Azure API Management (GenAI) Alternatives 2026: Ang Pinakamahusay na Kapalit ng Azure GenAI Gateway (at Kailan Magpalit)

Na-update Pebrero 2026

Gustung-gusto ng mga developer at mga koponan ng platform Azure API Management (APIM) dahil nag-aalok ito ng pamilyar na API gateway na may mga patakaran, mga observability hook, at isang mature na enterprise footprint. Inilunsad din ng Microsoft ang “mga kakayahan ng AI gateway” na iniangkop para sa generative AI—isipin ang mga LLM-aware na patakaran, mga sukatan ng token, at mga template para sa Azure OpenAI at iba pang mga inference provider. Para sa maraming organisasyon, iyon ay isang solidong baseline. Ngunit depende sa iyong mga priyoridad—latency SLAs, multi-provider routing, sariling pagho-host, mga kontrol sa gastos, malalim na observability, o BYOI (Dalhin ang Sariling Imprastraktura)—maaari kang makahanap ng mas angkop na opsyon sa ibang GenAI gateway or model aggregator.

Ang gabay na ito ay nagbubuod ng mga nangungunang Azure API Management (GenAI) alternatibo, kabilang kung kailan panatilihin ang APIM sa stack at kung kailan i-route ang GenAI traffic sa ibang lugar nang buo. Ipapakita rin namin sa iyo kung paano tumawag ng modelo sa loob ng ilang minuto, kasama ang isang talahanayan ng paghahambing at isang long-tail FAQ (kabilang ang maraming “Azure API Management vs X”mga laban).

Talaan ng nilalaman

• Ano ang mahusay na ginagawa ng Azure API Management (GenAI) (at kung saan ito maaaring hindi angkop)
• Paano pumili ng alternatibong Azure GenAI gateway
• Pinakamahusay na mga alternatibo sa Azure API Management (GenAI) — mabilisang pagpili
• Malalimang pagsusuri: mga nangungunang alternatibo
  • ShareAI (ang aming pinili para sa kontrol ng tagabuo + ekonomiya)
  • OpenRouter
  • Eden AI
  • Portkey
  • Kong AI Gateway
  • Orq.ai
  • Pag-isahin
  • LiteLLM
• Mabilisang Simula: tumawag ng modelo sa loob ng ilang minuto
• Paghahambing sa isang tingin
• FAQs (mahahabang “vs” matchups)

Ano ang mahusay na ginagawa ng Azure API Management (GenAI) (at kung saan ito maaaring hindi angkop)

Ano ang mahusay na ginagawa nito

Pinalawak ng Microsoft ang APIM gamit ang Mga kakayahan ng GenAI-specific gateway upang ma-manage mo ang LLM traffic na katulad ng REST APIs habang nagdaragdag ng LLM-aware policies at metrics. Sa praktikal na usapan, ibig sabihin nito ay maaari mong:

• I-import ang Azure OpenAI o iba pang OpenAPI specs sa APIM at pamahalaan ang mga ito gamit ang policies, keys, at standard API lifecycle tooling.
• Mag-apply ng karaniwang mga pattern ng awtorisasyon (API key, Managed Identity, OAuth 2.0) sa harap ng Azure OpenAI o OpenAI-compatible services.
• Sundin ang mga arkitekturang sanggunian at mga pattern ng landing zone para sa isang GenAI gateway na itinayo sa APIM.
• Panatilihin ang trapiko sa loob ng perimeter ng Azure gamit ang pamilyar na pamamahala, pagsubaybay, at portal ng developer na alam na ng mga inhinyero.

Kung saan maaaring hindi ito angkop

Kahit na may mga bagong patakaran ng GenAI, madalas na lumalampas ang mga koponan sa APIM para sa mga workload na mabigat sa LLM sa ilang mga lugar:

• Routing na nakabatay sa datos sa maraming provider ng modelo. Kung nais mong mag-route ayon sa gastos/latency/kalidad sa dose-dosenang o daan-daang mga third-party na modelo—kabilang ang on-prem/self-hosted endpoints—karaniwang nangangailangan ang APIM ng makabuluhang pag-aayos ng patakaran o karagdagang serbisyo.
• Elasticity + kontrol sa burst na may BYOI muna. Kung kailangan mong mas paboran ang trapiko sa iyong sariling imprastraktura (data residency, predictable latency), pagkatapos mag-spill over sa mas malawak na network kapag kinakailangan, kakailanganin mo ng isang purpose-built orchestrator.
• Malalim na observability para sa mga prompt/token na lampas sa generic gateway logs—hal., gastos bawat prompt, paggamit ng token, rate ng caching hit, performance sa rehiyon, at mga fallback reason code.
• Pagho-host ng sariling LLM-aware proxy na may mga endpoint na compatible sa OpenAI at detalyadong budget/rate limit—ang OSS gateway na espesyal para sa LLMs ay karaniwang mas simple.
• Orkestrasyon ng multi-modality (vision, OCR, speech, translation) sa ilalim ng isa model-native na interface; maaaring harapin ng APIM ang mga serbisyong ito, ngunit ang ilang mga platform ay nag-aalok ng ganitong lawak nang direkta.

