RouteLLM 替代方案 2026：何时选择 ShareAI（以及其他需要考虑的事项）

更新于 2026 年 2 月

开发者选择 RouteLLM 将提示路由到更便宜的模型，同时目标接近GPT-4的质量——特别是对于类似基准测试的任务，学习型路由器可以自信地降级。但如果您更关心 每次路由前的市场透明度 （实时价格、延迟、正常运行时间、可用性），, 在多个提供商之间实现即时故障切换, 边缘策略和审计, ，或者一个 自托管代理/网关, ，这些 RouteLLM替代方案 可能更适合您的技术栈。.

本购买指南的写作方式像一个构建者：具体的权衡、快速选择、深入探讨、并排比较，以及一个可复制粘贴的ShareAI快速启动，让您今天就可以发布。.

了解RouteLLM（以及它可能不适合的地方）

什么是RouteLLM。. RouteLLM是一个用于服务和评估LLM路由器的开源框架。它提供了一个可直接使用的OpenAI兼容客户端/服务器，并附带训练好的路由模型，可以将更简单的查询路由到更便宜的模型——据报道在保持~95%的GPT-4性能的同时，在常见基准测试（例如MT-Bench）上实现高达85%的成本降低。.

团队选择它的原因。.

• 成本感知路由 使用有研究支持的策略。.
• 开源 并可在Python中扩展。.
• 兼容OpenAI 在不进行大量SDK重写的情况下试验路由的路径。.

RouteLLM可能不适合的地方。.

• 您想要 实时市场透明度 （价格、延迟、正常运行时间、可用性）在每条路由之前——不仅仅是一个学习的策略。.
• 您需要 多供应商故障切换
• 您的路线图涵盖 多模态API 如OCR、语音、翻译和文档解析集于一体。.

如何选择RouteLLM替代方案

1. 总拥有成本（TCO）。. 不要停留在$/1K tokens。计算缓存命中率、重试/回退、排队、评估器成本以及日志/警报的操作负担。具有语义缓存的缓存感知路由器和网关可以使“更昂贵的标价”在实践中更便宜。.
2. 延迟与可靠性。. 倾向于区域感知路由、缓存热时的供应商粘性以及精确的回退（重试429，超时时升级）。托管路由器在上下文热时保持在同一供应商，并在供应商出现问题时回退，往往更胜一筹。.
3. 可观察性与治理。. 如果护栏、编辑、审计日志和边缘策略很重要，AI网关（Portkey或Kong AI Gateway）通常比单纯的路由器更强。许多团队将路由器与网关配对使用。.
4. 自托管与托管服务。. 更喜欢Docker/K8s/Helm和OpenAI兼容代理？试试LiteLLM。想要托管速度+市场可见性？考虑ShareAI或OpenRouter。.
5. 聊天之外的广度。. 如果您需要OCR、语音、翻译或文档解析与LLM聊天一起使用，多模态编排器如Eden AI会有所帮助。.
6. 数据驱动的路由。. 如果您更喜欢通过区域或工作负载的实时基准测试来引导成本/速度/质量，请评估 Unify。.

最佳 RouteLLM 替代方案（快速选择）

ShareAI（我们对市场透明性 + 构建者经济学的选择）
一个 API 覆盖大量模型/提供商目录，具有即时故障切换和一个展示的市场 价格、延迟、正常运行时间、可用性 在您路由之前。快速开始于 操场, ，在 控制台, ，浏览 文档, ，并在中比较选项 模型.

Eden 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、缓存和批量处理。.

OpenRouter（缓存感知路由）
托管路由器覆盖多个 LLM，具有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。.

Portkey（网关的策略和 SRE 操作）
AI 网关，具有可编程回退、速率限制操作手册和语义缓存——以及用于生产控制的详细跟踪/指标。.

Kong AI Gateway（边缘治理和审计）
将AI插件、策略和分析引入Kong生态系统；当您需要跨团队集中管理边缘控制时，这是一个强大的选择。.

统一（数据驱动路由器）
通用API，具有实时基准测试功能，可根据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）、部署和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、日志记录/指标和管理员UI。使用Docker/K8s/Helm部署；您掌控运营。.

深入探讨：顶级RouteLLM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API。浏览大量模型/提供商目录，并通过即时故障切换进行路由。市场将价格、延迟、正常运行时间和可用性集中展示在一个地方，因此您可以在每次路由之前选择合适的提供商。从 操场, 开始，在 控制台, ，并在 文档. 中遵循API快速入门。浏览 模型市场.

