ทางเลือก MLflow AI Gateway 2026: ทางเลือกที่ดีที่สุด

อัปเดต กุมภาพันธ์ 2026

หากคุณกำลังค้นคว้า ทางเลือกของ MLflow AI Gateway, คู่มือสำหรับผู้สร้างนี้ชี้แจงว่า MLflow’s AI Gateway คืออะไร (และไม่ใช่อะไร), วางเกณฑ์การประเมิน และเปรียบเทียบตัวเลือกที่ดีที่สุด 10 ตัวเลือก เราวาง แชร์เอไอ อันดับแรกสำหรับทีมที่ต้องการ API เดียวสำหรับผู้ให้บริการหลายราย, สัญญาณตลาดที่โปร่งใส (ราคา, ความหน่วง, ความพร้อมใช้งาน) ก่อนการกำหนดเส้นทาง, การสำรองข้อมูลทันที และเศรษฐศาสตร์ที่ขับเคลื่อนด้วยคน (70% ของการใช้จ่ายไปยังผู้ให้บริการ) ดูแนวคิดฟีเจอร์อย่างเป็นทางการใน เอกสาร MLflow.

MLflow AI Gateway คืออะไร (และไม่ใช่อะไร)

มันคืออะไร. ชั้นควบคุมการออก AI/LLM ภายในระบบนิเวศของ MLflow มันรวมศูนย์ข้อมูลรับรองและนโยบาย, เปิดเผยพื้นผิวที่รวมเป็นหนึ่งเพื่อพูดคุยกับผู้ให้บริการโมเดลหลายราย และเชื่อมต่อกับการทดลอง/การติดตาม/การประเมินของ MLflow โดยสรุป: การกำกับดูแลและการจัดการการจราจรสำหรับการเรียก LLM.

สิ่งที่มันไม่ใช่. ตลาดโมเดลที่โปร่งใสที่แสดงราคา, ความหน่วง, ความพร้อมใช้งานแบบสดจากผู้ให้บริการหลายรายก่อนที่คุณจะกำหนดเส้นทาง Gateway มุ่งเน้นไปที่การควบคุมและการสังเกตการณ์ ตลาดมุ่งเน้นไปที่การเลือกและเศรษฐศาสตร์ประสิทธิภาพระดับเส้นทาง.

ข้อสรุป: หากความต้องการสูงสุดของคุณคือการกำหนดเส้นทางที่ไม่ขึ้นกับผู้ให้บริการพร้อมความโปร่งใสก่อนการกำหนดเส้นทางและการสำรองข้อมูลทันที ให้จับคู่หรือแทนที่ Gateway ด้วย แชร์เอไอ. หากความต้องการสูงสุดของคุณคือนโยบายองค์กรที่รวมศูนย์และการสังเกตการณ์ Gateway เหมาะสมกับเส้นทางนั้น.

ตัวรวบรวม vs เกตเวย์ vs แพลตฟอร์มตัวแทน

• ตัวรวบรวม LLM (ตลาด). API เดียวสำหรับโมเดล/ผู้ให้บริการหลายรายพร้อมความโปร่งใสก่อนการกำหนดเส้นทาง (ราคา, ความหน่วง, ความพร้อมใช้งาน, ประเภทผู้ให้บริการ) รวมถึงการกำหนดเส้นทาง/การสำรองข้อมูลอัจฉริยะ. เหมาะสำหรับ: การทดลองที่เร็วขึ้น, การปรับค่าใช้จ่าย/UX, การเปลี่ยนผู้ให้บริการโดยไม่ต้องเขียนใหม่.
• AI Gateway. การกำกับดูแลที่ขอบ (ข้อมูลรับรอง, ขอบเขต, รางป้องกัน), โควต้า/ข้อจำกัดอัตรา และการสังเกตการณ์ คุณนำผู้ให้บริการและบัญชีของคุณมาเอง. เหมาะสำหรับ: ความปลอดภัยแบบรวมศูนย์, การตรวจสอบ, การควบคุมการออก.
• แพลตฟอร์มตัวแทน/แชทบอท. UX ที่บรรจุไว้ (หน่วยความจำ, เครื่องมือ), ช่องทาง, และเวิร์กโฟลว์ของทีม—ปรับให้เหมาะสมสำหรับผู้ช่วยผู้ใช้งานปลายทางแทนที่จะเป็นการรวมแบบไม่ขึ้นกับผู้ให้บริการ.

