ทางเลือกของ Requesty 2026: ShareAI เทียบกับ Eden AI, OpenRouter, Portkey, Kong AI, Unify, Orq & LiteLLM

อัปเดต กุมภาพันธ์ 2026

นักพัฒนาซอฟต์แวร์เลือก คำขอ สำหรับเกตเวย์เดียวที่เข้ากันได้กับ OpenAI ครอบคลุมผู้ให้บริการ LLM หลายราย รวมถึงการกำหนดเส้นทาง การวิเคราะห์ และการกำกับดูแล แต่ถ้าคุณให้ความสำคัญกับ ความโปร่งใสของตลาดก่อนแต่ละเส้นทาง (ราคา, ความหน่วง, เวลาทำงาน, ความพร้อมใช้งาน), นโยบายขอบที่เข้มงวด, หรือ พร็อกซีที่โฮสต์เอง, หนึ่งใน ตัวเลือกแทน Requesty อาจเหมาะกับสแต็กของคุณมากกว่า.

คู่มือการซื้อฉบับนี้เขียนเหมือนที่ผู้สร้างจะเขียน: การแลกเปลี่ยนที่เฉพาะเจาะจง, ตัวเลือกที่ชัดเจน, การเจาะลึก, การเปรียบเทียบแบบเคียงข้างกัน, และการคัดลอก-วาง แชร์เอไอ เริ่มต้นอย่างรวดเร็วเพื่อให้คุณสามารถส่งมอบได้วันนี้.

ทำความเข้าใจ Requesty (และที่ที่อาจไม่เหมาะสม)

Requesty คืออะไร. Requesty เป็น LLM เกตเวย์. คุณชี้ไคลเอนต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของคุณไปยังปลายทาง Requesty และกำหนดเส้นทางคำขอผ่านผู้ให้บริการ/โมเดลหลายราย—มักจะมีการสำรองข้อมูล, การวิเคราะห์, และการป้องกันนโยบาย มันถูกออกแบบมาให้เป็น สถานที่เดียว เพื่อจัดการการใช้งาน, ตรวจสอบค่าใช้จ่าย, และบังคับใช้การกำกับดูแลในคำขอ AI ของคุณ.

ทำไมทีมถึงเลือกมัน.

• API เดียว, ผู้ให้บริการหลายราย. ลดการกระจายตัวของ SDK และรวมการสังเกตการณ์.
• การสำรองข้อมูล & การกำหนดเส้นทาง. รักษาเวลาทำงานให้คงที่แม้ผู้ให้บริการมีปัญหา.
• การกำกับดูแลระดับองค์กร. นโยบายกลาง, การควบคุมระดับองค์กร, งบประมาณการใช้งาน.

ที่ที่ Requesty อาจไม่เหมาะสม.

• คุณต้องการ ความโปร่งใสของตลาดก่อนแต่ละเส้นทาง (ดูราคา, ความหน่วง, เวลาทำงาน, ความพร้อมใช้งานต่อผู้ให้บริการในขณะนี้, แล้วเลือก).
• คุณต้องการ นโยบายระดับขอบ ในสแต็กของคุณเอง (เช่น Kong, Portkey) หรือ โฮสต์ด้วยตัวเอง (LiteLLM).
• แผนงานของคุณต้องการ คุณสมบัติแบบมัลติโหมดที่หลากหลาย ภายใต้หลังคาเดียว (OCR, การพูด, การแปล, การแยกวิเคราะห์เอกสาร) เกินกว่าการสนทนา LLM—ซึ่งตัวจัดการอย่าง ShareAI อาจเหมาะสมกว่า.

วิธีเลือกทางเลือกแทน Requesty

1) ต้นทุนรวมของการเป็นเจ้าของ (TCO). อย่าหยุดที่ $/1K โทเค็น รวมถึง อัตราการเข้าถึงแคช, การลองใหม่/การสำรอง, การจัดคิว, ต้นทุนผู้ประเมิน, ค่าใช้จ่ายต่อคำขอ, และภาระงานของการสังเกตการณ์/การแจ้งเตือน “ราคาที่ถูกที่สุดในรายการ” มักจะแพ้ให้กับเราเตอร์/เกตเวย์ที่ลดของเสีย.

