Vergleich
KI-Gateways im Vergleich.
15 Produkte rund um Ihre Modellaufrufe, gruppiert nach ihrer Art: Gateways, die Sie selbst betreiben, Gateways innerhalb einer Cloud-Plattform, einheitliche Modell-APIs, Enterprise-Plattformen und Observability-Tools. Jede Seite ist unsere Lesart der öffentlichen Dokumentation des anderen Produkts, und jede sagt klar, wann dieses Produkt die bessere Wahl ist.
Das sind gute Produkte, und für viele Teams reicht eines davon völlig aus. Worauf INFRO setzt, ist, dass die Teile zusammengehören: Die Anfrage, die geroutet wird, ist die Anfrage, die nachverfolgt, bepreist und gegen die Richtlinien Ihrer Organisation geprüft wird, auf Ihren eigenen Anbieterkonten.
Beginnen Sie bei dem, was Sie brauchen.
Open-Source-Software selbst hosten, ohne Vertriebsgespräch
In der Cloud-Plattform bleiben, auf der Sie bereits arbeiten
Cloudflare AI Gateway, Vercel AI Gateway, Amazon Bedrock, Azure AI Gateway
Bei null Kosten starten
Der breiteste Katalog auf einem Kontostand, mit Einkauf der Inferenz durch die Plattform
Tracing, Evaluationen und Prompt-Management, ohne Gateway im Anfragepfad
KI-Sicherheit zur Laufzeit als Hauptanforderung
Ihre eigenen Anbieterkonten, Budgets, die eine Anfrage vor dem Aufruf ablehnen, und Kosten zu Ihren ausgehandelten Preisen, mit 0 % Aufschlag auf Modellausgaben
Open-Source-Gateways, die Sie selbst betreiben
Ein Proxy, den Sie selbst bereitstellen und betreiben, mit Ihren Anbieterschlüsseln in Ihrer eigenen Infrastruktur.
Open-Source-LLM-Gateway zum Selbsthosten
INFRO vs. LiteLLM
LiteLLM ist eines der am weitesten verbreiteten Open-Source-LLM-Gateways: ein Python-SDK und ein selbst gehosteter, OpenAI-kompatibler Proxy, der mehr als 100 Anbieter erreicht, mit virtuellen Schlüsseln, Budgets nach Schlüssel, Nutzer, Team und Endkunde, Load Balancing und Fallbacks, Ausgabenerfassung, Caching, Guardrail-Integrationen und Logging-Callbacks. Der Kern steht unter MIT-Lizenz; Organisationen, Audit-Logs und einige Admin-Kontrollen liegen unter einer kommerziellen Enterprise-Lizenz.
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Open-Source-KI-Gateway zum Selbsthosten
INFRO vs. Bifrost
Bifrost ist das Open-Source-KI-Gateway von Maxim AI, unter Apache-2.0 lizenziert und für Selbsthosting gebaut. Die Open-Source-Edition enthält mehr, als die meisten Gateways in einen Bezahltarif legen: virtuelle Schlüssel mit Dollar-Budgets und Ratenlimits auf Schlüssel-, Team- und Kundenebene, Fallbacks und gewichtetes Load Balancing über 20+ Anbieter, semantisches Caching, ein MCP-Gateway mit Tool-Freigabelisten pro Schlüssel, OpenTelemetry und Preis-Overrides für Ihre eigenen Preise.
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Gateways innerhalb einer Cloud-Plattform
Ein KI-Gateway, das mit einem Konto kommt, das Sie vielleicht schon haben.
KI-Gateway auf der Cloudflare-Entwicklerplattform
INFRO vs. Cloudflare AI Gateway
Cloudflare AI Gateway stellt einen Proxy vor 23 Anbieter und deren eigenes Workers AI, und sein Kern – Analytics, Logging, Caching und Ratenbegrenzung – ist in jedem Cloudflare-Konto kostenlos. Im Laufe von 2026 wurde es deutlich mehr als ein Proxy: Dollar-Ausgabenlimits, die geprüft werden, bevor der Anbieter aufgerufen wird – auch Anfragen auf Ihren eigenen Schlüsseln zählend, für Modelle mit bekannten Preisen –, Ausgaben pro Identität zugeordnet, benutzerdefinierte Metadaten, ein visueller Routing-Builder mit versionierten Deployments und sofortigem Rollback, OpenTelemetry-Export, Guardrails und Data-Loss-Prevention in beide Richtungen.