วิธีที่เราได้ประเมินทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับ MLflow AI Gateway.

• ความกว้างของโมเดล & ความเป็นกลาง — เป็นกรรมสิทธิ์ + เปิด; สลับง่าย; เขียนใหม่ให้น้อยที่สุด.
• ความหน่วง & ความยืดหยุ่น — นโยบายการกำหนดเส้นทาง, การหมดเวลา/การลองใหม่, การเปลี่ยนเส้นทางทันที.
• การกำกับดูแล & ความปลอดภัย — การจัดการคีย์, ขอบเขต, การกำหนดเส้นทางระดับภูมิภาค.
• การสังเกตการณ์ — บันทึก/การติดตาม และแดชบอร์ดต้นทุน/ความหน่วง.
• ความโปร่งใสด้านราคา & TCO — เปรียบเทียบต้นทุนจริง. ก่อน คุณกำหนดเส้นทาง.
• ประสบการณ์ของนักพัฒนา — เอกสาร, SDKs, การเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว; เวลาสู่โทเค็นแรก.
• ชุมชน & เศรษฐศาสตร์ — ว่าการใช้จ่ายของคุณช่วยเพิ่มอุปทาน (แรงจูงใจสำหรับเจ้าของ GPU).

10 อันดับทางเลือก MLflow AI Gateway.

#1 — ShareAI (API AI ที่ขับเคลื่อนโดยผู้คน)

มันคืออะไร. API หลายผู้ให้บริการพร้อมตลาดที่โปร่งใสและการกำหนดเส้นทางอัจฉริยะ ด้วยการรวมเพียงครั้งเดียว คุณสามารถเรียกดูแคตตาล็อกขนาดใหญ่ของโมเดลและผู้ให้บริการ เปรียบเทียบราคา, ความหน่วง, การออนไลน์, ความพร้อมใช้งาน, และประเภทผู้ให้บริการ จากนั้นกำหนดเส้นทางด้วยการเปลี่ยนเส้นทางทันที เศรษฐศาสตร์ขับเคลื่อนโดยผู้คน: 70% ของทุกดอลลาร์ไหลไปยังผู้ให้บริการ (ชุมชนหรือบริษัท) ที่รักษาโมเดลออนไลน์.

ทำไมมันถึงเป็น #1 ที่นี่. หากคุณต้องการการรวมแบบไม่ขึ้นกับผู้ให้บริการพร้อมความโปร่งใสก่อนการกำหนดเส้นทางและความยืดหยุ่น ShareAI เป็นตัวเลือกที่ตรงที่สุด เก็บเกตเวย์ไว้หากคุณต้องการนโยบายทั่วทั้งองค์กร; เพิ่ม ShareAI สำหรับการกำหนดเส้นทางที่แนะนำโดยตลาด.

• API เดียว → โมเดลกว่า 150+ จากผู้ให้บริการหลายราย; ไม่มีการเขียนใหม่, ไม่มีการล็อกอิน. • เรียกดู. โมเดล
• ตลาดที่โปร่งใส: เลือกตามราคา, ความหน่วง, การออนไลน์, ความพร้อมใช้งาน, และประเภทผู้ให้บริการ. • ลองใช้ใน. สนามเด็กเล่น
• ความยืดหยุ่นโดยค่าเริ่มต้น: นโยบายการกำหนดเส้นทางพร้อมการเปลี่ยนเส้นทางทันทีเมื่อเกิดข้อผิดพลาด.
• เศรษฐศาสตร์ที่เป็นธรรม: 70% ของค่าใช้จ่ายไปยังผู้ให้บริการ (ชุมชนหรือบริษัท). • สร้างคีย์ API · เอกสารอ้างอิง API · เอกสาร · การเปิดตัว

สำหรับผู้ให้บริการ: รับรายได้โดยการรักษาโมเดลให้ออนไลน์. ใครๆ ก็สามารถเป็นผู้ให้บริการ ShareAI ได้—ชุมชนหรือบริษัท. เข้าร่วมผ่าน Windows, Ubuntu, macOS หรือ Docker. มีส่วนร่วมในช่วงเวลาว่างหรือทำงานตลอดเวลา. เลือกแรงจูงใจของคุณ: รางวัล (เงิน), แลกเปลี่ยน (โทเค็น / AI Prosumer), หรือภารกิจ (บริจาค 1% ให้กับ NGO). เมื่อคุณขยายตัว คุณสามารถตั้งราคาการอนุมานของคุณเองและได้รับการเปิดเผยที่พิเศษ. • คู่มือผู้ให้บริการ · แดชบอร์ดผู้ให้บริการ

