing? MLflow 컨텍스트에서 AI 중심의 이그레스 거버넌스를 제공합니다. 마켓플레이스 투명성을 갖춘 제공업체 비종속적 접근을 위해 사용하십시오. 공유AI.

MLflow AI Gateway vs NGINX — DIY vs 턴키?

NGINX DIY 필터/정책을 제공합니다; MLflow AI Gateway vs ShareAI — which for multi-provider routing? MLflow 친화적인 관찰 가능성을 갖춘 패키지 계층을 제공합니다. 사용자 정의 Lua를 피하면서 투명한 제공업체 선택을 원한다면 계층을 추가하십시오. 공유AI.

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