Requesty 替代方案 2026：ShareAI 对比 Eden AI、OpenRouter、Portkey、Kong AI、Unify、Orq 和 LiteLLM

更新于 2026 年 2 月

开发者选择 请求 用于在多个LLM提供商之间提供单一的、兼容OpenAI的网关，同时支持路由、分析和治理。但如果您更关心 每次路由前的市场透明度 （价格、延迟、正常运行时间、可用性），, 严格的边缘策略, ，或者一个 自托管代理, ，这些 Requesty替代方案 可能更适合您的技术栈。.

本购买指南像构建者一样编写：具体的权衡、明确的快速选择、深入分析、并排比较，以及一个复制粘贴的 分享AI 快速入门，让您今天就能发布。.

了解Requesty（以及它可能不适合的地方）

Requesty是什么。. Requesty 是一个 LLM 网关. 您将兼容 OpenAI 的客户端指向 Requesty 端点，并跨多个提供商/模型路由请求——通常具有故障转移、分析和策略护栏功能。 一个单一的地方 用于管理使用情况、监控成本，并在您的 AI 调用中实施治理。.

团队选择它的原因。.

• 一个 API，多个提供商。. 减少 SDK 的扩散并集中可观测性。.
• 故障转移和路由。. 即使提供商出现问题，也能保持正常运行时间稳定。.
• 企业治理。. 集中策略、组织级控制、使用预算。.

Requesty 可能不适合的情况。.

• 您想要 每次路由前的市场透明度 （立即查看每个提供商的价格、延迟、正常运行时间、可用性，然后选择）。.
• 您需要 边缘级策略 在您自己的技术栈中（例如，Kong，Portkey）或 自托管 （LiteLLM）。.
• 您的路线图需要 广泛的多模态 功能集于一体（OCR、语音、翻译、文档解析）超越LLM聊天——像ShareAI这样的协调器可能更适合。.

如何选择Requesty替代方案

1）总拥有成本（TCO）。. 不要停留在$/1K tokens。包括 缓存命中率, 、重试/回退、排队、评估器成本、每次请求的开销，以及可观察性/警报的运维负担。“最低标价”通常输给减少浪费的路由器/网关。.

2）延迟和可靠性。. 倾向于 区域感知路由, ，温缓存重用（当提示缓存激活时坚持使用相同的提供者），以及精确的回退（重试429；超时时升级；限制扩展以避免重复支出）。.

3）可观察性和治理。. 如果护栏、审计日志、编辑和 边缘策略 重要，一个网关如 门钥 或 Kong AI网关 通常比纯聚合器更强。许多团队将 路由器+网关 配对以获得两者的最佳效果。.

4）自托管与托管服务。. 更喜欢Docker/K8s/Helm和OpenAI兼容的端点？请参阅 LiteLLM （OSS）或 Kong AI网关 （企业基础设施）。想要 托管速度+市场可见性？请参阅 分享AI （我们的选择），, OpenRouter, ，或者 统一.

5) 超越聊天的广度。. 如果您的路线图包括在一个协调器下的OCR、语音转文本、翻译、图像生成和文档解析，, 分享AI 可以简化交付和测试。.

6) 面向未来的设计。. 选择能够 轻松更换模型/提供商的工具 （通用API、动态路由、显式模型别名），这样您可以在不重写的情况下采用更新/更便宜/更快的选项。.

最佳Requesty替代方案（快速选择）

分享AI （我们对市场透明性+构建者经济学的推荐）
一个API贯穿 150+ 模型 具有即时故障切换和一个 市场 能够展示 价格、延迟、正常运行时间、可用性 在您路由之前. 。提供商（社区或公司）保持 大部分收入, ，将激励与可靠性对齐。在 操场, ，在 控制台, ，并阅读 文档.

伊甸AI （多模态编排器）
跨LLM的统一API 加上 图像、OCR/文档解析、语音和翻译——以及 模型比较, ，监控、缓存和批处理。.

OpenRouter （缓存感知路由）
托管路由器跨多个LLM 提示缓存 和提供商粘性以重用热上下文；当提供商不可用时回退。.

门钥 （网关的策略和SRE操作）
AI网关 可编程回退, 限速剧本, ，并且 简单/语义缓存, ，以及用于生产控制的详细跟踪/指标。.

Kong AI网关 （边缘治理和审计）
带来 AI插件、策略、分析 到Kong生态系统；当需要跨团队集中控制时，与市场路由器搭配效果很好。.

