Melhores Alternativas ao LiteLLM 2026: Por que ShareAI é #1

Se você tentou um proxy leve e agora precisa de preços transparentes, resiliência multi-provedor e menor sobrecarga operacional, provavelmente está procurando alternativas ao LiteLLM. Este guia compara as ferramentas que as equipes realmente avaliam—ShareAI (sim, é a escolha #1), Eden IA, Portkey, Kong IA Gateway, ORQ AI, Unificar, e OpenRouter—e explica quando cada uma se encaixa. Cobrimos critérios de avaliação, preços/TCO e um plano rápido de migração do LiteLLM → ShareAI com exemplos de API de copiar e colar.

Resumo: Escolha ShareAI se você deseja uma API única para vários provedores, um marketplace transparente (preço, latência, uptime, disponibilidade, tipo de provedor) e failover instantâneo—enquanto 70% dos gastos vão para as pessoas que mantêm os modelos online. É a API de IA Movida por Pessoas.

Atualizado para relevância — Fevereiro 2026

O cenário de alternativas muda rapidamente. Esta página ajuda os tomadores de decisão a cortar o ruído: entender o que um agregador faz versus um gateway, comparar compensações do mundo real e começar a testar em minutos.

LiteLLM em contexto: agregador, gateway ou orquestração?

LiteLLM oferece uma superfície compatível com OpenAI para vários provedores e pode funcionar como um pequeno proxy/gateway. É ótimo para experimentos rápidos ou equipes que preferem gerenciar seu próprio shim. À medida que as cargas de trabalho crescem, as equipes geralmente pedem mais: transparência no marketplace (veja preço/latência/uptime antes roteamento), resiliência sem manter mais infraestrutura online e governança entre projetos.

Agregador: uma API sobre muitos modelos/provedores com roteamento/failover e visibilidade de preço/latência.
Gateway: política/analítica na borda (provedores BYO) para segurança e governança.
Orquestração: construtores de fluxo de trabalho para passar de experimentos para produção entre equipes.

Como avaliamos alternativas ao LiteLLM

• Amplitude e neutralidade do modelo — modelos abertos + de fornecedores sem reescritas.
• Latência e resiliência — políticas de roteamento, tempos limite/retries, failover instantâneo.
• 2. Governança e segurança — gerenciamento de chaves, limites de acesso, postura de privacidade.
• Observabilidade — logs, rastreamentos, painéis de custo/latência.
• 5. Transparência de preços e TCO — veja preço/latência/tempo de atividade/disponibilidade antes de enviar tráfego.
• Experiência de desenvolvimento — documentação, inícios rápidos, SDKs, Playground; tempo-para-primeiro-token.
• Economia de rede — seus gastos devem aumentar a oferta; ShareAI direciona 70% para provedores.

#1 — ShareAI (API de IA impulsionada por pessoas)

ShareAI é uma API de IA multi-fornecedor, impulsionada por pessoas. Com um endpoint REST você pode executar mais de 150 modelos entre provedores, comparar preço, disponibilidade, latência, tempo de atividade e tipo de provedor, direcionar para desempenho ou custo, e alternar instantaneamente se um provedor apresentar degradação. É agnóstico ao fornecedor e pago por token—70% de cada dólar retorna para GPUs da comunidade/empresa que mantêm os modelos online.

• Navegar Modelos: Marketplace de Modelos
• Abrir Playground: Experimente no Playground
• Criar Chave de API: Gerar credenciais
• Referência da API (Início Rápido): Comece com a API

Por que ShareAI em vez de um proxy DIY como LiteLLM

• Marketplace transparente: veja preço/latência/disponibilidade/tempo de atividade e escolha a melhor rota por chamada.
• Resiliência sem operações extras: failover instantâneo e roteamento baseado em políticas—sem frota de proxy para manter.
• Economia impulsionada por pessoas: seus gastos aumentam a capacidade onde você precisa; 70% vai para os provedores.
• Sem reescritas: uma integração para 150+ modelos; alterne provedores livremente.