• 市场透明度 ——提前查看价格/延迟/正常运行时间/可用性。.
• 默认弹性 ——当一个提供商出现问题时快速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 ——在Playground中测试，然后发布。.

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Windows/Ubuntu/macOS或Docker进行入驻。贡献闲置时间突发或始终在线运行。选择激励方式：奖励（资金）、交换（代币/AI Prosumer）或使命（捐赠%给非政府组织）。查看 提供商指南 或打开 提供者仪表板.

理想适用。. 产品团队希望市场透明、弹性强，并有空间发展为提供者模式——无需供应商锁定。.

伊甸AI

它是什么。. 一个统一的API，涵盖LLM+图像生成+OCR/文档解析+语音+翻译，因此您无需整合多个供应商SDK。他们还强调模型比较、监控和批处理。.

适合的情况。. 您的路线图是多模态的，您希望协调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）或供应商级经济学，搭配类似ShareAI的市场路由器。.

OpenRouter

它是什么。. 一个统一的LLM路由器，具有供应商/模型路由功能。 提示缓存. 启用缓存后，OpenRouter倾向于让您保持在同一供应商上以重复使用热上下文；如果该供应商不可用，它会回退。它还支持策略提示（例如，价格加权）。.

适合的情况。. 您希望托管速度和缓存感知路由以降低成本并提高吞吐量——尤其是在高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（SIEM导出、组织范围政策），许多团队将OpenRouter与Portkey或Kong AI Gateway配对。.

门钥

它是什么。. 一个具有可编程回退、速率限制剧本和简单/语义缓存的AI网关，加上用于SRE风格控制的跟踪/指标。语义缓存在相似性阈值调整良好的情况下对短提示/消息特别有帮助。.

适合的情况。. 您需要政策驱动的路由和一流的可观察性，并且您愿意在一个或多个路由器/市场前操作网关层。.

Kong AI网关

它是什么。. 一个边缘网关，将AI插件、政策和分析引入Kong生态系统（通过Konnect或自托管）。如果您的API平台已经围绕Kong构建，并且您需要集中政策/审计，这是一个强大的选择。.

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

统一

它是什么。. 一个数据驱动的路由器，使用实时基准优化成本/速度/质量，根据地区和工作负载进行调整。.

适合的情况。. 您希望基于基准的选择能够持续适应现实世界的性能。.

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指标）、部署和RBAC/VPC。当评估和治理需要结合在一起时非常适合。.

适合的情况。. 您需要在一个地方进行实验和评估治理，然后直接从同一界面部署。.

LiteLLM

它是什么。. 一个开源代理/网关，具有与OpenAI兼容的端点、预算和速率限制、日志记录/指标以及管理员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。. 您希望自托管和完全的基础设施控制，并与流行的OpenAI风格SDK具有简单的兼容性。.

注意事项。. 与任何OSS网关一样，您负责运营和升级。.

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 — 聊天完成 (JavaScript, Node 18+);

迁移提示。. 将您当前选择的RouteLLM模型映射到ShareAI等效模型，镜像请求/响应结构，并在功能标志后启动。首先发送5–10%的流量，比较延迟/成本/质量，然后逐步增加。如果您还运行网关（Portkey/Kong），请确保缓存/回退不会在层之间双重触发。.

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
RouteLLM	开源软件	学习型路由器；与OpenAI兼容的客户端/服务器	CLI/日志；研究重点	以LLM为中心	通过您的基础设施实施策略	非常适合研究级别的成本节约；带上您自己的边缘控制。.
分享AI	},	即时故障转移；基于市场指导的选择	使用日志；市场统计数据	广泛的模型目录	提供商级别控制	以人为本的市场；从这里开始 操场 和 模型.
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	多模态协调器。.
OpenRouter	托管	提供者/模型路由；提示缓存；提供者粘性	请求级别信息	以LLM为中心	提供商政策	缓存重用；在不可用时回退。.
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	类SRE的防护措施。.
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。.
统一	托管	基于成本/速度/质量的数据驱动路由	基准探索器	以LLM为中心	路由器策略	基于基准的选择。.
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：RouteLLM与其他的比较

RouteLLM与ShareAI——哪个更好？

选择 分享AI 如果您想要一个透明的市场来展示 价格/延迟/正常运行时间/可用性 在每条路由之前，加上 即时故障切换 和与构建者一致的经济性。选择 RouteLLM 如果您更喜欢研究驱动的学习路由器，并且您能够操作其周边基础设施（网关、日志记录、审计）。从 操场 和 模型市场.

