最佳Kong AI替代方案2026：为什么ShareAI是#1（真实选项、定价和迁移指南）

1. 如果您正在比较 2. Kong AI 替代方案 3. 或者寻找 4. Kong AI 竞争者, 5. ，本指南将像建筑师一样描绘出全景。我们将阐明人们所说的“Kong AI”的含义（无论是 6. Kong 的 AI 网关 或 7. Kong.ai 8. 代理/聊天机器人产品），定义其适用范围，然后比较最佳替代方案——包括 LLM 聚合器 9. ，智能路由/故障转移，以及公平的经济模式，将 分享AI 首先适用于希望在多个提供商之间拥有一个 API 的团队，一个 透明的市场, 10. 70% 的支出返还给 GPU 提供商 11. 。以人为驱动的 AI API。. 12. 在整篇文章中，您会发现实用的比较、TCO 框架、迁移指南以及可复制粘贴的 API 示例，让您能够快速部署。.

13. “Kong AI”指什么（两个不同的产品）.

14. Kong AI 网关（由 Kong Inc. 提供）

Kong AI 网关（由 Kong Inc. 提供） 是一个企业AI/LLM网关：用于AI流量在边缘的治理、策略/插件、分析和可观测性。您可以带来自己的提供商/模型；它是一个基础设施控制平面，而不是一个模型市场。.

7. Kong.ai 是一个用于支持和销售的商业聊天机器人/代理产品。它打包了对话式用户体验、记忆和渠道——适合构建助手，但并非针对以开发者为中心、提供商无关的LLM聚合。.

底线： 如果您需要治理和策略执行，网关可能是一个很好的选择。如果您想 一个API 在许多模型/提供商之间获得透明的价格/延迟/正常运行时间 在 您进行路由，您需要寻找一个 带有市场的聚合器.

什么是LLM（以及为什么团队很少只标准化使用一个）？

大型语言模型（LLM），如GPT、Llama和Mistral，是基于庞大语料库训练的概率文本生成器。它们支持聊天、RAG、代理、摘要、代码等功能。但没有单一模型能在每个任务、语言或延迟/成本配置中胜出——因此多模型访问很重要。.

性能会随着时间变化（新模型发布、价格变化、流量高峰）。在生产中，集成和运维——密钥、日志记录、重试、成本控制和故障切换——与原始模型质量一样重要。.

聚合器 vs. 网关 vs. 代理平台（以及为什么买家会混淆它们）

• LLM 聚合器： 一个API覆盖多个模型/提供商；路由/故障切换；价格/性能比较；供应商中立切换。.
• AI网关： 网络边缘的治理和策略；插件、速率限制、分析；带上您自己的提供商。.
• 代理/聊天机器人平台： 为面向业务的助手打包的对话式用户体验、记忆、工具和渠道。.

许多团队从用于集中策略的网关开始，然后添加一个聚合器以实现透明的市场路由（或反之亦然）。您的技术栈应反映您今天的部署方式以及未来的扩展计划。.

我们如何评估最佳Kong AI替代方案

• 模型广度与中立性： 专有 + 开放，无需重写；易于切换。.
• 延迟与弹性： 路由策略；超时；重试；即时故障转移。.
• 治理与安全： 密钥处理，提供商控制，访问边界。.
• 可观察性： 提示/响应日志，跟踪，成本/延迟仪表板。.
• 定价透明度和总拥有成本（TCO）： 可在路由前比较的单价。.
• 开发体验： 文档，快速入门，SDK，沙盒；首次获取令牌的时间。.
• 社区和经济： 支出是否促进供应（为GPU所有者提供激励）。.

#1 — ShareAI（人力驱动的AI API）：最佳Kong AI替代方案

分享AI 是一个多提供商API，具有 透明的市场 和 智能路由. 。通过一次集成，您可以浏览大量模型和提供商目录，比较 价格、可用性、延迟、正常运行时间、提供商类型, ，并通过 即时故障切换. 。其经济模式是人力驱动的： 每一美元的70%流向保持模型在线的GPU提供商 ：contentReference[oaicite:2]

• 一个API → 150+模型 跨多个提供商——无需重写，无需锁定。.
• 透明的市场： 按价格、延迟、正常运行时间、可用性、供应商类型选择。.
• 默认弹性： 路由策略 + 即时故障切换。.
• 公平经济： 70% 的支出流向提供商（社区或公司）。.

