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Gateways de IA comparados.
15 productos que rodean tus llamadas a modelos, agrupados por lo que son: gateways que operas tú mismo, gateways dentro de una plataforma cloud, APIs unificadas de modelos, plataformas empresariales y herramientas de observabilidad. Cada página es nuestra lectura de la documentación pública del otro producto, y cada una dice claramente cuándo ese producto es la mejor opción.
Son buenos productos, y para muchos equipos uno de ellos es todo lo que hace falta. La apuesta de INFRO es que las piezas van juntas: la solicitud que se enruta es la misma que se traza, se tarifica y se comprueba contra la política de tu organización, en tus propias cuentas de proveedor.
Empieza por lo que necesitas.
Software de código abierto autoalojado, sin conversación comercial
Quedarte dentro de la plataforma de nube que ya usas
Cloudflare AI Gateway, Vercel AI Gateway, Amazon Bedrock, Azure AI Gateway
Empezar sin costo
El catálogo más amplio con un solo saldo, con la plataforma comprando la inferencia
Trazas, evaluaciones y gestión de prompts, sin un gateway en la ruta de la solicitud
Seguridad de IA en tiempo de ejecución como requisito principal
Tus propias cuentas de proveedor, presupuestos que rechazan una solicitud antes de la llamada y costo a tus tarifas negociadas, con 0% de margen sobre el gasto en modelos
Gateways de código abierto que ejecutas tú
Un proxy que despliegas y operas tú, con tus claves de proveedor en tu propia infraestructura.
Gateway de LLM de código abierto que alojas tú mismo
INFRO vs LiteLLM
LiteLLM es uno de los gateways de LLM de código abierto más usados: un SDK de Python y un proxy autoalojado y compatible con OpenAI que llega a más de 100 proveedores, con claves virtuales, presupuestos por clave, usuario, equipo y cliente final, balanceo de carga y respaldos, seguimiento del gasto, caché, integraciones de guardrails y callbacks de registro. El núcleo tiene licencia MIT; las organizaciones, los registros de auditoría y algunos controles de administración están bajo una licencia enterprise comercial.
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Gateway de IA de código abierto que alojas tú
INFRO vs Bifrost
Bifrost es el gateway de IA de código abierto de Maxim AI, con licencia Apache-2.0 y pensado para autoalojarse. Su edición de código abierto incluye más de lo que la mayoría de los gateways ponen en un nivel de pago: claves virtuales con presupuestos en dólares y límites de tasa por clave, equipo y cliente, respaldos y balanceo de carga ponderado entre más de 20 proveedores, caché semántica, un gateway MCP con listas de herramientas permitidas por clave, OpenTelemetry y anulaciones de precios para tus propias tarifas.
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Gateways dentro de una plataforma de nube
Un gateway de IA que viene con una cuenta que quizá ya tienes.
Gateway de IA en la plataforma para desarrolladores de Cloudflare
INFRO vs Cloudflare AI Gateway
Cloudflare AI Gateway pone un proxy delante de 23 proveedores y de su propio Workers AI, y su núcleo (analítica, registro, caché y límites de tasa) es gratuito en cualquier cuenta de Cloudflare. A lo largo de 2026 se volvió bastante más que un proxy: límites de gasto en dólares evaluados antes de llamar al proveedor (contando también las solicitudes con tus propias claves, para los modelos con precio conocido), gasto atribuido por identidad, metadatos personalizados, un constructor visual de rutas con despliegues versionados y reversión instantánea, exportación OpenTelemetry, guardrails y prevención de pérdida de datos en ambas direcciones.
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Gateway de IA en la plataforma de Vercel
INFRO vs Vercel AI Gateway
Vercel AI Gateway es un endpoint único sobre un amplio catálogo de modelos, integrado en la plataforma de Vercel y en el AI SDK. No aplica markup a los tokens, vende acceso a modelos mediante sus propios AI Gateway Credits, con un nivel gratuito en un subconjunto de modelos, y agrega presupuestos por equipo, proyecto, clave y miembro, observabilidad, enrutamiento con retención cero de datos e inferencia regional.
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Servicio de modelos administrado en AWS
INFRO vs Amazon Bedrock
Amazon Bedrock ejecuta modelos de muchos fabricantes dentro de AWS, bajo la identidad, la red y la facturación de AWS. Alrededor de los modelos incluye una superficie de gobernanza que muchos equipos usan como su gateway: perfiles de inferencia entre regiones, etiquetas de asignación de costos mediante perfiles de inferencia de aplicación y Projects, Bedrock Guardrails, políticas de IAM por modelo y registro de invocaciones de modelos.