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KI-Gateway auf der Vercel-Plattform
INFRO vs. Vercel AI Gateway
Vercel AI Gateway ist ein Endpunkt über einen großen Modellkatalog, in die Vercel-Plattform und das AI SDK eingebaut. Es erhebt keinen Aufschlag auf Tokens, verkauft Modellzugang über das eigene AI-Gateway-Guthaben mit einer kostenlosen Stufe für einen Teil der Modelle und ergänzt Budgets nach Team, Projekt, Schlüssel und Mitglied, Observability, Routing ohne Datenspeicherung und regionale Inferenz.
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Verwalteter Modelldienst auf AWS
INFRO vs. Amazon Bedrock
Amazon Bedrock betreibt Modelle vieler Hersteller innerhalb von AWS, unter AWS-Identität, -Netzwerk und -Abrechnung. Um die Modelle herum bietet es eine Governance-Oberfläche, die viele Teams als ihr Gateway nutzen: regionsübergreifende Inference Profiles, Kostenzuordnungs-Tags über Application Inference Profiles und Projects, Bedrock Guardrails, IAM-Richtlinien pro Modell und Protokollierung von Modellaufrufen.
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KI-Gateway in Azure API Management und Microsoft Foundry
INFRO vs. Azure AI Gateway
Das KI-Gateway von Azure ist eine Reihe von KI-Funktionen in Azure API Management, die auch aus Microsoft Foundry für dortige Modell-Deployments eingeschaltet werden. Es steht vor Foundry und Azure OpenAI, den OpenAI-, Anthropic- und Vertex-förmigen APIs anderer Anbieter, selbst gehosteten Modellen, MCP-Servern und Agent-APIs und wendet APIM-Richtlinien darauf an: Token-pro-Minute-Limits und Token-Kontingente pro Schlüssel, semantisches Caching, Azure-AI-Content-Safety-Prüfungen, gewichtetes und prioritätsbasiertes Load Balancing mit Circuit Breakern und Token-Metriken in Azure Monitor.
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Einheitliche Modell-APIs und Router
Ein Endpunkt und ein Schlüssel für viele Modelle, oft mit Einkauf der Inferenz durch die Plattform.
Einheitliche Modell-API und Router
INFRO vs. OpenRouter
OpenRouter ist der bekannteste einheitliche Endpunkt für KI-Modelle: ein API-Schlüssel für 500+ models, 80+ providers, mit Routing und Fallbacks zwischen ihnen und inzwischen eigenen Endpunkten für Bild, Video, Sprache und Transkription neben Text. Es ist ein ausgereiftes, weit verbreitetes Produkt und das, was dieser Kategorie einem Standard am nächsten kommt.
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LLM-Router und Gateway
INFRO vs. Requesty
Requesty ist ein OpenAI-kompatibles Routing-Gateway: ein Endpunkt über Hunderte Modelle, mit Fallback, Load Balancing und latenzbasierten Routing-Richtlinien, automatischem Caching, Budgets pro Team, Nutzer und Schlüssel, Guardrails für PII und Secrets, Listen freigegebener Modelle und Kosten pro Anfrage in der Antwort. Sie können die Schlüssel von Requesty nutzen oder Ihre eigenen, pro Modell.
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Enterprise-KI-Plattformen und API-Gateways
Ein KI-Gateway als Teil einer größeren Plattform: API-Management, Sicherheit oder MLOps.
KI-Gateway in der Sicherheitsplattform Prisma AIRS von Palo Alto Networks
INFRO vs. Prisma AIRS AI Gateway (Portkey)
Portkey erscheint jetzt als Prisma AIRS AI Gateway: Palo Alto Networks hat die Übernahme im Mai 2026 abgeschlossen und das Gateway zum Teil seiner KI-Sicherheitsplattform Prisma AIRS gemacht. Es ist ein ausgereiftes, weit verbreitetes KI-Gateway mit einem sehr großen Modellkatalog, einem MIT-lizenzierten Open-Source-Gateway, das Sie weiterhin selbst hosten können, Prompt-Management und einer Sicherheitsoberfläche – Guardrails und PII-Schwärzung –, die zu den stärksten dieser Kategorie gehört.
