ทางเลือก Kong AI ที่ดีที่สุดในปี 2026: ทำไม ShareAI ถึงเป็น #1 (ตัวเลือกจริง, การตั้งราคา & คู่มือการย้ายข้อมูล)

หากคุณกำลังเปรียบเทียบ ทางเลือกของ Kong AI หรือกำลังค้นหา คู่แข่งของ Kong AI, คู่มือฉบับนี้จะช่วยแสดงภาพรวมเหมือนที่ผู้สร้างจะทำ เราจะอธิบายให้ชัดเจนว่าผู้คนหมายถึงอะไรเมื่อพูดถึง “Kong AI” (ไม่ว่าจะเป็น เกตเวย์ AI ของ Kong หรือ Kong.ai ผลิตภัณฑ์ตัวแทน/แชทบอท) และกำหนดตำแหน่งที่ ตัวรวบรวม LLM เหมาะสม จากนั้นเปรียบเทียบทางเลือกที่ดีที่สุด—โดยจัดวาง แชร์เอไอ เป็นอันดับแรกสำหรับทีมที่ต้องการ API เดียวสำหรับผู้ให้บริการหลายราย ตลาดที่โปร่งใส, การกำหนดเส้นทางอัจฉริยะ/การสำรองข้อมูล และเศรษฐศาสตร์ที่เป็นธรรมซึ่งส่ง 70% ของค่าใช้จ่ายกลับไปยังผู้ให้บริการ GPU. API ที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยผู้คน.

ตลอดบทความนี้ คุณจะพบการเปรียบเทียบที่ใช้งานได้จริง กรอบงาน TCO คู่มือการย้ายข้อมูล และตัวอย่าง API ที่สามารถคัดลอกและวางได้เพื่อให้คุณสามารถส่งงานได้อย่างรวดเร็ว.

สิ่งที่ “Kong AI” หมายถึง (ผลิตภัณฑ์สองประเภทที่แตกต่างกัน)

Kong AI Gateway (โดย Kong Inc.) เป็นเกตเวย์ AI/LLM ระดับองค์กร: การกำกับดูแล, นโยบาย/ปลั๊กอิน, การวิเคราะห์ และการสังเกตการณ์สำหรับทราฟฟิก AI ที่ขอบเครือข่าย คุณนำผู้ให้บริการ/โมเดลของคุณมาเอง; มันเป็นแผงควบคุมโครงสร้างพื้นฐานมากกว่าตลาดโมเดล.

Kong.ai เป็นผลิตภัณฑ์แชทบอท/ตัวแทนธุรกิจสำหรับการสนับสนุนและการขาย มันรวม UX การสนทนา, หน่วยความจำ และช่องทาง—มีประโยชน์สำหรับการสร้างผู้ช่วย แต่ไม่ได้มุ่งเน้นที่การรวม LLM ที่เป็นกลางต่อผู้พัฒนา.

สรุป: หากคุณต้องการการกำกับดูแลและการบังคับใช้นโยบาย เกตเวย์อาจเป็นตัวเลือกที่ดี API เดียว เหนือโมเดล/ผู้ให้บริการหลายรายพร้อมราคาที่โปร่งใส/ความหน่วง/เวลาทำงาน ก่อน ที่คุณกำหนดเส้นทาง คุณกำลังมองหา ตัวรวบรวมพร้อมตลาด.

LLM คืออะไร (และทำไมทีมถึงไม่ค่อยมาตรฐานกับเพียงหนึ่งเดียว)?

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เช่น GPT, Llama และ Mistral เป็นตัวสร้างข้อความแบบความน่าจะเป็นที่ได้รับการฝึกฝนจากคลังข้อมูลขนาดใหญ่ พวกมันขับเคลื่อนการแชท, RAG, ตัวแทน, การสรุป, โค้ด และอื่น ๆ แต่ไม่มีโมเดลเดียวที่ชนะในทุกงาน, ภาษา หรือโปรไฟล์ความหน่วง/ต้นทุน—ดังนั้นการเข้าถึงหลายโมเดลจึงสำคัญ.