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Gateway de IA en Azure API Management y Microsoft Foundry
INFRO vs Azure AI Gateway
El gateway de IA de Azure es un conjunto de capacidades de IA en Azure API Management, que también se activa desde Microsoft Foundry para los deployments de modelos de allí. Se coloca delante de Foundry y Azure OpenAI, de las APIs con forma OpenAI, Anthropic y Vertex de otros proveedores, de modelos autoalojados, de servidores MCP y de APIs de agentes, y les aplica política de APIM: límites de tokens por minuto y cuotas de tokens por clave, caché semántica, comprobaciones de Azure AI Content Safety, balanceo de carga ponderado y por prioridad con interruptores de circuito, y métricas de tokens en Azure Monitor.
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API de modelos unificadas y routers
Un endpoint y una clave para muchos modelos, a menudo con la plataforma comprando la inferencia.
API unificada de modelos y router
INFRO vs OpenRouter
OpenRouter es el endpoint unificado más conocido para modelos de IA: una clave de API que llega a 500+ models, 80+ providers, con enrutamiento y respaldos entre ellos, y ahora endpoints dedicados para imagen, video, voz y transcripción además de texto. Es un producto maduro y muy usado, lo más parecido a un estándar en esta categoría.
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Router y gateway de LLM
INFRO vs Requesty
Requesty es un gateway de enrutamiento compatible con OpenAI: un endpoint con cientos de modelos, con políticas de respaldo, balanceo de carga y enrutamiento por latencia, caché automática, presupuestos por equipo, usuario y clave, guardrails para PII y secretos, listas de modelos aprobados y costo por solicitud en la respuesta. Puedes usar las claves de Requesty o las tuyas, por modelo.
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Plataformas de IA empresariales y gateways de API
Un gateway de IA como una parte de una plataforma más amplia: gestión de API, seguridad o MLOps.
Gateway de IA en la plataforma de seguridad Prisma AIRS de Palo Alto Networks
INFRO vs Prisma AIRS AI Gateway (Portkey)
Portkey ahora se distribuye como Prisma AIRS AI Gateway: Palo Alto Networks completó su adquisición en mayo de 2026 y ha hecho del gateway parte de su plataforma de seguridad de IA Prisma AIRS. Es un gateway de IA maduro y ampliamente desplegado, con un catálogo de modelos muy grande, un gateway de código abierto con licencia MIT que aún puedes autoalojar, gestión de prompts y una superficie de seguridad (guardrails y redacción de PII) que está entre las más sólidas de esta categoría.
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Plugins de IA en un gateway de API
INFRO vs Kong AI Gateway
Kong AI Gateway lleva el tráfico de IA a Kong Gateway, uno de los gateways de API más desplegados: una abstracción de modelos y proveedores sobre los principales proveedores, balanceo de carga y failover entre ellos, caché semántica, límites de tasa por tokens y por costo, protecciones de prompts, saneamiento de PII, integraciones con barreras de protección en la nube y herramientas MCP — todo como políticas en el mismo runtime que ya transporta las API de una empresa. Si tu equipo de plataforma usa Kong hoy, agregarle tráfico de IA es un cambio de configuración y no un proveedor nuevo, y esa es una posición sólida.
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Plataforma de IA empresarial con un gateway de IA
INFRO vs TrueFoundry
TrueFoundry es una plataforma de IA empresarial: un gateway de IA, un gateway MCP y un gateway de agentes junto al despliegue y servicio de modelos, el ajuste fino y las herramientas para agentes, desplegable como SaaS, híbrido, en tu propia nube, on-premises o aislado de la red. Su gateway, que se puede usar por sí solo, cubre más de 1000 modelos de chat, embeddings, imágenes, audio, rerank y tiempo real, con enrutamiento, presupuestos, barreras de protección que incluyen comprobaciones de inyección de prompts, caché semántica, gestión de prompts y RBAC.
