ตัวเลือกแทน Azure API Management (GenAI) Alternatives 2026: ตัวเลือกแทน Azure GenAI Gateway ที่ดีที่สุด (และเมื่อควรเปลี่ยน)

อัปเดต กุมภาพันธ์ 2026

นักพัฒนาและทีมแพลตฟอร์มชื่นชอบ การจัดการ API ของ Azure (APIM) เพราะมันมีเกตเวย์ API ที่คุ้นเคยพร้อมนโยบาย, การสังเกตการณ์, และรากฐานองค์กรที่มั่นคง Microsoft ยังได้แนะนำ“ความสามารถเกตเวย์ AI”ที่ปรับแต่งสำหรับ AI สร้างสรรค์—เช่น นโยบายที่รับรู้ LLM, เมตริกโทเค็น, และเทมเพลตสำหรับ Azure OpenAI และผู้ให้บริการการอนุมานอื่น ๆ สำหรับหลายองค์กร นั่นเป็นพื้นฐานที่มั่นคง แต่ขึ้นอยู่กับลำดับความสำคัญของคุณ—SLA ความหน่วง, การกำหนดเส้นทางหลายผู้ให้บริการ, โฮสต์ด้วยตัวเอง, การควบคุมค่าใช้จ่าย, การสังเกตการณ์เชิงลึก, หรือ BYOI (นำโครงสร้างพื้นฐานของคุณมาเอง)—คุณอาจพบความเหมาะสมที่ดีกว่ากับ เกตเวย์ GenAI หรือ ตัวรวบรวมโมเดล.

คู่มือนี้จะแยกย่อย ทางเลือกของ Azure API Management (GenAI) ชั้นนำ, รวมถึงเมื่อควรเก็บ APIM ไว้ในสแต็กและเมื่อควรกำหนดเส้นทางการจราจร GenAI ไปยังที่อื่นโดยสิ้นเชิง เราจะยังแสดงให้คุณเห็นวิธีเรียกโมเดลในไม่กี่นาที พร้อมตารางเปรียบเทียบและคำถามที่พบบ่อยแบบยาว (รวมถึงคำถาม “การจัดการ API ของ Azure เทียบกับ X” การจับคู่).

สารบัญ

• สิ่งที่ Azure API Management (GenAI) ทำได้ดี (และที่ที่อาจไม่เหมาะสม)
• วิธีเลือกทางเลือกเกตเวย์ Azure GenAI
• ทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับ Azure API Management (GenAI) — ตัวเลือกด่วน
• การเจาะลึก: ทางเลือกยอดนิยม
  • ShareAI (ตัวเลือกของเราสำหรับการควบคุมการสร้าง + เศรษฐศาสตร์)
  • OpenRouter
  • อีเดน AI
  • พอร์ทคีย์
  • คอง AI เกตเวย์
  • ออร์ค.ai
  • รวมเป็นหนึ่ง
  • LiteLLM
• เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว: เรียกใช้โมเดลในไม่กี่นาที
• การเปรียบเทียบในพริบตา
• คำถามที่พบบ่อย (การจับคู่ “vs” แบบยาว)

สิ่งที่ Azure API Management (GenAI) ทำได้ดี (และที่ที่อาจไม่เหมาะสม)

สิ่งที่มันทำได้ดี

Microsoft ได้ขยาย APIM ด้วย ความสามารถเกตเวย์เฉพาะ GenAI เพื่อให้คุณสามารถจัดการทราฟฟิก LLM ได้คล้ายกับ REST APIs พร้อมเพิ่มนโยบายและเมตริกที่รับรู้ LLM ในแง่ปฏิบัติ นั่นหมายความว่าคุณสามารถ:

• นำเข้า Azure OpenAI หรือสเปค OpenAPI อื่น ๆ เข้าสู่ APIM และควบคุมด้วยนโยบาย คีย์ และเครื่องมือวงจรชีวิต API มาตรฐาน.
• ใช้รูปแบบ การตรวจสอบสิทธิ์ทั่วไป (API key, Managed Identity, OAuth 2.0) ด้านหน้าบริการ Azure OpenAI หรือบริการที่เข้ากันได้กับ OpenAI.
• ปฏิบัติตาม สถาปัตยกรรมอ้างอิง และรูปแบบโซนลงจอดสำหรับเกตเวย์ GenAI ที่สร้างบน APIM.
• รักษาการจราจรภายในขอบเขต Azure ด้วยการกำกับดูแล การตรวจสอบ และพอร์ทัลนักพัฒนาที่วิศวกรคุ้นเคยอยู่แล้ว.

ที่ที่อาจไม่เหมาะสม

แม้จะมีนโยบาย GenAI ใหม่ ทีมงานมักจะเติบโตเกินกว่า APIM สำหรับ งานที่มี LLM หนัก ในบางพื้นที่:

• การกำหนดเส้นทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ข้ามผู้ให้บริการโมเดลหลายราย หากคุณต้องการกำหนดเส้นทางโดย ค่าใช้จ่าย/ความหน่วง/คุณภาพ ข้ามโมเดลของบุคคลที่สามหลายสิบหรือหลายร้อยโมเดล—รวมถึงปลายทางที่โฮสต์เองในองค์กร—APIM เพียงอย่างเดียวมักต้องการการตั้งค่านโยบายที่ซับซ้อนหรือบริการเพิ่มเติม.
• ความยืดหยุ่น + การควบคุมการระเบิด ด้วย BYOI ก่อน. หากคุณต้องการให้การจราจรชอบโครงสร้างพื้นฐานของคุณเอง (การอยู่อาศัยของข้อมูล ความหน่วงที่คาดการณ์ได้) ล้นไป เครือข่ายที่กว้างขึ้นตามความต้องการ คุณจะต้องมีตัวจัดการที่สร้างขึ้นเฉพาะ.
• การสังเกตการณ์เชิงลึก สำหรับพรอมต์/โทเค็นที่เกินบันทึกเกตเวย์ทั่วไป—เช่น ค่าใช้จ่ายต่อพรอมต์, การใช้งานโทเค็น, อัตราการเข้าถึงแคช, ประสิทธิภาพระดับภูมิภาค, และรหัสเหตุผลการสำรองข้อมูล.
• การโฮสต์พร็อกซีที่รองรับ LLM ด้วยตัวเอง พร้อมจุดเชื่อมต่อที่เข้ากันได้กับ OpenAI และงบประมาณ/ข้อจำกัดอัตราที่ละเอียด—เกตเวย์ OSS ที่เชี่ยวชาญสำหรับ LLM มักจะง่ายกว่า.
• การจัดการหลายรูปแบบ (ภาพ, OCR, เสียง, การแปล) ภายใต้หนึ่งเดียว ที่เป็นธรรมชาติของโมเดล พื้นผิว; APIM สามารถเป็นตัวกลางสำหรับบริการเหล่านี้ แต่บางแพลตฟอร์มมีความครอบคลุมนี้ในตัว.