2) ความหน่วงและความน่าเชื่อถือ. ให้ความสำคัญกับ การกำหนดเส้นทางที่รับรู้ภูมิภาค, การใช้งานแคชที่อุ่น (ยึดติดกับผู้ให้บริการเดียวกันเมื่อมีการใช้งานแคชคำสั่ง), และการสำรองข้อมูลที่แม่นยำ (ลองใหม่เมื่อเจอ 429; เพิ่มระดับเมื่อหมดเวลา; จำกัดการกระจายเพื่อหลีกเลี่ยงการใช้จ่ายซ้ำซ้อน).

3) การสังเกตการณ์ & การกำกับดูแล. หากมีรั้วป้องกัน, บันทึกการตรวจสอบ, การลบข้อมูล, และ นโยบายที่ขอบ มีความสำคัญ, เกตเวย์เช่น พอร์ทคีย์ หรือ คอง AI เกตเวย์ มักจะแข็งแกร่งกว่าการรวมตัวแบบบริสุทธิ์. หลายทีมจับคู่ ตัวกำหนดเส้นทาง + เกตเวย์ เพื่อให้ได้สิ่งที่ดีที่สุดของทั้งสอง.

4) โฮสต์เอง vs บริการที่จัดการ. ชอบ Docker/K8s/Helm และจุดเชื่อมต่อที่เข้ากันได้กับ OpenAI? ดู LiteLLM (OSS) หรือ คอง AI เกตเวย์ (โครงสร้างพื้นฐานระดับองค์กร). ต้องการ ความเร็วที่โฮสต์ + การมองเห็นในตลาด? ดู แชร์เอไอ (ตัวเลือกของเรา), OpenRouter, หรือ รวมเป็นหนึ่ง.

5) ความกว้างขวางเกินกว่าการแชท. หากแผนงานของคุณรวมถึง OCR, การแปลงเสียงเป็นข้อความ, การแปลภาษา, การสร้างภาพ, และการแยกวิเคราะห์เอกสารภายใต้ผู้จัดการเดียว, แชร์เอไอ สามารถทำให้การส่งมอบและการทดสอบง่ายขึ้น.

6) การเตรียมพร้อมสำหรับอนาคต. เลือกเครื่องมือที่ทำให้ การเปลี่ยนแปลงโมเดล/ผู้ให้บริการเป็นเรื่องง่าย (API สากล, การกำหนดเส้นทางแบบไดนามิก, ชื่อโมเดลที่ชัดเจน) เพื่อให้คุณสามารถนำตัวเลือกใหม่กว่า/ถูกกว่า/เร็วกว่าไปใช้ได้โดยไม่ต้องเขียนใหม่.

ทางเลือกที่ดีที่สุดสำหรับ Requesty (ตัวเลือกด่วน)

แชร์เอไอ (ตัวเลือกของเราสำหรับความโปร่งใสของตลาด + เศรษฐศาสตร์ของผู้สร้าง)
API เดียวทั่ว โมเดลกว่า 150+ พร้อมการสำรองข้อมูลทันทีและ ตลาด ที่แสดง ราคา, ความหน่วง, ความพร้อมใช้งาน, การให้บริการ ก่อนที่คุณจะกำหนดเส้นทาง. ผู้ให้บริการ (ชุมชนหรือบริษัท) รักษา รายได้ส่วนใหญ่, จัดแนวแรงจูงใจกับความน่าเชื่อถือ เริ่มต้นอย่างรวดเร็วใน สนามเด็กเล่น, คว้ากุญแจใน คอนโซล, และอ่าน เอกสาร.