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Plataforma de IA construida en la UE con un gateway de IA
INFRO vs Orq.ai
Orq.ai es una plataforma construida en Ámsterdam para IA empresarial: un gateway de IA y un gateway MCP junto a la gestión de prompts, los evaluadores, los experimentos, las bases de conocimiento y los agentes gestionados de AI Studio, con una Software Factory impulsada por agentes en acceso anticipado. Su gateway llega a más de 30 proveedores con los créditos de Orq o con tus claves de proveedor, con reglas de enrutamiento, respaldos, balanceo de carga, una caché de coincidencia exacta, barreras de protección y presupuestos en seis niveles.
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Observabilidad y evaluación
Herramientas que registran y puntúan lo que hizo tu aplicación, junto a la solicitud y no dentro de ella.
Observabilidad y evaluación de LLM de código abierto
INFRO vs Langfuse
Langfuse es una plataforma de código abierto para trazar, evaluar y mejorar aplicaciones con LLM: trazas anidadas entre llamadas a modelos, herramientas y recuperación, gestión de prompts con versiones y etiquetas, LLM como juez y evaluación humana, conjuntos de datos y experimentos, y paneles de calidad, costo y latencia. Tiene licencia MIT fuera de su carpeta enterprise, se puede autoalojar en Docker, Kubernetes o Terraform, y forma parte de ClickHouse desde enero de 2026 con su hoja de ruta sin cambios.
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Observabilidad de LLM
INFRO vs Helicone
Helicone es una plataforma de observabilidad de código abierto para aplicaciones LLM (registro, trazas, seguimiento de costos, evaluaciones, gestión de prompts y un gateway) y, para los equipos que ya la usan, responde muy bien a la pregunta de qué está haciendo una aplicación de IA. No es un producto que un equipo nuevo pueda adoptar hoy: su página de registro en la nube dice que los registros están desactivados.
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Inferencia de medios
Plataformas construidas en torno a la generación de imagen y video.
Nuestra lectura de la documentación pública de cada producto a fecha de octubre de 2026. No citamos precios de la competencia: los suyos cambian y una cifra equivocada sobre el negocio de otro es peor que ninguna. ¿Crees que una fila es incorrecta? Dínoslo y la corregiremos.
Dónde están realmente las diferencias.
La mayoría de estos productos enrutan, registran y siguen el costo, y varios funcionan con tus propias claves de proveedor. Lo que los separa es quién tiene la cuenta del proveedor, qué incluye el plan de entrada y qué no está construido todavía. Es nuestra lectura de la documentación pública de cada producto: dinos dónde la leímos mal y corregiremos la fila.
| Producto | Titularidad del costo | Atribución de costos | Gobernanza en el plan de entrada | Seguridad de IA en tiempo de ejecución |
|---|---|---|---|---|
| Cloudflare AI Gateway | tus propias claves o sus créditosSí | metadatos e identidadSí | Parciala nivel de gateway; roles de cuenta | barreras de protección y DLPSí |
| OpenRouter | Parcialcréditos por defecto; BYOK con comisión | Parcial | presupuestos por espacio de trabajo, miembro y claveSí | No |
| Heliconemodo de mantenimiento; registros cerrados | tus propias cuentasSí | por usuario y propiedades personalizadasSí | Parcial | No |
| Portkey / Prisma AIRS | tus propias cuentasSí | por metadatosSí | Parcial | su especialidadSí |
| Requesty | Parcialmargen sobre el costo de los modelos; BYOK disponible | Parcial | Parcial | No |
| INFRO | 0% del gasto en modelosSí | proyecto, clave, usuario finalSí | presupuestos, listas de permitidos y auditoría en todos los planes; SSO desde BusinessSí | Parcialbarreras por patrones y con clasificador, plan Business |
Nuestra lectura de la documentación pública de cada producto, 13 de octubre de 2026. No citamos los precios de los competidores — los suyos cambian, y una cifra equivocada sobre el negocio de otro es peor que ninguna. Helicone está en modo de mantenimiento bajo Mintlify desde marzo de 2026 y no acepta clientes nuevos; sigue en la tabla porque los equipos que ya lo usan son los que más probablemente lean esto. La fila de INFRO describe su primera versión. ¿Crees que una marca está mal? Dínoslo y la corregiremos.
Preguntas que hacen los compradores.
Respondidas para cada producto de esta página, a partir de documentación pública leída en octubre de 2026.
¿Qué es un gateway de IA?