快速链接（Playground、keys、docs）

• 浏览模型（市场）
• 打开 Playground
• 创建API密钥
• API 参考（快速入门）
• 用户指南（控制台概览）
• 发布

对于提供商：任何人都可以通过保持模型在线来赚钱。

ShareAI 是开放供应。. 任何人都可以成为提供商——社区或公司。通过 Windows、Ubuntu、macOS 或 Docker 入驻。贡献闲置时间或始终运行。选择您的激励： 1. 奖励 （金钱），, 交换 （代币/AI专业用户），或 5. 使命 （捐赠 1% 给非政府组织）。随着您的扩展，您可以设置自己的推理价格并获得优先曝光。.

• 提供商指南
• 提供者仪表板

复制粘贴示例（聊天完成）

# cURL（bash）——聊天完成"

// JavaScript（fetch）——Node 18+/Edge 运行时;

Kong AI 的最佳替代品（完整列表）

以下反映了许多团队评估的供应商集： 伊甸AI, OpenRouter, LiteLLM, 统一, 门钥, ，并且 Orq AI. 我们保持中立和实用，然后解释何时 分享AI 更适合市场透明性和社区经济。.

2）Eden AI

它是什么： 一个聚合 LLM 的平台 和 更广泛的 AI 服务，例如图像、翻译和 TTS。它强调跨多个 AI 功能的便利性，并包括缓存、回退和批处理。.

优势： 宽泛的多功能表面；回退/缓存；按需付费优化。.

权衡： 较少强调一个 透明的市场 在路由之前突出每个提供商的价格/延迟/正常运行时间。以市场为先的团队通常更喜欢ShareAI的选择和路由工作流程。.

最适合： 希望在一个地方获得LLM和其他AI服务的团队，方便且广泛。.

3）OpenRouter

它是什么： 一个覆盖多个模型的统一API。开发者重视广度和熟悉的请求/响应风格。.

优势： 使用一个密钥访问广泛的模型；快速实验。.

权衡： 较少关注提供商市场视图或企业治理深度。.

最适合： 在无需深度控制平面的情况下快速试验多个模型。.

4）LiteLLM

它是什么： 一个Python SDK + 可自托管代理，提供与多个提供商兼容的OpenAI接口。.

优势： 轻量级；易于采用；成本跟踪；简单的路由/回退。.

权衡： 您操作代理和可观察性；市场透明度和社区经济性不在范围内。.

最适合： 偏好 DIY 代理层的小型团队。.

仓库： LiteLLM在GitHub上

5) 统一

它是什么： 面向性能的路由和评估，以根据提示选择更好的模型。.

优势： 以质量为驱动的路由；专注于基准测试和模型选择。.

权衡： 主观的表面区域；对市场透明度要求较低。.

最适合： 使用评估循环优化响应质量的团队。.

网站： unify.ai

6) 门钥匙

它是什么： 一个具有可观察性、防护措施和治理功能的AI网关——在受监管行业中很受欢迎。.

优势： 深度跟踪/分析；安全控制；政策执行。.

权衡： 增加了操作表面；较少关注市场风格的透明度。.

最适合： 注重审计和合规的团队。.

功能页面： 门钥匙AI网关

7) Orq AI

它是什么： 一个编排和协作平台，帮助团队通过低代码流程从实验转向生产。.

优势： 工作流编排；跨职能可见性；平台分析。.

权衡： 在聚合特定功能（如市场透明度和供应商经济学）方面较轻。.

最适合： 希望编排多于深度聚合控制的初创公司/中小企业。.

