Azure API 管理 (GenAI) 替代方案 2026：最佳 Azure GenAI 网关替代方案（以及何时切换）

更新于 2026 年 2 月

开发人员和平台团队喜欢 Azure API 管理 (APIM) 因为它提供了一个熟悉的 API 网关，具有策略、可观察性挂钩和成熟的企业足迹。微软还引入了“AI 网关功能”，专为生成式 AI 定制——例如 LLM 感知策略、令牌指标，以及 Azure OpenAI 和其他推理提供商的模板。对于许多组织来说，这是一个坚实的基础。但根据您的优先级——延迟 SLA, 多供应商路由, 自托管, 成本控制, 深度可观测性, ，或者 BYOI（自带基础设施）——您可能会发现另一个 GenAI 网关 或 模型聚合器.

更适合您。本指南分解了顶级 Azure API 管理 (GenAI) 替代方案, ，包括何时将 APIM 保留在堆栈中以及何时将 GenAI 流量完全路由到其他地方。我们还将向您展示如何在几分钟内调用模型，以及一个比较表和一个长尾 FAQ（包括许多“Azure API 管理 vs X”对比）。.

目录

• Azure API 管理 (GenAI) 的优势（以及可能不适用的地方）
• 如何选择 Azure GenAI 网关替代方案
• 最佳 Azure API 管理 (GenAI) 替代方案——快速选择
• 深度解析：顶级替代方案
  • ShareAI（我们为构建者控制+经济性选择的方案）
  • OpenRouter
  • 伊甸AI
  • 门钥
  • Kong AI网关
  • Orq.ai
  • 统一
  • LiteLLM
• 快速开始：在几分钟内调用模型
• 一目了然的比较
• 常见问题解答（长尾“对比”匹配）

Azure API 管理 (GenAI) 的优势（以及可能不适用的地方）

它的优势

Microsoft 已扩展 APIM 功能 GenAI 专用网关功能 因此，您可以像管理 REST API 一样管理 LLM 流量，同时添加 LLM 感知的策略和指标。从实际角度来看，这意味着您可以：

• 将 Azure OpenAI 或其他 OpenAPI 规范导入 APIM，并使用策略、密钥和标准 API 生命周期工具对其进行管理。.
• 应用常见的 身份验证模式 （API 密钥、托管身份、OAuth 2.0）到 Azure OpenAI 或兼容 OpenAI 的服务前端。.
• 遵循 参考架构 和基于 APIM 构建的 GenAI 网关的落地模式。.
• 将流量保持在 Azure 周边内，使用熟悉的治理、监控以及工程师已经熟悉的开发者门户。.

它可能不适用的地方

即使有新的 GenAI 策略，团队通常会因以下原因超出 APIM 的适用范围 LLM密集型工作负载 在几个领域：

• 数据驱动的路由 跨多个模型提供商。如果您希望按 成本/延迟/质量 在数十或数百个第三方模型之间路由——包括本地/自托管端点——仅使用 APIM 通常需要大量的策略配置或额外服务。.
• 弹性 + 爆发控制 与 首选 BYOI. 如果您需要流量优先选择您自己的基础设施（数据驻留、可预测的延迟），那么 按需溢出 到更广泛的网络，您将需要一个专门构建的编排器。.
• 深度可观察性 对提示/令牌的观察超越通用网关日志——例如，每次提示的成本、令牌使用情况、缓存命中率、区域性能和回退原因代码。.
• 自托管一个支持LLM的代理 具有与OpenAI兼容的端点和细粒度的预算/速率限制——一个专为LLM设计的开源网关通常更简单。.
• 多模态编排 （视觉、OCR、语音、翻译）集成于一个 模型原生 界面；APIM可以作为这些服务的前端，但某些平台本身就提供这种广度的功能。.

