五款 AI 网关对比：Bifrost、Cloudflare、Vercel、LiteLLM、OpenRouter

在以下两者之间选择最佳 AI 网关并不仅仅是为了获得一种调用 LLM 的方式。

在实际部署中，团队面对的不止一个模型供应商。模型会随时间变化。流量并不稳定。Token 价格持续上涨。智能体式工作流可能变得难以管理。网关让工程师能在一个地方管理这些不断变化的部分，而不必在整个应用中编写针对特定供应商的代码。

不过，并非每个网关都适用于同一类任务。有些工具专注于顺畅的开发者配置和快速上手。另一些则追求广泛的供应商支持和对选择更多的控制。少数运行在边缘侧。还有一些是为大规模生产使用而构建的，此时吞吐量和企业需求至关重要。

本文比较五个 AI 网关：Bifrost、Cloudflare AI Gateway、Vercel AI Gateway、LiteLLM 和 OpenRouter。

我们将涵盖对实际使用重要的方面。这包括速度、供应商接入、可靠性、路由、日志与追踪、成本限制、部署选项，以及将网关接入你的代码有多简单。

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TL;DR

AI 网关是现代 AI 技术栈的重要组成部分，但最佳 AI 网关取决于你将其托管在哪里，以及你需要网关提供什么。

以下是对五个网关的简要评述：

• Bifrost：为真实生产使用而构建。它是开源的。它处理路由和故障转移。它还带来治理和可观测性。它也包括 MCP 和智能体功能。你可以为想要企业级配置的团队部署它。

• Cloudflare AI Gateway：这个运行在 Cloudflare 的边缘上。它支持跨供应商路由。它增加了分析、缓存和重试逻辑。它还接入 Cloudflare 平台的其他部分。

• Vercel AI Gateway：这是一个托管选项。重点在于易于配置。它面向使用现代 Web 工具和 AI SDK 构建的团队。目标是快速集成。

• LiteLLM：它是开源的，用 Python 编写。它覆盖许多模型供应商。它提供 OpenAI 风格的接口。如果你想在切换供应商时保持一种客户端风格，这会有所帮助。

• OpenRouter：这是一个托管 API 网关。它为你路由模型。它让开发者可以使用广泛的模型和供应商。你通过一个 API 访问它们。

最终，这些工具之间的差距在于控制力。有些能帮你快速接入许多模型。另一些则让你对请求如何路由、系统如何运行、如何保持可靠性，以及如何查看生产环境中正在发生的事情拥有更多控制权。

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什么是 AI 网关（以及它为何在生产环境中如此重要）？

一个AI 网关是可以添加在你的应用与其使用的 AI 模型或提供商之间的一层。

与其将你的应用分别连接到 OpenAI、Anthropic、Google、AWS 和其他提供商，AI 网关可以为你的应用提供一个统一的接口，用于发送请求并管理围绕这些请求所发生的一切。

根据平台的不同，AI 网关可以提供：

• 统一 API以减少针对特定提供商的集成工作
• 模型路由跨不同提供商和模型
• 自动重试和故障转移当某个提供商出现问题时
• 可观测性针对请求、延迟、错误、token 和用量
• 缓存以减少重复的模型调用和成本
• 速率限制和预算用于控制 AI 使用
• 访问控制针对团队、应用或用户
• MCP 和智能体支持用于更复杂的 AI 工作流

随着你的 AI 应用规模变大，这一点变得更加重要。

一个原型可能从单个应用直接调用一个模型。而一个生产系统最终可能依赖多个模型、多个提供商、不同环境，以及每分钟数千次的请求。

如果没有一个集中式网关，提供商配置和可靠性逻辑可能会散布在整个应用代码库中。这样一来，更换模型、处理提供商故障、追踪成本或引入使用策略，都可能需要在多个地方进行修改。