ประสิทธิภาพเปลี่ยนแปลงไปตามเวลา (การเปิดตัวโมเดลใหม่, การเปลี่ยนแปลงราคา, การเพิ่มขึ้นของทราฟฟิก) ในการผลิต การรวมและการดำเนินงาน—คีย์, การบันทึก, การลองใหม่, การควบคุมต้นทุน และการสำรองข้อมูล—สำคัญพอ ๆ กับคุณภาพโมเดลดิบ.

ตัวรวบรวม vs. เกตเวย์ vs. แพลตฟอร์มตัวแทน (และทำไมผู้ซื้อถึงสับสนระหว่างพวกมัน)

• ตัวรวบรวม LLM: API เดียวสำหรับโมเดล/ผู้ให้บริการหลายราย; การกำหนดเส้นทาง/การสำรองข้อมูล; การเปรียบเทียบราคา/ประสิทธิภาพ; การสลับที่เป็นกลางต่อผู้ขาย.
• เกตเวย์ AI: การกำกับดูแลและนโยบายที่ขอบเครือข่าย; ปลั๊กอิน, การจำกัดอัตรา, การวิเคราะห์; นำผู้ให้บริการของคุณมาเอง.
• แพลตฟอร์มตัวแทน/แชทบอท: UX การสนทนาแบบแพ็คเกจ, หน่วยความจำ, เครื่องมือ และช่องทางสำหรับผู้ช่วยที่เน้นธุรกิจ.

หลายทีมเริ่มต้นด้วยเกตเวย์สำหรับนโยบายกลาง จากนั้นเพิ่มตัวรวมเพื่อให้ได้การกำหนดเส้นทางตลาดที่โปร่งใส (หรือในทางกลับกัน) สแต็กของคุณควรสะท้อนสิ่งที่คุณปรับใช้ในวันนี้และแผนการขยายในอนาคต.

วิธีที่เราประเมินทางเลือก Kong AI ที่ดีที่สุด

• ความหลากหลายและความเป็นกลางของโมเดล: ลิขสิทธิ์ + เปิด, ไม่มีการเขียนใหม่; ง่ายต่อการเปลี่ยน.
• ความหน่วงและความยืดหยุ่น: นโยบายการกำหนดเส้นทาง; การหมดเวลา; การลองใหม่; การเปลี่ยนเส้นทางทันที.
• การกำกับดูแลและความปลอดภัย: การจัดการคีย์, การควบคุมผู้ให้บริการ, ขอบเขตการเข้าถึง.
• การสังเกตการณ์: บันทึกคำสั่ง/การตอบกลับ, การติดตาม, แดชบอร์ดต้นทุน/ความหน่วง.
• ความโปร่งใสด้านการกำหนดราคา & TCO: อัตราต่อหน่วยที่คุณสามารถเปรียบเทียบก่อนการกำหนดเส้นทาง.
• ประสบการณ์นักพัฒนา: เอกสาร, การเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว, SDKs, สนามทดลอง; เวลาสู่โทเค็นแรก.
• ชุมชน & เศรษฐศาสตร์: ว่าการใช้จ่ายเพิ่มอุปทานหรือไม่ (แรงจูงใจสำหรับเจ้าของ GPU).