อีเดน AI (ผู้ประสานงานหลายรูปแบบ)
API แบบรวมสำหรับ LLMs รวมถึง ภาพ, การแยกข้อความ/เอกสาร, เสียง, และการแปล—พร้อมกับ การเปรียบเทียบโมเดล, การตรวจสอบ, การแคช, และการประมวลผลแบบแบทช์.

OpenRouter (การกำหนดเส้นทางที่รับรู้การแคช)
ตัวกำหนดเส้นทางที่โฮสต์ใน LLMs หลายตัวพร้อม การแคชคำสั่ง และความยึดติดกับผู้ให้บริการเพื่อใช้บริบทที่อุ่นแล้วซ้ำ; กลับไปใช้เมื่อผู้ให้บริการไม่พร้อมใช้งาน.

พอร์ทคีย์ (นโยบาย & การดำเนินงาน SRE ที่เกตเวย์)
เกตเวย์ AI พร้อม การสำรองที่ตั้งโปรแกรมได้, playbooks การจำกัดอัตรา, และ แคชแบบง่าย/เชิงความหมาย, พร้อมด้วยการติดตาม/เมตริกอย่างละเอียดสำหรับการควบคุมการผลิต.

คอง AI เกตเวย์ (การกำกับดูแลและการตรวจสอบขอบเขต)
นำ ปลั๊กอิน AI, นโยบาย, การวิเคราะห์ มาสู่ระบบนิเวศของ Kong; เข้ากันได้ดีกับตัวจัดเส้นทางตลาดเมื่อคุณต้องการการควบคุมแบบรวมศูนย์ข้ามทีม.

รวมเป็นหนึ่ง (ตัวจัดเส้นทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล)
API สากลพร้อม การวัดผลแบบสด เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน/ความเร็ว/คุณภาพตามภูมิภาคและปริมาณงาน.

ออร์ค.ai (การทดลองและ LLMOps)
การทดลอง, ตัวประเมินผล (รวมถึง RAG เมตริก), การปรับใช้, RBAC/VPC—เหมาะอย่างยิ่งเมื่อการประเมินและการกำกับดูแลต้องอยู่ร่วมกัน.

LiteLLM (พร็อกซี/เกตเวย์ที่โฮสต์ด้วยตัวเอง)
โพร็อกซีแบบโอเพ่นซอร์สที่เข้ากันได้กับ OpenAI พร้อมด้วย งบประมาณ/ข้อจำกัด, การบันทึก/เมตริก และอินเทอร์เฟซผู้ดูแลระบบ (Admin UI) ติดตั้งด้วย Docker/K8s/Helm; คุณเป็นเจ้าของการดำเนินงาน.

การเจาะลึก: ทางเลือกยอดนิยม

ShareAI (API AI ที่ขับเคลื่อนโดยผู้คน)

มันคืออะไร. เครือข่าย AI ที่เน้นผู้ให้บริการเป็นหลักและ API แบบรวมศูนย์ เรียกดูแคตตาล็อกขนาดใหญ่ของโมเดล/ผู้ให้บริการและกำหนดเส้นทางด้วย การเปลี่ยนไปใช้ระบบสำรองทันที. ตลาดจะแสดง ราคา, ความหน่วง, ความพร้อมใช้งาน และความเสถียร ในที่เดียวเพื่อให้คุณ เลือกผู้ให้บริการที่เหมาะสมก่อนแต่ละเส้นทาง. เริ่มต้นใน สนามเด็กเล่น, สร้างคีย์ใน คอนโซล, และทำตาม การเริ่มต้นใช้งาน API.

ทำไมทีมถึงเลือกใช้.

• ความโปร่งใสของตลาด — ดูผู้ให้บริการ ราคา/ความหน่วง/เวลาทำงาน/ความพร้อมใช้งาน ล่วงหน้า.
• ความยืดหยุ่นโดยค่าเริ่มต้น — รวดเร็ว การสำรองข้อมูล ไปยังผู้ให้บริการที่ดีที่สุดถัดไปเมื่อมีปัญหาเกิดขึ้น.
• เศรษฐศาสตร์ที่สอดคล้องกับผู้สร้าง — ส่วนใหญ่ของการใช้จ่ายจะไหลไปยังผู้ให้บริการ GPU ที่รักษาโมเดลให้ออนไลน์.
• การเริ่มต้นที่ไร้แรงเสียดทาน — เรียกดูโมเดล, ทดสอบใน สนามเด็กเล่น, และจัดส่ง.