วิธีเลือกทางเลือกเกตเวย์ Azure GenAI

• ต้นทุนรวมของการเป็นเจ้าของ (TCO). มองให้ไกลกว่าราคาต่อโทเค็น: การแคช, นโยบายการกำหนดเส้นทาง, การควบคุมการจำกัด/การใช้งานเกิน และ—ถ้าคุณสามารถ นำโครงสร้างพื้นฐานของคุณมาเอง—ปริมาณการใช้งานที่สามารถอยู่ในพื้นที่ (ลดการส่งออกและความล่าช้า) เทียบกับการระเบิดไปยังเครือข่ายสาธารณะ โบนัส: GPU ที่ไม่ได้ใช้งานของคุณสามารถ รับรายได้ เมื่อคุณไม่ได้ใช้งานพวกมัน?
• ความล่าช้าและความน่าเชื่อถือ. การกำหนดเส้นทางที่รับรู้ภูมิภาค, กลุ่มที่อุ่นเครื่อง, และ การสำรองข้อมูลอัจฉริยะ (เช่น ลองใหม่เฉพาะเมื่อเกิดข้อผิดพลาด 429 หรือข้อผิดพลาดเฉพาะ). ขอให้ผู้ขายแสดง p95/p99 ภายใต้โหลดและวิธีที่พวกเขาเริ่มต้นเย็นระหว่างผู้ให้บริการ.
• การสังเกตและการกำกับดูแล. การติดตาม, เมตริกคำสั่ง+โทเค็น, แดชบอร์ดต้นทุน, การจัดการ PII, นโยบายคำสั่ง, บันทึกการตรวจสอบ, และการส่งออกไปยัง SIEM ของคุณ. ตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีงบประมาณและข้อจำกัดอัตราต่อคีย์และต่อโครงการ.
• โฮสต์เอง vs. บริการจัดการ. คุณต้องการ Docker/Kubernetes/Helm สำหรับการปรับใช้ส่วนตัว (แยกอากาศหรือ VPC) หรือบริการที่จัดการเต็มรูปแบบเป็นที่ยอมรับ?
• ความกว้างนอกเหนือจากการแชท. พิจารณาการสร้างภาพ, OCR/การวิเคราะห์เอกสาร, การพูด, การแปล, และบล็อกการสร้าง RAG (การจัดอันดับใหม่, ตัวเลือกการฝัง, ผู้ประเมิน).
• การเตรียมพร้อมสำหรับอนาคต. หลีกเลี่ยงการล็อกอิน: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณสามารถเปลี่ยนผู้ให้บริการ/โมเดลได้อย่างรวดเร็วด้วย SDK ที่เข้ากันได้กับ OpenAI และตลาด/ระบบนิเวศที่แข็งแรง.

ทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับ Azure API Management (GenAI) — ตัวเลือกด่วน

ShareAI (ตัวเลือกของเราสำหรับการควบคุมการสร้าง + เศรษฐศาสตร์) — API หนึ่งสำหรับ โมเดลกว่า 150+, BYOI (นำโครงสร้างพื้นฐานของคุณเอง), ลำดับความสำคัญของผู้ให้บริการต่อคีย์ เพื่อให้การรับส่งข้อมูลของคุณเข้าถึง ฮาร์ดแวร์ของคุณก่อน, จากนั้น การกระจายตัวแบบยืดหยุ่น ไปยังเครือข่ายแบบกระจายศูนย์. รายได้ 70% ไหลกลับไปยังเจ้าของ/ผู้ให้บริการ GPU ที่รักษาโมเดลออนไลน์ไว้ เมื่อ GPU ของคุณว่าง ให้เลือกเข้าร่วมเพื่อให้เครือข่ายสามารถใช้งานได้และ รับรายได้ (แลกเปลี่ยนโทเค็นหรือเงินจริง). สำรวจ: เรียกดูโมเดล • อ่านเอกสาร • ลองใน Playground • สร้างคีย์ API • คู่มือผู้ให้บริการ

OpenRouter — การเข้าถึงจุดเดียวที่ยอดเยี่ยมไปยังหลายโมเดลพร้อมการกำหนดเส้นทางและ การแคชคำสั่ง ที่รองรับ; โฮสต์เท่านั้น.

อีเดน AI — การครอบคลุมหลายรูปแบบ (LLM, วิสัยทัศน์, OCR, การพูด, การแปล) ภายใต้ API เดียว; ความสะดวกแบบจ่ายตามการใช้งาน.

พอร์ทคีย์ — เกตเวย์ AI + การสังเกตการณ์ พร้อมการตั้งค่าการสำรองที่โปรแกรมได้, ขีดจำกัดอัตรา, การแคช, และการปรับสมดุลโหลดจากพื้นผิวการกำหนดค่าหนึ่งเดียว.

คอง AI เกตเวย์ — โอเพ่นซอร์ส การกำกับดูแลเกตเวย์ (ปลั๊กอินสำหรับการรวมหลาย LLM, เทมเพลตคำสั่ง, การกำกับดูแลข้อมูล, เมตริก/การตรวจสอบ); โฮสต์เองหรือใช้ Konnect.

ออร์ค.ai — การทำงานร่วมกัน + LLMOps (การทดลอง, ผู้ประเมิน, RAG, การปรับใช้, RBAC, ตัวเลือก VPC/ในองค์กร).

รวมเป็นหนึ่ง — ตัวกำหนดเส้นทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับต้นทุน/ความเร็ว/คุณภาพโดยใช้เมตริกประสิทธิภาพแบบสด.

LiteLLM — โอเพ่นซอร์ส พร็อกซี/เกตเวย์: จุดสิ้นสุดที่เข้ากันได้กับ OpenAI, งบประมาณ/ขีดจำกัดอัตรา, การบันทึก/เมตริก, การกำหนดเส้นทางสำรอง/การลองใหม่; ปรับใช้ผ่าน Docker/K8s/Helm.

การเจาะลึก: ทางเลือกยอดนิยม

ShareAI (ตัวเลือกของเราสำหรับการควบคุมการสร้าง + เศรษฐศาสตร์)

มันคืออะไร. A เครือข่าย AI ที่เน้นผู้ให้บริการ และ API ที่รวมเป็นหนึ่งเดียว ด้วย BYOI, องค์กรสามารถเชื่อมต่อโครงสร้างพื้นฐานของตนเอง (ในองค์กร, คลาวด์, หรือเอดจ์) และตั้งค่า ลำดับความสำคัญของผู้ให้บริการต่อคีย์—การรับส่งข้อมูลของคุณ เข้าถึงอุปกรณ์ของคุณก่อน เพื่อความเป็นส่วนตัว, การอยู่อาศัยของข้อมูล, และความหน่วงที่คาดการณ์ได้ เมื่อคุณต้องการความจุเพิ่มเติม เครือข่าย ShareAI แบบกระจายศูนย์ ระบบจะจัดการการล้นโดยอัตโนมัติ เมื่อเครื่องของคุณว่าง ให้เครือข่ายใช้งานและ รับรายได้—ไม่ว่าจะ แลกเปลี่ยนโทเค็น (เพื่อใช้ในภายหลังสำหรับการอนุมานของคุณเอง) หรือ เงินจริง. ตลาดถูกออกแบบมาเพื่อให้ รายได้ 70% กลับไปยังเจ้าของ/ผู้ให้บริการ GPU ที่ช่วยให้โมเดลออนไลน์.