统一 （数据驱动路由器）
通用API与 实时基准测试 按地区和工作负载优化成本/速度/质量。.

Orq.ai （实验与LLMOps）
实验、评估器（包括 RAG 指标）、部署、RBAC/VPC——当评估和治理需要结合时非常适合。.

LiteLLM （自托管代理/网关）
开源、兼容 OpenAI 的代理，具有 预算/限制, 、日志/指标和管理 UI。使用 Docker/K8s/Helm 部署；您掌控运营。.

深度解析：顶级替代方案

ShareAI（由人驱动的 AI API）

它是什么。. 一个以提供商为中心的 AI 网络和统一的 API。浏览大量模型/提供商目录并通过 即时故障切换. 。市场展示 价格、延迟、正常运行时间和可用性 在一个地方，因此您可以 在每次路由前选择合适的提供商. 。从 操场, 开始，在 控制台, 中创建密钥，并遵循 API快速入门.

团队选择它的原因。.

• 市场透明度 ——提前查看提供商 价格/延迟/正常运行时间/可用性 。.
• 默认弹性 — 快速 故障切换 当一个出现问题时切换到下一个最佳提供商。.
• 与构建者对齐的经济模式 — 大部分支出流向保持模型在线的GPU提供商。.
• 无摩擦启动 — 浏览模型, ，在其中测试 操场, ，并发布。.

提供商事实（通过保持模型在线获利）。. 任何人都可以成为提供商（社区或公司）。通过以下方式加入 Windows/Ubuntu/macOS/Docker. 。贡献 空闲时间突发 或运行 始终在线. 。选择激励措施： 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）。随着你的扩展，, 设置您自己的推理价格 11. 并获得 12. 市场中的优先曝光。. 。详情： 提供商指南.

理想适用。. 希望有 市场透明度, 6. 前期的弹性——这样即使提供商服务受损或中断，您的应用仍然可用。, ，并且 成长空间的产品团队 进入提供者模式——无需供应商锁定。.

伊甸AI

它是什么。. 一个统一的API覆盖 LLMs + 图像生成 + OCR/文档解析 + 语音 + 翻译, ，无需拼接多个供应商SDK。. 模型比较 帮助您并排测试提供者。它还强调 成本/API监控, 批量处理, ，并且 缓存.

适合的情况。. 您的路线图是 多模态的 并且您希望在单一界面上协调OCR/语音/翻译与LLM聊天。.

注意事项。. 如果您需要 每次请求的市场视图 （价格/延迟/正常运行时间/可用性）或提供商级经济性，考虑使用类似市场风格的路由器 分享AI 与Eden的多模态功能一起使用。.

OpenRouter

它是什么。. 一个统一的LLM路由器 提供商/模型路由 和 提示缓存. 当缓存启用时，OpenRouter会尝试让您保持在 同一提供商 以重用热上下文；如果该提供商不可用，它 回退 到下一个最佳选择。.

适合的情况。. 您想要 托管速度 和 缓存感知路由 以降低成本并提高吞吐量——特别是在高QPS聊天工作负载中重复提示时。.

注意事项。. 对于深度 企业治理 （例如，SIEM 导出、组织范围的政策），许多团队 将 OpenRouter 与 Portkey 或 Kong AI Gateway 配对.

门钥

它是什么。. 一个 AI 操作平台 + 网关 可编程的 回退机制, 限速剧本, ，并且 简单/语义缓存, ，加上 跟踪/指标 用于 SRE 风格的控制。.

• 嵌套回退和条件路由 — 表达重试树（例如，重试 429；在 5xx 时切换；在延迟峰值时切换）。.
• 语义缓存 — 通常在短提示/消息上表现出色（有限制）。.
• 虚拟密钥/预算 — 将团队/项目使用保持在政策范围内。.

适合的情况。. 您需要 基于策略的路由 具有一流的可观察性，并且您可以轻松操作一个 网关 在一个或多个路由器/市场前的层。.

Kong AI网关

它是什么。. 一个 边缘网关 带来 AI插件、治理和分析 到Kong生态系统中（通过Konnect或自我管理）。这是基础设施——当您的API平台已经围绕Kong构建并且您需要时，这是一个强大的选择 中央策略/审计.

适合的情况。. 边缘治理, 可审计性, 数据驻留, ，并且 集中控制 在您的环境中是不可妥协的。.