Paano pumili ng alternatibong Azure GenAI gateway

• Kabuuang gastos ng pagmamay-ari (TCO). Tingnan ang higit pa sa presyo bawat token: caching, routing policy, throttling/overage controls, at—kung kaya mo dalhin ang sarili mong imprastraktura—gaano karaming trapiko ang maaaring manatili sa lokal (pagbawas ng egress at latency) kumpara sa pag-burst sa isang pampublikong network. Bonus: kaya ba ng iyong idle GPUs kumita kapag hindi mo ginagamit ang mga ito?
• Latency at pagiging maaasahan. Region-aware routing, warm pools, at matatalinong fallback (hal., mag-retry lamang sa 429 o tiyak na mga error). Hilingin sa mga vendor na ipakita p95/p99 sa ilalim ng load at kung paano sila nag-cold-start sa iba't ibang provider.
• Obserbabilidad at pamamahala. Mga trace, prompt+token metrics, cost dashboards, PII handling, prompt policies, audit logs, at pag-export sa iyong SIEM. Siguraduhin ang per-key at per-project budgets at rate limits.
• Sariling-host vs. pinamamahalaan. Kailangan mo ba ng Docker/Kubernetes/Helm para sa isang pribadong deployment (air-gapped o VPC), o katanggap-tanggap ba ang isang ganap na pinamamahalaang serbisyo?
• Lawak lampas sa chat. Isaalang-alang ang pagbuo ng imahe, OCR/pag-parse ng dokumento, pagsasalita, pagsasalin, at mga bloke ng RAG (reranking, embedding choices, evaluators).
• Pagpaplano para sa hinaharap. Iwasan ang lock-in: siguraduhing maaari mong palitan ang mga provider/modelo nang mabilis gamit ang mga OpenAI-compatible SDKs at isang malusog na marketplace/ecosystem.

Pinakamahusay na mga alternatibo sa Azure API Management (GenAI) — mabilisang pagpili

ShareAI (ang aming pinili para sa kontrol ng tagabuo + ekonomiya) — Isang API para sa 150+ na mga modelo, BYOI (Dalhin ang Sariling Imprastraktura), prayoridad ng provider per-key upang ang iyong trapiko ay dumaan muna sa iyong hardware, pagkatapos nababanat na spillover sa isang desentralisadong network. 70% ng kita bumabalik sa mga may-ari/provider ng GPU na nagpapanatili ng mga modelo online. Kapag ang iyong mga GPU ay idle, mag-opt in upang magamit ito ng network at kumita (Palitan ng mga token o totoong pera). Tuklasin: Mag-browse ng Mga Modelo • Basahin ang Mga Dokumento • Subukan sa Playground • Gumawa ng API Key • Gabay sa Provider

OpenRouter — Mahusay na one-endpoint access sa maraming modelo na may routing at pag-cache ng prompt kung saan suportado; hosted lamang.

Eden AI — Multi-modal na saklaw (LLM, vision, OCR, speech, translation) sa ilalim ng isang API; pay-as-you-go na kaginhawaan.

Portkey — AI Gateway + Observability na may programmable fallbacks, rate limits, caching, at load-balancing mula sa isang config surface.

Kong AI Gateway — Bukas na pinagmulan gateway governance (plugins para sa multi-LLM integration, prompt templates, data governance, metrics/audit); self-host o gamitin ang Konnect.

Orq.ai — Pakikipagtulungan + LLMOps (mga eksperimento, mga tagasuri, RAG, mga deployment, RBAC, mga opsyon sa VPC/on-prem).

Pag-isahin — Router na nakabatay sa data na nag-o-optimize para sa gastos/bilis/kalidad gamit ang live performance metrics.

LiteLLM — Bukas na pinagmulan proxy/gateway: OpenAI-compatible endpoints, budgets/rate limits, logging/metrics, retry/fallback routing; i-deploy sa pamamagitan ng Docker/K8s/Helm.

Malalimang pagsusuri: mga nangungunang alternatibo

ShareAI (ang aming pinili para sa kontrol ng tagabuo + ekonomiya)

Ano ito. A provider-first AI network at pinag-isang API. Kasama ang BYOI, maaaring ikonekta ng mga organisasyon ang kanilang sariling imprastraktura (on-prem, cloud, o edge) at magtakda prayoridad ng provider per-key—ang iyong trapiko tumama muna sa iyong mga device para sa privacy, residency, at predictable na latency. Kapag kailangan mo ng karagdagang kapasidad, ang ShareAI decentralized network awtomatikong humahawak ng overflow. Kapag ang iyong mga makina ay idle, hayaan ang network na gamitin ang mga ito at kumita—alinman Magpalitan ng mga token (para magamit sa hinaharap sa sarili mong inference) o totoong pera. Ang marketplace ay dinisenyo upang 70% ng kita bumabalik sa mga may-ari/provider ng GPU na nagpapanatili ng mga modelo online.