如何选择 Azure GenAI 网关替代方案

• 总拥有成本（TCO）. 。不仅仅关注每个token的价格：缓存、路由策略、节流/超额控制，以及——如果可以的话 使用您自己的基础设施——有多少流量可以保持本地（减少出口和延迟）与突发到公共网络之间的平衡。额外好处：您的闲置GPU是否可以 赚取 在您不使用它们时？
• 延迟与可靠性. 。区域感知路由、预热池和 智能回退 （例如，仅在429或特定错误时重试）。要求供应商展示 p95/p99 在负载下以及它们在不同提供商之间的冷启动方式。.
• 可观测性和治理. 跟踪、提示+令牌指标、成本仪表板、PII处理、提示策略、审计日志以及导出到您的SIEM。确保每个密钥和每个项目的预算和速率限制。.
• 自托管与托管服务. 您是否需要Docker/Kubernetes/Helm进行私有部署（隔离或VPC），还是可以接受完全托管的服务？
• 超越聊天的广度. 考虑图像生成、OCR/文档解析、语音、翻译和RAG构建模块（重新排序、嵌入选择、评估器）。.
• 面向未来. 避免锁定：确保您可以通过兼容OpenAI的SDK和健康的市场/生态系统快速更换提供商/模型。.

最佳 Azure API 管理 (GenAI) 替代方案——快速选择

ShareAI（我们为构建者控制+经济性选择的方案） — 一个API用于 150+ 模型, 自带智能 （自带基础设施），, 每个密钥的提供商优先级 这样您的流量会先到达 您的硬件, ，然后 弹性溢出 到去中心化网络。. 70% 的收入 流回到保持模型在线的 GPU 所有者/提供者。当您的 GPU 闲置时，选择加入以便网络可以使用它们并 赚取 （兑换代币或真钱）。探索： 浏览模型 • 阅读文档 • 在游乐场中尝试 • 创建API密钥 • 提供商指南

OpenRouter — 一端点访问多个模型，具有路由和 提示缓存 在支持的地方；仅托管。.

伊甸AI — 多模态覆盖 （LLM、视觉、OCR、语音、翻译）通过一个 API；按需付费的便利性。.

门钥 — AI 网关 + 可观察性 具有可编程回退、速率限制、缓存和负载均衡，从单一配置界面进行管理。.

Kong AI网关 — 开源 网关治理（用于多 LLM 集成的插件、提示模板、数据治理、指标/审计）；自托管或使用 Konnect。.

Orq.ai — 协作 + LLMOps（实验、评估器、RAG、部署、RBAC、VPC/本地选项）。.

统一 — 数据驱动的路由器，使用实时性能指标优化成本/速度/质量。.

LiteLLM — 开源 代理/网关：兼容 OpenAI 的端点、预算/速率限制、日志记录/指标、重试/回退路由；通过 Docker/K8s/Helm 部署。.

深度解析：顶级替代方案

ShareAI（我们为构建者控制+经济性选择的方案）

它是什么。. A 以提供者为中心的 AI 网络 和统一的 API。具有 自带智能, ，组织接入他们自己的基础设施（本地、云端或边缘）并设置 每个密钥的提供商优先级——您的流量 首先到达您的设备 以确保隐私、数据驻留和可预测的延迟。当您需要额外容量时， ShareAI 去中心化网络 自动处理溢出。当您的机器空闲时，让网络使用它们并 赚取——无论是 交换代币 （以后用于您自己的推理）或 3. 真实货币. 。市场设计为 70% 的收入 返回给保持模型在线的GPU所有者/提供者。.

突出功能

• 自带基础设施（BYOI）+ 按密钥提供者优先级. 。默认将请求固定到您的基础设施；有助于隐私、数据驻留和首次生成令牌的时间。.
• 弹性溢出. 。无需代码更改即可扩展到去中心化网络；在流量高峰时具有弹性。.
• 从空闲容量中获利. 。在您未使用GPU时将其货币化；选择交换代币或现金。.
• 透明市场. 按成本、可用性、延迟和正常运行时间比较模型/提供商。.
• 无摩擦启动. 在中测试 操场, 开始，在 控制台, ，请参阅 模型, ，并阅读 文档. 。准备好使用BYOI了吗？从以下开始 提供商指南.