15%2 — Portkey

มันคืออะไร. เกตเวย์ AI ที่เน้นการสังเกตการณ์, การป้องกัน, และการกำกับดูแล—เป็นที่นิยมในทีมที่ต้องการการควบคุมและการวินิจฉัยที่แข็งแกร่ง.

เหมาะที่สุดสำหรับ. สภาพแวดล้อมที่มีการควบคุม/องค์กรที่ความลึกของการกำกับดูแลเป็นสิ่งสำคัญที่สุด. เสริม ShareAI เมื่อคุณต้องการการบังคับใช้นโยบายที่ลึกซึ้งแต่ยังต้องการการกำหนดเส้นทางที่แนะนำโดยตลาด.

#3 — เกตเวย์ Kong AI

มันคืออะไร. เกตเวย์ AI/LLM สำหรับองค์กร—นโยบาย/ปลั๊กอิน, การวิเคราะห์, และการสังเกตการณ์ที่ขอบสำหรับการจราจร AI. เป็นแผนควบคุมแทนที่จะเป็นตลาด.

เหมาะที่สุดสำหรับ. นโยบายทั่วทั้งองค์กร, โควต้า, และการขยายที่ขับเคลื่อนด้วยปลั๊กอินในทีมที่หลากหลาย.

#4 — โอเพ่นเราท์เตอร์

มันคืออะไร. API ที่รวมเป็นหนึ่งเดียวเหนือหลายโมเดล; เหมาะสำหรับการทดลองอย่างรวดเร็วในแคตตาล็อกที่หลากหลาย.

เหมาะที่สุดสำหรับ. การเข้าถึงหลายโมเดลอย่างรวดเร็ว; เสริมเกตเวย์เมื่อคุณต้องการตัวเลือกมากกว่านโยบาย.

#5 — อีเดนเอไอ

มันคืออะไร. รวม LLMs พร้อมความสามารถ AI ที่กว้างขึ้น (การมองเห็น, การแปล, TTS), พร้อมการสำรองข้อมูล/การแคชและการจัดกลุ่ม.

เหมาะที่สุดสำหรับ. ทีมที่ต้องการรูปแบบ AI หลายรูปแบบในที่เดียวพร้อมการควบคุมมาตรฐาน.

#6 — LiteLLM

มันคืออะไร. SDK Python น้ำหนักเบาพร้อมพร็อกซีที่สามารถโฮสต์เองที่พูดอินเทอร์เฟซที่เข้ากันได้กับ OpenAI กับผู้ให้บริการหลายราย.

เหมาะที่สุดสำหรับ. การควบคุม DIY เมื่อคุณต้องการดำเนินการพร็อกซีด้วยตัวเองและปรับแต่งการลองใหม่/การสำรองข้อมูล.

#7 — Unify

มันคืออะไร. การกำหนดเส้นทางและการประเมินที่เน้นคุณภาพเพื่อเลือกโมเดลที่ดีกว่าตามคำสั่ง.

เหมาะที่สุดสำหรับ. ทีมที่ขับเคลื่อนด้วยการประเมินผลมุ่งเน้นคุณภาพการตอบสนองและการเลือกที่เฉพาะเจาะจงตามคำสั่ง.

#8 — Orq AI

มันคืออะไร. แพลตฟอร์มการประสานงาน/การทำงานร่วมกันที่ช่วยให้ทีมเปลี่ยนจากการทดลองไปสู่การผลิตด้วยโฟลว์ที่ใช้โค้ดต่ำ.

เหมาะที่สุดสำหรับ. การสร้างเวิร์กโฟลว์และแอป LLM หลายขั้นตอนที่ผู้ที่ไม่ใช่วิศวกรสามารถร่วมมือกับวิศวกรได้.

#9 — Apigee (พร้อม LLMs อยู่เบื้องหลัง)

มันคืออะไร. การจัดการ API/เกตเวย์ที่มีความสมบูรณ์ที่คุณสามารถวางไว้หน้าผู้ให้บริการ LLM เพื่อใช้กับนโยบาย, คีย์ และโควต้า.