Mga natatanging tampok

• BYOI + prayoridad ng bawat-susing provider. I-pin ang mga request sa iyong imprastraktura bilang default; tumutulong sa privacy, data residency, at time-to-first-token.
• Elastic spillover. Burst sa decentralized network nang walang pagbabago sa code; matatag sa ilalim ng traffic spikes.
• Kumita mula sa idle na kapasidad. I-monetize ang GPUs kapag hindi mo ginagamit; pumili ng Exchange tokens o cash.
• Transparent na marketplace. Ikumpara ang mga modelo/provider ayon sa gastos, availability, latency, at uptime.
• Walang hadlang na simula. Subukan sa Palaruan, lumikha ng mga key sa Konsol, tingnan Mga Modelo, at basahin ang Mga Dokumento. Handa ka na bang BYOI? Magsimula sa Gabay sa Provider.

Perpekto para sa. Mga koponan na nais kontrol + elasticity—panatilihin ang sensitibo o latency-critical na traffic sa iyong hardware, ngunit gamitin ang network kapag tumaas ang demand. Ang mga tagabuo na nais kalinawan sa gastos (at kahit offset ng gastos sa pamamagitan ng idle-time earning).

Mga dapat bantayan. Upang makuha ang pinakamahusay mula sa ShareAI, i-flip ang provider priority sa mga key na mahalaga at mag-opt in sa idle-time earning. Bumaba ang iyong gastos kapag mababa ang traffic, at awtomatikong tumataas ang kapasidad kapag tumaas ang traffic.

Bakit ShareAI sa halip na APIM para sa GenAI? Kung ang iyong pangunahing workload ay GenAI, makikinabang ka mula sa model-native na routing, OpenAI-compatible na ergonomiya, at per-prompt na observability sa halip na generic na gateway layers. Nanatiling mahusay ang APIM para sa REST governance—ngunit binibigyan ka ng ShareAI ng GenAI-unang orkestrasyon na may Kagustuhan ng BYOI, na hindi natively na-optimize ng APIM para sa ngayon. (Maaari mo pa ring patakbuhin ang APIM sa harap para sa perimeter control.)

Tip ng Pro: Maraming mga koponan ang naglalagay ShareAI sa likod ng isang umiiral na gateway para sa standardisasyon ng patakaran/pag-log habang hinahayaan ang ShareAI na pamahalaan ang model routing, fallback logic, at caches.

OpenRouter

Ano ito. Isang hosted aggregator na nagkakaisa ng access sa maraming modelo sa likod ng isang OpenAI-style interface. Sinusuportahan ang provider/model routing, fallbacks, at prompt caching kung saan suportado.

Mga natatanging tampok. Auto-router at provider biasing para sa presyo/throughput; simpleng migration kung gumagamit ka na ng mga pattern ng OpenAI SDK.

Perpekto para sa. Mga koponan na pinahahalagahan ang isang one-endpoint hosted na karanasan at hindi nangangailangan ng self-hosting.

Mga dapat bantayan. Ang observability ay mas magaan kumpara sa isang buong gateway, at walang self-hosted na landas.

Eden AI

Ano ito. Isang unified API para sa maraming AI services—hindi lamang chat LLMs kundi pati na rin ang image generation, OCR/document parsing, speech, at translation—na may pay-as-you-go billing.

Mga natatanging tampok. Multi-modal na coverage sa ilalim ng isang SDK/workflow; tuwirang billing na naka-map sa paggamit.

Perpekto para sa. Mga koponan na ang roadmap ay lumalampas sa text at nais ng lawak nang hindi kinakailangang magtahi ng mga vendor.

Mga dapat bantayan. Kung kailangan mo ng fine-grained gateway policies (hal., code-specific fallbacks o complex rate-limit strategies), maaaring mas angkop ang isang dedicated gateway.

Portkey

Ano ito. Isang AI operations platform na may Universal API at configurable AI Gateway. Nag-aalok ito ng observability (traces, cost/latency) at programmable fallback, load-balancing, caching, at rate-limit strategies.

Mga natatanging tampok. Rate-limit playbooks at virtual keys; load balancers + nested fallbacks + conditional routing; caching/queuing/retries na may minimal na code.

Perpekto para sa. Mga product team na nangangailangan ng malalim na visibility at policy-driven routing sa malakihang operasyon.

Mga dapat bantayan. Makakamit mo ang pinakamaraming halaga kapag niyakap mo ang gateway config surface at monitoring stack.

