Pinakamahusay na LiteLLM Alternatibo 2026: Bakit ShareAI ang #1

Kung sinubukan mo na ang isang magaan na proxy at ngayon ay kailangan mo ng transparent na pagpepresyo, multi-provider resilience, at mas mababang ops overhead, malamang na naghahanap ka ng mga alternatibo sa LiteLLM. Ang gabay na ito ay naghahambing ng mga tool na aktwal na sinusuri ng mga koponan—IbahagiAI (oo, ay #1 pick), Eden AI, Portkey, Kong AI Gateway, ORQ AI, Pag-isahin, at OpenRouter—at ipinaliliwanag kung kailan ang bawat isa ay angkop. Sinasaklaw namin ang mga pamantayan sa pagsusuri, pagpepresyo/TCO, at isang mabilis na plano ng paglipat mula LiteLLM → ShareAI na may mga halimbawa ng API na kopyahin at idikit.

TL;DR: Pumili IbahagiAI kung gusto mo ng isang API sa maraming provider, isang transparent na marketplace (presyo, latency, uptime, availability, uri ng provider), at instant failover—habang ang 70% ng gastos ay napupunta sa mga taong nagpapanatili ng mga modelo online. Ito ang People-Powered AI API.

Na-update para sa kaugnayan — Pebrero 2026

Ang tanawin ng mga alternatibo ay mabilis na nagbabago. Ang pahinang ito ay tumutulong sa mga gumagawa ng desisyon na alisin ang ingay: maunawaan kung ano ang ginagawa ng isang aggregator kumpara sa isang gateway, ihambing ang mga trade-off sa totoong mundo, at magsimulang mag-test sa loob ng ilang minuto.

LiteLLM sa konteksto: aggregator, gateway, o orchestration?

LiteLLM nag-aalok ng isang OpenAI-compatible na surface sa maraming provider at maaaring tumakbo bilang isang maliit na proxy/gateway. Mahusay ito para sa mabilisang eksperimento o mga koponan na mas gustong pamahalaan ang kanilang sariling shim. Habang lumalaki ang mga workload, karaniwang humihiling ang mga koponan ng higit pa: transparency ng marketplace (tingnan ang presyo/latency/uptime bago routing), resilience nang hindi pinapanatili ang mas maraming infra online, at pamamahala sa iba't ibang proyekto.

Tagapagtipon: isang API sa maraming modelo/provider na may routing/failover at visibility ng presyo/latency.
Gateway: patakaran/analytics sa gilid (BYO providers) para sa seguridad at pamamahala.
Orkestrasyon: mga tagabuo ng workflow upang lumipat mula sa mga eksperimento patungo sa produksyon sa iba't ibang mga koponan.

Paano namin sinuri ang mga alternatibo sa LiteLLM

• Lawak ng modelo at neutralidad — bukas + mga modelo ng vendor na walang muling pagsulat.
• Latency at katatagan — mga patakaran sa pag-route, mga timeout/retries, instant failover.
• Pamamahala at seguridad — paghawak ng mga susi, mga hangganan ng pag-access, postura ng privacy.
• Pagmamasid — mga log, mga bakas, mga dashboard ng gastos/latency.
• Kalinawan sa pagpepresyo at TCO — tingnan ang presyo/latency/uptime/availability bago magpadala ng trapiko.
• Karanasan ng Dev — mga dokumento, mabilisang pagsisimula, SDKs, Playground; oras-sa-unang-token.
• Ekonomiya ng Network — ang iyong gastos ay dapat magpalago ng suplay; Ang ShareAI ay nagruruta ng 70% sa mga provider.

#1 — ShareAI (People-Powered AI API)

IbahagiAI ay isang people-powered, multi-provider AI API. Sa isang REST endpoint maaari kang magpatakbo ng 150+ na mga modelo sa iba't ibang mga provider, ihambing presyo, availability, latency, uptime, at uri ng provider, magruruta para sa performance o gastos, at agad na mag-fail over kung bumaba ang kalidad ng isang provider. Ito ay vendor-agnostic at pay-per-token—70% ng bawat dolyar dumadaloy pabalik sa komunidad/kumpanya ng GPUs na nagpapanatili ng mga modelo online.