เหมาะที่สุดสำหรับ. องค์กรรวมการกำกับดูแล API ภายใต้การควบคุมเดียวที่คุ้นเคย.

#10 — NGINX

มันคืออะไร. ใช้ NGINX เพื่อสร้างการกำหนดเส้นทางแบบกำหนดเอง, การบังคับใช้โทเค็น และการแคชสำหรับ LLM เบื้องหลังหากคุณต้องการควบคุมด้วยตัวเอง.

เหมาะที่สุดสำหรับ. ทีมที่มี DNA โครงสร้างพื้นฐานที่ต้องการการควบคุมอย่างละเอียดโดยไม่ต้องใช้ผลิตภัณฑ์ AI แยกต่างหาก.

MLflow AI Gateway เทียบกับ ShareAI (สรุปเร็ว)

หากคุณต้องการ API เดียวที่ครอบคลุมผู้ให้บริการหลายรายพร้อมราคาที่โปร่งใส/ความหน่วง/เวลาทำงาน และการสำรองข้อมูลทันที ให้เลือก แชร์เอไอ. หากความต้องการสูงสุดของคุณคือการกำกับดูแลการส่งออก—ข้อมูลรับรองแบบรวมศูนย์ การบังคับใช้นโยบาย และการสังเกตการณ์—เกตเวย์ AI ของ MLflow เหมาะกับเส้นทางนั้น ทีมหลายทีมจับคู่พวกเขา: เกตเวย์สำหรับนโยบายองค์กรบวกกับ ShareAI สำหรับการกำหนดเส้นทางตลาด.

การเปรียบเทียบอย่างรวดเร็ว

แพลตฟอร์ม	ใครที่มันให้บริการ	ความกว้างของโมเดล	การกำกับดูแล & ความปลอดภัย	การสังเกตการณ์	การกำหนดเส้นทาง / การสำรองข้อมูล	ความโปร่งใสของตลาด	โปรแกรมผู้ให้บริการ
แชร์เอไอ	ทีมผลิตภัณฑ์/แพลตฟอร์มที่ต้องการ API เดียวและเศรษฐศาสตร์ที่เป็นธรรม	150+ โมเดล, ผู้ให้บริการหลายราย	คีย์ API & การควบคุมต่อเส้นทาง	การใช้งานคอนโซลบวกกับสถิติตลาด	การกำหนดเส้นทางอัจฉริยะ + การสลับสำรองทันที	ใช่ (ราคา, ความหน่วง, เวลาทำงาน, ความพร้อมใช้งาน, ประเภทผู้ให้บริการ)	ใช่ — การจัดหาแบบเปิด; 70% ถึงผู้ให้บริการ
เกตเวย์ AI ของ MLflow	ทีมที่ต้องการการกำกับดูแลการออก	ผู้ให้บริการ BYO	ข้อมูลรับรอง/นโยบายแบบรวมศูนย์	เวิร์กโฟลว์ที่เป็นเนทีฟของ MLflow	การกำหนดเส้นทางตามเงื่อนไขผ่านการตั้งค่า	ไม่ (เครื่องมือโครงสร้างพื้นฐาน, ไม่ใช่ตลาดกลาง)	ไม่มี
คอง AI เกตเวย์	องค์กรที่ต้องการนโยบายระดับเกตเวย์	นำมาเอง	นโยบาย/ปลั๊กอินที่แข็งแกร่ง	การวิเคราะห์	พร็อกซี/ปลั๊กอิน, การลองใหม่	ไม่	ไม่มี
พอร์ทคีย์	ทีมที่มีการควบคุม/องค์กร	กว้าง	รั้วป้องกัน & การกำกับดูแล	การติดตามเชิงลึก	การกำหนดเส้นทางตามเงื่อนไข	บางส่วน	ไม่มี
OpenRouter	นักพัฒนาที่ต้องการคีย์เดียว	แคตตาล็อกที่กว้าง	การควบคุม API ขั้นพื้นฐาน	ฝั่งแอป	การสำรองข้อมูล	บางส่วน	ไม่มี
อีเดน AI	ทีมที่ต้องการ LLM + AI อื่น ๆ	กว้าง	การควบคุมมาตรฐาน	แตกต่างกัน	การสำรองข้อมูล/การแคช	บางส่วน	ไม่มี
LiteLLM	ทำเอง/โฮสต์พร็อกซีด้วยตัวเอง	ผู้ให้บริการหลายราย	การกำหนดค่า/ข้อจำกัดของคีย์	โครงสร้างพื้นฐานของคุณ	การลองใหม่/การสำรองข้อมูล	ไม่มี	ไม่มี
รวมเป็นหนึ่ง	ทีมที่มุ่งเน้นคุณภาพ	หลายโมเดล	ความปลอดภัย API มาตรฐาน	การวิเคราะห์แพลตฟอร์ม	การเลือกโมเดลที่ดีที่สุด	ไม่มี	ไม่มี
Orq	ทีมที่เน้นการจัดการระบบ	การสนับสนุนที่กว้างขวาง	การควบคุมแพลตฟอร์ม	การวิเคราะห์แพลตฟอร์ม	การไหลของการจัดการระบบ	ไม่มี	ไม่มี
Apigee / NGINX	องค์กร / DIY	นำมาเอง	นโยบาย	ส่วนเสริม / กำหนดเอง	กำหนดเอง	ไม่มี	ไม่มี