理想适用。. 希望 控制+弹性的团队—将敏感或延迟关键的流量保留在您的硬件上，但在需求激增时利用网络。希望的构建者 成本清晰度 （甚至 成本抵消 通过闲置时间收益）。.

注意事项。. 为了充分利用 ShareAI，请在关键点上调整提供商优先级，并选择闲置时间收益。当流量低时，您的成本会下降，而当流量激增时，容量会自动增加。.

为什么选择 ShareAI 而不是 APIM 用于 GenAI？ 如果您的主要工作负载是 GenAI，您将受益于 模型原生路由, OpenAI 兼容的人机工程学, ，并且 每次提示可观察性 而不是通用网关层。APIM 在 REST 管理方面仍然很出色——但 ShareAI 为您提供 GenAI 优先编排 与 BYOI 优先权, ，这是 APIM 今天无法原生优化的。（您仍然可以将 APIM 放在前面进行外围控制。）

专业提示： 许多团队将 ShareAI 放在现有网关后面 用于策略/日志标准化，同时让 ShareAI 处理模型路由、回退逻辑和缓存。.

OpenRouter

它是什么。. 一个托管的聚合器，通过类似 OpenAI 的界面统一访问多个模型。支持提供商/模型路由、回退和提示缓存（在支持的情况下）。.

突出的功能。. 自动路由器和提供商偏向以优化价格/吞吐量；如果您已经使用 OpenAI SDK 模式，迁移非常简单。.

理想适用。. 重视单端托管体验且不需要自托管的团队。.

注意事项。. 与完整网关相比，可观察性较轻，并且没有自托管路径。.

伊甸AI

它是什么。. 一个统一的 API，支持许多 AI 服务——不仅是聊天 LLM，还包括图像生成、OCR/文档解析、语音和翻译——按使用付费。.

突出的功能。. 在一个 SDK/工作流下的多模态覆盖；与使用量映射的简单计费。.

理想适用。. 路线图超越文本并希望在不整合多个供应商的情况下获得广度的团队。.

注意事项。. 如果您需要细粒度的网关策略（例如代码特定的回退或复杂的速率限制策略），专用网关可能更适合。.

门钥

它是什么。. 一个具有通用 API 和可配置 AI 网关的 AI 操作平台。它提供可观察性（跟踪、成本/延迟）以及可编程的回退、负载均衡、缓存和速率限制策略。.

突出的功能。. 速率限制操作手册和虚拟密钥；负载均衡器+嵌套回退+条件路由；缓存/排队/重试，代码量极少。.

理想适用。. 产品团队需要深度可见性和基于策略的路由扩展能力。.

注意事项。. 当您采用网关配置界面和监控堆栈时，您将获得最大价值。.

Kong AI网关

它是什么。. Kong Gateway 的一个开源扩展，添加了用于多LLM集成、提示工程/模板、数据治理、内容安全和指标/审计的AI插件，并在Kong中实现集中治理。.

突出的功能。. 无代码AI插件和集中管理的提示模板；网关层的策略和指标；与更广泛的Kong生态系统集成（包括Konnect）。.

理想适用。. 平台团队希望为AI流量提供一个自托管的、受治理的入口点——尤其是如果您已经运行Kong。.

注意事项。. 这是一个基础设施组件——需要设置/维护。如果您不需要自托管，托管聚合器更简单。.

Orq.ai

它是什么。. 一个生成式AI协作平台，涵盖实验、评估器、RAG、部署和RBAC，提供统一的模型API和企业选项（VPC/本地部署）。.

突出的功能。. 用于测试提示/模型/管道的实验，每次运行跟踪延迟/成本；用于质量检查和合规性的评估器（包括RAG指标）。.

理想适用。. 构建AI产品的跨职能团队，注重协作和LLMOps严谨性。.

注意事项。. 广泛的表面区域 → 更多配置与最小化的“单端点”路由器相比。.

统一

它是什么。. 一个统一的API加上一个动态路由器，使用实时指标和可配置的偏好优化质量、速度或成本。.

