Unify AI 替代方案 2026：Unify vs ShareAI 同其他替代方案

更新於2026年2月

如果你正喺評估 統一AI替代方案 或權衡 統一對比ShareAI, ，呢個指南就好似建築師咁描繪咗個景觀。我哋會定義統一嘅位置（以質量為導向嘅路由同評估），澄清聚合器同閘道器同代理平台嘅分別，然後比較最好嘅替代方案——放置 分享AI 首先畀想要嘅團隊 一個API跨越多個供應商, ，一個 透明市場 顯示 價格、延遲、正常運行時間同可用性喺你路由之前, 智能路由同即時故障切換, ，同 人力經濟學 喺邊度 70%嘅支出去咗GPU供應商 保持模型在線。.

喺入面，你會搵到一個實用嘅比較表、一個簡單嘅TCO框架、一條遷移路徑，仲有可以即刻用嘅API例子，咁你可以快速交付。.

TL;DR（邊個應該揀咩）

揀ShareAI 如果你想要一個整合 150+ 個模型 喺好多供應商之間，, 市場可見嘅成本同埋性能, 路由 + 即時故障切換, ，同埋公平嘅經濟學去增加供應。.
• 喺Playground開始，用幾分鐘測試路由： 開放操場
• 喺Model Marketplace比較供應商： 瀏覽模型
• 用Docs發佈： 文件首頁

揀Unify AI 如果你最優先考慮嘅係 以質量為主導嘅模型選擇 同埋喺更有主觀嘅界面入面進行評估循環。了解更多： unify.ai.

考慮其他工具 （OpenRouter、Eden AI、LiteLLM、Portkey、Orq）當你嘅需求偏向廣泛嘅一般AI服務、自主託管代理、閘道級別嘅治理/防護措施，或者以編排為主嘅流程。我哋喺下面會逐一介紹。.

Unify AI係咩（同埋唔係咩）

統一AI 專注於 以性能為導向嘅路由同評估：喺你嘅提示上測試模型，然後將流量引導到預期能夠產生更高質量輸出嘅候選者。當你有可測量嘅任務質量並希望隨時間重複改進時，呢個係好有價值嘅。.

Unify唔係咩：一個 透明嘅供應商市場 以突出 每個供應商嘅價格、延遲、正常運行時間同可用性 喺 你嘅路由；亦唔係主要關於 多供應商故障切換 用戶可見嘅供應商統計。如果你需要嗰啲市場風格嘅控制同默認嘅韌性，, 分享AI 通常會更適合。.

聚合器 vs. 閘道 vs. 代理平台（點解買家會混淆佢哋）

LLM聚合器：一個API覆蓋多個模型/供應商；市場視圖；每次請求嘅路由/故障切換；無需重寫嘅供應商中立切換。→ 分享AI 喺呢度有一個透明嘅市場同人力經濟學。.

AI閘道器：喺網絡/應用邊緣嘅治理同政策（插件、速率限制、分析、護欄）；你帶供應商/模型。→ Portkey 對於需要深度追蹤同政策執行嘅企業嚟講，係一個好例子。.

代理/聊天機械人平台：打包嘅對話用戶體驗、記憶、工具、渠道；優化用於支持/銷售或者內部助手，而唔係供應商中立嘅路由。→ 呢個比較唔係主要重點，但如果你快速推出面向客戶嘅機械人，係相關嘅。.

許多團隊會結合層：一個 閘道 用於全公司範圍嘅政策同一個 多供應商聚合器 用於基於市場嘅路由同即時故障切換。.

