2026年优化人工智能支出的6个大语言模型网关

证据等级：A1 证据类型：官方一手信息 来源：Ramp Blog 官方发布日期：2026-08-28 采集时间：2026-08-30T12:34:17.418Z

LLM 网关的目标不仅仅是减少 AI 支出。它的目的是通过为每个请求匹配成本、延迟、质量和可靠性的最佳平衡，从每个 token 中获得更多价值。

一个LLM 网关，也称为 AI 网关，为开发者提供一个端点，用于访问和路由多个 AI 提供商的请求。最佳的选择可以帮助团队控制整体 AI 成本，同时决定在何处值得为高端速度和模型能力付费。

本比较评估了网关经济性：提供商加价、平台费用、自建负担、路由控制以及请求级支出可见性。目标不是找出一个普遍最便宜的工具，而是找出能够帮助团队更好地决定 AI 支出分配的网关。

在 LLM 网关中需要关注的内容

成本与性能权衡：合适的网关应该能帮助你决定何时请求需要高端速度或智能，以及何时通过较便宜的路径也能实现相同的业务结果。

加价和费用：随着使用量增加，网关收费可能会叠加。比较代币加价、信用购买费用、BYOK 条款以及任何平台收费。

部署模式：自托管提供对数据和基础设施的控制，但你的团队需要负责安全性、正常运行时间和维护。托管服务可以减少这些运营工作。

可靠性和延迟：生产环境中的 AI 工作负载需要备用行为，并需要在快速的高端路线和可容忍更多延迟的低成本路线之间进行选择。

支出可视性和控制：请求级记录、预算控制以及团队或应用级分配，使得能够了解 AI 支出去向，以及是否产生了结果。

模型访问：当你需要特定提供商或模型时，广度很重要。但它不应超过经济性、操作负担以及路由决策质量的考虑。

比较顶级大型语言模型网关

这些网关在帮助团队管理 AI 使用方面有所不同：有的优先考虑自托管控制，有的优先考虑模型访问广度，还有的将路由与支出可见性、治理或缓存结合。比较它们在部署、定价和成本控制方法上的权衡。

网关	部署	定价	最佳适用
Ramp 路由器	托管	公开测试期间免费路由，代币列价	在 AI 工作负载中优化成本、速度和质量
LiteLLM	自托管开源软件；提供企业支持/部署选项	免费（开源），企业自定义定价	完全自托管控制，DevOps 能力 required
开放路由器	托管	供应商价格；卡费 5.5% 或 BYOK 费 5%，适用于每月超过 $25K 的费用	广泛模型访问，快速设置
Portkey	自托管或托管	自托管免费，托管每月 $49 起，按日志计价	可观察性和治理与路由同时进行
Requesty	托管	按需付款加价 5%；使用您自己的供应商密钥时为 0%	可重复，缓存友好 工作负载
Bifrost	自托管（企业：VPC/本地/隔离网络）	免费（开源），企业定制价格	低开销路由，分层预算

1. Ramp 路由器

Ramp 路由器 帮助团队在能够创造最大价值的请求上分配 AI 支出。它根据成本、延迟、质量和可用性之间的权衡来路由请求，因此团队可以为需要的工作保留优质容量，同时为不需要的工作使用更高性价比的路径。

路由器是一个托管的、与 OpenAI 兼容的端点，因此采用方式可以简单到只需更改基础 URL。它还会记录每个请求的使用量和费用，让团队能够了解每个应用、模型、提供商和路由决策如何影响 AI 支出。

Ramp 构建了 Router，其基于内部运营三年的路由技术，每月在生产工作负载中路由超过 2.75 万亿个 token。Ramp 的首席技术官 Rahul Sengottuvelu 表示，Router 将公司内部的大语言模型成本降低了 30%，而性能没有受到影响。

Ramp 在 Router 开始路由到新模型之前，都会使用其从生产工程工作中构建的自有基准 Ramp SWE-Bench 在真实工作负载上测试每个新模型。如果某个提供商出现故障或达到速率限制，Router 可以将请求发送到另一个可用模型，而不会让请求失败。

在测试阶段，Router 的路由层是免费的：团队只需支付提供每个请求模型的公开 token 价格，Router 不加收任何费用。新用户将获得 26 美元的积分。

• 部署：托管。
• 费用结构：测试版期间路由免费；适用公布的模型代币价格。
• 主要功能：兼容 OpenAI 的端点，采用 Thompson 采样学习路由，增加大约 30 毫秒延迟，成功率 99.999%，每次请求都有使用和费用记录，广泛的模型提供商选择，包括 Anthropic、OpenAI、Fireworks 和 xAI。
• 集成：兼容任何为 OpenAI 聊天补全 API 构建的框架。