突出的功能。. 基于数据的路由和根据提供商性能调整的回退；通过区域/工作负载的端到端结果的基准探索器。.

理想适用。. 希望通过遥测支持实现免维护性能调优的团队。.

注意事项。. 基于基准的路由依赖于数据质量；使用您自己的提示进行验证。.

LiteLLM

它是什么。. 一个开源代理/网关，具有与OpenAI兼容的端点、预算/速率限制、支出跟踪、日志/指标以及重试/回退路由功能——可通过Docker/K8s/Helm部署。.

突出的功能。. 使用官方镜像快速自托管；通过通用API接口连接100+提供商。.

理想适用。. 适合需要完全控制和兼容OpenAI的团队——无需专有层。.

注意事项。. 您将负责运营（监控、升级、密钥轮换），尽管管理员UI/文档会有所帮助。.

快速开始：在几分钟内调用模型

创建/轮换密钥 控制台 → API 密钥: 创建API密钥. 然后运行一个请求：

# cURL"

// JavaScript (fetch);

提示： 在以下位置实时尝试模型 操场 或阅读 API参考.

一目了然的比较

平台	托管 / 自托管	路由 & 回退	可观测性	广度（LLM + 超越）	治理/政策	笔记
Azure API 管理 (GenAI)	托管（Azure）；支持自托管网关选项	基于策略的控制；正在出现支持LLM的策略	Azure原生日志和指标；策略洞察	支持任何后端；通过Azure OpenAI/AI Foundry和兼容OpenAI的提供商实现GenAI	企业级Azure治理	非常适合集中式Azure治理；较少支持模型原生路由。.
分享AI	托管 + 自带身份	每密钥 提供商优先级 （优先使用您的基础设施）；; 弹性溢出 到去中心化网络	使用日志；市场遥测（每个提供商的正常运行时间/延迟）；模型原生	广泛目录（150+ 模型)	市场 + 自带模型控制	70% 收入 给 GPU 拥有者/提供商；通过赚取 交换代币 或现金。.
OpenRouter	托管	自动路由器；提供商/模型路由；回退；; 提示缓存	基本请求信息	以LLM为中心	提供商级别政策	出色的一端点访问；不支持自托管。.
伊甸AI	托管	在统一的 API 中切换提供商	使用/成本可见性	LLM、OCR、视觉、语音、翻译	集中计费/密钥管理	多模态 + 按需付费。.
门钥	托管 & 网关	基于策略的回退/负载均衡；缓存；速率限制操作手册	跟踪/指标	以LLM为中心	网关级配置	深度控制 + SRE风格运维。.
Kong AI网关	自托管/开源（+ Konnect）	通过插件进行上游路由；缓存	通过Kong生态系统进行指标/审计	以LLM为中心	无代码AI插件；模板治理	适合平台团队和合规性。.
Orq.ai	托管	重试/回退；版本控制	跟踪/仪表板；RAG评估器	LLM + RAG + 评估器	符合SOC；RBAC；VPC/本地部署	协作 + LLMOps套件。.
统一	托管	按成本/速度/质量动态路由	实时遥测和基准测试	以LLM为中心	路由器偏好设置	实时性能调优。.
LiteLLM	自托管/开源软件	重试/回退路由；预算/限制	日志/指标；管理界面	以LLM为中心	完整的基础设施控制	OpenAI兼容端点。.

常见问题解答（长尾“对比”匹配）

本部分针对工程师实际在搜索中输入的查询：“替代方案”，“对比”，“生成式 AI 的最佳网关”，“Azure APIM 对比 ShareAI”，等等。它还包括一些竞争者之间的对比，以便读者能够快速进行三角定位。.

