Comparer
Passerelles IA comparées.
15 produits qui entourent vos appels de modèles, regroupés par nature : passerelles que vous exploitez vous-même, passerelles intégrées à une plateforme cloud, API de modèles unifiées, plateformes d'entreprise et outils d'observabilité. Chaque page est notre lecture de la documentation publique de l'autre produit, et chacune dit clairement quand ce produit est le meilleur choix.
Ce sont de bons produits, et pour beaucoup d'équipes l'un d'eux suffit. Le pari de INFRO, c'est que ces briques vont ensemble : la requête routée est celle qui est tracée, chiffrée et vérifiée selon la politique de votre organisation, sur vos propres comptes fournisseurs.
Partez de votre besoin.
Auto-héberger un logiciel open source, sans échange commercial
Rester dans la plateforme cloud que vous utilisez déjà
Cloudflare AI Gateway, Vercel AI Gateway, Amazon Bedrock, Azure AI Gateway
Démarrer sans aucun coût
Le catalogue le plus large sur un seul solde, avec une plateforme qui achète l'inférence
Traçage, évaluations et gestion des prompts, sans passerelle dans le chemin des requêtes
La sécurité de l'IA à l'exécution comme exigence principale
Vos propres comptes fournisseurs, des budgets qui refusent une requête avant l'appel et le coût à vos tarifs négociés, avec 0 % de majoration sur les dépenses de modèles
Passerelles open source que vous exploitez vous-même
Un proxy que vous déployez et exploitez, avec vos clés fournisseurs dans votre propre infrastructure.
Passerelle LLM open source que vous hébergez vous-même
INFRO vs LiteLLM
LiteLLM est l'une des passerelles LLM open source les plus utilisées : un SDK Python et un proxy auto-hébergé compatible OpenAI qui atteint plus de 100 fournisseurs, avec des clés virtuelles, des budgets par clé, utilisateur, équipe et utilisateur final, de la répartition de charge et des replis, du suivi des dépenses, du cache, des intégrations de garde-fous et des callbacks de journalisation. Le cœur est sous licence MIT ; les organisations, les journaux d'audit et certains contrôles d'administration relèvent d'une licence entreprise commerciale.
Lire le comparatif
Passerelle IA open source que vous hébergez vous-même
INFRO vs Bifrost
Bifrost est la passerelle IA open source de Maxim AI, sous licence Apache-2.0 et conçue pour être auto-hébergée. Son édition open source contient plus que ce que la plupart des passerelles mettent dans une offre payante : des clés virtuelles avec des budgets en dollars et des limites de débit au niveau de la clé, de l'équipe et du client, des replis et un équilibrage de charge pondéré sur plus de 20 fournisseurs, un cache sémantique, une passerelle MCP avec des listes d'outils autorisés par clé, OpenTelemetry, et des dérogations de prix pour vos propres tarifs.
Lire le comparatif
Passerelles intégrées à une plateforme cloud
Une passerelle IA fournie avec un compte que vous avez peut-être déjà.
Passerelle d'IA sur la plateforme développeur de Cloudflare
INFRO vs Cloudflare AI Gateway
Cloudflare AI Gateway place un proxy devant 23 fournisseurs et devant son propre Workers AI, et son cœur — analytique, journalisation, cache et limitation de débit — est gratuit sur tout compte Cloudflare. Au fil de 2026, il est devenu bien plus qu'un proxy : des limites de dépenses en dollars évaluées avant l'appel au fournisseur — y compris pour les requêtes sur vos propres clés, pour les modèles dont le tarif est connu —, des dépenses attribuées par identité, des métadonnées personnalisées, un constructeur de routage visuel avec déploiements versionnés et retour arrière instantané, l'export OpenTelemetry, des garde-fous et de la prévention des pertes de données dans les deux sens.
Lire le comparatif
Passerelle d'IA sur la plateforme Vercel
INFRO vs Vercel AI Gateway
Vercel AI Gateway est un endpoint unique devant un large catalogue de modèles, intégré à la plateforme Vercel et à l'AI SDK. Il ne prend aucune majoration sur les tokens, vend l'accès aux modèles par ses propres AI Gateway Credits avec une offre gratuite sur un sous-ensemble de modèles, et ajoute des budgets par équipe, projet, clé et membre, de l'observabilité, du routage sans rétention de données et de l'inférence régionale.
Lire le comparatif
Service de modèles géré sur AWS
INFRO vs Amazon Bedrock
Amazon Bedrock exécute des modèles de nombreux éditeurs dans AWS, sous l'identité, le réseau et la facturation d'AWS. Autour des modèles, il offre une couche de gouvernance que de nombreuses équipes utilisent comme passerelle : profils d'inférence inter-régions, tags d'allocation des coûts via les profils d'inférence d'application et les Projects, Bedrock Guardrails, politiques IAM par modèle et journalisation des invocations de modèles.