คุณสมบัติเด่น

• BYOI + ลำดับความสำคัญของผู้ให้บริการตามคีย์. ปักหมุดคำขอไปยังโครงสร้างพื้นฐานของคุณโดยค่าเริ่มต้น; ช่วยเรื่องความเป็นส่วนตัว, การอยู่อาศัยของข้อมูล, และเวลาสู่โทเค็นแรก.
• การล้นแบบยืดหยุ่น. ระเบิดไปยังเครือข่ายแบบกระจายโดยไม่ต้องเปลี่ยนโค้ด; ทนทานต่อการเพิ่มขึ้นของการรับส่งข้อมูล.
• รับรายได้จากความจุที่ว่าง. สร้างรายได้จาก GPU เมื่อคุณไม่ได้ใช้งาน; เลือกแลกเปลี่ยนโทเค็นหรือเงินสด.
• ตลาดที่โปร่งใส. เปรียบเทียบโมเดล/ผู้ให้บริการตามค่าใช้จ่าย, ความพร้อมใช้งาน, ความหน่วงเวลา และเวลาทำงาน.
• การเริ่มต้นที่ไร้แรงเสียดทาน. ทดสอบใน สนามเด็กเล่น, สร้างคีย์ใน คอนโซล, ดู โมเดล, และอ่าน เอกสาร. พร้อมที่จะ BYOI หรือยัง? เริ่มต้นด้วย คู่มือผู้ให้บริการ.

เหมาะสำหรับ. ทีมที่ต้องการ การควบคุม + ความยืดหยุ่น—เก็บข้อมูลที่สำคัญหรือการจราจรที่ต้องการความหน่วงต่ำไว้ในฮาร์ดแวร์ของคุณ แต่ใช้เครือข่ายเมื่อความต้องการเพิ่มขึ้น ผู้สร้างที่ต้องการ ความชัดเจนด้านค่าใช้จ่าย (และแม้กระทั่ง การชดเชยค่าใช้จ่าย ผ่านการสร้างรายได้ในเวลาว่าง).

สิ่งที่ควรระวัง. เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจาก ShareAI ให้ปรับลำดับความสำคัญของผู้ให้บริการในสิ่งที่สำคัญและเลือกสร้างรายได้ในเวลาว่าง ค่าใช้จ่ายของคุณลดลงเมื่อการจราจรต่ำ และความจุเพิ่มขึ้นโดยอัตโนมัติเมื่อการจราจรพุ่งสูงขึ้น.

ทำไมต้อง ShareAI แทน APIM สำหรับ GenAI? หากงานหลักของคุณคือ GenAI คุณจะได้รับประโยชน์จาก การกำหนดเส้นทางที่เหมาะกับโมเดล, การใช้งานที่เข้ากันได้กับ OpenAI, และ การสังเกตการณ์ต่อคำสั่ง แทนที่จะเป็นชั้นเกตเวย์ทั่วไป APIM ยังคงยอดเยี่ยมสำหรับการจัดการ REST—แต่ ShareAI ให้คุณ การจัดการแบบ GenAI-first ด้วย ความชอบ BYOI, ซึ่ง APIM ยังไม่ได้ปรับแต่งให้เหมาะสมในวันนี้ (คุณยังสามารถใช้งาน APIM ด้านหน้าเพื่อควบคุมขอบเขตได้)

เคล็ดลับมือโปร: หลายทีมวาง ShareAI ไว้หลังเกตเวย์ที่มีอยู่ เพื่อมาตรฐานการกำหนดนโยบาย/การบันทึกขณะปล่อยให้ ShareAI จัดการการกำหนดเส้นทางโมเดล, ตรรกะการสำรองข้อมูล, และแคช.

OpenRouter

มันคืออะไร. ตัวรวบรวมที่โฮสต์ซึ่งรวมการเข้าถึงโมเดลหลายตัวไว้หลังอินเทอร์เฟซแบบ OpenAI รองรับการกำหนดเส้นทางผู้ให้บริการ/โมเดล, การสำรองข้อมูล, และการแคชคำสั่งเมื่อรองรับ.

คุณสมบัติเด่น. ตัวกำหนดเส้นทางอัตโนมัติและการปรับอคติผู้ให้บริการสำหรับราคา/ปริมาณงาน; การย้ายข้อมูลง่ายหากคุณใช้งานรูปแบบ SDK ของ OpenAI อยู่แล้ว.

เหมาะสำหรับ. ทีมที่ให้ความสำคัญกับประสบการณ์โฮสต์แบบจุดเดียวและไม่ต้องการโฮสต์ด้วยตัวเอง.

สิ่งที่ควรระวัง. การสังเกตการณ์เบากว่าเมื่อเทียบกับเกตเวย์เต็มรูปแบบ และไม่มีเส้นทางโฮสต์ด้วยตัวเอง.

อีเดน AI

มันคืออะไร. API ที่รวมบริการ AI หลายตัว—ไม่เพียงแต่ LLMs สำหรับการแชท แต่ยังรวมถึงการสร้างภาพ, OCR/การวิเคราะห์เอกสาร, การพูด, และการแปล—พร้อมการเรียกเก็บเงินตามการใช้งาน.

คุณสมบัติเด่น. การครอบคลุมหลายรูปแบบภายใต้ SDK/เวิร์กโฟลว์เดียว; การเรียกเก็บเงินที่ง่ายต่อการจับคู่กับการใช้งาน.

เหมาะสำหรับ. ทีมที่มีแผนงานขยายเกินกว่าข้อความและต้องการความกว้างโดยไม่ต้องเชื่อมต่อผู้ให้บริการหลายราย.

สิ่งที่ควรระวัง. หากคุณต้องการนโยบายเกตเวย์ที่ละเอียด (เช่น การสำรองข้อมูลเฉพาะโค้ดหรือกลยุทธ์การจำกัดอัตราที่ซับซ้อน) เกตเวย์เฉพาะอาจเหมาะสมกว่า.

พอร์ทคีย์

มันคืออะไร. แพลตฟอร์มปฏิบัติการ AI พร้อม Universal API และ AI Gateway ที่ปรับแต่งได้ มีการสังเกตการณ์ (traces, cost/latency) และกลยุทธ์ fallback, load-balancing, caching, และ rate-limit ที่ตั้งโปรแกรมได้.

คุณสมบัติเด่น. Playbooks สำหรับ rate-limit และ virtual keys; load balancers + nested fallbacks + conditional routing; caching/queuing/retries ด้วยโค้ดที่น้อยที่สุด.

เหมาะสำหรับ. ทีมผลิตภัณฑ์ที่ต้องการการมองเห็นเชิงลึกและการกำหนดเส้นทางตามนโยบายในระดับใหญ่.

สิ่งที่ควรระวัง. คุณจะได้รับคุณค่ามากที่สุดเมื่อคุณยอมรับพื้นผิวการตั้งค่า gateway และ stack การตรวจสอบ.