Kong AI Gateway

Ano ito. Isang open-source extension ng Kong Gateway na nagdadagdag ng AI plugins para sa multi-LLM integration, prompt engineering/templates, data governance, content safety, at metrics/audit—na may centralized governance sa Kong.

Mga natatanging tampok. No-code AI plugins at centrally managed prompt templates; policy & metrics sa gateway layer; integrates sa mas malawak na Kong ecosystem (kasama ang Konnect).

Perpekto para sa. Mga platform team na nais ng self-hosted, governed entry point para sa AI traffic—lalo na kung gumagamit ka na ng Kong.

Mga dapat bantayan. Isa itong infra component—maghanda para sa setup/maintenance. Mas simple ang managed aggregators kung hindi mo kailangan ang self-hosting.

Orq.ai

Ano ito. Isang generative AI collaboration platform na sumasaklaw sa experiments, evaluators, RAG, deployments, at RBAC, na may unified model API at enterprise options (VPC/on-prem).

Mga natatanging tampok. Mga eksperimento para subukan ang prompts/models/pipelines na may latency/cost na sinusubaybayan sa bawat run; evaluators (kasama ang RAG metrics) para sa quality checks at compliance.

Perpekto para sa. Mga cross-functional team na gumagawa ng AI products kung saan mahalaga ang collaboration at LLMOps rigor.

Mga dapat bantayan. Malawak na surface area → mas maraming configuration kumpara sa minimal na “single-endpoint” router.

Pag-isahin

Ano ito. Isang unified API kasama ang dynamic router na nag-o-optimize para sa quality, speed, o cost gamit ang live metrics at configurable preferences.

Mga natatanging tampok. Data-driven routing at fallbacks na umaangkop sa performance ng provider; benchmark explorer na may end-to-end results ayon sa region/workload.

Perpekto para sa. Mga team na nais ng hands-off performance tuning na suportado ng telemetry.

Mga dapat bantayan. Ang routing na ginagabayan ng benchmark ay nakadepende sa kalidad ng data; i-validate gamit ang iyong sariling mga prompt.

LiteLLM

Ano ito. Isang open-source na proxy/gateway na may OpenAI-compatible endpoints, budgets/rate limits, pagsubaybay sa gastos, logging/metrics, at retry/fallback routing—maaaring i-deploy gamit ang Docker/K8s/Helm.

Mga natatanging tampok. Mag-self-host nang mabilis gamit ang mga opisyal na imahe; ikonekta ang 100+ na provider sa ilalim ng isang karaniwang API surface.

Perpekto para sa. Mga team na nangangailangan ng buong kontrol at OpenAI-compatible na ergonomics—nang walang proprietary layer.

Mga dapat bantayan. Ikaw ang magmamay-ari ng mga operasyon (monitoring, upgrades, key rotation), bagamat makakatulong ang admin UI/docs.

Mabilisang Simula: tumawag ng modelo sa loob ng ilang minuto

Lumikha/paikutin ang mga susi sa Console → Mga Susi ng API: Gumawa ng API Key. Pagkatapos ay magpatakbo ng isang request:

# cURL"

// JavaScript (fetch);

Tip: Subukan ang mga modelo nang live sa Palaruan o basahin ang Sanggunian ng API.

Paghahambing sa isang tingin

Plataporma	Naka-host / Sariling-host	Pag-route at Mga Pagbagsak	Pagmamasid	Lawak (LLM + higit pa)	Pamamahala/Patakaran	Mga Tala
Azure Pamamahala ng API (GenAI)	Hosted (Azure); opsyon para sa self-hosted gateway	Mga kontrol na nakabatay sa polisiya; umuusbong na mga polisiya na LLM-aware	Azure-native na mga log at metrics; mga insight sa polisiya	Pinangungunahan ang anumang backend; GenAI sa pamamagitan ng Azure OpenAI/AI Foundry at mga OpenAI-compatible na provider	Pang-enterprise na Azure na pamamahala	Mahusay para sa sentralisadong Azure na pamamahala; mas kaunting model-native na pag-ruruta.
IbahagiAI	Naka-host + BYOI	Per-key prayoridad ng provider (ang iyong imprastraktura muna); nababanat na spillover sa desentralisadong network	Mga log ng paggamit; telemetry ng marketplace (uptime/latency bawat provider); model-native	Malawak na katalogo (150+ na mga modelo)	Mga kontrol sa Marketplace + BYOI	70% kita sa mga may-ari/provider ng GPU; kumita sa pamamagitan ng Magpalitan ng mga token o pera.
OpenRouter	Naka-host	Auto-router; pag-ruruta ng provider/model; mga fallback; pag-cache ng prompt	Pangunahing impormasyon ng kahilingan	LLM-sentriko	Mga patakaran sa antas ng provider	Mahusay na one-endpoint access; hindi self-host.
Eden AI	Naka-host	Lumipat ng mga provider sa isang pinag-isang API	Nakikitang paggamit/gastos	LLM, OCR, bisyon, pagsasalita, pagsasalin	Sentralisadong pagsingil/pamamahala ng susi	Multi-modal + bayad-kapag-ginamit.
Portkey	Hino-host & Gateway	Mga fallback/load-balancing na pinapatakbo ng patakaran; caching; mga playbook ng rate-limit	Mga trace/metric	LLM-una	Mga config sa antas ng Gateway	Malalim na kontrol + mga operasyon sa estilo ng SRE.
Kong AI Gateway	Self-host/OSS (+ Konnect)	Upstream na pag-ruruta sa pamamagitan ng mga plugin; cache	Mga metric/audit sa pamamagitan ng ekosistema ng Kong	LLM-una	Mga plugin ng AI na walang code; pamamahala ng template	Mainam para sa mga koponan ng platform at pagsunod.
Orq.ai	Naka-host	Mga retries/fallbacks; pagve-version	Mga trace/dashboard; mga tagasuri ng RAG	LLM + RAG + mga tagasuri	Nakahanay sa SOC; RBAC; VPC/on-prem	Pakikipagtulungan + suite ng LLMOps.
Pag-isahin	Naka-host	Dynamic na pag-ruruta ayon sa gastos/bilis/kalidad	Live telemetry at mga benchmark	LLM-sentriko	Mga kagustuhan sa router	Pag-tune ng performance sa real-time.
LiteLLM	Sariling-host/OSS	Retry/fallback routing; mga budget/mga limitasyon	Pag-log/mga sukatan; admin UI	LLM-sentriko	Buong kontrol sa infra	Mga endpoint na compatible sa OpenAI.