ข้อเท็จจริงของผู้ให้บริการ (รับรายได้โดยการรักษาโมเดลให้ออนไลน์). ใครๆ ก็สามารถเป็นผู้ให้บริการได้ (ชุมชนหรือบริษัท) เข้าร่วมผ่าน Windows/Ubuntu/macOS/Docker. มีส่วนร่วม การประมวลผลในช่วงเวลาว่าง หรือรัน เปิดใช้งานตลอดเวลา. เลือกแรงจูงใจ: รางวัล (เงิน), แลกเปลี่ยน (โทเค็น/AI Prosumer), หรือ ภารกิจ (บริจาค % ให้กับ NGOs) เมื่อคุณขยายตัว, ตั้งราคาการประมวลผลของคุณเอง และได้รับ การเปิดเผยที่เป็นพิเศษ. รายละเอียด: คู่มือผู้ให้บริการ.

เหมาะสำหรับ. ทีมผลิตภัณฑ์ที่ต้องการ ความโปร่งใสของตลาด, ความยืดหยุ่น, และ พื้นที่สำหรับการเติบโต สู่โหมดผู้ให้บริการ—โดยไม่มีการล็อกอินจากผู้ขาย.

อีเดน AI

มันคืออะไร. API ที่รวมเป็นหนึ่งเดียวที่ครอบคลุม LLMs + การสร้างภาพ + OCR/การแยกวิเคราะห์เอกสาร + เสียง + การแปล, ช่วยลดความจำเป็นในการรวม SDK จากผู้ขายหลายราย. การเปรียบเทียบโมเดล ช่วยให้คุณทดสอบผู้ให้บริการแบบเคียงข้างกัน นอกจากนี้ยังเน้น การตรวจสอบต้นทุน/API, การประมวลผลแบบแบทช์, และ การแคช.

เหมาะสมเมื่อ. แผนงานของคุณคือ มัลติโหมด และคุณต้องการจัดการ OCR/เสียง/การแปลควบคู่ไปกับการสนทนา LLM จากพื้นผิวเดียว.

สิ่งที่ควรระวัง. หากคุณต้องการ มุมมองตลาดต่อคำขอ (ราคา/ความหน่วง/เวลาทำงาน/ความพร้อมใช้งาน) หรือเศรษฐศาสตร์ระดับผู้ให้บริการ พิจารณาเราเตอร์แบบตลาด เช่น แชร์เอไอ พร้อมกับคุณสมบัติหลายรูปแบบของ Eden.

OpenRouter

มันคืออะไร. เราเตอร์ LLM แบบรวม การกำหนดเส้นทางผู้ให้บริการ/โมเดล และ การแคชคำสั่ง. เมื่อเปิดใช้งานการแคช OpenRouter จะพยายามให้คุณอยู่กับ ผู้ให้บริการเดียวกัน เพื่อใช้บริบทที่อุ่นซ้ำ; หากผู้ให้บริการนั้นไม่พร้อมใช้งาน จะเปลี่ยนไป ผู้ให้บริการที่ดีที่สุดถัดไป.

เหมาะสมเมื่อ. คุณต้องการ ความเร็วที่โฮสต์ และ การกำหนดเส้นทางที่รับรู้การแคช เพื่อลดต้นทุนและปรับปรุงปริมาณงาน—โดยเฉพาะในงานแชทที่มี QPS สูงพร้อมคำถามซ้ำ.

สิ่งที่ควรระวัง. สำหรับการกำกับดูแล ระดับองค์กรที่ลึกซึ้ง (เช่น การส่งออก SIEM, นโยบายทั่วทั้งองค์กร), หลายทีม จับคู่ OpenRouter กับ Portkey หรือ Kong AI Gateway.