คอง AI เกตเวย์

มันคืออะไร. ส่วนขยายโอเพ่นซอร์สของ Kong Gateway ที่เพิ่มปลั๊กอิน AI สำหรับการรวม multi-LLM, prompt engineering/templates, การกำกับดูแลข้อมูล, ความปลอดภัยของเนื้อหา, และ metrics/audit—พร้อมการกำกับดูแลแบบรวมศูนย์ใน Kong.

คุณสมบัติเด่น. ปลั๊กอิน AI แบบไม่ต้องเขียนโค้ดและเทมเพลต prompt ที่จัดการแบบรวมศูนย์; นโยบาย & metrics ที่ชั้น gateway; รวมเข้ากับระบบนิเวศ Kong ที่กว้างขึ้น (รวมถึง Konnect).

เหมาะสำหรับ. ทีมแพลตฟอร์มที่ต้องการจุดเริ่มต้นสำหรับทราฟฟิก AI ที่โฮสต์เองและมีการกำกับดูแล—โดยเฉพาะถ้าคุณใช้งาน Kong อยู่แล้ว.

สิ่งที่ควรระวัง. มันเป็นส่วนประกอบโครงสร้างพื้นฐาน—คาดว่าจะมีการตั้งค่า/การบำรุงรักษา ตัวรวบรวมที่จัดการจะง่ายกว่า หากคุณไม่ต้องการโฮสต์เอง.

ออร์ค.ai

มันคืออะไร. แพลตฟอร์มการทำงานร่วมกัน AI แบบสร้างสรรค์ที่ครอบคลุมการทดลอง, evaluators, RAG, การปรับใช้, และ RBAC พร้อม API โมเดลแบบรวมและตัวเลือกสำหรับองค์กร (VPC/on-prem).

คุณสมบัติเด่น. การทดลองเพื่อทดสอบ prompts/models/pipelines พร้อมการติดตาม latency/cost ต่อการรัน; evaluators (รวมถึง RAG metrics) สำหรับการตรวจสอบคุณภาพและการปฏิบัติตามข้อกำหนด.

เหมาะสำหรับ. ทีมข้ามสายงานที่สร้างผลิตภัณฑ์ AI ซึ่งการทำงานร่วมกันและความเข้มงวดของ LLMOps มีความสำคัญ.

สิ่งที่ควรระวัง. พื้นที่ผิวที่กว้าง → การตั้งค่าที่มากขึ้นเมื่อเทียบกับ router “single-endpoint” ที่เรียบง่าย.

รวมเป็นหนึ่ง

มันคืออะไร. API แบบรวมพร้อม router แบบไดนามิกที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับคุณภาพ, ความเร็ว, หรือค่าใช้จ่ายโดยใช้ metrics แบบสดและการตั้งค่าที่ปรับแต่งได้.

คุณสมบัติเด่น. การกำหนดเส้นทางและ fallback ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งปรับให้เข้ากับประสิทธิภาพของผู้ให้บริการ; benchmark explorer พร้อมผลลัพธ์แบบ end-to-end ตามภูมิภาค/งาน.

เหมาะสำหรับ. ทีมที่ต้องการการปรับแต่งประสิทธิภาพแบบไม่ต้องลงมือทำที่ได้รับการสนับสนุนโดย telemetry.

สิ่งที่ควรระวัง. การกำหนดเส้นทางโดยใช้การเปรียบเทียบขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูล; ตรวจสอบด้วยคำสั่งของคุณเอง.

LiteLLM

มันคืออะไร. พร็อกซี/เกตเวย์โอเพ่นซอร์สที่มีจุดเชื่อมต่อที่เข้ากันได้กับ OpenAI, งบประมาณ/ข้อจำกัดอัตรา, การติดตามการใช้จ่าย, การบันทึก/เมตริก, และการกำหนดเส้นทางสำรอง/การลองใหม่—สามารถปรับใช้ผ่าน Docker/K8s/Helm.

คุณสมบัติเด่น. โฮสต์ด้วยตัวเองอย่างรวดเร็วด้วยภาพอย่างเป็นทางการ; เชื่อมต่อผู้ให้บริการกว่า 100 รายภายใต้พื้นผิว API เดียวกัน.

เหมาะสำหรับ. ทีมที่ต้องการการควบคุมเต็มรูปแบบและความสะดวกสบายที่เข้ากันได้กับ OpenAI—โดยไม่มีชั้นที่เป็นกรรมสิทธิ์.

สิ่งที่ควรระวัง. คุณจะเป็นเจ้าของการดำเนินงาน (การตรวจสอบ, การอัปเกรด, การหมุนเวียนคีย์), แม้ว่าหน้า UI/เอกสารสำหรับผู้ดูแลระบบจะช่วยได้.

เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว: เรียกใช้โมเดลในไม่กี่นาที

สร้าง/หมุนเวียนคีย์ใน คอนโซล → คีย์ API: สร้างคีย์ API. จากนั้นเรียกใช้คำขอ:

# cURL"

// JavaScript (fetch);

เคล็ดลับ: ทดลองใช้โมเดลแบบสดใน สนามเด็กเล่น หรืออ่าน เอกสารอ้างอิง API.