FAQs (mahahabang “vs” matchups)

Ang seksyong ito ay nakatuon sa mga query na aktwal na tina-type ng mga inhinyero sa paghahanap: “alternatives,” “vs,” “best gateway for genai,” “azure apim vs shareai,” at iba pa. Kasama rin dito ang ilang paghahambing ng mga kakumpitensya upang mabilis na makapag-triangulate ang mga mambabasa.

Ano ang mga pinakamahusay na alternatibo sa Azure API Management (GenAI)?

Kung gusto mo ng GenAI-una stack, magsimula sa IbahagiAI para sa Kagustuhan ng BYOI, elastic spillover, at economics (idle-time earning). Kung mas gusto mo ang isang gateway control plane, isaalang-alang ang Portkey (AI Gateway + observability) o Kong AI Gateway (OSS + plugins + governance). Para sa multi-modal APIs na may simpleng billing, Eden AI ay malakas. LiteLLM ay ang iyong magaan, self-hosted na OpenAI-compatible proxy. (Maaari mo ring panatilihin ang APIM para sa perimeter governance at ilagay ang mga ito sa likod nito.)

Azure API Management (GenAI) vs ShareAI — alin ang dapat kong piliin?

Piliin ang APIM kung ang iyong pangunahing prayoridad ay Azure-native na pamamahala, pagkakapare-pareho ng patakaran sa iba pang mga API mo, at karamihan ay tumatawag ka sa Azure OpenAI o Azure AI Model Inference. Piliin ang ShareAI kung kailangan mo ng model-native na routing, per-prompt na observability, BYOI-first na trapiko, at elastic spillover sa maraming provider. Maraming mga koponan gumagamit ng pareho: APIM bilang enterprise edge + ShareAI para sa GenAI routing/orchestration.

Azure API Management (GenAI) kumpara sa OpenRouter

OpenRouter nagbibigay ng hosted na access sa maraming modelo na may auto-routing at prompt caching kung saan sinusuportahan—maganda para sa mabilisang eksperimento. APIM (GenAI) ay isang gateway na na-optimize para sa enterprise policy at Azure alignment; maaari itong mag-front sa Azure OpenAI at OpenAI-compatible na backends ngunit hindi ito dinisenyo bilang isang dedikadong model router. Kung ikaw ay Azure-centric at kailangan ng kontrol sa patakaran + pagsasama ng pagkakakilanlan, mas ligtas na pagpipilian ang APIM. Kung gusto mo ng hosted na kaginhawaan na may malawak na pagpipilian ng modelo, kaakit-akit ang OpenRouter. Kung gusto mo ng BYOI na prayoridad at elastic burst kasama ang kontrol sa gastos, IbahagiAI mas malakas pa rin ito.

Azure API Management (GenAI) kumpara sa Portkey

Portkey namumukod-tangi bilang isang AI Gateway na may traces, guardrails, rate-limit playbooks, caching, at fallbacks—isang malakas na tugma kapag kailangan mo ng policy-driven na pagiging maaasahan sa AI layer. APIM nag-aalok ng komprehensibong mga tampok ng API gateway na may mga patakaran ng GenAI, ngunit ang surface ng Portkey ay mas model-workflow native. Kung ikaw ay naka-standardize na sa Azure governance, mas simple ang APIM. Kung gusto mo ng SRE-style na kontrol partikular para sa AI traffic, ang Portkey ay mas mabilis i-tune.