#1 — ShareAI (People‑Powered AI API): ทางเลือก Kong AI ที่ดีที่สุด

แชร์เอไอ เป็น API หลายผู้ให้บริการที่มี ตลาดที่โปร่งใส และ การกำหนดเส้นทางอัจฉริยะ. ด้วยการรวมเพียงครั้งเดียว คุณสามารถเรียกดูแคตตาล็อกขนาดใหญ่ของโมเดลและผู้ให้บริการ เปรียบเทียบ ราคา, ความพร้อมใช้งาน, ความหน่วง, ความพร้อมใช้งานต่อเนื่อง, ประเภทผู้ให้บริการ, และกำหนดเส้นทางด้วย การเปลี่ยนไปใช้ระบบสำรองทันที. เศรษฐศาสตร์ของมันขับเคลื่อนด้วยผู้คน: 70% ของทุกดอลลาร์ไหลไปยังผู้ให้บริการ GPU ที่ช่วยให้โมเดลออนไลน์อยู่เสมอ :contentReference[oaicite:2]

• API เดียว → 150+ โมเดล ผ่านผู้ให้บริการหลายราย—ไม่มีการเขียนใหม่ ไม่มีการล็อกอิน.
• ตลาดที่โปร่งใส: เลือกตามราคา ความหน่วงเวลา ความพร้อมใช้งาน ประเภทผู้ให้บริการ.
• ความยืดหยุ่นโดยค่าเริ่มต้น: นโยบายการกำหนดเส้นทาง + การแก้ไขข้อผิดพลาดทันที.
• เศรษฐศาสตร์ที่เป็นธรรม: 70% ของการใช้จ่ายไปยังผู้ให้บริการ (ชุมชนหรือบริษัท).

ลิงก์ด่วน (Playground, keys, docs)

• เรียกดูโมเดล (ตลาด)
• เปิด Playground
• สร้างคีย์ API
• การอ้างอิง API (Quickstart)
• คู่มือผู้ใช้ (ภาพรวมคอนโซล)
• การเปิดตัว

สำหรับผู้ให้บริการ: ใครก็สามารถสร้างรายได้โดยการทำให้โมเดลออนไลน์

ShareAI เป็นโอเพ่นซัพพลาย. ใครก็สามารถเป็นผู้ให้บริการได้—ชุมชนหรือบริษัท เข้าร่วมผ่าน Windows, Ubuntu, macOS หรือ Docker มีส่วนร่วมในช่วงเวลาว่างหรือทำงานตลอดเวลา เลือกแรงจูงใจของคุณ: รางวัล (เงิน), แลกเปลี่ยน (โทเค็น/AI Prosumer), หรือ ภารกิจ (บริจาค 1% ให้กับ NGOs) เมื่อคุณขยาย คุณสามารถตั้งราคาการอนุมานของคุณเองและได้รับการเปิดเผยที่พิเศษ.

• คู่มือผู้ให้บริการ
• แดชบอร์ดผู้ให้บริการ

ตัวอย่างคัดลอกและวาง (Chat Completions)

# cURL (bash) — Chat Completions"

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

ทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับ Kong AI (รายการเต็ม)

ด้านล่างนี้สะท้อนถึงชุดผู้ขายที่หลายทีมประเมิน: อีเดน AI, OpenRouter, LiteLLM, รวมเป็นหนึ่ง, พอร์ทคีย์, และ Orq AI. เรารักษาความเป็นกลางและปฏิบัติได้จริง จากนั้นอธิบายเมื่อ แชร์เอไอ เป็นตัวเลือกที่ดีกว่าสำหรับความโปร่งใสของตลาดและเศรษฐศาสตร์ชุมชน.

2) Eden AI

สิ่งที่มันคือ: แพลตฟอร์มที่รวบรวม LLMs และ บริการ AI ที่กว้างขึ้น เช่น ภาพ การแปล และ TTS. มุ่งเน้นความสะดวกสบายในความสามารถ AI หลายด้านและรวมถึงการแคช การสำรองข้อมูล และการประมวลผลแบบแบทช์.

จุดแข็ง: พื้นผิวความสามารถหลายด้านที่กว้าง; การสำรองข้อมูล/การแคช; การปรับแต่งแบบจ่ายตามการใช้งาน.