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KI-Plugins auf einem API-Gateway
INFRO vs. Kong AI Gateway
Kong AI Gateway bringt KI-Traffic auf Kong Gateway, eines der am weitesten verbreiteten API-Gateways: eine Modell- und Anbieterabstraktion über die großen Anbieter, Load Balancing und Failover zwischen ihnen, semantisches Caching, token- und kostenbasierte Ratenlimits, Prompt Guards, PII-Bereinigung, Integrationen von Cloud-Guardrails und MCP-Tooling – alles als Richtlinien auf derselben Runtime, die bereits die APIs eines Unternehmens trägt. Wenn Ihr Plattformteam heute Kong betreibt, ist das Hinzufügen von KI-Traffic eine Konfigurationsänderung statt eines neuen Anbieters, und das ist eine starke Position.
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Enterprise-KI-Plattform mit KI-Gateway
INFRO vs. TrueFoundry
TrueFoundry ist eine Enterprise-KI-Plattform: ein KI-Gateway, ein MCP-Gateway und ein Agent-Gateway neben Modell-Deployment und -Serving, Fine-Tuning und Agent-Tooling, bereitstellbar als SaaS, hybrid, in Ihrer eigenen Cloud, On-Premises oder im Air-Gap. Das Gateway, auch eigenständig nutzbar, deckt 1000+ Modelle für Chat, Embeddings, Bilder, Audio, Rerank und Realtime ab, mit Routing, Budgets, Guardrails einschließlich Prüfungen auf Prompt-Injection, semantischem Caching, Prompt-Management und RBAC.
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In der EU gebaute KI-Plattform mit KI-Gateway
INFRO vs. Orq.ai
Orq.ai ist eine in Amsterdam gebaute Plattform für Enterprise-KI: ein KI-Gateway und ein MCP-Gateway neben dem Prompt-Management, den Evaluatoren, Experimenten, Wissensdatenbanken und verwalteten Agents von AI Studio, mit einer agentengesteuerten Software Factory im Early Access. Das Gateway erreicht 30+ Anbieter mit dem eigenen Guthaben von Orq oder mit Ihren Anbieterschlüsseln, mit Routing-Regeln, Fallbacks, Load Balancing, einem Exact-Match-Cache, Guardrails und Budgets auf sechs Ebenen.
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Observability und Evaluation
Tools, die aufzeichnen und bewerten, was Ihre Anwendung getan hat, neben der Anfrage statt in ihr.
Open-Source-LLM-Observability und -Evaluation
INFRO vs. Langfuse
Langfuse ist eine Open-Source-Plattform zum Tracing, Evaluieren und Verbessern von LLM-Anwendungen: verschachtelte Traces über Modellaufrufe, Tools und Retrieval, Prompt-Management mit Versionen und Labels, LLM-as-a-Judge und menschliche Evaluation, Datensätze und Experimente sowie Dashboards für Qualität, Kosten und Latenz. Es steht außerhalb seines Enterprise-Ordners unter MIT-Lizenz, lässt sich auf Docker, Kubernetes oder Terraform selbst hosten und gehört seit Januar 2026 zu ClickHouse, bei unveränderter Roadmap.
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LLM-Observability
INFRO vs. Helicone
Helicone ist eine Open-Source-Observability-Plattform für LLM-Anwendungen – Logging, Tracing, Kostenverfolgung, Evaluierungen, Prompt-Verwaltung und ein Gateway – und beantwortet für Teams, die es bereits einsetzen, sehr gut die Frage, was eine KI-Anwendung gerade tut. Ein neues Team kann es heute jedoch nicht einführen: Auf der Anmeldeseite der Cloud-Version steht, dass Registrierungen deaktiviert sind.
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Medien-Inferenz
Plattformen rund um Bild- und Videogenerierung.
Unsere Lesart der öffentlichen Dokumentation jedes Produkts, Stand Oktober 2026. Wir nennen keine Preise von Wettbewerbern – sie ändern sich, und eine falsche Zahl über das Geschäft anderer ist schlimmer als keine. Halten Sie eine Zeile für falsch? Sagen Sie es uns, und wir korrigieren sie.
Wo die Unterschiede tatsächlich liegen.