哪些是最佳的 Azure API Management (GenAI) 替代方案？

如果你想要一个 GenAI优先的 技术栈，可以从 分享AI 用于 BYOI 优先权, 、弹性溢出和经济性（闲置时间收益）开始。如果你更喜欢网关控制平面，可以考虑 门钥 （AI网关+可观测性）或 Kong AI网关 （OSS+插件+治理）。对于具有简单计费的多模态API，, 伊甸AI 很强大。. LiteLLM 是一个轻量级的、自托管的OpenAI兼容代理。（你也可以保留 APIM 用于外围治理，并将这些放在其后。）

Azure API Management (GenAI) 与 ShareAI——我应该选择哪一个？

如果你的首要任务是Azure原生治理、与其他API的一致性策略，并且你主要调用Azure OpenAI或Azure AI模型推理，请选择APIM。 如果你的首要任务是Azure原生治理、与其他API的一致性策略，并且你主要调用Azure OpenAI或Azure AI模型推理，请选择APIM。. 选择ShareAI 如果您需要模型原生路由、每次提示的可观察性、BYOI优先流量以及跨多个提供商的弹性溢出。许多团队 同时使用：APIM作为企业边缘+ShareAI用于GenAI路由/编排。.

Azure API 管理 (GenAI) 与 OpenRouter 对比

OpenRouter 提供对许多模型的托管访问，支持自动路由和提示缓存——非常适合快速实验。. APIM (GenAI) 是一个针对企业策略和Azure对齐优化的网关；它可以支持Azure OpenAI和与OpenAI兼容的后端，但并非设计为专用模型路由器。如果您以Azure为中心并需要策略控制+身份集成，APIM是更安全的选择。如果您想要托管便利性和广泛的模型选择，OpenRouter更具吸引力。如果您需要BYOI优先级和弹性突发以及成本控制，, 分享AI 更强。.

Azure API 管理 (GenAI) 与 Portkey 对比

门钥 作为一个AI网关，在跟踪、保护措施、速率限制剧本、缓存和回退方面表现出色——在您需要基于策略的AI层可靠性时非常适合。. APIM 提供全面的API网关功能和GenAI策略，但Portkey的界面更符合模型工作流原生。如果您已经标准化使用Azure治理，APIM更简单。如果您想要专门针对AI流量的SRE风格控制，Portkey通常调试更快。.

Azure API 管理 (GenAI) 与 Kong AI Gateway 对比

Kong AI网关 在高性能OSS网关中添加AI插件（提示模板、数据治理、内容安全）——如果您想要自托管+插件灵活性，这是理想选择。. APIM 是一个托管的Azure服务，具有强大的企业功能和新的GenAI策略；如果您想构建一个深度定制的OSS网关，则灵活性较低。如果您已经是Kong用户，插件生态系统和Konnect服务使Kong更具吸引力；否则APIM与Azure着陆区集成更为顺畅。.

Azure API 管理 (GenAI) 与 Eden AI 对比

伊甸AI 提供多模态API（LLM、视觉、OCR、语音、翻译）并采用按需付费定价。. APIM 可以提供相同的服务，但需要您自行连接多个提供商；Eden AI通过在一个SDK后抽象提供商来简化。如果您的目标是以最少的连接实现广度，Eden AI更简单；如果您需要Azure中的企业治理，APIM更适合。.

Azure API管理（GenAI）与Unify对比

统一 专注于通过实时指标按成本/速度/质量进行动态路由。. APIM 可以通过策略近似路由，但默认情况下不是数据驱动的模型路由器。如果您想要免维护的性能调优，Unify更专业；如果您需要Azure原生的控制和一致性，APIM更适合。.

Azure API管理（GenAI）与LiteLLM对比

LiteLLM 是一个开源的OpenAI兼容代理，具有预算/速率限制、日志/指标以及重试/回退逻辑。. APIM 提供企业策略和Azure集成；LiteLLM为您提供一个轻量级的、自托管的LLM网关（Docker/K8s/Helm）。如果您想拥有整个技术栈并保持其小巧，LiteLLM是个不错的选择；如果您需要开箱即用的Azure SSO、网络和策略，APIM更容易。.

我可以保留APIM并仍然使用其他GenAI网关吗？

可以。一种常见的模式是 在外围使用APIM （身份、配额、组织治理）将GenAI路由转发到 分享AI （或Portkey/Kong）进行模型原生路由。通过按URL路由或产品分离，结合架构非常简单。这使您可以在边缘标准化策略，同时在其后采用以GenAI为主的编排。.