การเปรียบเทียบในพริบตา

แพลตฟอร์ม	โฮสต์ / โฮสต์ด้วยตัวเอง	การกำหนดเส้นทาง & การสำรองข้อมูล	การสังเกตการณ์	ความหลากหลาย (LLM + อื่น ๆ)	การกำกับดูแล/นโยบาย	หมายเหตุ
การจัดการ API ของ Azure (GenAI)	โฮสต์ (Azure); ตัวเลือกเกตเวย์ที่โฮสต์ด้วยตัวเอง	การควบคุมตามนโยบาย; นโยบายที่รับรู้ LLM กำลังเกิดขึ้น	บันทึกและเมตริกที่เป็นเนทีฟของ Azure; ข้อมูลเชิงลึกของนโยบาย	รองรับแบ็กเอนด์ใด ๆ; GenAI ผ่าน Azure OpenAI/AI Foundry และผู้ให้บริการที่เข้ากันได้กับ OpenAI	การกำกับดูแล Azure ระดับองค์กร	เหมาะสำหรับการกำกับดูแล Azure แบบศูนย์กลาง; การกำหนดเส้นทางที่ไม่เน้นโมเดล.
แชร์เอไอ	โฮสต์ + BYOI	ต่อคีย์ ลำดับความสำคัญของผู้ให้บริการ (โครงสร้างพื้นฐานของคุณก่อน); การกระจายตัวแบบยืดหยุ่น ไปยังเครือข่ายแบบกระจาย	บันทึกการใช้งาน; ข้อมูลการตลาด (เวลาทำงาน/ความหน่วงต่อผู้ให้บริการ); เน้นโมเดล	แคตตาล็อกที่หลากหลาย (โมเดลกว่า 150+)	ตลาด + การควบคุม BYOI	รายได้ 70% ถึงเจ้าของ/ผู้ให้บริการ GPU; รับรายได้ผ่าน แลกเปลี่ยนโทเค็น หรือเงินสด.
OpenRouter	โฮสต์	ตัวกำหนดเส้นทางอัตโนมัติ; การกำหนดเส้นทางผู้ให้บริการ/โมเดล; การสำรองข้อมูล; การแคชคำสั่ง	ข้อมูลคำขอพื้นฐาน	เน้น LLM	นโยบายระดับผู้ให้บริการ	การเข้าถึงจุดสิ้นสุดที่ยอดเยี่ยม; ไม่โฮสต์เอง.
อีเดน AI	โฮสต์	สลับผู้ให้บริการใน API ที่รวมเป็นหนึ่งเดียว	การมองเห็นการใช้งาน/ค่าใช้จ่าย	LLM, OCR, วิสัยทัศน์, การพูด, การแปล	การเรียกเก็บเงินแบบรวมศูนย์/การจัดการคีย์	หลายรูปแบบ + จ่ายตามการใช้งาน.
พอร์ทคีย์	โฮสต์ & เกตเวย์	การสำรองข้อมูลตามนโยบาย/การปรับสมดุลโหลด; การแคช; คู่มือการจำกัดอัตรา	การติดตาม/เมตริก	LLM-มาก่อน	การกำหนดค่าระดับเกตเวย์	การควบคุมเชิงลึก + การดำเนินงานแบบ SRE.
คอง AI เกตเวย์	โฮสต์เอง/OSS (+ Konnect)	การกำหนดเส้นทางต้นน้ำผ่านปลั๊กอิน; การแคช	เมตริก/การตรวจสอบผ่านระบบนิเวศของ Kong	LLM-มาก่อน	ปลั๊กอิน AI แบบไม่ต้องเขียนโค้ด; การกำกับดูแลแม่แบบ	เหมาะสำหรับทีมแพลตฟอร์มและการปฏิบัติตามข้อกำหนด.
ออร์ค.ai	โฮสต์	การลองใหม่/การสำรอง; การจัดการเวอร์ชัน	การติดตาม/แดชบอร์ด; ผู้ประเมิน RAG	LLM + RAG + ผู้ประเมิน	สอดคล้องกับ SOC; RBAC; VPC/ในองค์กร	การทำงานร่วมกัน + ชุด LLMOps.
รวมเป็นหนึ่ง	โฮสต์	การกำหนดเส้นทางแบบไดนามิกตามต้นทุน/ความเร็ว/คุณภาพ	การวัดผลแบบเรียลไทม์ & การเปรียบเทียบ	เน้น LLM	การตั้งค่าความชอบของเราเตอร์	การปรับแต่งประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์.
LiteLLM	โฮสต์เอง/OSS	การกำหนดเส้นทางการลองใหม่/การสำรอง; งบประมาณ/ขีดจำกัด	การบันทึก/เมตริก; UI สำหรับผู้ดูแลระบบ	เน้น LLM	การควบคุมโครงสร้างพื้นฐานทั้งหมด	จุดเชื่อมต่อที่เข้ากันได้กับ OpenAI.

คำถามที่พบบ่อย (การจับคู่ “vs” แบบยาว)

ส่วนนี้มุ่งเป้าหมายไปที่คำค้นหาที่วิศวกรพิมพ์ลงในช่องค้นหา: “ทางเลือก,” “vs,” “เกตเวย์ที่ดีที่สุดสำหรับ genai,” “azure apim vs shareai,” และอื่นๆ นอกจากนี้ยังรวมถึงการเปรียบเทียบคู่แข่งเพื่อให้ผู้อ่านสามารถตัดสินใจได้อย่างรวดเร็ว.

อะไรคือทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับ Azure API Management (GenAI)?

หากคุณต้องการ GenAI-อันดับแรก สแต็ก, เริ่มต้นด้วย แชร์เอไอ สำหรับ ความชอบ BYOI, การกระจายที่ยืดหยุ่น, และเศรษฐศาสตร์ (การสร้างรายได้ในเวลาว่าง). หากคุณต้องการเกตเวย์ควบคุม, พิจารณา พอร์ทคีย์ (AI Gateway + การสังเกตการณ์) หรือ คอง AI เกตเวย์ (OSS + ปลั๊กอิน + การกำกับดูแล). สำหรับ API แบบหลายโหมดที่มีการเรียกเก็บเงินง่าย, อีเดน AI แข็งแกร่ง. LiteLLM เป็นพร็อกซีที่เบาและสามารถโฮสต์เองได้ซึ่งเข้ากันได้กับ OpenAI. (คุณยังสามารถเก็บ APIM สำหรับการกำกับดูแลรอบนอกและวางสิ่งเหล่านี้ไว้ด้านหลัง.)

Azure API Management (GenAI) vs ShareAI — ฉันควรเลือกอะไร?

เลือก APIM หากสิ่งที่คุณให้ความสำคัญสูงสุดคือการจัดการแบบเนทีฟของ Azure, ความสม่ำเสมอของนโยบายกับ API อื่น ๆ ของคุณ และคุณเรียกใช้ Azure OpenAI หรือ Azure AI Model Inference เป็นส่วนใหญ่. เลือก ShareAI หากคุณต้องการการกำหนดเส้นทางแบบเนทีฟของโมเดล, การสังเกตการณ์ต่อคำสั่ง, การจราจรแบบ BYOI-first และการกระจายตัวแบบยืดหยุ่นข้ามผู้ให้บริการหลายราย ทีมงานหลายทีม ใช้ทั้งสองอย่าง: APIM เป็นขอบเขตองค์กร + ShareAI สำหรับการกำหนดเส้นทาง/การจัดการ GenAI.

Azure API Management (GenAI) เทียบกับ OpenRouter

OpenRouter ให้การเข้าถึงโฮสต์ไปยังโมเดลหลายตัวพร้อมการกำหนดเส้นทางอัตโนมัติและการแคชคำสั่งเมื่อรองรับ—เหมาะสำหรับการทดลองที่รวดเร็ว. APIM (GenAI) เป็นเกตเวย์ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับนโยบายองค์กรและการจัดการที่สอดคล้องกับ Azure; สามารถรองรับ Azure OpenAI และแบ็กเอนด์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI แต่ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อเป็นตัวกำหนดเส้นทางโมเดลโดยเฉพาะ หากคุณมุ่งเน้นที่ Azure และต้องการการควบคุมนโยบาย + การผสานรวมตัวตน APIM เป็นตัวเลือกที่ปลอดภัยกว่า หากคุณต้องการความสะดวกในการโฮสต์พร้อมตัวเลือกโมเดลที่หลากหลาย OpenRouter น่าสนใจ หากคุณต้องการความสำคัญของ BYOI และการขยายตัวแบบยืดหยุ่นพร้อมการควบคุมต้นทุน, แชร์เอไอ ยังคงแข็งแกร่งกว่า.