网关为你的工程团队提供了一个管理这些问题的明确位置。你的应用代码则可以继续专注于产品本身。

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我们如何评估这些 AI 网关

这项对比关注的是 AI 网关在实际工作场景中的表现。它不仅仅关乎销售页面上列出的功能清单。

主要标准是：

• 性能和可扩展性
• 模型和提供商覆盖范围
• 路由和故障转移
• 可观测性和成本控制
• 集成便捷性
• 部署和基础设施灵活性
• 开源可用性和企业级能力

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快速对比：5 款最佳 AI 网关

这项对比最佳 AI 网关突出部署、提供商接入、性能和定价方面的差异。用它来缩小最符合你生产需求的选择范围。

当你比较真实的生产流程时，就更容易区分它们了。看看每个网关如何管理实时流量。还要检查它如何处理提供商设置。最后，审视它们在 AI 请求路由和支持基础设施方面做了什么。

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1. Bifrost（由 Maxim AI 开发）

Bifrost是一个开源AI 网关和控制平面，专为生产级 AI 基础设施打造。它为工程和平台团队提供单一接口，用于跨模型和提供商路由请求，同时在同一层处理可靠性、治理、可观测性和成本控制。

Bifrost 专为网关本身成为生产请求路径重要组成部分的环境而设计。它支持25+ 个提供商的 10,000+ 个模型，并提供兼容 OpenAI 的 API，因此现有应用只需更改 API 基础 URL 即可接入。

它还超越了传统的 LLM 路由。Bifrost 可以通过同一个网关治理LLM 请求、MCP 工具调用和AI 智能体流量，并具备企业级能力，用于身份、访问控制、安全性以及在客户自有基础设施内部署。

生产性能与可靠性

AI 网关会为每个请求增加一层，因此其自身性能可能直接影响使用它的应用。

Bifrost 用 Go 构建，请求路径针对低开销进行了优化。其架构将配置保存在内存中，在启动时池化并预热内存，并维持提供商连接，使请求无需反复支付连接或数据库成本。

在 AWS EC2 上进行的一项基准测试中，500 个并发用户、每次运行 60 秒（基准测试结果），Bifrost 实现了：

• 424 请求/秒而 LiteLLM 为 44.84 请求/秒
• 804 ms P50 延迟而后者为 38.65 秒
• 1.68 秒 P99 延迟而后者为 90.72 秒
• 120 MB 内存占用而后者为 372 MB
• 100% 成功率而后者为 88.78%

实际性能取决于基础设施、工作负载、提供商延迟和配置，因此值得用你自己的流量进行测试。

对于更大规模的生产部署，Bifrost Enterprise 增加了集群模式、自适应负载均衡、熔断器、自动故障转移和零停机部署。

路由、治理与 AI 流量控制

Bifrost 提供统一的网关，用于模型和提供商路由，支持加权负载均衡、重试和自动回退。

团队可以跨不同模型和提供商路由请求，同时将应用集成保持在单一 API 之后。随后可以对该流量应用治理控制，而无需每个应用团队独立实现相同的规则。

核心能力包括：

• 跨 10,000+ 模型和 25+ 提供商的路由
• 加权负载均衡和提供商故障转移
• 通过虚拟密钥实现预算和速率限制
• 针对重复请求的语义缓存
• Prometheus 指标和 OpenTelemetry 追踪
• 与 Datadog、Kafka、BigQuery、Pub/Sub 和 Splunk 等平台的集成

Bifrost 还支持MCP Gateway能力，允许模型和智能体通过同一基础设施发现和调用工具。工具过滤、身份验证、智能体模式和 MCP 服务器功能将网关扩展到传统模型路由之外。

对于大型工具环境，MCP Code Mode让模型通过沙箱化代码来编排工具，而不是在提示中携带每个工具定义。Code Mode 将输入 token 减少最多92.8%在大型工具集上。