APIM是否原生支持OpenAI兼容的后端？

微软的GenAI功能旨在与Azure OpenAI、Azure AI模型推理以及通过第三方提供商的OpenAI兼容模型协作。您可以像往常一样导入规范并应用策略；对于复杂路由，可以将APIM与像ShareAI这样的模型原生路由器配对使用。.

尝试GenAI的APIM替代方案的最快方法是什么？

如果您的目标是快速推出GenAI功能，请使用 分享AI:

• 在中创建一个密钥 控制台.
• 运行上面的cURL或JS代码片段。.
• 切换 提供商优先级 到BYOI，并通过限制您的基础设施来测试突发流量。.

您将获得模型原生的路由和遥测功能，而无需重新架构您的Azure边缘。.

BYOI在ShareAI中如何工作——以及它与APIM有何不同？

APIM 是一个网关；它可以路由到您定义的后端，包括您的基础设施。. 分享AI 将 您的基础设施视为一流的提供者 与 按密钥优先级, ，因此请求默认发送到您的设备，然后再向外扩展。这种差异对 延迟 （本地性）和 出口成本很重要, ，并且它使 收益 在空闲时（如果您选择加入）——这是网关产品通常不提供的功能。.

我可以通过与 ShareAI 分享空闲容量来赚取收益吗？

可以。启用 提供者模式 并选择加入激励。选择 交换代币 （以后用于您自己的推理）或 现金 支付。该市场设计为 70% 的收入 流回保持模型在线的 GPU 所有者/提供者。.

哪种替代方案最适合受监管的工作负载？

如果您必须留在 Azure 内并依赖托管身份、私有链接、VNet 和 Azure 策略，, APIM 是最符合规定的基线。如果您需要 自托管 具有细粒度控制的，, Kong AI网关 或 LiteLLM 适合。如果您想要具有 BYOI 和市场透明度的模型原生治理，, 分享AI 是最强的选择。.

如果我离开APIM，我会失去缓存或回退功能吗？

不会。. 分享AI 和 门钥 提供适合LLM工作负载的回退/重试和缓存策略。Kong有用于请求/响应整形和缓存的插件。APIM在配额和身份验证的外围仍然有价值，同时您可以在下游获得以模型为中心的控制。.

Azure OpenAI的最佳网关：APIM、ShareAI还是Portkey？

APIM 提供最紧密的Azure集成和企业治理。. 分享AI 提供BYOI优先路由、更丰富的模型目录访问和弹性溢出——当您的工作负载跨越Azure和非Azure模型时非常出色。. 门钥 适合需要在AI层进行深度、基于策略的控制和跟踪，并且能够管理专用AI网关表面的情况。.

OpenRouter与ShareAI

OpenRouter 是一个托管的多模型端点，具有便捷的路由和提示缓存功能。. 分享AI 增加了BYOI优先流量、弹性溢出到去中心化网络，以及闲置GPU的收益模式——更适合在成本、本地性和突发工作负载之间平衡的团队。许多开发者在OpenRouter上进行原型设计，并将生产流量转移到ShareAI以实现治理和经济效益。.

Portkey与ShareAI

门钥 是一个可配置的AI网关，具有强大的可观察性和防护措施；当您需要对速率限制、回退和跟踪进行精确控制时，它表现出色。. 分享AI 是一个统一的API和市场，强调 BYOI优先级, 模型目录广度, ，并且 经济学 （包括收益）。团队有时会在 ShareAI 前运行 Portkey，使用 Portkey 进行策略管理，使用 ShareAI 进行模型路由和市场容量管理。.

Kong AI Gateway 与 LiteLLM

Kong AI网关 是一个功能齐全的开源网关，带有 AI 插件和商业控制平面（Konnect），用于大规模治理；它是标准化 Kong 的平台团队的理想选择。. LiteLLM 是一个简约的开源代理，具有兼容 OpenAI 的端点，可以快速自托管。选择 Kong 以实现企业网关的一致性和丰富的插件选项；选择 LiteLLM 以实现快速、轻量级的自托管，并具有基本的预算/限制功能。.