• Mag-browse ng Mga Modelo: Pamilihan ng Modelo
• Buksan ang Playground: Subukan sa Playground
• Gumawa ng API Key: Bumuo ng mga kredensyal
• Sanggunian ng API (Quickstart): Magsimula gamit ang API

Bakit ShareAI kaysa sa DIY proxy tulad ng LiteLLM

• Transparent na marketplace: tingnan ang presyo/latency/availability/uptime at piliin ang pinakamahusay na ruta bawat tawag.
• Katatagan nang walang dagdag na operasyon: agarang failover at policy-based routing—walang proxy fleet na kailangang panatilihin.
• Ekonomiyang pinapatakbo ng tao: ang iyong gastusin ay nagpapalago ng kapasidad kung saan mo ito kailangan; 70% ay napupunta sa mga provider.
• Walang muling pagsulat: isang integrasyon para sa 150+ na mga modelo; malayang magpalit ng mga provider.

Mabilis na pagsisimula (kopya-paste)

# Bash / cURL — Mga Kumpletong Chat"

// JavaScript (Node 18+ / Edge) — Mga Kumpletong Chat;

# Python (requests) — Mga Kumpletong Chat

Para sa mga tagapagbigay: kahit sino ay maaaring kumita sa pamamagitan ng pagpapanatili ng mga modelo online

Ang ShareAI ay bukas na mapagkukunan: kahit sino ay maaaring maging isang provider (Komunidad o Kumpanya). May mga onboarding apps para sa Windows, Ubuntu, macOS, at Docker. Mag-ambag ng idle-time bursts o magpatakbo ng always-on. Kasama sa mga insentibo ang Mga Gantimpala (kumita ng pera), Palitan (kumita ng mga token para gastusin sa inference), at Misyon (mag-donate ng % sa mga NGO). Habang lumalaki ka, itakda ang sarili mong mga presyo ng inference at makakuha ng mas pabor na exposure.

• Gabay sa Provider
• Dashboard ng Provider

Ang pinakamahusay na mga alternatibo sa LiteLLM (kumpletong listahan)

Nasa ibaba ang mga platform na karaniwang sinusuri ng mga team kasabay o bilang kapalit ng LiteLLM. Para sa karagdagang pagbabasa, tingnan ang pangkalahatang-ideya ng Eden AI sa mga alternatibo sa LiteLLM.

Eden AI

Ano ito: Isang AI aggregator na sumasaklaw sa mga LLM pati na rin sa iba pang mga serbisyo (pagbuo ng imahe, pagsasalin, TTS, atbp.). Nag-aalok ito ng caching, fallback providers, at mga opsyon sa batch processing para sa throughput.

Maganda para sa: Isang solong lugar upang ma-access ang multi-modal na AI lampas sa text LLMs.

Mga Trade-off: Mas kaunting diin sa isang marketplace front-door na nagpapakita ng bawat provider economics at latency bago ang routing; ginagawang malinaw ng marketplace ng ShareAI ang mga trade-off na iyon.

Portkey

Ano ito: Isang AI gateway na may guardrails, observability, at governance. Mahusay para sa malalim na pagsubaybay at patakaran sa mga regulated na konteksto.

Maganda para sa: Mga organisasyong inuuna ang patakaran, analytics, at pagsunod sa trapiko ng AI.

Mga Trade-off: Pangunahing isang control plane—dala mo pa rin ang sarili mong mga provider. Kung ang pangunahing pangangailangan mo ay transparent na pagpili ng provider at katatagan nang walang dagdag na ops, mas simple ang ShareAI.

Kong AI Gateway

Ano ito: Ang AI/LLM gateway ng Kong ay nakatuon sa pamamahala sa edge (mga patakaran, plugins, analytics), kadalasang kasabay ng umiiral na mga deployment ng Kong.