我哋點樣評估最好嘅Unify AI替代方案

• 模型廣度同中立性：專有+開放；易於切換，無需重寫
• 延遲同韌性：路由政策、超時、重試、即時故障切換
• 管治同安全性：密鑰處理、租戶/供應商控制、訪問邊界
• 可觀察性：提示/回應日誌、追蹤、成本同延遲儀表板
• 價格透明度同總擁有成本（TCO）：單位價格你可以比較 喺 路由；負載下嘅真實成本
• 開發者體驗：文檔，快速入門，SDK，遊樂場；首次獲取令牌嘅時間
• 社區同經濟學：支出是否增加供應（對GPU擁有者嘅激勵）

#1 — ShareAI（人力驅動AI API）：最好嘅Unify AI替代品

點解團隊首先選擇ShareAI
有咗 一個API切換模型 你可以訪問 150+ 個模型 跨越多個供應商—無需重寫，無需鎖定。 透明市場 讓你 比較價格、可用性、延遲、正常運行時間同供應商類型 喺 你發送流量。. 智能路由同即時故障切換 默認提供韌性。而經濟效益係 人力驅動: 每蚊嘅70% 流向提供者（社區或者公司），佢哋負責保持模型在線。.

快速連結
瀏覽模型（市場） • 開放操場 • 文件首頁 • 創建API Key • 用戶指南（控制台概覽） • 發佈

對於供應商：通過保持模型在線賺錢
ShareAI 係 開放供應. 。任何人都可以成為提供者—社區或者公司—喺 Windows、Ubuntu、macOS或者Docker. 貢獻 閒置時間爆發 或者運行 永遠在線. 揀你嘅獎勵： 獎勵 （賺錢），, 交換 （賺取代幣），或者 任務 （捐出1%俾NGOs）。隨住你擴展，你可以 設定自己嘅推理價格 並獲得 優先曝光. 供應商指南

最好嘅Unify AI替代品（中立快照）

Unify AI（參考點）

乜嘢係： 以性能為導向嘅路由同評估，為每個提示揀選更好嘅模型。.
優勢： 以質量為導向嘅選擇；專注基準測試。.
權衡： 有主觀嘅表面範圍；喺唔同供應商之間嘅透明市場視圖較輕。.
最適合： 團隊通過評估循環優化回應質量。.
網站： unify.ai

開放路由器

乜嘢係： 喺多個模型上統一API；熟悉嘅請求/回應模式。.
優勢： 用一個密鑰就可以廣泛訪問模型；快速試驗。.
權衡： 對供應商市場視圖或者企業控制平面深度嘅重視較少。.
最適合： 喺多個模型之間快速試驗，唔需要深度治理。.

Eden AI

乜嘢係： 聚合LLM同更廣泛嘅AI服務（視覺、翻譯、TTS）。.
優勢： 廣泛嘅多功能表面；緩存/後備；批量處理。.
權衡： 喺路由之前，對市場可見嘅每個供應商價格/延遲/正常運行時間嘅重視較少。.
最適合： 想要喺一個地方擁有LLM同其他AI服務嘅團隊。.

LiteLLM

乜嘢係： Python SDK + 可自行托管嘅代理，支持OpenAI兼容接口同多個供應商。.
優勢： 輕量化；快速採用；成本追蹤；簡單路由/後備。.
權衡： 你操作代理/可觀察性；市場透明度同社區經濟唔係範圍內。.
最適合： 較細嘅團隊偏好DIY代理層。.

Portkey

乜嘢係： AI閘道，具備可觀察性、護欄同埋治理功能——喺受監管行業中好受歡迎。.
優勢： 深度追蹤/分析；安全控制；政策執行。.
權衡： 增加操作面；唔係太著重市場透明度喺供應商之間。.
最適合： 重審計、敏感合規嘅團隊。.

Orq AI

乜嘢係： 編排同協作平台，通過低代碼流程由實驗轉向生產。.
優勢： 工作流程編排；跨功能可見性；平台分析。.
權衡： 喺聚合特定功能方面較輕，例如市場透明度同供應商經濟學。.
最適合： 想要編排多過深度聚合控制嘅初創企業/中小型企業。.