Início rápido (copiar-colar)

# Bash / cURL — Conclusões de Chat"

// JavaScript (Node 18+ / Edge) — Conclusões de Chat;

# Python (requests) — Conclusões de Chat

Para fornecedores: qualquer pessoa pode ganhar mantendo modelos online

ShareAI é de código aberto: qualquer pessoa pode se tornar um provedor (Comunidade ou Empresa). Aplicativos de integração existem para Windows, Ubuntu, macOS e Docker. Contribua com rajadas de tempo ocioso ou opere sempre ativo. Os incentivos incluem Recompensas (ganhar dinheiro), Troca (ganhar tokens para gastar em inferência) e Missão (doar um % para ONGs). Conforme você escala, defina seus próprios preços de inferência e ganhe exposição preferencial.

• Guia do Provedor
• Painel do Provedor

As melhores alternativas ao LiteLLM (lista completa)

Abaixo estão as plataformas que as equipes geralmente avaliam junto ou em vez do LiteLLM. Para leitura adicional, veja a visão geral de alternativas ao LiteLLM da Eden AI.

Eden IA

O que é: Um agregador de IA que cobre LLMs e outros serviços (geração de imagens, tradução, TTS, etc.). Ele oferece opções de cache, provedores de fallback e processamento em lote para throughput.

Bom para: Um único lugar para acessar IA multimodal além de LLMs de texto.

Compromissos: Menos ênfase em uma porta de entrada de mercado que expõe a economia e latência por provedor antes do roteamento; o mercado do ShareAI torna esses trade-offs explícitos.

Portkey

O que é: Um gateway de IA com guardrails, observabilidade e governança. Ótimo para rastreamentos profundos e políticas em contextos regulados.

Bom para: Organizações que priorizam políticas, análises e conformidade no tráfego de IA.

Compromissos: Principalmente um plano de controle—você ainda traz seus próprios provedores. Se sua principal necessidade é escolha transparente de provedores e resiliência sem operações extras, o ShareAI é mais simples.

Kong IA Gateway

O que é: O gateway de IA/LLM do Kong foca na governança na borda (políticas, plugins, análises), muitas vezes junto com implantações existentes do Kong.

Bom para: Empresas padronizando o controle no tráfego de IA, especialmente quando já investiram no Kong.

Compromissos: Não é um marketplace; traga seus próprios provedores. Você ainda precisará de seleção explícita de provedores e resiliência multi-provedor.

ORQ AI

O que é: Ferramentas de orquestração e colaboração para mover equipes multifuncionais de experimentos para produção por meio de fluxos de baixo código.

Bom para: Startups/PMEs que precisam de orquestração de fluxo de trabalho e superfícies colaborativas de construção.

Compromissos: Menos foco na transparência do marketplace e na economia em nível de provedor — combina bem com o ShareAI para a camada de roteamento.

Unificar

O que é: Ferramentas de roteamento e avaliação orientadas para desempenho para selecionar modelos mais fortes por prompt.

Bom para: Equipes que enfatizam roteamento orientado pela qualidade e avaliações regulares de prompts entre modelos.

Compromissos: Mais opinativo na avaliação; não é principalmente um marketplace que expõe a economia dos provedores de forma antecipada.

OpenRouter

O que é: Uma única API que abrange muitos modelos com padrões familiares de solicitação/resposta, popular para experimentos rápidos.

Bom para: Testes rápidos com vários modelos usando uma única chave.

Compromissos: Menos ênfase na governança empresarial e nas mecânicas de marketplace que mostram preço/latência/disponibilidade antes da chamada.

LiteLLM vs ShareAI vs outros — comparação rápida

Plataforma	Quem atende	Amplitude do modelo	Governança	Observabilidade	Roteamento / Failover	Transparência do marketplace	Programa de provedores
ShareAI	Equipes de produto/plataforma que desejam uma API + economia justa	mais de 150 modelos entre provedores	Chaves de API e controles por rota	Uso do console + estatísticas do marketplace	Roteamento inteligente + failover instantâneo	Sim (preço, latência, tempo de atividade, disponibilidade, tipo)	Sim — fornecimento aberto; 70% para provedores
LiteLLM	Equipes que preferem proxy auto-hospedado	Muitos via formato OpenAI	Configuração/limites	Faça você mesmo	Repetições/alternativas	N/D	N/D
Eden IA	Equipes que precisam de LLM + outros serviços de IA	Amplo multi-serviço	API padrão	Varia	Recurso de fallback/cache	Parcial	N/D
Portkey	Regulamentado/empresarial	Amplo (BYO)	Forte limites de segurança	Rastreamentos profundos	Roteamento condicional	N/D	N/D
Kong IA Gateway	Empresas com Kong	Provedores próprios	Forte políticas de borda	Análises	Proxy/plugins	Não	N/D
ORQ	Equipes que precisam de orquestração	Suporte amplo	Controles da plataforma	Análises da plataforma	Nível de fluxo de trabalho	N/D	N/D
Unificar	Roteamento orientado por qualidade	Multi-modelo	Padrão	Análises da plataforma	Seleção do melhor modelo	N/D	N/D
OpenRouter	Desenvolvedores que desejam uma única chave	Catálogo amplo	Controles básicos	Lado do aplicativo	Recurso de fallback/roteamento	Parcial	N/D