Azure API Management 与 API 网关替代方案（Tyk、Gravitee、Kong）

对于经典 REST API，APIM、Tyk、Gravitee 和 Kong 都是功能强大的网关。对于 GenAI 工作负载, ，决定性因素是您需要多少 模型原生功能 （令牌感知、提示策略、LLM 可观察性）与通用网关策略。如果您以 Azure 为优先，APIM 是一个安全的默认选择。如果您的 GenAI 项目涵盖多个提供商和部署目标，请将您喜欢的网关与 GenAI 优先的编排器配对，例如 分享AI.

如何在不中断的情况下从 APIM 迁移到 ShareAI？

在现有的 APIM 路由后面引入 分享AI 从一个小产品或版本路径开始（例如，, /v2/genai/*) 转发到 ShareAI。为只读遥测创建影子流量，然后逐步提升 基于百分比的路由. 翻转 提供商优先级 优先使用您的 BYOI 硬件，并启用 回退 和 缓存 ShareAI 中的策略。最后，一旦 SLA 稳定，弃用旧路径。.

Azure API 管理是否支持像某些聚合器一样的提示缓存？

APIM 专注于网关策略，并可以通过其通用机制缓存响应，但“提示感知”缓存行为因后端而异。像 OpenRouter 和模型原生平台如 分享AI 提供与 LLM 工作负载一致的缓存/回退语义。如果缓存命中率影响成本，请在代表性提示和模型对上进行验证。.

Azure API 管理（GenAI）的自托管替代方案？

LiteLLM 和 Kong AI网关 是最常见的自托管起点。LiteLLM 是最快的搭建方式，具有与 OpenAI 兼容的端点。Kong 提供了一个成熟的开源网关，带有 AI 插件和通过 Konnect 的企业治理选项。许多团队仍然在边缘使用 APIM 或 Kong，并使用 分享AI 在边缘后进行模型路由和市场容量管理。.

成本比较：APIM vs ShareAI vs Portkey vs OpenRouter？

成本取决于您的模型、地区、请求形状和 可缓存性. APIM 按网关单元和使用量收费；它不会改变提供商令牌价格。OpenRouter 通过提供商/模型路由和一些提示缓存来减少支出。Portkey 通过 策略控制 重试、回退和速率限制。. 分享AI 可以通过保持更多流量在 您的硬件（BYOI）, 上，仅在需要时突发——并通过让您 赚取 从闲置的 GPU 中抵消支出。.

Azure API 管理（GenAI）替代方案，用于多云或混合

使用 分享AI 在 Azure、AWS、GCP 和本地/自托管端点之间规范访问，同时优先选择您最近的/拥有的硬件。对于标准化网关的组织，在边缘运行 APIM、Kong 或 Portkey，并将 GenAI 流量转发到 ShareAI 进行路由和容量管理。这保持了治理的集中化，但使团队能够根据区域/工作负载选择最适合的模型。.

Azure API 管理与 Orq.ai

Orq.ai 强调实验、评估者、RAG 指标和协作功能。. APIM 以网关治理为中心。如果您的团队需要一个共享工作台来 评估提示和管道, ，Orq.ai 更适合。如果您需要实施企业范围的政策和配额，APIM 仍然是外围——您仍然可以部署 分享AI 作为其背后的GenAI路由器。.

ShareAI 会限制我吗？

不会。. 自带智能 意味着您的基础设施仍然属于您。您可以控制流量的落地点以及何时扩展到网络。ShareAI兼容OpenAI的界面和广泛的目录减少了切换的摩擦，您可以将现有的网关（APIM/Portkey/Kong）放在前面以保留整个组织的策略。.

下一步： 在中尝试实时请求 操场, ，或直接跳转到在中创建密钥 控制台. 。浏览完整的 模型 目录或探索 文档 以查看所有选项。.