部署与企业控制

Bifrost 专为需要掌控其 AI 基础设施运行位置和数据存放位置的组织而设计。

该网关可作为单个二进制文件在多种环境中运行，包括：

• 虚拟机
• Kubernetes
• 私有云
• VPC 基础设施
• 本地部署环境
• 气隙网络

开源核心采用以下许可协议Apache 2.0，而Bifrost Enterprise则增加了基于身份治理、细粒度访问控制、护栏、签名审计日志、密钥管理以及高可用基础设施等能力。

Bifrost 还包含Bifrost Edge，它将网关控制扩展到员工设备上。

定价

Bifrost 的开源版本在 Apache 2.0 许可下供自托管使用，永久免费。

Bifrost Enterprise 采用定制定价，并提供 14 天免费试用。

最适合

Bifrost 专为需要高水平性能、可扩展性和可靠性的企业打造，这些对 AI 部署至关重要。它的主要功能是充当网关，让所有 AI 流量以受引导且安全的方式流经系统。Bifrost 将其 LLM、MCP 和 Agents 网关整合到单一平台中。它覆盖受监管行业以及有严格业务需求的场景，包括气隙部署、VPC 隔离和本地基础设施。它提供对数据、访问和执行的完全控制，以及强大的安全能力。

探索 Bifrost

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2. Cloudflare AI Gateway

Cloudflare AI Gateway提供了一个集中式层，用于管理跨不同模型提供商的 AI 请求，同时将这些请求保留在 Cloudflare 生态系统内。它专为希望对 AI 流量拥有更多控制权、又不想从零构建独立网关层的团队而设计。

该网关充当应用程序与 AI 提供商之间的代理，为团队提供一致的端点来发送请求，同时增加以下能力：缓存，速率限制，重试，日志记录，以及分析。随着应用程序扩展，这可以让监控 AI 使用情况和管理生产流量变得更加容易。

定价

Cloudflare AI Gateway 有一个免费的网关层，而底层 AI 提供商的使用和其他 Cloudflare 服务会产生各自的费用。因此，定价在很大程度上取决于所使用的 Cloudflare 产品以及所产生的 AI 流量规模。

最适合

Cloudflare AI Gateway 最适合那些已经使用 Cloudflare 基础设施、希望在不引入单独 AI 网关技术栈的情况下实现集中式 AI 流量管理、可观测性、缓存和控制的团队。

探索 Cloudflare AI Gateway

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3. Vercel AI Gateway

Vercel AI Gateway专为正在开发AI 驱动的 Web 应用并希望以简单方式将应用连接到多个模型提供商的团队而构建。

该网关为模型访问提供统一接口，同时处理基础设施相关的事务，例如提供商路由、故障转移以及模型选择。这可以减少开发人员需要在应用内部维护的提供商特定逻辑。

它最大的吸引力在于开发者体验。已经在使用 Vercel、Next.js 和 AI SDK 构建的团队可以采用 AI 网关，而无需在技术栈中引入大量额外基础设施。

定价

Vercel AI Gateway 提供免费入门方式，额外的 Vercel 套餐和与使用相关的费用取决于团队使用的部署和服务。BYOK 配置也可以直接使用提供商的定价，而无需 Vercel 额外加收 token 费用。

最适合

Vercel AI Gateway 最适合使用 Vercel 构建 AI 应用的前端和全栈团队，这些团队优先考虑开发者体验、快速集成以及对多个 AI 模型的直接访问。

探索 Vercel AI Gateway

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4. LiteLLM

LiteLLM是最广泛使用的开源AI 网关之一，适合希望在不同模型提供商之间使用通用接口的团队。它基于 Python 构建，提供与 OpenAI 兼容的 API，让应用可以连接到数百个模型和提供商，而无需为每一个单独实现集成。

它最大的优势是灵活性。LiteLLM 支持广泛的提供商，并为开发者提供以下工具：模型路由、回退、负载均衡、重试、支出跟踪、速率限制以及可观测性. 这使得它对那些尝试不同模型或构建需要在不同提供商之间切换而无需重写应用逻辑的应用的团队非常有用。