Lendo a tabela: “Transparência do marketplace” pergunta, Posso ver preço/latência/tempo de atividade/disponibilidade e escolher a rota antes de enviar o tráfego? O ShareAI foi projetado para responder “sim” por padrão.

Preços e TCO: olhe além de $/1K tokens

O preço unitário importa, mas o custo real inclui tentativas/recuos, efeitos de UX impulsionados pela latência (que alteram o uso de tokens), variação do provedor por região/infraestrutura, armazenamento de observabilidade e execuções de avaliação. Um marketplace ajuda você a equilibrar essas compensações explicitamente.

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

Protótipo (10k tokens/dia): priorize o tempo-para-o-primeiro-token (Playground + Quickstart), depois endureça as políticas mais tarde.
Produto de escala média (2M tokens/dia em 3 modelos): o roteamento guiado por marketplace pode reduzir gastos e melhorar a UX; mudar uma rota para um provedor de menor latência pode reduzir as interações de conversa e o uso de tokens.
Cargas de trabalho irregulares: espere um custo efetivo de token ligeiramente maior devido a tentativas durante o failover; planeje para isso—o roteamento inteligente reduz os custos de inatividade.

Onde o ShareAI ajuda: visibilidade explícita de preço e latência, failover instantâneo e fornecimento impulsionado por pessoas (70% para provedores) melhoram tanto a confiabilidade quanto a eficiência a longo prazo.

Migração: LiteLLM → ShareAI (shadow → canary → cutover)

• Inventário e mapeamento de modelos: liste rotas chamando seu proxy; mapeie nomes de modelos para o catálogo do ShareAI e decida preferências de região/latência.
• Paridade de prompt e guardrails: reproduza um conjunto representativo de prompts; imponha limites máximos de tokens e tetos de preço.
• Shadow, depois canary: comece com tráfego sombra; quando as respostas parecerem boas, canário em 10% → 25% → 50% → 100%.
• Híbrido, se necessário: mantenha LiteLLM para desenvolvimento enquanto usa ShareAI para roteamento de produção/transparência de marketplace; ou combine seu gateway favorito para políticas organizacionais com ShareAI para seleção de provedores e failover.
• Validar e limpar: finalize os SLAs, atualize os runbooks, aposente nós proxy desnecessários.

• Abrir Playground
• Criar Chave de API
• Referência da API (Início rápido)
• Ver lançamentos

Lista de verificação de segurança, privacidade e conformidade

• Manipulação de chaves: cadência de rotação; tokens com escopo; separação por ambiente.
• Retenção de dados: onde prompts/respostas vivem; por quanto tempo; controles de redação.
• PII & conteúdo sensível: estratégias de mascaramento; controles de acesso; roteamento regional para localidade de dados.
• Observabilidade: o que você registra; filtre ou pseudonimize conforme necessário.
• Resposta a incidentes: SLAs, caminhos de escalonamento, trilhas de auditoria.

Experiência do desenvolvedor que entrega

• Tempo para o primeiro token: execute uma solicitação ao vivo no Playground, depois integre via o Referência da API—minutos, não horas.
• Descoberta de marketplace: compare preço, latência, disponibilidade e tempo de atividade no página de Modelos.
• Contas e autenticação: Entrar ou cadastrar-se para gerenciar chaves, uso e faturamento.

Perguntas Frequentes:

Para onde ir a seguir

• Experimente uma solicitação ao vivo no Playground
• Navegue pelos Modelos com preço e latência
• Leia a Documentação
• Explore nosso arquivo de Alternativas

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Experimente o Playground

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