注意事项。. 预期 设置和维护. 。许多团队 将Kong与市场路由器配对 （例如，ShareAI/OpenRouter）用于提供商选择和成本控制。.

统一

它是什么。. A 数据驱动路由器 优化 成本/速度/质量 使用 实时基准测试. 。它公开了一个 通用API 并通过区域/工作负载更新模型选择。.

适合的情况。. 您想要 基于基准的选择 持续调整以适应实际性能。.

Orq.ai

它是什么。. 一个生成式AI 协作 + LLMOps 平台：实验、评估器（包括 RAG 诸如上下文相关性/真实性/鲁棒性等指标）、部署，以及 RBAC/VPC.

适合的情况。. 您需要 实验 + 评估 在一个地方进行治理——然后直接从同一界面部署。.

LiteLLM

它是什么。. 一个 开源代理/网关 与 兼容OpenAI 端点，, 预算和速率限制, ，日志/指标，以及一个管理员UI。通过 Docker/K8s/Helm部署; ；将流量保持在您自己的网络中。.

适合的情况。. 您想要 自托管 和 完全基础设施控制 ，与流行的OpenAI风格SDK具有直接兼容性。.

注意事项。. 与任何OSS网关一样，, 您负责操作和升级. 。确保您为监控、扩展和安全更新预留时间。.

快速入门：几分钟内调用模型（ShareAI）

从开始 操场, ，然后获取API密钥并发布。参考： API快速入门 • 文档主页 • 发布.

#!/usr/bin/env bash"

// ShareAI — Chat Completions（JavaScript，Node 18+）;

// 用法： // SHAREAI_API_KEY="YOUR_KEY" node chat.js const API_URL = "https://api.shareai.now/v1/chat/completions";. const API_KEY = process.env.SHAREAI_API_KEY; async function main() {, if (!API_KEY) { throw new Error("环境中缺少 SHAREAI_API_KEY"); 不要跨层重复触发。.

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
请求	托管	const res = await fetch(API_URL, {	method: "POST",	headers: {	Authorization: `Bearer ${API_KEY}`,	"Content-Type": "application/json".
分享AI	},	即时故障切换；; 市场引导的路由	使用日志；市场统计数据	广泛的模型目录	提供商级别控制	人力驱动的市场；从这里开始 操场.
伊甸AI	托管	切换提供商；批处理；缓存	成本和API监控	LLM + 图像 + OCR + 语音 + 翻译	集中计费/密钥管理	模型比较以并排测试提供商。.
OpenRouter	托管	提供商/模型路由；; 提示缓存	请求级别信息	以LLM为中心	提供商政策	在支持的情况下重用缓存；不可用时回退。.
门钥	托管 & 网关	策略回退；速率限制操作手册；; 语义缓存	跟踪/指标	以LLM为中心	网关配置	非常适合SRE风格的护栏和组织政策。.
Kong AI网关	自托管/企业版	通过AI插件进行上游路由	通过Kong进行指标/审计	以LLM为中心	强大的边缘治理	基础设施组件；与路由器/市场配对使用。.
统一	托管	数据驱动的路由 按成本/速度/质量	基准探索器	以LLM为中心	路由器偏好设置	基于基准的模型选择。.
Orq.ai	托管	在编排中进行重试/回退	平台分析；; RAG评估器	LLM + RAG + 评估	RBAC/VPC选项	专注于协作与实验。.
LiteLLM	自托管/开源软件	重试/回退；预算/限制	日志记录/指标；管理界面	以LLM为中心	完整的基础设施控制	兼容OpenAI；Docker/K8s/Helm部署。.

常见问题解答

结论

虽然 请求 是一个强大的LLM网关，最佳选择取决于优先事项：

• 市场透明度+弹性： 分享AI
• 单一API下的多模态覆盖： 伊甸AI
• 托管形式的缓存感知路由： OpenRouter
• 边缘的政策/防护措施： 门钥 或 Kong AI网关
• 数据驱动的路由： 统一
• LLMOps+评估器： Orq.ai
• 自托管控制平面： LiteLLM

如果通过选择提供商 在每条路由之前显示价格/延迟/正常运行时间/可用性, 即时故障切换, ，并且 与构建者一致的经济性 在您的清单上，打开 操场, 创建一个API密钥, ，并浏览 模型市场 以智能方式路由您的下一个请求。.