Azure API Management (GenAI) kumpara sa Kong AI Gateway

Kong AI Gateway nagdadagdag ng mga AI plugin (prompt templates, data governance, content safety) sa isang high-performance OSS gateway—mainam kung gusto mo ng self-host + plugin flexibility. APIM ay isang pinamamahalaang serbisyo ng Azure na may malalakas na tampok para sa enterprise at mga bagong patakaran ng GenAI; mas kaunting kakayahang umangkop kung nais mong bumuo ng isang malalim na customized na OSS gateway. Kung ikaw ay nasa isang Kong shop na, ang ecosystem ng plugin at mga serbisyo ng Konnect ay ginagawang kaakit-akit ang Kong; kung hindi, mas malinis ang integrasyon ng APIM sa mga Azure landing zone.

Azure API Management (GenAI) kumpara sa Eden AI

Eden AI nag-aalok ng multi-modal na mga API (LLM, vision, OCR, speech, translation) na may pay-as-you-go na pagpepresyo. APIM maaaring magbigay ng parehong mga serbisyo ngunit kinakailangan kang mag-wire up ng maraming provider nang mag-isa; pinapasimple ng Eden AI sa pamamagitan ng pag-abstrak ng mga provider sa likod ng isang SDK. Kung ang layunin mo ay lawak na may minimal na wiring, mas simple ang Eden AI; kung kailangan mo ng enterprise governance sa Azure, panalo ang APIM.

Azure API Management (GenAI) kumpara sa Unify

Pag-isahin nakatuon sa dynamic na routing ayon sa cost/speed/quality gamit ang live metrics. APIM maaaring mag-approximate ng routing sa pamamagitan ng mga patakaran ngunit hindi ito isang data-driven na model router bilang default. Kung nais mo ng hands-off na performance tuning, espesyal ang Unify; kung nais mo ng Azure-native na mga kontrol at pagkakapare-pareho, angkop ang APIM.

Azure API Management (GenAI) kumpara sa LiteLLM

LiteLLM ay isang OSS OpenAI-compatible na proxy na may mga budget/rate limit, logging/metrics, at retry/fallback logic. APIM nagbibigay ng enterprise policy at integrasyon ng Azure; ang LiteLLM ay nagbibigay sa iyo ng magaan, self-hosted na LLM gateway (Docker/K8s/Helm). Kung nais mong pagmamay-ari ang stack at panatilihing maliit ito, mahusay ang LiteLLM; kung kailangan mo ng Azure SSO, networking, at patakaran na handa na, mas madali ang APIM.

Maaari ko bang panatilihin ang APIM at gumamit pa rin ng ibang GenAI gateway?

Oo. Isang karaniwang pattern ay APIM sa perimeter (identity, quotas, org governance) na nagpapasa ng mga ruta ng GenAI sa IbahagiAI (o Portkey/Kong) para sa model-native na routing. Ang pagsasama ng mga arkitektura ay diretso gamit ang route-by-URL o paghihiwalay ng produkto. Pinapayagan ka nitong i-standardize ang patakaran sa gilid habang ina-adopt ang GenAI-first orchestration sa likod nito.

Sinusuportahan ba ng APIM nang katutubong paraan ang mga backend na compatible sa OpenAI?

Ang mga kakayahan ng GenAI ng Microsoft ay dinisenyo upang gumana sa Azure OpenAI, Azure AI Model Inference, at mga modelong compatible sa OpenAI sa pamamagitan ng mga third-party na provider. Maaari mong i-import ang mga specs at mag-apply ng mga polisiya gaya ng dati; para sa mas kumplikadong routing, ipares ang APIM sa isang model-native na router tulad ng ShareAI.

Ano ang pinakamabilis na paraan upang subukan ang alternatibo sa APIM para sa GenAI?

Kung ang layunin mo ay mabilis na mag-deploy ng isang GenAI na tampok, gamitin IbahagiAI:

• Gumawa ng key sa Konsol.
• Patakbuhin ang cURL o JS snippet sa itaas.
• Baliktarin prayoridad ng provider para sa BYOI at subukan ang burst sa pamamagitan ng throttling ng iyong infra.

Makakakuha ka ng model-native na routing at telemetry nang hindi nire-rearchitect ang iyong Azure edge.

Paano gumagana ang BYOI sa ShareAI—at bakit ito naiiba sa APIM?

APIM ay isang gateway; maaari itong mag-route sa mga backend na iyong tinukoy, kabilang ang iyong infra. IbahagiAI itinuturing ang iyong infra bilang isang first-class na provider na may per-key na prayoridad, kaya ang mga kahilingan ay default sa iyong mga device bago mag-burst palabas. Mahalaga ang pagkakaibang iyon para sa latency (lokalidad) at mga gastos sa paglabas, at pinapagana nito kita kapag walang ginagawa (kung pipiliin mo)—na karaniwang hindi inaalok ng mga produkto ng gateway.