Lire le comparatif
Passerelle d'IA dans Azure API Management et Microsoft Foundry
INFRO vs Azure AI Gateway
La passerelle d'IA d'Azure est un ensemble de capacités d'IA dans Azure API Management, aussi activées depuis Microsoft Foundry pour les deployments de modèles qui s'y trouvent. Elle se place devant Foundry et Azure OpenAI, devant les API de style OpenAI, Anthropic et Vertex d'autres fournisseurs, les modèles auto-hébergés, les serveurs MCP et les API d'agents, et leur applique les politiques APIM : limites de tokens par minute et quotas de tokens par clé, cache sémantique, contrôles Azure AI Content Safety, répartition de charge pondérée et par priorité avec disjoncteurs, et métriques de tokens dans Azure Monitor.
Lire le comparatif
API de modèles unifiées et routeurs
Un endpoint et une clé pour de nombreux modèles, souvent avec une plateforme qui achète l'inférence.
API de modèles unifiée et routeur
INFRO vs OpenRouter
OpenRouter est le point d'accès unifié le plus connu pour les modèles d'IA : une clé API qui donne accès à 500+ models, 80+ providers, avec routage et repli entre eux, et désormais des endpoints dédiés à l'image, à la vidéo, à la voix et à la transcription en plus du texte. C'est un produit mûr, très utilisé, et ce qui se rapproche le plus d'une référence dans cette catégorie.
Lire le comparatif
Routeur et passerelle LLM
INFRO vs Requesty
Requesty est une passerelle de routage compatible OpenAI : un endpoint unique devant des centaines de modèles, avec des politiques de repli, de répartition de charge et de routage selon la latence, du cache automatique, des budgets par équipe, utilisateur et clé, des garde-fous pour les PII et les secrets, des listes de modèles approuvés et le coût par requête dans la réponse. Vous pouvez utiliser les clés de Requesty ou les vôtres, modèle par modèle.
Lire le comparatif
Plateformes d'IA d'entreprise et passerelles API
Une passerelle IA intégrée à une plateforme plus large : gestion d'API, sécurité ou MLOps.
Passerelle d'IA dans la plateforme de sécurité Prisma AIRS de Palo Alto Networks
INFRO vs Prisma AIRS AI Gateway (Portkey)
Portkey est désormais distribué sous le nom Prisma AIRS AI Gateway : Palo Alto Networks a finalisé son acquisition en mai 2026 et a fait de la passerelle un élément de sa plateforme de sécurité de l'IA Prisma AIRS. C'est une passerelle d'IA mûre et très déployée, avec un très grand catalogue de modèles, une passerelle open source sous licence MIT que vous pouvez toujours auto-héberger, de la gestion de prompts, et une surface de sécurité — garde-fous et masquage des PII — parmi les plus solides de cette catégorie.
Lire le comparatif
Des plugins IA sur une passerelle API
INFRO vs Kong AI Gateway
Kong AI Gateway amène le trafic d'IA sur Kong Gateway, l'une des passerelles API les plus déployées : une abstraction des modèles et des fournisseurs au-dessus des principaux fournisseurs, de l'équilibrage de charge et du basculement entre eux, un cache sémantique, des limites de débit basées sur les tokens et les coûts, des protections de prompts, le nettoyage des PII, des intégrations de garde-fous cloud et des outils MCP — le tout sous forme de politiques sur le même runtime qui porte déjà les API d'une entreprise. Si votre équipe plateforme utilise Kong aujourd'hui, y ajouter le trafic d'IA est un changement de configuration plutôt qu'un nouveau fournisseur, et c'est une position solide.
Lire le comparatif
Plateforme d'IA d'entreprise avec une passerelle IA
INFRO vs TrueFoundry
TrueFoundry est une plateforme d'IA d'entreprise : une passerelle IA, une passerelle MCP et une passerelle d'agents à côté du déploiement et du service de modèles, du fine-tuning et d'outils pour agents, déployable en SaaS, en hybride, dans votre propre cloud, sur site ou en air-gapped. Sa passerelle, utilisable seule, couvre plus de 1000 modèles en chat, embeddings, images, audio, reranking et temps réel, avec routage, budgets, garde-fous dont des contrôles d'injection de prompt, cache sémantique, gestion des prompts et RBAC.
Lire le comparatif
Plateforme d'IA conçue en Europe, avec une passerelle IA
INFRO vs Orq.ai
Orq.ai est une plateforme conçue à Amsterdam pour l'IA d'entreprise : une passerelle IA et une passerelle MCP à côté de la gestion des prompts, des évaluateurs, des expériences, des bases de connaissances et des agents gérés d'AI Studio, avec une Software Factory pilotée par des agents en accès anticipé. Sa passerelle atteint plus de 30 fournisseurs avec les crédits d'Orq ou vos clés fournisseurs, avec des règles de routage, des replis, de l'équilibrage de charge, un cache à correspondance exacte, des garde-fous et des budgets à six niveaux.