Die meisten dieser Produkte routen, protokollieren und verfolgen Kosten, und einige arbeiten mit Ihren eigenen Anbieterschlüsseln. Was sie unterscheidet: wer das Anbieterkonto hält, was der Einstiegstarif umfasst und was noch nicht gebaut ist. Unsere Lesart der öffentlichen Dokumentation jedes Produkts – sagen Sie uns, wo wir sie falsch gelesen haben, und wir korrigieren die Zeile.
| Produkt | Kostenträger | Kostenzuordnung | Governance im Einstiegstarif | KI-Sicherheit zur Laufzeit |
|---|---|---|---|---|
| Cloudflare AI Gateway | Ihre eigenen Schlüssel oder deren GuthabenJa | Metadaten und IdentitätJa | Teilweiseauf das Gateway beschränkt; Kontorollen | Guardrails und DLPJa |
| OpenRouter | Teilweisestandardmäßig Guthaben; BYOK mit Gebühr | Teilweise | Budgets für Workspace, Mitglied und SchlüsselJa | Nein |
| HeliconeWartungsmodus; Anmeldungen geschlossen | Ihre eigenen KontenJa | nach Nutzer und benutzerdefinierten EigenschaftenJa | Teilweise | Nein |
| Portkey / Prisma AIRS | Ihre eigenen KontenJa | nach MetadatenJa | Teilweise | ihre SpezialitätJa |
| Requesty | TeilweiseAufschlag auf Modellkosten; BYOK verfügbar | Teilweise | Teilweise | Nein |
| INFRO | 0 % der ModellausgabenJa | Projekt, Schlüssel, EndkundeJa | Budgets, Freigabelisten, Audit in jedem Tarif; SSO ab BusinessJa | TeilweiseMuster- und Klassifikator-Guardrails, Business-Tarif |
Unsere Lesart der öffentlichen Dokumentation jedes Produkts, 13. Oktober 2026. Wir nennen keine Preise von Wettbewerbern – sie ändern sich, und eine falsche Zahl über das Geschäft anderer ist schlimmer als keine. Helicone befindet sich seit März 2026 unter Mintlify im Wartungsmodus und nimmt keine neuen Kunden mehr an; es bleibt in der Tabelle, weil die Teams, die es bereits nutzen, diese Seite am ehesten lesen. Die Zeile von INFRO beschreibt das erste Release. Halten Sie eine Bewertung für falsch? Sagen Sie es uns, und wir korrigieren sie.
Fragen, die Käufer stellen.
Für jedes Produkt auf dieser Seite beantwortet, anhand öffentlicher Dokumentation, gelesen im Oktober 2026.
Was ist ein KI-Gateway?
Ein Dienst zwischen Ihrer Anwendung und den KI-Modellanbietern, die sie aufruft. Ihr Code sendet Anfragen an einen Endpunkt, und das Gateway wählt den Anbieter, wiederholt oder führt Failover durch, wenn einer ausfällt, protokolliert, was jede Anfrage getan hat und was sie gekostet hat, und setzt die von Ihnen festgelegten Richtlinien durch – Budgets, erlaubte Modelle, Ratenlimits. Die Produkte unterscheiden sich vor allem darin, wer das Anbieterkonto hält, ob die Richtlinie vor dem Aufruf durchgesetzt oder erst danach gemeldet wird und ob Sie das Gateway betreiben oder der Hersteller.
Wer bezahlt den KI-Anbieter, wenn ich ein Gateway nutze?
Das hängt vom Produkt ab und ist das Erste, was Sie prüfen sollten. Manche Plattformen kaufen die Inferenz für Sie ein, aus einem Kontostand, den Sie bei ihnen einzahlen; andere routen über Ihre eigenen Anbieterschlüssel, teils mit einer Gebühr auf diese Nutzung; manche bieten beides. INFRO bietet nur Letzteres und nimmt darauf nichts: Ihre Anbieter rechnen direkt mit Ihnen zu Ihren eigenen Preisen ab, und INFRO berechnet ein Abonnement. Die Spalte „Kostenträger“ in der Tabelle oben ist unsere Lesart der Dokumentation des jeweiligen Produkts.
Wie setze ich ein KI-Budgetlimit, das vor dem API-Aufruf greift?