Maaari ba akong kumita sa pamamagitan ng pagbabahagi ng idle capacity gamit ang ShareAI?

Oo. I-enable ang mode ng provider at pumili sa mga insentibo. Piliin Magpalitan ng mga token (para magamit sa hinaharap sa sarili mong inference) o pera na bayad. Ang marketplace ay dinisenyo upang 70% ng kita bumalik sa mga may-ari/provider ng GPU na nagpapanatili ng mga modelo online.

Aling alternatibo ang pinakamahusay para sa mga regulated workloads?

Kung kailangan mong manatili sa loob ng Azure at umasa sa Managed Identity, Private Link, VNet, at Azure Policy, APIM ang pinaka-sumusunod na baseline. Kung kailangan mo sariling pagho-host na may pinong kontrol, Kong AI Gateway or LiteLLM akma. Kung nais mo ng model-native na pamamahala gamit ang BYOI at transparency ng marketplace, IbahagiAI ang pinakamalakas na pagpipilian.

Mawawala ba ang caching o fallbacks kung aalis ako sa APIM?

Hindi. IbahagiAI at Portkey nag-aalok ng fallbacks/retries at caching strategies na angkop para sa LLM workloads. May mga plugin ang Kong para sa request/response shaping at caching. Ang APIM ay nananatiling mahalaga sa perimeter para sa quotas at identity habang nakakakuha ka ng model-centric na kontrol sa downstream.

Pinakamahusay na gateway para sa Azure OpenAI: APIM, ShareAI, o Portkey?

APIM nag-aalok ng pinakamahigpit na Azure integration at enterprise governance. IbahagiAI nagbibigay sa iyo ng BYOI-first routing, mas mayamang access sa model catalog, at elastic spillover—magaling kapag ang iyong workload ay sumasaklaw sa Azure at non-Azure models. Portkey akma kapag nais mo ng malalim, policy-driven na kontrol at tracing sa AI layer at komportable kang pamahalaan ang isang dedikadong AI gateway surface.

OpenRouter vs ShareAI

OpenRouter ay isang hosted multi-model endpoint na may maginhawang routing at prompt caching. IbahagiAI nagdadagdag ng BYOI-first traffic, elastic spillover sa isang decentralized network, at isang earning model para sa idle GPUs—mas mabuti para sa mga team na nagbabalanse ng gastos, locality, at bursty workloads. Maraming devs ang nagpo-prototype sa OpenRouter at inilipat ang production traffic sa ShareAI para sa pamamahala at ekonomiya.

Portkey vs ShareAI

Portkey ay isang configurable AI Gateway na may malakas na observability at guardrails; mahusay ito kapag nais mo ng tumpak na kontrol sa rate limits, fallbacks, at tracing. IbahagiAI ay isang pinag-isang API at marketplace na nagbibigay-diin sa BYOI na prayoridad, lawak ng katalogo ng modelo, at ekonomiya (kabilang ang pagkita). Minsan pinapatakbo ng mga koponan ang Portkey sa harap ng ShareAI, gamit ang Portkey para sa patakaran at ShareAI para sa pag-ruta ng modelo at kapasidad ng marketplace.

Kong AI Gateway vs LiteLLM

Kong AI Gateway ay isang ganap na OSS gateway na may mga AI plugin at isang komersyal na control plane (Konnect) para sa pamamahala sa malakihang saklaw; ito ay perpekto para sa mga platform team na nag-iistandardisa sa Kong. LiteLLM ay isang minimal na OSS proxy na may mga OpenAI-compatible na endpoint na maaari mong i-self-host nang mabilis. Pumili ng Kong para sa enterprise gateway uniformity at mayamang opsyon sa plugin; pumili ng LiteLLM para sa mabilis, magaan na self-hosting na may mga pangunahing budget/limitasyon.

Azure API Management vs mga alternatibo sa API gateway (Tyk, Gravitee, Kong)

Para sa mga klasikong REST API, ang APIM, Tyk, Gravitee, at Kong ay lahat ng may kakayahang gateway. Para sa Mga workload ng GenAI, ang nagiging salik sa desisyon ay kung gaano mo kailangan ang mga tampok na model-native (kamalayan sa token, mga patakaran sa prompt, LLM observability) kumpara sa mga generic na patakaran ng gateway. Kung ikaw ay Azure-first, ang APIM ay isang ligtas na default. Kung ang iyong GenAI program ay sumasaklaw sa maraming provider at deployment target, ipares ang iyong paboritong gateway sa isang GenAI-first orchestrator tulad ng IbahagiAI.

Paano ako lilipat mula sa APIM patungo sa ShareAI nang walang downtime?