Maganda para sa: Mga negosyo na nag-iistandardisa ng kontrol sa AI traffic, lalo na kung mayroon nang investment sa Kong.

Mga Trade-off: Hindi isang marketplace; BYO providers. Kakailanganin mo pa rin ang malinaw na pagpili ng provider at multi-provider resilience.

ORQ AI

Ano ito: Orchestration at collaboration tooling upang ilipat ang cross-functional teams mula sa mga eksperimento patungo sa produksyon gamit ang low-code flows.

Maganda para sa: Mga startup/SMBs na nangangailangan ng workflow orchestration at collaborative build surfaces.

Mga Trade-off: Mas magaan sa transparency ng marketplace at provider-level economics—bagay sa ShareAI para sa routing layer.

Pag-isahin

Ano ito: Mga performance-oriented na routing at evaluation tools upang pumili ng mas malalakas na modelo bawat prompt.

Maganda para sa: Mga team na nagbibigay-diin sa quality-driven routing at regular na pagsusuri ng mga prompt sa iba't ibang modelo.

Mga Trade-off: Mas may opinyon sa pagsusuri; hindi pangunahing isang marketplace na nagpapakita ng provider economics nang maaga.

OpenRouter

Ano ito: Isang API na sumasaklaw sa maraming modelo na may pamilyar na request/response patterns, popular para sa mabilisang eksperimento.

Maganda para sa: Mabilis na multi-model trials gamit ang isang key.

Mga Trade-off: Mas kaunting diin sa enterprise governance at marketplace mechanics na nagpapakita ng presyo/latency/uptime bago ka tumawag.

LiteLLM vs ShareAI vs iba pa — mabilisang paghahambing

Plataporma	Sino ang pinaglilingkuran nito	Lawak ng modelo	Pamamahala	Pagmamasid	Pag-ruruta / Paglipat ng Takbo	Transparency ng marketplace	Programa ng provider
IbahagiAI	Mga koponan ng produkto/platform na nais ng isang API + patas na ekonomiya	150+ na mga modelo sa iba't ibang providers	Mga susi ng API at mga kontrol sa bawat ruta	Paggamit ng console + mga istatistika ng marketplace	Matalinong pag-ruta + agarang failover	Oo (presyo, latency, uptime, availability, uri)	Oo — bukas na supply; 70% sa mga provider
LiteLLM	Mga team na mas gusto ang self-hosted proxy	Marami sa pamamagitan ng OpenAI-format	Config/mga limitasyon	DIY	Mga retries/fallback	Wala	Wala
Eden AI	Mga team na nangangailangan ng LLM + iba pang mga serbisyo ng AI	Malawak na multi-serbisyo	Karaniwang API	Nag-iiba	Fallback/pagtatago	Bahagya	Wala
Portkey	Regulado/enterprise	Malawak (BYO)	Malakas mga guardrail	Malalalim na bakas	Kondisyunal na pag-ruruta	Wala	Wala
Kong AI Gateway	Mga enterprise na may Kong	BYO na mga provider	Malakas mga edge policy	Analitika	Proxy/plugin	Hindi	Wala
ORQ	Mga team na nangangailangan ng orchestration	Malawak na suporta	Mga kontrol ng plataporma	Analytics ng platform	Antas ng workflow	Wala	Wala
Pag-isahin	Routing na nakatuon sa kalidad	Multi-model	Karaniwan	Analytics ng platform	Pinakamahusay na pagpili ng modelo	Wala	Wala
OpenRouter	Mga developer na nais ng isang susi	Malawak na katalogo	Pangunahing mga kontrol	Panig-app	Pagbagsak/pagruruta	Bahagya	Wala

Binabasa ang talahanayan: “Marketplace transparency” ay nagtatanong, Maaari ko bang makita ang presyo/latency/uptime/availability at pumili ng ruta bago magpadala ng trapiko? Ang ShareAI ay dinisenyo upang sumagot ng “oo” bilang default.