Azure API Management (GenAI) เทียบกับ Portkey

พอร์ทคีย์ โดดเด่นในฐานะ AI Gateway พร้อมการติดตาม, การป้องกัน, คู่มือการจำกัดอัตรา, การแคช และการสำรองข้อมูล—เหมาะสมอย่างยิ่งเมื่อคุณต้องการความน่าเชื่อถือที่ขับเคลื่อนด้วยนโยบายในชั้น AI. APIM มีคุณสมบัติ API gateway ที่ครอบคลุมพร้อมนโยบาย GenAI แต่พื้นผิวของ Portkey มีความเป็นเนทีฟต่อเวิร์กโฟลว์ของโมเดลมากกว่า หากคุณได้มาตรฐานการจัดการของ Azure อยู่แล้ว APIM จะง่ายกว่า หากคุณต้องการการควบคุมแบบ SRE โดยเฉพาะสำหรับการจราจร AI Portkey มักจะปรับแต่งได้เร็วกว่า.

Azure API Management (GenAI) เทียบกับ Kong AI Gateway

คอง AI เกตเวย์ เพิ่มปลั๊กอิน AI (แม่แบบคำสั่ง, การจัดการข้อมูล, ความปลอดภัยของเนื้อหา) ให้กับเกตเวย์ OSS ประสิทธิภาพสูง—เหมาะอย่างยิ่งหากคุณต้องการโฮสต์เอง + ความยืดหยุ่นของปลั๊กอิน. APIM เป็นบริการ Azure ที่มีการจัดการพร้อมคุณสมบัติระดับองค์กรที่แข็งแกร่งและนโยบาย GenAI ใหม่; มีความยืดหยุ่นน้อยกว่าหากคุณต้องการสร้างเกตเวย์ OSS ที่ปรับแต่งได้อย่างลึกซึ้ง หากคุณใช้งาน Kong อยู่แล้ว ระบบปลั๊กอินและบริการ Konnect ทำให้ Kong น่าสนใจ; มิฉะนั้น APIM จะผสานรวมกับ Azure landing zones ได้อย่างราบรื่นกว่า.

การจัดการ API ของ Azure (GenAI) เทียบกับ Eden AI

อีเดน AI มี API แบบหลายโหมด (LLM, การมองเห็น, OCR, การพูด, การแปล) พร้อมการกำหนดราคาตามการใช้งานจริง. APIM สามารถรองรับบริการเดียวกันได้แต่ต้องเชื่อมต่อผู้ให้บริการหลายรายด้วยตัวคุณเอง; Eden AI ทำให้ง่ายขึ้นโดยการรวมผู้ให้บริการไว้ใน SDK เดียว หากเป้าหมายของคุณคือความหลากหลายโดยมีการเชื่อมต่อน้อยที่สุด Eden AI จะง่ายกว่า; หากคุณต้องการการกำกับดูแลระดับองค์กรใน Azure, APIM จะเหมาะสมกว่า.

การจัดการ API ของ Azure (GenAI) เทียบกับ Unify

รวมเป็นหนึ่ง มุ่งเน้นไปที่การกำหนดเส้นทางแบบไดนามิกโดยพิจารณาจากต้นทุน/ความเร็ว/คุณภาพโดยใช้ข้อมูลเมตริกแบบเรียลไทม์. APIM สามารถประมาณการกำหนดเส้นทางผ่านนโยบายได้แต่ไม่ใช่ตัวกำหนดเส้นทางแบบใช้ข้อมูลเป็นหลักโดยค่าเริ่มต้น หากคุณต้องการการปรับแต่งประสิทธิภาพแบบอัตโนมัติ Unify จะมีความเชี่ยวชาญ; หากคุณต้องการการควบคุมและความสม่ำเสมอในแบบ Azure-native, APIM จะเหมาะสมกว่า.

การจัดการ API ของ Azure (GenAI) เทียบกับ LiteLLM

LiteLLM เป็นพร็อกซี OSS ที่เข้ากันได้กับ OpenAI พร้อมงบประมาณ/ข้อจำกัดอัตรา, การบันทึก/เมตริก, และตรรกะการลองใหม่/สำรอง. APIM ให้บริการนโยบายระดับองค์กรและการผสานรวมกับ Azure; LiteLLM ให้เกตเวย์ LLM แบบน้ำหนักเบาและโฮสต์เอง (Docker/K8s/Helm) หากคุณต้องการควบคุมสแต็กและทำให้มันเล็กที่สุด LiteLLM จะเหมาะสม; หากคุณต้องการ SSO ของ Azure, เครือข่าย, และนโยบายที่พร้อมใช้งานทันที APIM จะง่ายกว่า.

ฉันสามารถเก็บ APIM และยังคงใช้เกตเวย์ GenAI อื่นได้หรือไม่?

ได้ รูปแบบที่พบบ่อยคือ APIM ที่ขอบเขต (การระบุตัวตน, โควต้า, การกำกับดูแลองค์กร) ส่งต่อเส้นทาง GenAI ไปยัง แชร์เอไอ (หรือ Portkey/Kong) สำหรับการกำหนดเส้นทางแบบเนทีฟของโมเดล การรวมสถาปัตยกรรมทำได้ง่ายด้วยการกำหนดเส้นทางตาม URL หรือการแยกผลิตภัณฑ์ สิ่งนี้ช่วยให้คุณกำหนดมาตรฐานนโยบายที่ขอบเขตในขณะที่นำการจัดการ GenAI-first มาใช้เบื้องหลัง.

APIM รองรับแบ็กเอนด์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI โดยเนทีฟหรือไม่?

ความสามารถ GenAI ของ Microsoft ถูกออกแบบมาให้ทำงานร่วมกับ Azure OpenAI, Azure AI Model Inference และโมเดลที่เข้ากันได้กับ OpenAI ผ่านผู้ให้บริการบุคคลที่สาม คุณสามารถนำเข้าสเปคและใช้โพลิซีตามปกติ; สำหรับการกำหนดเส้นทางที่ซับซ้อน ให้จับคู่ APIM กับตัวกำหนดเส้นทางที่เนทีฟกับโมเดล เช่น ShareAI.

วิธีที่เร็วที่สุดในการลองใช้ทางเลือกแทน APIM สำหรับ GenAI คืออะไร?

หากเป้าหมายของคุณคือการส่งฟีเจอร์ GenAI อย่างรวดเร็ว ให้ใช้ แชร์เอไอ:

• สร้างคีย์ใน คอนโซล.
• รัน cURL หรือ JS snippet ด้านบน.
• พลิก ลำดับความสำคัญของผู้ให้บริการ สำหรับ BYOI และทดสอบการระเบิดโดยการควบคุมโครงสร้างพื้นฐานของคุณ.

คุณจะได้รับการกำหนดเส้นทางและการวัดผลที่เนทีฟกับโมเดลโดยไม่ต้องออกแบบโครงสร้าง Azure edge ใหม่.

BYOI ทำงานอย่างไรใน ShareAI—และทำไมมันถึงแตกต่างจาก APIM?