Lire le comparatif
Observabilité et évaluation
Des outils qui enregistrent et notent ce qu'a fait votre application, à côté de la requête plutôt que dans son chemin.
Observabilité et évaluation des LLM open source
INFRO vs Langfuse
Langfuse est une plateforme open source pour tracer, évaluer et améliorer les applications LLM : traces imbriquées sur les appels de modèles, les outils et la récupération, gestion des prompts avec versions et étiquettes, LLM-as-a-judge et évaluation humaine, jeux de données et expériences, et tableaux de bord de qualité, de coût et de latence. Elle est sous licence MIT hors de son dossier entreprise, auto-hébergeable sur Docker, Kubernetes ou Terraform, et fait partie de ClickHouse depuis janvier 2026, sa feuille de route étant inchangée.
Lire le comparatif
Observabilité des LLM
INFRO vs Helicone
Helicone est une plateforme d'observabilité open source pour les applications LLM — journalisation, traçage, suivi des coûts, évaluations, gestion des prompts et passerelle — et, pour les équipes qui l'utilisent déjà, elle répond très bien à la question de ce que fait une application d'IA. Ce n'est pas un produit qu'une nouvelle équipe peut adopter aujourd'hui : sa page d'inscription au cloud indique que les inscriptions sont désactivées.
Lire le comparatif
Inférence de médias
Plateformes centrées sur la génération d'images et de vidéos.
Notre lecture de la documentation publique de chaque produit au octobre 2026. Nous ne citons pas les prix des concurrents — ils changent, et un chiffre faux sur l'activité de quelqu'un d'autre est pire que pas de chiffre. Une ligne vous semble fausse ? Dites-le-nous et nous la corrigerons.
Là où sont vraiment les différences.
La plupart de ces produits routent, journalisent et suivent les coûts, et plusieurs fonctionnent avec vos propres clés fournisseur. Ce qui les distingue : qui détient le compte fournisseur, ce que comprend l'offre d'entrée et ce qui n'est pas encore construit. C'est notre lecture de la documentation publique de chaque produit — dites-nous où nous l'avons mal lue et nous corrigerons la ligne.
| Produit | Propriété des coûts | Attribution des coûts | Gouvernance dans l'offre d'entrée | Sécurité de l'IA à l'exécution |
|---|---|---|---|---|
| Cloudflare AI Gateway | vos propres clés, ou leurs créditsOui | métadonnées et identitéOui | Partiellimité à la passerelle ; rôles de compte | garde-fous et DLPOui |
| OpenRouter | Partielcrédits par défaut ; BYOK avec des frais | Partiel | budgets par espace de travail, membre et cléOui | Non |
| Heliconemode maintenance ; inscriptions fermées | vos propres comptesOui | par utilisateur et propriétés personnaliséesOui | Partiel | Non |
| Portkey / Prisma AIRS | vos propres comptesOui | par métadonnéesOui | Partiel | leur spécialitéOui |
| Requesty | Partielmajoration sur les coûts des modèles ; BYOK disponible | Partiel | Partiel | Non |
| INFRO | 0 % des dépenses de modèlesOui | projet, clé, utilisateur finalOui | budgets, listes d'autorisation, audit sur toutes les offres ; SSO à partir de BusinessOui | Partielgarde-fous par motifs et par classifieur, offre Business |
Notre lecture de la documentation publique de chaque produit, 13 octobre 2026. Nous ne citons pas les prix des concurrents — ils changent, et un chiffre faux sur l'activité de quelqu'un d'autre est pire que pas de chiffre. Helicone est en mode maintenance chez Mintlify depuis mars 2026 et n'accepte plus de nouveaux clients ; il reste dans le tableau parce que les équipes qui l'utilisent déjà sont les plus susceptibles de lire ceci. La ligne d'INFRO décrit sa première version. Une évaluation vous semble fausse ? Dites-le-nous et nous la corrigerons.
Les questions des acheteurs.
Réponses pour chaque produit de cette page, d'après la documentation publique lue en octobre 2026.
Qu'est-ce qu'une passerelle IA ?
Un service placé entre votre application et les fournisseurs de modèles d'IA qu'elle appelle. Votre code envoie les requêtes à un seul endpoint, et la passerelle choisit le fournisseur, réessaie ou bascule quand l'un est en panne, enregistre ce que chaque requête a fait et ce qu'elle a coûté, et applique la politique que vous définissez — budgets, modèles autorisés, limites de débit. Les produits diffèrent surtout par qui détient le compte fournisseur, par le fait que la politique soit appliquée avant l'appel ou rapportée après, et par qui exploite la passerelle, vous ou l'éditeur.