RouteLLM 与 Eden AI——有什么区别？

伊甸AI 跨越 LLMs 和 多模态（视觉/OCR、语音、翻译）并带有比较和监控。. RouteLLM 专注于 LLMs 的学习路由。如果您的路线图需要在一个 API 下实现 OCR/语音/翻译，Eden AI 简化了交付；如果路由研究是优先事项，RouteLLM 更适合。当您希望每次请求都能获得市场透明度时，可以与 ShareAI 配对使用。.

RouteLLM 与 OpenRouter——什么时候选择每一个？

选择 OpenRouter 什么时候 提示缓存 和热缓存重用很重要（它倾向于让您保持在同一提供商上，并在故障时回退）。选择 RouteLLM 用于您自己操作的学习策略。许多技术栈将 OpenRouter 与网关配对以实现策略/可观察性——并且在他们希望在每条路由之前获得市场透明度时仍然使用 ShareAI。.

RouteLLM 与 Portkey——路由器还是网关？

RouteLLM 是一个路由器。. 门钥 是一个 网关：它在策略/护栏（回退操作手册、语义缓存）和详细的跟踪/指标方面表现出色。许多团队同时运行两者：一个网关用于组织范围的策略 + 一个路由器/市场用于模型选择和成本控制。当您希望在路由前获得市场可见性时，ShareAI 在这里非常适合。.

RouteLLM 与 Kong AI Gateway——谁需要哪一个？

选择 Kong AI网关 什么时候 边缘治理 （集中式策略/审计、数据驻留）是不可协商的。保持 RouteLLM 在其后面，如果您仍然希望学习路由以优化价格/性能。使用 分享AI 以及当您想通过选择提供商时 价格/延迟/正常运行时间/可用性 在每条路线之前。.

RouteLLM 与 Unify — Unify 的独特之处是什么？

统一 使用实时基准测试和动态策略进行优化 成本/速度/质量. 。如果您想要基于数据驱动的选择，并根据地区/工作负载进行演变，Unify 是一个引人注目的选择；; RouteLLM 专注于您托管的学习路由模型。使用 分享AI 当您更喜欢通过市场视图选择提供商并即时故障转移时。.

RouteLLM 与 Orq.ai — 哪个适合评估和 RAG？

Orq.ai 提供实验/评估界面（包括 RAG 评估器），以及部署和 RBAC/VPC。如果您需要 LLMOps + 评估器，Orq.ai 可能在早期阶段补充或替代纯路由器。带来 分享AI 当您希望在生产中选择具有市场透明度和弹性的提供商时。.

RouteLLM 与 LiteLLM — 托管与自托管？

RouteLLM 是 OSS 路由逻辑；; LiteLLM 是一个与 OpenAI 兼容的代理/网关，具有预算、速率限制和管理员 UI——如果您希望将流量保持在您的 VPC 内并拥有控制平面，这是一个很好的选择。团队通常将 LiteLLM 用于自托管与 分享AI 用于提供商之间的市场可见性和即时故障转移。.

哪个最适合我的工作负载：RouteLLM、ShareAI、OpenRouter、LiteLLM？

这取决于模型选择、区域、可缓存性和流量模式。路由器如 ShareAI/OpenRouter 可以通过路由和缓存感知粘性来降低成本；网关如 门钥 添加语义缓存；; LiteLLM 如果您能熟练操作它，可以减少平台开销。通过以下方式进行基准测试 您的 提示并跟踪 每个结果的有效成本——不仅仅是标价。.

什么是RouteLLM？

一个用于服务和评估LLM路由器的开源框架；提供训练好的路由器和兼容OpenAI的路径；通常被认为可以在保持接近GPT-4质量的同时，大幅降低MT-Bench类任务的成本。.

尝试 ShareAI 而无需完全集成的最快方法是什么？

打开 操场, ，选择一个模型/提供商，并在浏览器中运行提示。当准备好时，, 创建一个密钥 并将上面的cURL/JS代码片段放入您的应用程序中。.

我可以成为 ShareAI 提供商并赚取收益吗？

可以。任何人都可以作为 社区 或 公司 使用Windows/Ubuntu/macOS或Docker的提供商。贡献 空闲时间 爆发或运行 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 % 给非政府组织）。查看 提供商指南 或打开 提供者仪表板.

结论

虽然 RouteLLM 是一个强大的开源路由器，您的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： Portkey或Kong AI Gateway
• 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 价格/延迟/正常运行时间/可用性 在每个路由之前，, 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。.