APIM เป็นเกตเวย์; มันสามารถกำหนดเส้นทางไปยังแบ็กเอนด์ที่คุณกำหนด รวมถึงโครงสร้างพื้นฐานของคุณ. แชร์เอไอ ปฏิบัติต่อ โครงสร้างพื้นฐานของคุณในฐานะผู้ให้บริการระดับสูง ด้วย ลำดับความสำคัญต่อคีย์, ดังนั้นคำขอจะถูกส่งไปยังอุปกรณ์ของคุณก่อนที่จะระเบิดออกไปภายนอก ความแตกต่างนั้นสำคัญสำหรับ ความหน่วง (ท้องถิ่น) และ ค่าใช้จ่ายในการออก, และมันช่วยให้ รายได้ เมื่อไม่ได้ใช้งาน (หากคุณเลือกเข้าร่วม)—ซึ่งผลิตภัณฑ์เกตเวย์มักจะไม่เสนอ.

ฉันสามารถหารายได้โดยการแชร์ความจุที่ไม่ได้ใช้งานกับ ShareAI ได้หรือไม่?

ได้ เปิดใช้งาน โหมดผู้ให้บริการ และเลือกเข้าร่วมสิ่งจูงใจ เลือก แลกเปลี่ยนโทเค็น (เพื่อใช้ในภายหลังสำหรับการอนุมานของคุณเอง) หรือ เงินสด การจ่ายเงิน ตลาดถูกออกแบบมาเพื่อให้ รายได้ 70% ไหลกลับไปยังเจ้าของ/ผู้ให้บริการ GPU ที่เก็บโมเดลออนไลน์.

ทางเลือกใดดีที่สุดสำหรับงานที่ต้องปฏิบัติตามกฎระเบียบ?

หากคุณต้องอยู่ภายใน Azure และพึ่งพา Managed Identity, Private Link, VNet และ Azure Policy, APIM เป็นพื้นฐานที่สอดคล้องที่สุด หากคุณต้องการ โฮสต์ด้วยตัวเอง ด้วยการควบคุมที่ละเอียดอ่อน, คอง AI เกตเวย์ หรือ LiteLLM เหมาะสม หากคุณต้องการการกำกับดูแลแบบเนทีฟของโมเดลด้วย BYOI และความโปร่งใสของตลาด, แชร์เอไอ เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งที่สุด.

ฉันจะสูญเสียการแคชหรือการสำรองข้อมูลหากฉันย้ายออกจาก APIM หรือไม่?

ไม่. แชร์เอไอ และ พอร์ทคีย์ เสนอการสำรองข้อมูล/การลองใหม่และกลยุทธ์การแคชที่เหมาะสมสำหรับงาน LLM Kong มีปลั๊กอินสำหรับการปรับแต่งคำขอ/การตอบกลับและการแคช APIM ยังคงมีคุณค่าในส่วนรอบนอกสำหรับโควตาและตัวตนในขณะที่คุณได้รับการควบคุมที่เน้นโมเดลในส่วนปลายน้ำ.

เกตเวย์ที่ดีที่สุดสำหรับ Azure OpenAI: APIM, ShareAI หรือ Portkey?

APIM เสนอการผสานรวม Azure ที่แน่นแฟ้นที่สุดและการกำกับดูแลระดับองค์กร. แชร์เอไอ ให้การกำหนดเส้นทาง BYOI เป็นอันดับแรก การเข้าถึงแคตตาล็อกโมเดลที่หลากหลายขึ้น และการกระจายโหลดแบบยืดหยุ่น—เหมาะอย่างยิ่งเมื่อภาระงานของคุณครอบคลุมทั้งโมเดล Azure และโมเดลที่ไม่ใช่ Azure. พอร์ทคีย์ เหมาะสมเมื่อคุณต้องการการควบคุมเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยนโยบายและการติดตามในชั้น AI และสะดวกสบายในการจัดการพื้นผิวเกตเวย์ AI เฉพาะ.

OpenRouter เทียบกับ ShareAI

OpenRouter เป็นปลายทางหลายโมเดลที่โฮสต์พร้อมการกำหนดเส้นทางที่สะดวกและการแคชคำสั่ง. แชร์เอไอ เพิ่มการจราจร BYOI เป็นอันดับแรก การกระจายโหลดแบบยืดหยุ่นไปยังเครือข่ายแบบกระจายศูนย์ และโมเดลการหารายได้สำหรับ GPU ที่ไม่ได้ใช้งาน—ดีกว่าสำหรับทีมที่สมดุลระหว่างต้นทุน ท้องถิ่น และภาระงานที่ไม่สม่ำเสมอ นักพัฒนาหลายคนสร้างต้นแบบบน OpenRouter และย้ายการจราจรในสายการผลิตไปยัง ShareAI เพื่อการกำกับดูแลและเศรษฐศาสตร์.

Portkey เทียบกับ ShareAI

พอร์ทคีย์ เป็นเกตเวย์ AI ที่กำหนดค่าได้พร้อมการสังเกตการณ์ที่แข็งแกร่งและรั้วกั้น; มันยอดเยี่ยมเมื่อคุณต้องการการควบคุมที่แม่นยำเกี่ยวกับขีดจำกัดอัตรา การสำรองข้อมูล และการติดตาม. แชร์เอไอ เป็น API และตลาดที่รวมเป็นหนึ่งเดียวที่เน้น ความสำคัญของ BYOI, ความหลากหลายของแคตตาล็อกโมเดล, และ เศรษฐศาสตร์ (รวมถึงการสร้างรายได้) ทีมบางครั้งใช้ Portkey ด้านหน้า ShareAI โดยใช้ Portkey สำหรับนโยบายและ ShareAI สำหรับการกำหนดเส้นทางโมเดลและความสามารถของตลาด.

Kong AI Gateway เทียบกับ LiteLLM

คอง AI เกตเวย์ เป็นเกตเวย์ OSS ที่สมบูรณ์พร้อมปลั๊กอิน AI และแผงควบคุมเชิงพาณิชย์ (Konnect) สำหรับการจัดการในระดับใหญ่ เหมาะสำหรับทีมแพลตฟอร์มที่ต้องการมาตรฐานบน Kong. LiteLLM เป็นพร็อกซี OSS ขั้นต่ำที่มีจุดเชื่อมต่อที่เข้ากันได้กับ OpenAI ซึ่งคุณสามารถโฮสต์เองได้อย่างรวดเร็ว เลือก Kong สำหรับความสม่ำเสมอของเกตเวย์องค์กรและตัวเลือกปลั๊กอินที่หลากหลาย เลือก LiteLLM สำหรับการโฮสต์ตัวเองที่รวดเร็วและเบาพร้อมงบประมาณ/ข้อจำกัดพื้นฐาน.

การจัดการ API ของ Azure เทียบกับทางเลือกเกตเวย์ API (Tyk, Gravitee, Kong)

สำหรับ REST API แบบคลาสสิก APIM, Tyk, Gravitee และ Kong เป็นเกตเวย์ที่มีความสามารถทั้งหมด สำหรับ งาน GenAI, ปัจจัยที่ตัดสินคือคุณต้องการ ฟีเจอร์ที่เน้นโมเดล (การรับรู้โทเค็น, นโยบายคำสั่ง, การสังเกตการณ์ LLM) มากแค่ไหนเมื่อเทียบกับนโยบายเกตเวย์ทั่วไป หากคุณใช้ Azure เป็นหลัก APIM เป็นตัวเลือกที่ปลอดภัย หากโปรแกรม GenAI ของคุณครอบคลุมผู้ให้บริการและเป้าหมายการปรับใช้หลายแห่ง ให้จับคู่เกตเวย์ที่คุณชื่นชอบกับตัวจัดการ GenAI ที่เน้นเป็นอันดับแรก เช่น แชร์เอไอ.