การแลกเปลี่ยน: เน้นน้อยลงใน ตลาดที่โปร่งใส ที่เน้นราคาต่อผู้ให้บริการ/ความหน่วง/เวลาทำงานก่อนที่คุณจะกำหนดเส้นทาง. ทีมที่เน้นตลาดมักจะชอบกระบวนการเลือกและกำหนดเส้นทางของ ShareAI.

เหมาะสำหรับ: ทีมที่ต้องการ LLMs พร้อมบริการ AI อื่น ๆ ในที่เดียว ด้วยความสะดวกและความกว้าง.

3) OpenRouter

สิ่งที่มันคือ: API ที่รวมเป็นหนึ่งเดียวเหนือหลายโมเดล. นักพัฒนามูลค่าความกว้างและรูปแบบการร้องขอ/ตอบกลับที่คุ้นเคย.

จุดแข็ง: การเข้าถึงโมเดลที่กว้างด้วยคีย์เดียว; การทดลองที่รวดเร็ว.

การแลกเปลี่ยน: เน้นน้อยลงในมุมมองตลาดผู้ให้บริการหรือความลึกของการกำกับดูแลองค์กร.

เหมาะสำหรับ: การทดลองอย่างรวดเร็วในหลายโมเดลโดยไม่ต้องการการควบคุมในระดับลึกของ control-plane.

4) LiteLLM

สิ่งที่มันคือ: Python SDK + proxy ที่สามารถโฮสต์เองได้ซึ่งรองรับอินเทอร์เฟซที่เข้ากันได้กับ OpenAI สำหรับผู้ให้บริการหลายราย.

จุดแข็ง: น้ำหนักเบา; นำไปใช้ได้รวดเร็ว; การติดตามค่าใช้จ่าย; การกำหนดเส้นทาง/การสำรองที่ง่าย.

การแลกเปลี่ยน: คุณดำเนินการ proxy และการสังเกตการณ์; ความโปร่งใสของตลาดและเศรษฐศาสตร์ชุมชนอยู่นอกขอบเขต.

เหมาะสำหรับ: ทีมขนาดเล็กที่ชอบชั้นพร็อกซีแบบ DIY.

Repo: LiteLLM บน GitHub

5) Unify

สิ่งที่มันคือ: การกำหนดเส้นทางและการประเมินที่เน้นประสิทธิภาพเพื่อเลือกโมเดลที่ดีกว่าตาม prompt.

จุดแข็ง: การกำหนดเส้นทางที่ขับเคลื่อนด้วยคุณภาพ; เน้นการเปรียบเทียบและการเลือกโมเดล.

การแลกเปลี่ยน: พื้นที่ที่มีความคิดเห็นชัดเจน; เน้นความโปร่งใสของตลาดน้อยกว่า.

เหมาะสำหรับ: ทีมที่ปรับปรุงคุณภาพการตอบสนองด้วยวงจรการประเมินผล.

เว็บไซต์: unify.ai

6) Portkey

สิ่งที่มันคือ: เกตเวย์ AI พร้อมการสังเกตการณ์, guardrails และคุณสมบัติการกำกับดูแล—เป็นที่นิยมในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุม.

จุดแข็ง: การวิเคราะห์/ร่องรอยเชิงลึก; การควบคุมความปลอดภัย; การบังคับใช้นโยบาย.

การแลกเปลี่ยน: เพิ่มพื้นที่การดำเนินงาน; เน้นน้อยลงเกี่ยวกับความโปร่งใสในรูปแบบตลาด.

เหมาะสำหรับ: ทีมที่เน้นการตรวจสอบและไวต่อการปฏิบัติตามข้อกำหนด.

หน้า Feature: เกตเวย์ Portkey AI

7) Orq AI

สิ่งที่มันคือ: แพลตฟอร์มการจัดการและการทำงานร่วมกันที่ช่วยให้ทีมเปลี่ยนจากการทดลองไปสู่การผลิตด้วยโค้ดต่ำ.

จุดแข็ง: การจัดการเวิร์กโฟลว์; การมองเห็นข้ามฟังก์ชัน; การวิเคราะห์แพลตฟอร์ม.