Ipakilala IbahagiAI sa likod ng iyong umiiral na mga ruta ng APIM. Magsimula sa isang maliit na produkto o bersyon na landas (hal., /v2/genai/*) na nagpapasa sa ShareAI. I-shadow ang trapiko para sa read-only telemetry, pagkatapos ay unti-unting pataasin ang routing na batay sa porsyento. Baliktarin prayoridad ng provider upang mas paboran ang iyong BYOI hardware, at paganahin fallback at pag-cache ang mga patakaran sa ShareAI. Sa wakas, i-deprecate ang lumang landas kapag matatag na ang mga SLA.

Sinusuportahan ba ng Azure API Management ang prompt caching tulad ng ilang mga aggregator?

Nakatuon ang APIM sa mga patakaran ng gateway at maaaring mag-cache ng mga tugon gamit ang pangkalahatang mekanismo nito, ngunit ang “prompt-aware” na pag-uugali ng caching ay nag-iiba depende sa backend. Ang mga aggregator tulad ng OpenRouter at mga platform na model-native tulad ng IbahagiAI ay naglalantad ng caching/fallback semantics na naaayon sa mga workload ng LLM. Kung ang mga rate ng cache hit ay nakakaapekto sa gastos, i-validate sa mga kinatawan na prompt at pares ng modelo.

Alternatibong self-hosted sa Azure API Management (GenAI)?

LiteLLM at Kong AI Gateway ang mga pinakakaraniwang self-hosted na panimulang punto. Ang LiteLLM ang pinakamabilis na itayo na may mga endpoint na compatible sa OpenAI. Ang Kong ay nagbibigay sa iyo ng isang mature na OSS gateway na may mga AI plugin at mga opsyon sa pamamahala ng enterprise sa pamamagitan ng Konnect. Maraming mga koponan ang patuloy na gumagamit ng APIM o Kong sa gilid at gumagamit ng IbahagiAI para sa routing ng modelo at kapasidad ng marketplace sa likod ng gilid.

Paano ikukumpara ang mga gastos: APIM vs ShareAI vs Portkey vs OpenRouter?

Ang mga gastos ay nakasalalay sa iyong mga modelo, rehiyon, hugis ng kahilingan, at kakayahang mai-cache. Ang APIM ay naniningil batay sa gateway units at paggamit; hindi nito binabago ang mga presyo ng token ng provider. Binabawasan ng OpenRouter ang gastusin sa pamamagitan ng provider/model routing at ilang prompt caching. Tinutulungan ng Portkey sa pagkontrol ng patakaran retries, fallbacks, at rate limits. IbahagiAI maaaring magpababa ng kabuuang gastos sa pamamagitan ng pagpapanatili ng mas maraming trapiko sa iyong hardware (BYOI), nagbu-burst lamang kapag kinakailangan—at sa pamamagitan ng pagpapahintulot sa iyo kumita mula sa idle GPUs upang mabawasan ang gastusin.

Mga alternatibo sa Azure API Management (GenAI) para sa multi-cloud o hybrid

Gamitin IbahagiAI upang gawing normal ang access sa Azure, AWS, GCP, at on-prem/self-hosted endpoints habang pinipili ang pinakamalapit/may-ari mong hardware. Para sa mga organisasyong nag-i-standardize sa isang gateway, patakbuhin ang APIM, Kong, o Portkey sa edge at i-forward ang GenAI traffic sa ShareAI para sa routing at capacity management. Pinapanatili nitong sentralisado ang pamamahala ngunit pinapayagan ang mga team na pumili ng pinakamahusay na modelo para sa bawat rehiyon/workload.

Azure API Management vs Orq.ai

Orq.ai binibigyang-diin ang eksperimento, mga evaluator, RAG metrics, at mga tampok ng kolaborasyon. APIM nakatuon sa pamamahala ng gateway. Kung ang iyong team ay nangangailangan ng isang shared workbench para sa pagsusuri ng mga prompt at mga pipeline, Mas angkop ang Orq.ai. Kung kailangan mong ipatupad ang mga patakaran at quota sa buong enterprise, nananatiling perimeter ang APIM—at maaari ka pa ring mag-deploy IbahagiAI bilang router ng GenAI sa likod nito.

Nililimitahan ba ako ng ShareAI?

Hindi. BYOI nangangahulugan na nananatili sa iyo ang iyong infra. Kinokontrol mo kung saan mapupunta ang trapiko at kung kailan mag-burst sa network. Ang OpenAI-compatible na surface at malawak na katalogo ng ShareAI ay nagpapababa ng switching friction, at maaari mong ilagay ang iyong umiiral na gateway (APIM/Portkey/Kong) sa harap upang mapanatili ang mga patakaran sa buong organisasyon.

Susunod na hakbang: Subukan ang isang live na kahilingan sa Palaruan, o direktang lumipat sa paglikha ng key sa Konsol. I-browse ang buong Mga Modelo katalogo o tuklasin ang Mga Dokumento upang makita ang lahat ng mga opsyon.