ฉันจะย้ายจาก APIM ไปยัง ShareAI โดยไม่หยุดทำงานได้อย่างไร?

แนะนำ แชร์เอไอ อยู่เบื้องหลังเส้นทาง APIM ที่มีอยู่ของคุณ เริ่มต้นด้วยผลิตภัณฑ์ขนาดเล็กหรือเส้นทางที่มีการกำหนดเวอร์ชัน (เช่น, /v2/genai/*) ที่ส่งต่อไปยัง ShareAI เงาการจราจรสำหรับการวัดผลแบบอ่านอย่างเดียว จากนั้นค่อยๆ เพิ่ม การกำหนดเส้นทางตามเปอร์เซ็นต์. สลับ ลำดับความสำคัญของผู้ให้บริการ เพื่อให้ฮาร์ดแวร์ BYOI ของคุณมีความสำคัญ และเปิดใช้งาน การสำรอง และ การแคช นโยบายใน ShareAI สุดท้าย ยกเลิกเส้นทางเก่าเมื่อ SLA มีความเสถียร.

Azure API Management รองรับการแคชคำสั่งเหมือนกับตัวรวบรวมบางตัวหรือไม่?

APIM มุ่งเน้นไปที่นโยบายเกตเวย์และสามารถแคชการตอบสนองด้วยกลไกทั่วไปของมัน แต่พฤติกรรมการแคชที่ “รับรู้คำสั่ง” จะแตกต่างกันไปตามแบ็กเอนด์ ตัวรวบรวมเช่น OpenRouter และแพลตฟอร์มที่เน้นโมเดลโดยธรรมชาติเช่น แชร์เอไอ เปิดเผยความหมายของการแคช/การสำรองข้อมูลที่สอดคล้องกับงาน LLM หากอัตราการแคชฮิตส่งผลต่อค่าใช้จ่าย ให้ตรวจสอบกับคำสั่งตัวแทนและคู่โมเดล.

ทางเลือกแบบโฮสต์เองสำหรับ Azure API Management (GenAI)?

LiteLLM และ คอง AI เกตเวย์ เป็นจุดเริ่มต้นแบบโฮสต์เองที่พบได้บ่อยที่สุด LiteLLM เป็นวิธีที่เร็วที่สุดในการตั้งค่าด้วยจุดสิ้นสุดที่เข้ากันได้กับ OpenAI Kong ให้คุณมีเกตเวย์ OSS ที่ครบครันพร้อมปลั๊กอิน AI และตัวเลือกการจัดการระดับองค์กรผ่าน Konnect หลายทีมยังคงใช้ APIM หรือ Kong ที่ขอบและใช้ แชร์เอไอ สำหรับการกำหนดเส้นทางโมเดลและความจุของตลาดที่อยู่เบื้องหลังขอบ.

วิธีเปรียบเทียบค่าใช้จ่าย: APIM vs ShareAI vs Portkey vs OpenRouter?

ค่าใช้จ่ายขึ้นอยู่กับโมเดลของคุณ, ภูมิภาค, รูปแบบคำขอ, และ ความสามารถในการแคช. APIM คิดค่าใช้จ่ายตามหน่วยเกตเวย์และการใช้งาน; ไม่เปลี่ยนแปลงราคาของโทเค็นผู้ให้บริการ. OpenRouter ลดค่าใช้จ่ายผ่านการกำหนดเส้นทางผู้ให้บริการ/โมเดลและการแคชคำสั่งบางส่วน. Portkey ช่วยโดย การควบคุมนโยบาย การลองใหม่, การสำรองข้อมูล, และการจำกัดอัตรา. แชร์เอไอ สามารถลดค่าใช้จ่ายทั้งหมดโดยการรักษาการจราจรให้มากขึ้นบน ฮาร์ดแวร์ของคุณ (BYOI), ใช้ทรัพยากรเฉพาะเมื่อจำเป็น—และโดยการให้คุณ รับรายได้ ใช้ GPU ที่ไม่ได้ใช้งานเพื่อลดค่าใช้จ่าย.

ทางเลือก Azure API Management (GenAI) สำหรับมัลติคลาวด์หรือไฮบริด

การใช้งาน แชร์เอไอ เพื่อปรับการเข้าถึงให้เป็นมาตรฐานระหว่าง Azure, AWS, GCP, และจุดปลายทางที่โฮสต์เอง/ในองค์กร ในขณะที่ให้ความสำคัญกับฮาร์ดแวร์ที่ใกล้ที่สุด/ที่คุณเป็นเจ้าของ. สำหรับองค์กรที่มาตรฐานบนเกตเวย์, ใช้ APIM, Kong, หรือ Portkey ที่ขอบและส่งต่อการจราจร GenAI ไปยัง ShareAI เพื่อการจัดการเส้นทางและความจุ. สิ่งนี้ช่วยให้การกำกับดูแลเป็นศูนย์กลางแต่ให้ทีมเลือกโมเดลที่เหมาะสมที่สุดตามภูมิภาค/งาน.

การจัดการ API ของ Azure เทียบกับ Orq.ai

ออร์ค.ai เน้นการทดลอง, ผู้ประเมิน, เมตริก RAG, และคุณสมบัติการทำงานร่วมกัน. APIM มุ่งเน้นการกำกับดูแลเกตเวย์. หากทีมของคุณต้องการโต๊ะทำงานร่วมกันสำหรับ การประเมินคำสั่งและกระบวนการ, Orq.ai เหมาะสมกว่า หากคุณต้องการบังคับใช้นโยบายและโควตาทั่วทั้งองค์กร APIM ยังคงเป็นขอบเขต—และคุณยังสามารถปรับใช้ แชร์เอไอ เป็นตัวกำหนดเส้นทาง GenAI ที่อยู่เบื้องหลังได้.

ShareAI ล็อคฉันไว้หรือไม่?

ไม่. BYOI หมายความว่าโครงสร้างพื้นฐานของคุณยังคงเป็นของคุณ คุณควบคุมได้ว่าการจราจรจะไปถึงที่ใดและเมื่อใดที่จะขยายไปยังเครือข่าย พื้นผิวที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ ShareAI และแคตตาล็อกที่หลากหลายช่วยลดแรงเสียดทานในการเปลี่ยนแปลง และคุณสามารถวางเกตเวย์ที่มีอยู่ของคุณ (APIM/Portkey/Kong) ไว้ด้านหน้าเพื่อรักษานโยบายทั่วทั้งองค์กร.

ขั้นตอนถัดไป: ลองส่งคำขอแบบสดใน สนามเด็กเล่น, หรือข้ามไปที่การสร้างคีย์ใน คอนโซล. เรียกดู โมเดล แคตตาล็อกทั้งหมดหรือสำรวจ เอกสาร เพื่อดูตัวเลือกทั้งหมด.