การกำหนดราคา & TCO: เปรียบเทียบต้นทุนจริง (ไม่ใช่แค่ราคาต่อหน่วย)

ราคาดิบต่อ 1K โทเค็นซ่อนภาพที่แท้จริง TCO เปลี่ยนแปลงตามการลองใหม่/การสำรองข้อมูล, ความหน่วง (ซึ่งส่งผลต่อการใช้งานและความอดทนของผู้ใช้), ความแตกต่างของผู้ให้บริการ, การจัดเก็บข้อมูลการสังเกตการณ์, และการประเมินผลการทำงาน ตลาดที่โปร่งใสช่วยให้คุณเลือกเส้นทางที่สมดุลระหว่างต้นทุนและ UX.

แบบจำลองทางความคิด:

TCO ≈ Σ (Base_tokens × Unit_price × (1 + Retry_rate))

ต้นแบบ (~10k โทเค็น/วัน). ปรับให้เหมาะสมสำหรับเวลาในการรับโทเค็นแรกโดยใช้ สนามเด็กเล่น และการเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว. ขนาดกลาง (~2M โทเค็น/วัน). การกำหนดเส้นทาง/การสำรองที่แนะนำโดยตลาดสามารถลดลงได้ 10–20% พร้อมปรับปรุง UX. งานที่มีภาระงานไม่สม่ำเสมอ. คาดว่าต้นทุนโทเค็นที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นจากการลองใหม่ในระหว่างการสำรอง; วางแผนงบประมาณสำหรับสิ่งนี้.

คู่มือการย้าย: การย้ายไปยัง ShareAI

จาก MLflow AI Gateway → ShareAI

รักษานโยบายระดับเกตเวย์ในที่ที่เหมาะสม; เพิ่ม ShareAI สำหรับการกำหนดเส้นทางในตลาดและการสำรองข้อมูลทันที. รูปแบบ: การตรวจสอบสิทธิ์/นโยบายของเกตเวย์ → เส้นทาง ShareAI ต่อโมเดล → วัดสถิติตลาด → เข้มนโยบาย.

จาก OpenRouter → ShareAI

แผนที่ชื่อโมเดล, ตรวจสอบความเท่าเทียมของคำสั่ง, จากนั้นเงา 10% ของการจราจรและเพิ่มขึ้น 25% → 50% → 100% เมื่อความหน่วง/งบประมาณข้อผิดพลาดยังคงอยู่ ข้อมูลตลาดทำให้การเปลี่ยนผู้ให้บริการง่ายขึ้น.

จาก LiteLLM → ShareAI

แทนที่พร็อกซีที่โฮสต์เองในเส้นทางการผลิตที่คุณไม่ต้องการดำเนินการ; รักษา LiteLLM สำหรับการพัฒนาหากต้องการ เปรียบเทียบค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานกับประโยชน์ของการกำหนดเส้นทางที่มีการจัดการ.