网站： orq.ai

Kong AI vs ShareAI vs Eden AI vs OpenRouter vs LiteLLM vs Unify vs Portkey vs Orq：快速比较

平台	服务对象	模型广度	治理与安全	可观测性	路由/故障切换	市场透明度	定价风格	提供商计划
分享AI	希望拥有一个API + 公平经济性的产品/平台团队	150+ 模型 跨多个提供商	API密钥和每路由控制	控制台使用 + 市场统计	智能路由 + 即时故障切换	是 （价格、延迟、正常运行时间、可用性、提供商类型）	按使用付费；比较提供商	是 — 开放供应；; 70% 给提供商
Kong AI网关	需要网关级治理的企业	自带供应商	强大 边缘策略/插件	分析	代理/插件，重试	否（基础设施工具）	软件 + 使用（因情况而异）	不适用
伊甸AI	团队需要LLM + 其他AI服务	广泛的多服务	标准控制	变化	回退/缓存	部分	按需付费	不适用
OpenRouter	开发者希望在不同模型间使用一个密钥	广泛目录	基本API控制	应用端	回退/路由	部分	按使用付费	不适用
LiteLLM	希望自托管代理的团队	许多提供商	配置/密钥限制	您的基础设施	重试/回退	不适用	自托管 + 提供商成本	不适用
统一	优化每次提示质量的团队	多模型	标准API安全性	平台分析	最佳模型选择	不适用	SaaS（视情况而定）	不适用
门钥	受监管/企业团队	广泛	治理/防护措施	深度追踪	条件路由	不适用	SaaS（视情况而定）	不适用
Orq	跨职能产品团队	广泛支持	平台控制	平台分析	编排流程	不适用	SaaS（视情况而定）	不适用

定价与TCO：如何比较实际成本（不仅仅是单价）

团队通常比较$/1K tokens并止步于此。实际上，TCO取决于重试/回退、模型延迟（影响使用）、供应商差异、可观察性存储和评估运行。透明的市场数据帮助您选择平衡成本和用户体验的路径。.

# 简单TCO模型（每月）TCO ≈ Σ (Base_tokens × Unit_price × (1 + Retry_rate)) + Observability_storage + Evaluation_tokens + Egress 

原型（每天 10k tokens）： 您的成本主要是工程时间——优先快速启动（Playground，快速入门）。. 中规模（每天2M tokens）： 基于市场指导的路由/故障转移可以减少10–20%，同时改善用户体验。. 峰值工作负载： 在故障转移期间，重试会导致更高的有效token成本；为此预算。.

迁移指南：从常见堆栈迁移到ShareAI

来自Kong AI Gateway

保持网关级别策略的优势，添加ShareAI用于市场路由和即时故障转移。模式：网关认证/策略 → ShareAI按模型路由 → 测量市场统计数据 → 收紧策略。.

来自 OpenRouter

映射模型名称；验证提示一致性；影子10%流量；逐步扩展到25% → 50% → 100%，确保延迟/错误预算保持。市场数据使供应商替换变得简单。.

来自 LiteLLM

替换您不想操作的生产路由上的自托管代理；如果需要，可保留LiteLLM用于开发。比较运营开销与托管路由的优势。.

来自Unify / Portkey / Orq

定义功能一致性期望（分析、保护措施、编排）。许多团队运行混合模式：在专用功能最强的地方保留它们，使用ShareAI实现透明的供应商选择和故障转移。.

安全、隐私和合规检查清单（与供应商无关）

• 密钥处理： 轮换节奏；最小范围；环境分离。.
• 数据保留： 提示/响应存储的位置、存储时长以及如何进行编辑。.
• PII和敏感内容： 屏蔽、访问控制和区域路由以遵守数据本地化。.
• 可观察性： 提示/响应如何记录，以及是否可以过滤或使用假名化处理。.
• 事件响应： 升级路径和供应商SLA。.

开发者体验交付

首字节时间很重要。从 操场, ，生成一个 API 密钥, ，然后通过 API参考. 。有关方向，请参阅 用户指南 和最新的 发布.

值得测试的提示模式：设置每个供应商的超时和备份模型；运行并行候选并选择最快的成功；请求结构化的JSON输出并在接收时验证；预检最大令牌或保护每次调用的价格。这些模式与基于市场的路由搭配良好。.

常见问题

结论：选择适合您阶段的正确替代方案

选择 分享AI 当您想要 一个API 跨多个供应商，一个公开可见的 市场, ，以及默认的弹性——同时支持那些保持模型在线的人（支出中的70%用于供应商）。选择 Kong AI网关 当您的首要任务是跨所有AI流量的网关级治理和政策时。对于特定需求，, 伊甸AI, OpenRouter, LiteLLM, 统一, 门钥, ，并且 Orq 每个都带来有用的优势——使用上面的比较将它们与您的限制相匹配。.

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