Unify vs ShareAI vs OpenRouter vs Eden vs LiteLLM vs Portkey vs Orq（快速比較）

平台創建/輪換密鑰	服務對象	模型廣度	管治同安全性	可觀察性	路由 / 故障切換	市場透明度	價格風格	供應商計劃
分享AI	想要一個API + 公平經濟嘅產品/平台團隊	超過150個模型，涵蓋多個供應商	API 鑰匙 & 每條路徑控制	控制台使用 + 市場統計	智能路由 + 即時故障切換	係 （價格、延遲、正常運行時間、可用性、供應商類型）	按使用付費；比較供應商	係——開放供應；70%畀供應商
統一AI	團隊優化每個提示嘅質量	多模型	標準API安全性	平台分析	最佳模型選擇	唔係以市場為先	SaaS（因應情況而異）	不適用
開放路由器	開發者想要一個密鑰跨模型使用	廣泛目錄	基本API控制	應用程式端	後備/路由	部分	按使用付費	不適用
Eden AI	需要LLM + 其他AI服務嘅團隊	廣泛多服務	標準控制	變化	後備方案/緩存	部分	按需付費	不適用
LiteLLM	團隊想要自托管代理	多個供應商	配置/密鑰限制	你嘅基礎設施	重試/後備方案	不適用	自托管 + 供應商成本	不適用
Portkey	受監管/企業團隊	廣泛	管治/防護欄	深度追蹤	條件路由	不適用	SaaS（因應情況而異）	不適用
Orq AI	跨功能產品團隊	廣泛支持	平台控制	平台分析	編排流程	不適用	SaaS（因應情況而異）	不適用

價格同總擁有成本：比較實際成本（唔係淨係單位價格）

團隊經常比較 $/1K 代幣 然後停喺度。實際上，, 總擁有成本 取決於：

• 重試同故障轉移 喺供應商出現問題期間（影響有效嘅token成本）
• 延遲 （快速模型減少用戶流失同下游重試）
• 供應商差異 （波動嘅工作負載改變路由經濟）
• 可觀察性存儲 （用於調試同合規嘅日誌/追蹤）
• 評估token （當你基準測試候選人時）

簡單嘅TCO模型（每月）

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

喺生產中降低TCO嘅模式

• 使用 市場統計 按提供者揀選 價錢 + 延遲 + 可用時間.
• 設定 每個提供者嘅超時設定, 備份模型, ，同 即時故障切換.
• 執行 平行候選者 並返回 第一個成功嘅 減少尾部延遲。.
• 預檢 最大字元數同 保護價錢 每次呼叫避免失控成本。.
• 留意 可用性; 避開飽和嘅供應商嘅路線。.

遷移指南：由 Unify 遷移到 ShareAI （同其他）

來自 Unify AI

保持你嘅評估工作流程喺有用嘅地方。對於生產路線 市場透明度 同埋 即時故障切換 重要嘅地方，映射模型名稱，驗證提示一致性，, 影子 10% 嘅流量 通過 ShareAI，監控 延遲/錯誤預算, ，然後升級到 25% → 50% → 100%.

從OpenRouter

映射模型名稱；驗證架構/字段；; 比較供應商 喺市場上；按路線切換。市場數據令交換變得簡單。.

從LiteLLM

替換你唔想操作嘅生產路線上嘅自託管代理；如果需要，喺開發中保留 LiteLLM。用托管路由 + 市場可見性交換代理操作。.

來自 Portkey / Orq

定義功能一致性期望（分析、保護措施、編排）。好多團隊運行混合模式：喺最強嘅地方保留專門功能，使用 分享AI 用於 透明嘅供應商選擇 同埋 故障轉移.

安全、私隱及合規檢查清單（供應商無關）

• 關鍵處理： 旋轉節奏；最少範圍；環境分隔
• 數據保留： 提示/回應儲存嘅位置同時間；刪減選項
• PII & 敏感內容： 遮蔽、訪問控制、地區路由以確保數據位置
• 可觀察性： 提示/回應日誌、過濾器、假名化用於緊急呼叫同審計
• 事件回應： 升級路徑同供應商SLA
• 供應商控制： 每個供應商嘅路由界限；按模型系列允許/拒絕

複製貼上API例子（聊天完成）

先決條件： 喺控制台創建一個密鑰 → 創建API Key

cURL（bash）

#!/usr/bin/env bash"