LiteLLM 可以作为自托管代理部署，这对希望掌控其 AI 基础设施的工程团队很有吸引力。它也为不想自行运营网关的团队提供了托管云选项。

定价

LiteLLM 的开源网关可以免费自托管，基础设施和模型提供商成本仍是主要支出。托管和云服务则根据所涉及的服务和使用量单独定价。

最适合

LiteLLM 最适合需要广泛的模型和提供商覆盖、灵活路由，以及可自定义和自托管的开源 AI 网关的开发者和工程团队。

探索 LiteLLM

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5. OpenRouter

OpenRouter对AI 网关问题采取了不同的方法，它提供一个统一的 API，用于访问来自不同提供商的大量 AI 模型目录。开发者可以使用一个 API 在不同模型之间切换，而无需为每个提供商构建单独的集成。

这使得 OpenRouter 在模型选择是开发工作流重要组成部分时非常有用。团队可以比较模型、尝试不同的提供商，并通过一个通用接口路由请求，同时保持应用集成相对简单。

OpenRouter 还提供诸如模型路由、提供商选择、使用量跟踪以及回退等功能，具体取决于所使用的配置和模型。对于希望快速访问广泛模型生态而无需自行运营网关基础设施的开发者来说，这种简单性可能是一大优势。

定价

OpenRouter 通常根据模型使用量收费，价格由底层模型和提供商决定。部分模型可能免费提供，而付费模型则遵循各自的使用费率。

最适合

OpenRouter 最适合希望使用单一 API 访问和尝试大量模型、而无需自行管理多个提供商集成的开发者和 AI 团队。

探索 OpenRouter

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如何选择合适的 AI 网关

选择 AI 网关，不是要寻找功能最丰富的那一个，而是要理解你的应用在发展过程中的需求。

以下是需要考虑的几点：

• 我需要对接多少个模型和供应商？

如果你的应用依赖不同的提供商，就要寻找供应商覆盖广泛、API 统一、跨模型行为一致的方案。一个能简化供应商切换的网关，可以随着应用的发展节省大量工程时间。

• 速度和可靠性有多关键？

对于面向客户的 AI 应用，网关开销和供应商故障会直接影响用户体验。要寻找快速请求处理、自动重试、可用性感知路由和高可用性。当低延迟、吞吐量和生产可靠性是优先事项时，Bifrost 值得评估。

• 我想要开源方案还是托管方案？

开源网关让团队对部署、定制和基础设施有更多控制权，但团队要负责运维。托管网关减少维护工作，并能简化上手流程。根据团队的基础设施能力、安全需求和运营控制需求来做出选择。

• 我如何跟踪 AI 成本？

随着 AI 在各应用和团队中的使用不断增长，成本会变得越来越难以跟踪。要寻找预算、速率限制、使用报告和分析功能，帮助你按模型、供应商、应用或团队了解支出情况。当集中化成本控制和使用情况可见性很重要时，Bifrost 值得考虑。

• 网关将部署在哪里？

在选择网关之前，先考虑你的部署需求。托管服务可能适合希望尽量减少基础设施工作的团队，而有严格数据控制要求的组织可能需要私有云、VPC、本地部署或气隙部署。Bifrost 支持这些部署模式，因此对于需要对 AI 基础设施拥有更大控制权的企业来说，它是一个值得考虑的选择。

一个在早期阶段运行良好的网关，随着流量、模型使用量和运维需求的增长，可能就不再是合适的选择。尽早评估这些约束条件会让决策更容易。

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常见问题

AI 网关有什么用途？

→ AI 网关在应用程序与其使用的 AI 模型或提供商之间提供了一个集中式层。在评估最佳 AI 网关时，应关注模型路由、身份验证、重试、监控、速率限制和成本管理等能力。