การแลกเปลี่ยน: เบาลงในคุณสมบัติเฉพาะการรวม เช่น ความโปร่งใสของตลาดและเศรษฐศาสตร์ของผู้ให้บริการ.

เหมาะสำหรับ: สตาร์ทอัพ/ธุรกิจขนาดเล็กที่ต้องการการจัดการมากกว่าการควบคุมการรวมเชิงลึก.

เว็บไซต์: orq.ai

Kong AI vs ShareAI vs Eden AI vs OpenRouter vs LiteLLM vs Unify vs Portkey vs Orq: การเปรียบเทียบอย่างรวดเร็ว

แพลตฟอร์ม	ใครที่มันให้บริการ	ความกว้างของโมเดล	การกำกับดูแล & ความปลอดภัย	การสังเกตการณ์	การกำหนดเส้นทาง / การสำรองข้อมูล	ความโปร่งใสของตลาด	รูปแบบการกำหนดราคา	โปรแกรมผู้ให้บริการ
แชร์เอไอ	ทีมผลิตภัณฑ์/แพลตฟอร์มที่ต้องการ API เดียว + เศรษฐศาสตร์ที่เป็นธรรม	โมเดลกว่า 150+ ข้ามผู้ให้บริการหลายราย	คีย์ API & การควบคุมต่อเส้นทาง	การใช้งานคอนโซล + สถิติของตลาด	การกำหนดเส้นทางอัจฉริยะ + การสลับสำรองทันที	ใช่ (ราคา, ความหน่วง, เวลาทำงาน, ความพร้อมใช้งาน, ประเภทผู้ให้บริการ)	จ่ายตามการใช้งาน; เปรียบเทียบผู้ให้บริการ	ใช่ — เปิดซัพพลาย; 70% ไปยังผู้ให้บริการ
คอง AI เกตเวย์	องค์กรที่ต้องการการกำกับดูแลระดับเกตเวย์	ผู้ให้บริการ BYO	แข็งแกร่ง นโยบาย/ปลั๊กอินขอบ	การวิเคราะห์	พร็อกซี/ปลั๊กอิน, การลองใหม่	ไม่ (เครื่องมือโครงสร้างพื้นฐาน)	ซอฟต์แวร์ + การใช้งาน (แตกต่างกัน)	ไม่มีข้อมูล
อีเดน AI	ทีมที่ต้องการ LLM + บริการ AI อื่น ๆ	บริการหลากหลายรูปแบบ	การควบคุมมาตรฐาน	แตกต่างกัน	การสำรองข้อมูล/การแคช	บางส่วน	จ่ายตามการใช้งาน	ไม่มีข้อมูล
OpenRouter	นักพัฒนาที่ต้องการคีย์เดียวสำหรับหลายโมเดล	แคตตาล็อกที่กว้าง	การควบคุม API ขั้นพื้นฐาน	ฝั่งแอป	การสำรอง/การกำหนดเส้นทาง	บางส่วน	จ่ายตามการใช้งานจริง	ไม่มีข้อมูล
LiteLLM	ทีมที่ต้องการพร็อกซีแบบโฮสต์เอง	ผู้ให้บริการหลายราย	การกำหนดค่า/ข้อจำกัดของคีย์	โครงสร้างพื้นฐานของคุณ	การลองใหม่/การสำรองข้อมูล	ไม่มีข้อมูล	ค่าใช้จ่ายสำหรับโฮสต์เอง + ผู้ให้บริการ	ไม่มีข้อมูล
รวมเป็นหนึ่ง	ทีมที่ปรับปรุงคุณภาพต่อคำสั่ง	หลายโมเดล	ความปลอดภัย API มาตรฐาน	การวิเคราะห์แพลตฟอร์ม	การเลือกโมเดลที่ดีที่สุด	ไม่มีข้อมูล	SaaS (แตกต่างกันไป)	ไม่มีข้อมูล
พอร์ทคีย์	ทีมที่มีการควบคุม/องค์กร	กว้าง	การกำกับดูแล/ข้อกำหนด	การติดตามเชิงลึก	การกำหนดเส้นทางตามเงื่อนไข	ไม่มีข้อมูล	SaaS (แตกต่างกันไป)	ไม่มีข้อมูล
Orq	ทีมผลิตภัณฑ์ข้ามฟังก์ชัน	การสนับสนุนที่กว้างขวาง	การควบคุมแพลตฟอร์ม	การวิเคราะห์แพลตฟอร์ม	การไหลของการจัดการระบบ	ไม่มีข้อมูล	SaaS (แตกต่างกันไป)	ไม่มีข้อมูล