Un servicio entre tu aplicación y los proveedores de modelos de IA a los que llama. Tu código envía las solicitudes a un solo endpoint, y el gateway elige el proveedor, reintenta o hace failover cuando uno está caído, registra lo que hizo cada solicitud y cuánto costó, y aplica la política que definas — presupuestos, modelos permitidos, límites de tasa. Los productos se diferencian sobre todo en quién tiene la cuenta del proveedor, si la política se aplica antes de la llamada o se informa después, y si el gateway lo operas tú o el fabricante.
¿Quién le paga al proveedor de IA cuando uso un gateway?
Depende del producto, y es lo primero que hay que comprobar. Algunas plataformas te compran la inferencia con un saldo que les cargas; otras enrutan con tus propias claves de proveedor, a veces con una comisión sobre ese uso; algunas ofrecen ambas cosas. INFRO solo hace lo segundo y no se queda con nada de ello: tus proveedores te facturan directamente a tus propias tarifas, e INFRO cobra una suscripción. La columna Titularidad del costo de la tabla de arriba es nuestra lectura de la documentación de cada producto.
¿Cómo defino un límite de presupuesto de IA que se aplique antes de la llamada a la API?
Necesitas algo en la ruta de la solicitud, porque un límite solo puede rechazar una solicitud que ve antes que el proveedor. Varios gateways lo hacen — INFRO comprueba los presupuestos por organización, proyecto, miembro y clave antes de la llamada; OpenRouter, Cloudflare AI Gateway y LiteLLM documentan sus propios presupuestos o límites de gasto. Las herramientas de observabilidad como Langfuse registran el costo después de la llamada y pueden alertar sobre él, lo cual es útil, pero no detienen la solicitud.
¿Qué herramientas muestran el costo de cada solicitud a un LLM?
Casi todos los productos de esta página estiman el costo por solicitud. Lo que los distingue es qué tarifa usa la estimación (la tarifa de lista del fabricante o la tarifa de tu contrato), qué pasa cuando un modelo no tiene un precio conocido, y si la cifra se contrasta alguna vez con la factura del propio proveedor. INFRO usa tus tarifas negociadas desde el plan Team, marca una solicitud como sin precio en lugar de adivinar, y en el plan Business contrasta la estimación del mes con las API de costos de OpenAI y Anthropic.
¿Necesito a la vez una herramienta de observabilidad y un gateway?
No siempre. Si el enrutamiento y el acceso a proveedores están resueltos y nadie necesita presupuestos que rechacen una solicitud, una herramienta de observabilidad y evaluación como Langfuse puede ser todo lo que necesitas. Si necesitas enrutamiento, failover y presupuestos que se apliquen, necesitas un gateway; y los equipos que además quieren evaluación profunda y gestión de prompts suelen usar ambos, con el gateway exportando trazas a la herramienta de observabilidad.
¿Cómo se hicieron estas comparaciones?
A partir de la documentación pública de cada producto, leída en la fecha que indica cada página — no de una prueba ni de un benchmark. Cada página dice con claridad cuándo el otro producto es la mejor opción, ninguna cita el precio de un competidor, y donde la documentación es ambigua la marca se suaviza en lugar de discutirse. Si crees que una fila está mal, dínoslo y la corregiremos.
Guías prácticas sobre estas preguntas
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Lo que cubre INFRO, etapa por etapa.
Seis cosas que un equipo de producción necesita alrededor de sus llamadas a modelos, y lo que INFRO hace hoy para cada una.
01Conectar
Las cuentas de proveedor que ya tienes, detrás de una sola API compatible con OpenAI y claves del gateway con alcance.
02Enrutar
Una ruta ordena o pondera sus destinos; cuando uno agota el tiempo o da error antes de que empiece la respuesta, la sirve el siguiente destino en buen estado.
03Observar
Cada solicitud conserva su proveedor, conexión, intentos, latencia, tokens y costo estimado del proveedor, por proyecto y clave.
04Optimizar
Gasto estimado con la tarifa de lista del fabricante o con tu tarifa negociada, con presupuestos que alertan o rechazan solicitudes al superar el límite.
05Gobernar
Roles, listas de modelos permitidos y un registro de auditoría de quién cambió una clave, una política o un miembro.
06Escalar
Proyectos y puestos entre equipos, inicio de sesión único y aprovisionamiento de directorio desde el plan Business, y un acuerdo enterprise cuando lo necesites.
En INFRO esto es un solo registro de solicitud: la solicitud que se enruta es la que se traza, se valora y se comprueba contra las políticas, así que no hay un segundo sistema con el que conciliarla.