Sie brauchen etwas im Anfragepfad, denn ein Limit kann nur eine Anfrage ablehnen, die es vor dem Anbieter sieht. Mehrere Gateways tun das – INFRO prüft Budgets pro Organisation, Projekt, Mitglied und Schlüssel vor dem Aufruf; OpenRouter, Cloudflare AI Gateway und LiteLLM dokumentieren eigene Budgets oder Ausgabenlimits. Observability-Tools wie Langfuse erfassen die Kosten nach dem Aufruf und können darauf warnen, was nützlich ist, aber sie stoppen die Anfrage nicht.
Welche Tools zeigen die Kosten jeder LLM-Anfrage?
Fast jedes Produkt auf dieser Seite schätzt die Kosten pro Anfrage. Die Fragen, die sie unterscheiden, lauten: Welchen Preis nutzt die Schätzung (den Listenpreis des Herstellers oder den Preis Ihres Vertrags), was passiert, wenn ein Modell keinen bekannten Preis hat, und wird die Zahl jemals mit der Rechnung des Anbieters abgeglichen. INFRO verwendet ab dem Team-Tarif Ihre ausgehandelten Preise, markiert eine Anfrage als ohne Preisangabe, statt zu raten, und gleicht im Business-Tarif die Schätzung des Monats mit den Kosten-APIs von OpenAI und Anthropic ab.
Brauche ich sowohl ein Observability-Tool als auch ein Gateway?
Nicht immer. Wenn Routing und Anbieterzugang gelöst sind und niemand Budgets braucht, die eine Anfrage ablehnen, genügt vielleicht ein Observability- und Evaluationstool wie Langfuse. Wenn Sie Routing, Failover und durchgesetzte Budgets brauchen, brauchen Sie ein Gateway; und Teams, die zusätzlich tiefe Evaluation und Prompt-Management wollen, betreiben oft beides, wobei das Gateway Traces an das Observability-Tool exportiert.
Wie sind diese Vergleiche entstanden?
Aus der öffentlichen Dokumentation jedes Produkts, gelesen an dem Datum, das die jeweilige Seite nennt – nicht aus einem Test oder einem Benchmark. Jede Seite sagt klar, wenn das andere Produkt die bessere Wahl ist, keine nennt den Preis eines Wettbewerbers, und wo die Dokumentation mehrdeutig ist, wird die Bewertung abgeschwächt, statt sie zu verteidigen. Wenn Sie eine Zeile für falsch halten, sagen Sie es uns, und wir korrigieren sie.
Praxisleitfäden zu diesen Fragen
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- How to see the cost of every LLM request
- Do solo founders need an AI gateway?
Was INFRO abdeckt, Stufe für Stufe.
Sechs Dinge, die ein Produktionsteam rund um seine Modellaufrufe braucht, und was INFRO heute für jedes davon tut.
01Verbinden
Die Anbieterkonten, die Sie bereits haben, hinter einer OpenAI-kompatiblen API und eingeschränkten Gateway-Schlüsseln.
02Routen
Eine Route ordnet oder gewichtet ihre Ziele; wenn eines vor Beginn der Antwort eine Zeitüberschreitung oder einen Fehler hat, übernimmt das nächste gesunde Ziel.
03Beobachten
Jede Anfrage behält Anbieter, Verbindung, Versuche, Latenz, Tokens und geschätzte Anbieterkosten, nach Projekt und Schlüssel.
04Optimieren
Geschätzte Ausgaben zum Listenpreis des Herstellers oder zu Ihrem ausgehandelten Preis, mit Budgets, die warnen oder Anfragen über dem Limit ablehnen.
05Steuern
Rollen, Modell-Freigabelisten und ein Audit-Log darüber, wer einen Schlüssel, eine Richtlinie oder ein Mitglied geändert hat.
06Skalieren
Projekte und Plätze über Teams hinweg, Single Sign-on und Verzeichnis-Provisioning ab dem Business-Tarif und eine Enterprise-Vereinbarung, wenn Sie eine brauchen.
In INFRO ist das ein einziger Anfrageeintrag: Die Anfrage, die geroutet wird, ist dieselbe, die getraced, bepreist und gegen Richtlinien geprüft wird – es gibt kein zweites System, mit dem man sie abgleichen müsste.