จาก Unify / Portkey / Orq / Kong → ShareAI

กำหนดความคาดหวังของคุณสมบัติที่เทียบเท่า (การวิเคราะห์, การป้องกัน, การจัดการ, ปลั๊กอิน) หลายทีมใช้รูปแบบไฮบริด: เก็บคุณสมบัติเฉพาะในจุดที่แข็งแกร่งที่สุด; ใช้ ShareAI สำหรับการเลือกผู้ให้บริการที่โปร่งใสและการเปลี่ยนเส้นทางสำรอง.

การเริ่มต้นอย่างรวดเร็วสำหรับนักพัฒนา (คัดลอก-วาง)

พื้นผิว API เข้ากันได้กับ OpenAI แทนที่ YOUR_KEY ในตัวอย่างด้านล่าง สร้างคีย์ที่นี่: สร้างคีย์ API. ดูเอกสาร: เอกสารอ้างอิง API และ หน้าเอกสาร.

#!/usr/bin/env bash"

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

# Python — requests

รายการตรวจสอบด้านความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว และการปฏิบัติตามข้อกำหนด (ไม่ขึ้นกับผู้ให้บริการ)

• # ข้อกำหนดเบื้องต้น:. # pip install requests.
• # export SHAREAI_API_KEY="YOUR_KEY". การจัดการคีย์.
• ความถี่ในการหมุนเวียน; ขอบเขตขั้นต่ำ; การแยกสภาพแวดล้อม. การเก็บรักษาข้อมูล.
• การสังเกตการณ์. ที่เก็บข้อความแจ้ง/การตอบกลับและระยะเวลา; ค่าเริ่มต้นการลบข้อมูล.
• PII & เนื้อหาที่ละเอียดอ่อน. การปิดบัง; การควบคุมการเข้าถึง; การกำหนดเส้นทางระดับภูมิภาคเพื่อความใกล้เคียงของข้อมูล.

การบันทึกข้อความแจ้ง/การตอบกลับ; ความสามารถในการกรองหรือใช้นามแฝง; การเผยแพร่ Trace ID อย่างสม่ำเสมอ

การตอบสนองต่อเหตุการณ์

แชร์เอไอ. เส้นทางการยกระดับและ SLA ของผู้ให้บริการ.

คำถามที่พบบ่อย — MLflow AI Gateway เทียบกับคู่แข่งอื่น ๆ

OpenRouter ทำให้การเข้าถึงหลายโมเดลรวดเร็ว; MLflow AI Gateway เทียบกับ ShareAI — อันไหนเหมาะสำหรับการกำหนดเส้นทางหลายผู้ให้บริการ? รวมศูนย์นโยบาย/การสังเกตการณ์ หากคุณต้องการความโปร่งใสก่อนการกำหนดเส้นทางและการเปลี่ยนเส้นทางทันที, แชร์เอไอ รวมการเข้าถึงจากผู้ให้บริการหลายรายเข้ากับมุมมองตลาดและการกำหนดเส้นทางที่ยืดหยุ่น.

MLflow AI Gateway vs Portkey — ใครแข็งแกร่งกว่าในเรื่องการป้องกัน?

ทั้งสองเน้นการกำกับดูแลและการสังเกตการณ์; ความลึกและการใช้งานแตกต่างกัน หากความต้องการหลักของคุณคือการเลือกผู้ให้บริการอย่างโปร่งใสและการเปลี่ยนเส้นทางทันที ให้เพิ่ม แชร์เอไอ. ทีมที่ค้นหา “ทางเลือกของ Portkey” มักจะชอบเรื่องตลาด + การกำหนดเส้นทางของ ShareAI.

MLflow AI Gateway vs Traefik AI Gateway — สองเกตเวย์?

ทั้งสองเป็นเกตเวย์ (นโยบาย, ปลั๊กอิน/มิดเดิลแวร์, การวิเคราะห์) ไม่ใช่ตลาด ทีมหลายทีมจับคู่เกตเวย์กับ แชร์เอไอ สำหรับการกำหนดเส้นทางหลายผู้ให้บริการที่โปร่งใสและ failover.

MLflow AI Gateway vs Kong AI Gateway — นโยบายองค์กรหรือเวิร์กโฟลว์ที่เน้น MLflow?

คอง เสนอปลั๊กอิน/นโยบายองค์กรที่มีความสมบูรณ์; MLflow AI Gateway เทียบกับ ShareAI — อันไหนเหมาะสำหรับการกำหนดเส้นทางหลายผู้ให้บริการ? เหมาะกับเวิร์กโฟลว์ที่เน้น MLflow สำหรับความโปร่งใสของตลาดและการเปลี่ยนเส้นทางทันทีระหว่างผู้ให้บริการ ใช้ แชร์เอไอ.