Pagpepresyo at TCO: tingnan ang higit pa sa $/1K tokens

Mahalaga ang unit price, ngunit ang tunay na gastos ay kasama ang retries/fallbacks, latency-driven UX effects (na nagbabago ng paggamit ng token), pagkakaiba ng provider ayon sa rehiyon/infra, observability storage, at evaluation runs. Ang isang marketplace ay tumutulong sa iyo na balansehin ang mga trade-off na ito nang malinaw.

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

Prototype (10k tokens/araw): unahin ang time-to-first-token (Playground + Quickstart), pagkatapos ay patibayin ang mga patakaran sa kalaunan.
Mid-scale na produkto (2M tokens/araw sa 3 modelo): ang marketplace-guided routing ay maaaring magpababa ng gastos at magpabuti ng UX; ang pagpapalit ng isang ruta sa isang provider na may mas mababang latency ay maaaring magpabawas ng conversation turns at paggamit ng token.
Matitinik na mga gawain: asahan ang bahagyang mas mataas na epektibong gastos ng token mula sa retries sa panahon ng failover; maglaan ng badyet para dito—ang matalinong routing ay nagpapababa ng mga gastos sa downtime.

Kung saan nakakatulong ang ShareAI: malinaw na visibility ng presyo at latency, instant failover, at people-powered supply (70% sa mga provider) ay nagpapabuti sa parehong pagiging maaasahan at pangmatagalang kahusayan.

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

• Inventory at pagmamapa ng modelo: ilista ang mga ruta na tumatawag sa iyong proxy; i-map ang mga pangalan ng modelo sa katalogo ng ShareAI at magpasya ng mga kagustuhan sa rehiyon/latency.
• Prompt parity at guardrails: i-replay ang isang kinatawan na set ng prompt; ipatupad ang max tokens at mga limitasyon sa presyo.
• Shadow, pagkatapos ay canary: magsimula sa shadow traffic; kapag maganda ang mga tugon, canary sa 10% → 25% → 50% → 100%.
• Hybrid kung kinakailangan: panatilihin ang LiteLLM para sa dev habang ginagamit ang ShareAI para sa production routing/transparency ng marketplace; o ipares ang iyong paboritong gateway para sa mga polisiya ng buong organisasyon sa ShareAI para sa pagpili ng provider at failover.
• I-validate at linisin: tapusin ang SLAs, i-update ang runbooks, alisin ang mga hindi kinakailangang proxy nodes.

• Buksan ang Playground
• Gumawa ng API Key
• Sanggunian ng API (Mabilisang Pagsisimula)
• Tingnan ang Mga Paglabas

Checklist para sa seguridad, privacy, at pagsunod

• Pangangasiwa ng key: cadence ng rotation; scoped tokens; paghihiwalay per-environment.
• Pagpapanatili ng Data: kung saan nakatira ang mga prompts/responses; gaano katagal; mga kontrol sa redaction.
• PII at sensitibong nilalaman: mga estratehiya sa masking; mga kontrol sa access; regional routing para sa data locality.
• Obserbabilidad: ano ang iyong ilog; i-filter o i-pseudonymize kung kinakailangan.
• Pagtugon sa insidente: SLAs, mga landas ng escalation, mga audit trails.

Karanasan ng developer na nagpapadala

• Oras-sa-unang-token: magpatakbo ng live na request sa Palaruan, pagkatapos ay isama sa Sanggunian ng API—minuto, hindi oras.
• Pagtuklas ng pamilihan: ihambing ang presyo, latency, availability, at uptime sa Pahina ng Mga Modelo.
• Mga Account at auth: Mag-sign in o mag-sign up upang pamahalaan ang mga key, paggamit, at pagsingil.

FAQ:

Saan pupunta susunod

• Subukan ang isang live na kahilingan sa Playground
• Mag-browse ng Mga Modelo na may presyo at latency
• Basahin ang Mga Dokumento
• Tuklasin ang aming archive ng Mga Alternatibo

---

Subukan ang Playground

Magpatakbo ng live na kahilingan sa anumang modelo sa loob ng ilang minuto.

Buksan ang Playground

Isang API. 150+ na AI Models. Matalinong routing at instant failover. 70% sa GPUs.