การกำหนดราคาและ TCO: วิธีเปรียบเทียบต้นทุนจริง (ไม่ใช่แค่ราคาต่อหน่วย)

ทีมมักเปรียบเทียบ $/1K โทเค็นและหยุดแค่นั้น ในทางปฏิบัติ TCO ขึ้นอยู่กับการลองใหม่/การสำรอง, ความหน่วงของโมเดล (ซึ่งเปลี่ยนการใช้งาน), ความแปรปรวนของผู้ให้บริการ, การจัดเก็บข้อมูลการสังเกตการณ์ และการประเมินผล ข้อมูลตลาดที่โปร่งใสช่วยให้คุณเลือกเส้นทางที่สมดุลระหว่างต้นทุนและ UX.

โมเดล TCO แบบง่าย # (ต่อเดือน) TCO ≈ Σ (Base_tokens × Unit_price × (1 + Retry_rate)) + Observability_storage + Evaluation_tokens + Egress 

ต้นแบบ (10k โทเค็น/วัน): ต้นทุนของคุณส่วนใหญ่คือเวลาทางวิศวกรรม—ควรเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว (Playground, quickstarts). ขนาดกลาง (2M โทเค็น/วัน): การกำหนดเส้นทาง/การสำรองข้อมูลที่แนะนำโดยตลาดสามารถลดลงได้ 10–20% พร้อมปรับปรุง UX. งานที่มีความแปรปรวนสูง: คาดว่าจะมีค่าใช้จ่ายโทเค็นที่สูงขึ้นจากการลองใหม่ในระหว่างการสำรองข้อมูล; วางแผนงบประมาณสำหรับสิ่งนี้.

คู่มือการย้าย: การย้ายไปยัง ShareAI จากสแต็กทั่วไป

จาก Kong AI Gateway

รักษานโยบายระดับเกตเวย์ในที่ที่เหมาะสม เพิ่ม ShareAI สำหรับการกำหนดเส้นทางตลาดและการสำรองข้อมูลทันที รูปแบบ: การตรวจสอบสิทธิ์/นโยบายเกตเวย์ → ShareAI กำหนดเส้นทางต่อโมเดล → วัดสถิติตลาด → ปรับนโยบายให้เข้มงวดขึ้น.

จาก OpenRouter

แผนที่ชื่อโมเดล; ตรวจสอบความเท่าเทียมของคำสั่ง; เงา 10% ของการจราจร; เพิ่มขึ้นเป็น 25% → 50% → 100% เมื่องบประมาณความล่าช้า/ข้อผิดพลาดยังคงอยู่ ข้อมูลตลาดทำให้การเปลี่ยนผู้ให้บริการเป็นเรื่องง่าย.

จาก LiteLLM

แทนที่พร็อกซีที่โฮสต์เองในเส้นทางการผลิตที่คุณไม่ต้องการดำเนินการ; รักษา LiteLLM สำหรับการพัฒนา หากต้องการ เปรียบเทียบค่าใช้จ่ายการดำเนินงานกับประโยชน์ของการกำหนดเส้นทางที่จัดการ.