MLflow AI Gateway vs Eden AI — บริการ AI มากมายหรือการควบคุมการออก?

อีเดน AI รวมบริการ AI หลายตัว (LLM, รูปภาพ, TTS). MLflow AI Gateway เทียบกับ ShareAI — อันไหนเหมาะสำหรับการกำหนดเส้นทางหลายผู้ให้บริการ? รวมศูนย์นโยบาย/ข้อมูลรับรอง สำหรับการกำหนดราคาที่โปร่งใส/ความหน่วงและการเปลี่ยนเส้นทางทันทีระหว่างผู้ให้บริการ เลือก แชร์เอไอ.

MLflow AI Gateway vs LiteLLM — โพร็อกซีโฮสต์เองหรือการกำกับดูแลที่จัดการ?

LiteLLM เป็นพร็อกซี DIY ที่คุณดำเนินการ; MLflow AI Gateway เทียบกับ ShareAI — อันไหนเหมาะสำหรับการกำหนดเส้นทางหลายผู้ให้บริการ? ให้การกำกับดูแล/การสังเกตการณ์ที่จัดการสำหรับการออก AI หากคุณไม่ต้องการเรียกใช้โพร็อกซีและต้องการการกำหนดเส้นทางที่ขับเคลื่อนด้วยตลาด เลือก แชร์เอไอ.

MLflow AI Gateway vs Unify — การเลือกโมเดลที่ดีที่สุด vs การบังคับใช้นโยบาย?

รวมเป็นหนึ่ง มุ่งเน้นไปที่การเลือกโมเดลที่ขับเคลื่อนด้วยการประเมินผล; MLflow AI Gateway เทียบกับ ShareAI — อันไหนเหมาะสำหรับการกำหนดเส้นทางหลายผู้ให้บริการ? มุ่งเน้นที่นโยบาย/การสังเกตการณ์ สำหรับ API หนึ่งตัวที่ครอบคลุมผู้ให้บริการหลายรายพร้อมสถิติตลาดสด ใช้ แชร์เอไอ.

MLflow AI Gateway เทียบกับ Orq — การจัดการกระบวนการเทียบกับการส่งออก?

Orq ช่วยจัดการกระบวนการทำงาน; MLflow AI Gateway เทียบกับ ShareAI — อันไหนเหมาะสำหรับการกำหนดเส้นทางหลายผู้ให้บริการ? ควบคุมการจราจรออก. แชร์เอไอ เสริมด้วยการกำหนดเส้นทางใน marketplace.

MLflow AI Gateway เทียบกับ Apigee — การจัดการ API เทียบกับการส่งออกเฉพาะ AI?

Apigee คือการจัดการ API ที่กว้างขวาง; MLflow AI Gateway เทียบกับ ShareAI — อันไหนเหมาะสำหรับการกำหนดเส้นทางหลายผู้ให้บริการ? เป็นการกำกับดูแลการส่งออกที่เน้น AI ในบริบทของ MLflow สำหรับการเข้าถึงที่ไม่ขึ้นกับผู้ให้บริการพร้อมความโปร่งใสของตลาด ใช้ แชร์เอไอ.

MLflow AI Gateway เทียบกับ NGINX — ทำเองเทียบกับสำเร็จรูป?

NGINX เสนอฟิลเตอร์/นโยบายแบบ DIY; MLflow AI Gateway เทียบกับ ShareAI — อันไหนเหมาะสำหรับการกำหนดเส้นทางหลายผู้ให้บริการ? เสนอชั้นที่บรรจุพร้อมการสังเกตการณ์ที่เป็นมิตรกับ MLflow เพื่อหลีกเลี่ยง Lua แบบกำหนดเองและยังคงได้รับการเลือกผู้ให้บริการที่โปร่งใส เพิ่มชั้นใน แชร์เอไอ.

ลองใช้ ShareAI ถัดไป

• เรียกดูโมเดล
• เปิด Playground
• สร้างคีย์ API ของคุณ
• อ่านเอกสาร
• ดูการเผยแพร่
• ลงชื่อเข้าใช้ / ลงทะเบียน