# 設定你嘅API密鑰

# 聊天完成;

JavaScript (fetch) — Node 18+/Edge runtimes

// 喺環境變量中設置你嘅API密鑰

揀 分享AI. async function main() { 150+ 個模型, if (!res.ok) { const data = await res.json(); 即時故障切換 main().catch(console.error); 透明嘅供應商選擇 同埋 韌性FAQ — Unify AI vs. 各種替代方案（以及ShareAI嘅定位） 70% 嘅支出 Unify AI vs ShareAI — 邊個適合多供應商路由同韌性？ 開放操場

. 你可以獲得一個API跨越

開放路由器 市場可見. 統一 價格/延遲/正常運行時間/可用性喺路由之前，並且 市場透明度, 喺負載下保護用戶體驗。Unify專注於基於評估嘅模型選擇；ShareAI強調, ，同 自動故障轉移, 分享AI 係生產路線嘅更好選擇。.

Unify AI vs Eden AI — 邊個適合更廣泛嘅AI服務？

伊甸園 涵蓋LLM同其他AI服務。. 統一 專注於模型質量選擇。如果你嘅優先係 跨供應商LLM路由 配合 可見嘅定價同延遲 同埋 即時故障切換, 分享AI 平衡速度同價值，並具備生產級嘅韌性。.

Unify AI vs LiteLLM — DIY代理定係評估主導嘅選擇？

LiteLLM 非常適合如果你想要一個 自主托管嘅代理. 統一 係為咗 質量驅動 模型選擇。如果你寧願 唔係 操作代理並想要 市場優先路由 + 故障轉移 同一個 供應商經濟, ，揀 分享AI.

Unify AI vs Portkey — 管治定選擇？

Portkey 係一個 AI 閘口：護欄、政策、深度追蹤。. 統一 係關於每次提示揀更好嘅模型。如果你需要 跨供應商路由 配合 透明價格/延遲/正常運行時間 同埋 即時故障切換, 分享AI 係配對嘅聚合器（你甚至可以一齊用閘口 + ShareAI）。.

Unify AI vs Orq AI — 編排定選擇？

Orq 以 工作流程編排為中心 同埋協作。. 統一 做評估主導嘅模型選擇。對於 市場可見嘅供應商選擇 同埋 故障轉移 喺生產中，, 分享AI 提供聚合層畀你嘅編排可以調用。.

統一AI vs Kong AI Gateway — 基礎設施控制平面 vs 評估主導嘅路由

Kong AI Gateway 係一個 邊緣控制平面 （政策、插件、分析）。. 統一 專注於質量主導嘅選擇。如果你嘅需求係 多供應商路由 + 即時故障切換 配合 價格/延遲可見性 喺路由之前，, 分享AI 係專門設計嘅聚合器；你可以將網關政策同佢一齊保留。.

開發者體驗，提供

首次令牌時間 重要。最快嘅路徑： 打開 Playground → 喺幾分鐘內運行實時請求；; 創建你嘅API密鑰; 配送同 文件; 追蹤平台進度喺 發佈.

值得測試嘅提示模式
• 設置 每個提供者嘅超時設定; 定義 備份模型; 啟用 即時故障切換.
• 運行 平行候選者 同接受 第一次成功 去減少 P95/P99。.
• 請求 結構化 JSON 輸出同 喺接收時驗證.
• 守護價格 每次呼叫通過最大tokens同路徑選擇。.
• 每月重新評估模型選擇；市場統計顯示新選項。.

結論：揀啱你階段嘅替代方案

揀 分享AI 當你想要 一個API跨越多個供應商, ，一個 公開可見嘅市場, ，同 默認嘅韌性—同時支持保持模型在線嘅人員（70%嘅支出畀咗供應商）。揀選 統一AI 當評估主導模型選擇係你嘅首要任務。針對具體需求，, Eden AI, 開放路由器, LiteLLM, Portkey, ，同 Orq 每個都帶嚟有用嘅優勢—用上面嘅比較去配對佢哋同你嘅限制。.

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