Qui paie le fournisseur d'IA quand j'utilise une passerelle ?
Cela dépend du produit, et c'est la première chose à vérifier. Certaines plateformes achètent l'inférence pour vous sur un solde que vous alimentez chez elles ; d'autres routent sur vos propres clés fournisseurs, parfois avec des frais sur cette utilisation ; certaines proposent les deux. INFRO ne fait que la deuxième et ne prélève rien dessus : vos fournisseurs vous facturent directement à vos propres tarifs, et INFRO facture un abonnement. La colonne Propriété des coûts du tableau ci-dessus est notre lecture de la documentation de chaque produit.
Comment définir une limite de budget IA qui s'applique avant l'appel à l'API ?
Il vous faut quelque chose dans le chemin des requêtes, car une limite ne peut refuser qu'une requête qu'elle voit avant le fournisseur. Plusieurs passerelles le font — INFRO vérifie les budgets par organisation, projet, membre et clé avant l'appel ; OpenRouter, Cloudflare AI Gateway et LiteLLM documentent leurs propres budgets ou limites de dépenses. Les outils d'observabilité comme Langfuse enregistrent le coût après l'appel et peuvent alerter dessus, ce qui est utile, mais ils n'arrêtent pas la requête.
Quels outils affichent le coût de chaque requête LLM ?
Presque tous les produits de cette page estiment le coût par requête. Ce qui les distingue, c'est le tarif qu'utilise l'estimation (le tarif public de l'éditeur ou celui de votre contrat), ce qui se passe quand un modèle n'a pas de prix connu, et si le chiffre est un jour vérifié par rapport à la facture du fournisseur. INFRO utilise vos tarifs négociés à partir de l'offre Team, marque une requête comme sans tarif plutôt que de deviner et, dans l'offre Business, vérifie l'estimation du mois par rapport aux API de coûts d'OpenAI et d'Anthropic.
Ai-je besoin à la fois d'un outil d'observabilité et d'une passerelle ?
Pas toujours. Si le routage et l'accès aux fournisseurs sont réglés et que personne n'a besoin de budgets qui refusent une requête, un outil d'observabilité et d'évaluation comme Langfuse peut suffire. Si vous avez besoin de routage, de basculement et de budgets appliqués, il vous faut une passerelle ; et les équipes qui veulent aussi une évaluation approfondie et la gestion des prompts utilisent souvent les deux, la passerelle exportant les traces vers l'outil d'observabilité.
Comment ces comparaisons ont-elles été faites ?
D'après la documentation publique de chaque produit, lue à la date indiquée sur chaque page — pas d'après un essai ou un benchmark. Chaque page dit clairement quand l'autre produit est le meilleur choix, aucune ne cite le prix d'un concurrent, et là où la documentation est ambiguë, l'évaluation est nuancée plutôt que défendue. Si vous pensez qu'une ligne est fausse, dites-le-nous et nous la corrigerons.
Guides pratiques sur ces questions
- Best AI gateways in 2026: which one fits which team
- Best AI gateway for enterprise teams in 2026
- Best AI gateway for startups in 2026
- AI cost management for finance teams
- Best AI platforms for creative teams in 2026
- Best AI routing services in 2026
- AI governance platforms compared: program vs runtime
- Do AI gateways reduce API costs?
- AI gateway pricing models: markup, fees, requests, subscription
- Managing AI API costs across OpenAI, Anthropic and Google
- LLM spend limits compared
- How to see the cost of every LLM request
- Do solo founders need an AI gateway?
Ce qu'INFRO couvre, étape par étape.
Six choses dont une équipe de production a besoin autour de ses appels de modèles, et ce qu'INFRO fait pour chacune aujourd'hui.
01Connecter
Les comptes fournisseurs que vous détenez déjà, derrière une API compatible OpenAI et des clés de passerelle limitées.
02Router
Une route ordonne ou pondère ses cibles ; quand l'une expire ou renvoie une erreur avant le début de la réponse, la cible saine suivante la sert.
03Observer
Chaque requête garde son fournisseur, sa connexion, ses tentatives, sa latence, ses tokens et son coût fournisseur estimé, par projet et par clé.
04Optimiser
Dépenses estimées au tarif public de l'éditeur ou à votre tarif négocié, avec des budgets qui alertent ou refusent les requêtes au-delà de la limite.
05Gouverner
Rôles, listes d'autorisation de modèles et un journal d'audit indiquant qui a modifié une clé, une politique ou un membre.
06Passer à l'échelle
Projets et sièges entre équipes, authentification unique et provisionnement d'annuaire à partir de l'offre Business, et un contrat entreprise quand vous en avez besoin.
Dans INFRO, c'est un seul enregistrement de requête : la requête routée est celle qui est tracée, chiffrée et vérifiée par rapport aux politiques, il n'y a donc pas de second système à rapprocher.