随着应用程序增长并开始使用多个模型或提供商，这一点会变得更有价值。集中式层可以将特定于提供商的逻辑从各个应用程序中抽离出来，并为工程团队提供一种一致的方式来管理 AI 流量。

AI 网关和 API 网关有什么区别？

→ API 网关旨在管理应用程序与后端服务之间的流量，处理身份验证、路由、速率限制和请求策略等问题。

AI 网关将类似的原则应用于 AI 工作负载，但增加了针对模型流量的特定能力。这些能力可以包括模型选择、提供商路由、token 和使用量跟踪、AI 特定的回退机制、与提示词相关的控制，以及对不同模型提供商的支持。

我应该使用开源 AI 网关还是托管 AI 网关？

→ 正确的选择取决于你的团队需要多少基础设施控制权，以及愿意承担多少运维工作。

开源网关可以在部署、配置、定制和数据处理方面提供更大的控制权。它们可能适合基础设施能力强或安全要求严格的团队。

托管网关减轻了运维负担，因为提供商负责处理大部分底层基础设施。对于希望快速集成多个 AI 提供商而又不想再维护一个生产服务的团队来说，它们可能很有吸引力。

AI 网关能降低 AI 成本吗？

→ AI 网关可以帮助减少和控制 AI 支出，但它并不会自动让模型使用变得更便宜。

成本节省可以来自模型路由、缓存、速率限制、预算和使用量追踪等能力。例如，应用可以将更简单的请求路由到成本更低的模型，缓存重复的请求，或对单个团队或应用强制执行支出限额。

实际节省取决于网关的配置方式以及 AI 流量的管理方式。

如果我的应用只使用一个 AI 提供商，我还需要 AI 网关吗？

→ 不一定。使用单一提供商的小型应用可能不需要额外的基础设施或运维层。

当应用需要集中式可观测性、速率限制、成本控制、安全策略，或需要一种简洁的方式来在日后引入更多模型时，AI 网关仍然有用。决策应基于应用的运维需求，而不仅仅是所使用的提供商数量。

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最终思考

AI 网关是生产级 AI 应用架构的核心组成部分。随着团队使用的模型、提供商、智能体和 AI 工具数量不断增加，单独管理每一个集成会变得越来越困难。

本指南中的五个平台以不同方式应对这一挑战，但Bifrost 是我为生产级和企业级 AI 工作负载推荐的首选。它在性能、可靠性、路由、治理和灵活部署方面的组合，使其成为需要掌控自身 AI 基础设施的团队的强力选择。

Bifrost 将 LLM 网关、MCP 网关和智能体能力统一到一个平台中。它还支持自托管、VPC、本地部署和气隙部署，这使其非常适合对安全、治理和基础设施有严苛要求的企业。

其他网关也有明确的用例。Cloudflare AI Gateway非常适合已经在使用 Cloudflare 的团队。Vercel AI Gateway适合使用 Vercel 和 Next.js 构建的团队。LiteLLM对于想要开源网关的 Python 团队来说是一个灵活的选择，而OpenRouter对于想通过一个 API 获得广泛模型访问权限的开发者来说很有用。

在比较最佳 AI 网关时，考虑性能、可靠性、模型访问、可观测性、成本控制、安全性和部署要求。对于运行关键任务 AI 工作负载的团队，Bifrost 在本次对比中脱颖而出，成为首选，因为它将这些生产需求与企业治理和基础设施灵活性结合在一起。

对于简单的应用，轻量级托管解决方案就足够了。对于处理大量生产流量、模型路由、智能体工作流和企业策略的大型 AI 平台，网关成为架构中不可或缺的一部分。

根据你需要解决的问题来选择 AI 网关。如果生产性能、可靠性、治理和部署控制是你的优先事项，Bifrost 是我会首先评估的选项。

评估 AI 网关的团队可以申请 Bifrost 演示或查看开源仓库。

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