พอร์ทคีย์

มันคืออะไร. ปัญญาประดิษฐ์ (AI) แพลตฟอร์มปฏิบัติการ + เกตเวย์ พร้อมด้วยการตั้งโปรแกรมได้ ตัวเลือกสำรอง, playbooks การจำกัดอัตรา, และ แคชแบบง่าย/เชิงความหมาย, รวมถึง การติดตาม/เมตริก สำหรับการควบคุมแบบ SRE.

• การสำรองซ้อนกัน & การกำหนดเส้นทางตามเงื่อนไข — แสดงต้นไม้การลองใหม่ (เช่น ลองใหม่ 429; สลับเมื่อ 5xx; เปลี่ยนเมื่อมีการเพิ่มขึ้นของความหน่วงเวลา).
• แคชเชิงความหมาย — มักจะชนะในข้อความ/ข้อความสั้น ๆ (มีข้อจำกัด).
• กุญแจ/งบประมาณเสมือน — รักษาการใช้งานทีม/โครงการให้อยู่ในนโยบาย.

เหมาะสมเมื่อ. คุณต้องการ การกำหนดเส้นทางตามนโยบาย พร้อมด้วยการสังเกตการณ์ระดับสูงสุด และคุณรู้สึกสบายใจในการดำเนินการ เกตเวย์ ชั้นที่อยู่ด้านหน้าของเราเตอร์/ตลาดกลางหนึ่งตัวหรือมากกว่า.

คอง AI เกตเวย์

มันคืออะไร. หนึ่ง เกตเวย์ขอบ ที่นำ ปลั๊กอิน AI, การกำกับดูแล, และการวิเคราะห์ เข้าสู่ระบบนิเวศของ Kong (ผ่าน Konnect หรือการจัดการด้วยตัวเอง) มันคือโครงสร้างพื้นฐาน—เหมาะสมอย่างยิ่งเมื่อแพลตฟอร์ม API ของคุณหมุนรอบ Kong อยู่แล้วและคุณต้องการ นโยบาย/การตรวจสอบส่วนกลาง.

เหมาะสมเมื่อ. การกำกับดูแลขอบ, การตรวจสอบได้, การอยู่อาศัยของข้อมูล, และ การควบคุมแบบรวมศูนย์ เป็นสิ่งที่ไม่สามารถต่อรองได้ในสภาพแวดล้อมของคุณ.

สิ่งที่ควรระวัง. คาดหวัง การตั้งค่าและการบำรุงรักษา. หลายทีม จับคู่ Kong กับเราเตอร์ตลาดกลาง (เช่น ShareAI/OpenRouter) สำหรับการเลือกผู้ให้บริการและการควบคุมค่าใช้จ่าย.

รวมเป็นหนึ่ง

มันคืออะไร. A เราเตอร์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับ ต้นทุน/ความเร็ว/คุณภาพ การใช้ การวัดผลแบบสด. มันเปิดเผย API สากล และอัปเดตตัวเลือกโมเดลตามภูมิภาค/ภาระงาน.

เหมาะสมเมื่อ. คุณต้องการ การเลือกโดยใช้การวัดประสิทธิภาพเป็นแนวทาง ที่ปรับเปลี่ยนตามประสิทธิภาพในโลกจริงอย่างต่อเนื่อง.

ออร์ค.ai

มันคืออะไร. AI เชิงสร้างสรรค์ การทำงานร่วมกัน + LLMOps แพลตฟอร์ม: การทดลอง, การประเมินผล (รวมถึง RAG เมตริก เช่น ความเกี่ยวข้องของบริบท/ความถูกต้อง/ความทนทาน), การปรับใช้, และ RBAC/VPC.

เหมาะสมเมื่อ. คุณต้องการ การทดลอง + การประเมินผล พร้อมการกำกับดูแลในที่เดียว—จากนั้นปรับใช้โดยตรงจากพื้นผิวเดียวกัน.