จาก Unify / Portkey / Orq

กำหนดความคาดหวังความเท่าเทียมของฟีเจอร์ (การวิเคราะห์, การป้องกัน, การจัดการ) หลายทีมดำเนินการแบบไฮบริด: รักษาฟีเจอร์เฉพาะที่แข็งแกร่งที่สุด ใช้ ShareAI สำหรับการเลือกผู้ให้บริการที่โปร่งใสและการสำรองข้อมูล.

รายการตรวจสอบความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว และการปฏิบัติตามข้อกำหนด (ไม่ขึ้นกับผู้ขาย)

• การจัดการคีย์: ความถี่ในการหมุน; ขอบเขตขั้นต่ำ; การแยกสภาพแวดล้อม.
• การเก็บรักษาข้อมูล: ที่คำสั่ง/การตอบกลับถูกจัดเก็บ, นานแค่ไหน, และวิธีการแก้ไข.
• PII & เนื้อหาที่ละเอียดอ่อน: การปิดบัง, การควบคุมการเข้าถึง, และการกำหนดเส้นทางระดับภูมิภาคเพื่อให้เกียรติความเป็นท้องถิ่นของข้อมูล.
• การสังเกตการณ์: วิธีการบันทึกคำสั่ง/การตอบกลับและว่าคุณสามารถกรองหรือทำให้เป็นนามแฝงได้หรือไม่.
• การตอบสนองต่อเหตุการณ์: เส้นทางการยกระดับและ SLA ของผู้ให้บริการ.

ประสบการณ์นักพัฒนาที่จัดส่ง

เวลา‑ถึง‑โทเค็นแรกสำคัญ เริ่มต้นใน สนามเด็กเล่น, สร้าง คีย์ API, จากนั้นจัดส่งด้วย เอกสารอ้างอิง API. สำหรับการปรับทิศทาง ดูที่ คู่มือผู้ใช้ และล่าสุด การเปิดตัว.

รูปแบบคำสั่งที่ควรทดสอบ: ตั้งค่าการหมดเวลาต่อผู้ให้บริการและโมเดลสำรอง; รันผู้สมัครแบบขนานและเลือกความสำเร็จที่เร็วที่สุด; ขอผลลัพธ์ JSON ที่มีโครงสร้างและตรวจสอบเมื่อได้รับ; ตรวจสอบล่วงหน้าจำนวนโทเค็นสูงสุดหรือป้องกันราคาต่อการเรียก. รูปแบบเหล่านี้เหมาะสมกับการกำหนดเส้นทางที่ได้รับข้อมูลจากตลาด.

คำถามที่พบบ่อย

สรุป: เลือกทางเลือกที่เหมาะสมสำหรับขั้นตอนของคุณ

เลือก แชร์เอไอ เมื่อคุณต้องการ API เดียว ข้ามผู้ให้บริการหลายราย, ที่มองเห็นได้อย่างเปิดเผย ตลาด, และความยืดหยุ่นโดยค่าเริ่มต้น—ในขณะเดียวกันสนับสนุนผู้คนที่ทำให้โมเดลออนไลน์ (70% ของการใช้จ่ายไปยังผู้ให้บริการ). เลือก คอง AI เกตเวย์ เมื่อความสำคัญสูงสุดของคุณคือการกำกับดูแลและนโยบายในระดับเกตเวย์สำหรับการจราจร AI ทั้งหมด. สำหรับความต้องการเฉพาะ, อีเดน AI, OpenRouter, LiteLLM, รวมเป็นหนึ่ง, พอร์ทคีย์, และ Orq แต่ละตัวนำจุดแข็งที่มีประโยชน์—ใช้การเปรียบเทียบด้านบนเพื่อจับคู่กับข้อจำกัดของคุณ.

• ลองใน Playground
• สร้างคีย์ API ของคุณ
• เริ่มต้นใช้งานกับ API
• ลงชื่อเข้าใช้หรือสมัครสมาชิก