LiteLLM

มันคืออะไร. หนึ่ง พร็อกซี/เกตเวย์แบบโอเพ่นซอร์ส ด้วย เข้ากันได้กับ OpenAI จุดเชื่อมต่อ, งบประมาณ & ขีดจำกัดอัตรา, การบันทึก/เมตริก และ UI สำหรับผู้ดูแลระบบ. ใช้งานผ่าน Docker/K8s/Helm; เก็บทราฟฟิกไว้ในเครือข่ายของคุณเอง.

เหมาะสมเมื่อ. คุณต้องการ โฮสต์ด้วยตัวเอง และ การควบคุมโครงสร้างพื้นฐานทั้งหมด พร้อมความเข้ากันได้ง่ายสำหรับ SDK สไตล์ OpenAI ที่ได้รับความนิยม.

สิ่งที่ควรระวัง. เช่นเดียวกับเกตเวย์ OSS ใดๆ, คุณเป็นเจ้าของการดำเนินงานและการอัปเกรด. ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณจัดสรรเวลาในการตรวจสอบ, การปรับขนาด, และการอัปเดตความปลอดภัย.

เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว: เรียกใช้งานโมเดลในไม่กี่นาที (ShareAI)

เริ่มต้นใน สนามเด็กเล่น, จากนั้นรับ API key และส่งออก. อ้างอิง: การเริ่มต้นใช้งาน API • หน้าเอกสาร • การเปิดตัว.

#!/usr/bin/env bash"

// ShareAI — การทำงานร่วมกันของแชท (JavaScript, Node 18+);

เคล็ดลับการย้ายข้อมูล: แมปโมเดล Requesty ปัจจุบันของคุณไปยังโมเดลที่เทียบเท่าของ ShareAI, สะท้อนรูปร่างคำขอ/การตอบกลับ, และเริ่มต้นหลัง ธงคุณสมบัติ. ส่งทราฟฟิก 5–10% ก่อน, เปรียบเทียบ ความหน่วง/ต้นทุน/คุณภาพ, แล้วค่อยเพิ่มขึ้น หากคุณใช้งานเกตเวย์ (Portkey/Kong) ด้วย, ตรวจสอบให้แน่ใจว่า การแคช/การสำรองข้อมูล ไม่ทำงานซ้ำซ้อนในแต่ละเลเยอร์.

การเปรียบเทียบในพริบตา

แพลตฟอร์ม	โฮสต์ / โฮสต์ด้วยตัวเอง	การกำหนดเส้นทาง & การสำรองข้อมูล	การสังเกตการณ์	ความหลากหลาย (LLM + อื่น ๆ)	การกำกับดูแล/นโยบาย	หมายเหตุ
คำขอ	โฮสต์	เราเตอร์พร้อมการสำรองข้อมูล; เข้ากันได้กับ OpenAI	การตรวจสอบ/การวิเคราะห์ในตัว	เน้น LLM (แชท/การทำงานร่วมกัน)	การกำกับดูแลระดับองค์กร	เปลี่ยน URL พื้นฐานของ OpenAI เป็น Requesty; เน้นองค์กร.
แชร์เอไอ	โฮสต์ + เครือข่ายผู้ให้บริการ	การสลับระบบสำรองทันที; การกำหนดเส้นทางที่แนะนำโดยตลาด	บันทึกการใช้งาน; สถิติของตลาด	แคตตาล็อกโมเดลที่หลากหลาย	การควบคุมในระดับผู้ให้บริการ	ตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยผู้คน; เริ่มต้นด้วย สนามเด็กเล่น.
อีเดน AI	โฮสต์	สลับผู้ให้บริการ; แบตช์; การแคช	การตรวจสอบค่าใช้จ่ายและ API	LLM + ภาพ + OCR + เสียง + การแปล	การเรียกเก็บเงินแบบรวมศูนย์/การจัดการคีย์	การเปรียบเทียบโมเดลเพื่อทดสอบผู้ให้บริการแบบเคียงข้างกัน.
OpenRouter	โฮสต์	การกำหนดเส้นทางผู้ให้บริการ/โมเดล; การแคชคำสั่ง	ข้อมูลในระดับคำขอ	เน้น LLM	นโยบายของผู้ให้บริการ	การใช้แคชซ้ำเมื่อรองรับ; การสำรองเมื่อไม่พร้อมใช้งาน.
พอร์ทคีย์	โฮสต์ & เกตเวย์	การสำรองนโยบาย; คู่มือการจำกัดอัตรา; แคชเชิงความหมาย	การติดตาม/เมตริก	LLM-มาก่อน	การกำหนดค่าประตูทางเข้า	เหมาะสำหรับการตั้งค่าการ์ดเรลแบบ SRE และนโยบายองค์กร.
คอง AI เกตเวย์	โฮสต์เอง/องค์กร	การกำหนดเส้นทางต้นน้ำผ่านปลั๊กอิน AI	เมตริก/การตรวจสอบผ่าน Kong	LLM-มาก่อน	การกำกับดูแลขอบที่แข็งแกร่ง	ส่วนประกอบโครงสร้างพื้นฐาน; จับคู่กับเราเตอร์/ตลาด.
รวมเป็นหนึ่ง	โฮสต์	การกำหนดเส้นทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล โดยต้นทุน/ความเร็ว/คุณภาพ	ตัวสำรวจเกณฑ์มาตรฐาน	เน้น LLM	การตั้งค่าความชอบของเราเตอร์	การเลือกโมเดลโดยใช้เกณฑ์มาตรฐานเป็นแนวทาง.
ออร์ค.ai	โฮสต์	การลองใหม่/การสำรองในกระบวนการจัดการ	การวิเคราะห์แพลตฟอร์ม; ผู้ประเมิน RAG	LLM + RAG + การประเมิน	ตัวเลือก RBAC/VPC	มุ่งเน้นการทำงานร่วมกันและการทดลอง.
LiteLLM	โฮสต์เอง/OSS	การลองใหม่/การสำรอง; งบประมาณ/ขีดจำกัด	การบันทึก/ตัวชี้วัด; ส่วนติดต่อผู้ดูแลระบบ	เน้น LLM	การควบคุมโครงสร้างพื้นฐานทั้งหมด	เข้ากันได้กับ OpenAI; การปรับใช้ Docker/K8s/Helm.

คำถามที่พบบ่อย

บทสรุป

ในขณะที่ คำขอ เป็นเกตเวย์ LLM ที่แข็งแกร่ง, ตัวเลือกที่ดีที่สุดของคุณขึ้นอยู่กับลำดับความสำคัญ:

• ความโปร่งใสของตลาด + ความยืดหยุ่น: แชร์เอไอ
• การครอบคลุมหลายรูปแบบภายใต้ API เดียว: อีเดน AI
• การกำหนดเส้นทางที่คำนึงถึงแคชในรูปแบบโฮสต์: OpenRouter
• นโยบาย/ข้อกำหนดที่ขอบ: พอร์ทคีย์ หรือ คอง AI เกตเวย์
• การกำหนดเส้นทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล: รวมเป็นหนึ่ง
• LLMOps + ผู้ประเมิน: ออร์ค.ai
• แผงควบคุมแบบโฮสต์เอง: LiteLLM

หากเลือกผู้ให้บริการโดย ราคา/ความหน่วง/เวลาทำงาน/ความพร้อมใช้งานก่อนแต่ละเส้นทาง, การเปลี่ยนไปใช้ระบบสำรองทันที, และ เศรษฐศาสตร์ที่สอดคล้องกับผู้สร้าง อยู่ในรายการตรวจสอบของคุณ ให้เปิด สนามเด็กเล่น, สร้างคีย์ API, และเรียกดู ตลาดโมเดล เพื่อกำหนดเส้นทางคำขอถัดไปของคุณอย่างชาญฉลาด.