优点：测试版期间无加价，新用户可获 26 美元信用。三年的内部生产使用经验，包括 Router 带来的 30% 成本减少。内置支出可见性，而非附加。

缺点：在扩展期间，模型目录比 OpenRouter 或 LiteLLM 小。

2. LiteLLM

LiteLLM 是一个开源代理，由你自行托管。由于你需要自备提供商 API 密钥，LiteLLM 不会对令牌消耗加收任何费用。软件本身是免费的，包括商业用途。

你放弃的是管理层：你需要自己负责基础设施、正常运行时间以及运行和维护的工程时间。如果你已经具备 DevOps 能力并希望完全掌控，这种权衡是合理的。

• 部署：自托管开源；可提供企业部署和支持选项。
• 费用结构：零加价，基础设施成本由你承担。
• 主要特点：统一接口访问多种提供商，自动重试和回退，每个项目预算限制，OpenTelemetry 对护栏违规进行可观测性监控。
• 集成：Azure OpenAI、Vertex AI、Anthropic、Bedrock、Groq、Mistral、Together AI，以及 Lunary、MLflow、Langfuse 和 Helicone 等可观测性工具。

优点：MIT 许可，可免费进行商业自托管，拥有超过 56,000 个 GitHub 星标，并且拥有涵盖云提供商和可观测性工具的广泛集成生态系统。

缺点：基础设施、正常运行时间和工程时间由你自己负责。单点登录 (SSO)、基于角色的访问控制 (RBAC) 以及托管的安全限制 UI 需要付费的企业版，价格为定制定价而非公开发布。

3. OpenRouter

OpenRouter 对 AI 使用按提供商列出的价格收费，然后根据你的支付方式加收手续费。用信用卡购买积分会加收 5.5%（最低 $0.80）；加密货币支付加收 5%。如果你自带提供商密钥，每月前 $25,000 的使用额免手续费，之后 OpenRouter 对额外使用收取 5% 的费用。

对于重视广泛模型访问和最小化设置的团队来说，这种定价结构可能是一个合理的权衡。

• 部署：托管。
• 费用结构：提供商价格，加上根据你的设置收取的支付或 BYOK 手续费。
• 主要特点：广泛的多提供商模型访问、具备自动提供商回退的边缘路由、开箱即用的 OpenAI SDK 兼容性。
• 集成：LangChain、LlamaIndex、Vercel AI SDK、PydanticAI、Mastra，以及原生 Python、TypeScript 和 Rust 软件开发工具包（SDK）和命令行界面（CLI）。

优点：模型选择广泛，几乎无需设置时间。推理定价按成本转嫁，无加价。广泛的框架支持（LangChain、Vercel AI SDK 等）使得即插即用轻松。

缺点：规模增大时成本可能上升——用卡支付的使用有 5.5% 的购买费用，而自带密钥（BYOK）在每月前 25,000 美元免费，之后会收取 5% 费用。没有自托管选项。

4. Portkey

Portkey 的网关是开源的，并且可以免费自托管。其托管云版本从免费开始，并可扩展到付费计划（从每月 49 美元起），定价根据请求量和可观测性功能（“记录日志”），而不是按每个令牌的加价。

您可以先自托管，之后再迁移到托管版而无需更改网关。不过，托管版的定价模式需要一些时间适应，因为它根本不是按令牌定价的。

• 部署方式：自托管或托管。
• 费用结构：自托管免费，托管版按日志量定价，而非按令牌。
• 主要功能：跨广泛多提供商目录的统一 API、内置可观测性、追踪、成本跟踪、警戒线。
• 集成：LangChain、CrewAI、AutoGen 及其他智能体框架。与 OpenAI 和 Azure 即插即用兼容。

优点：将受管理的合规性、保护措施和可观测性整合在一个包中。提供自托管和托管部署选项。

缺点：如果没有强大的内部流程，入职和关键生命周期管理可能对基础设施要求很高。Palo Alto Networks 于2026年5月收购了Portkey，因此团队应关注其新所有权下的路线图变化。

5. 请求

当您使用 Requesty 的按需付费服务时，Requesty 会在供应商价格上加收 5% 的加价。一个从供应商直接购买每百万个令牌成本为 10 美元的模型，通过 Requesty 的费用为 10.50 美元。如果您自带供应商密钥，Requesty 表示不会加收任何加价。

它提供提示和语义缓存，可以减少重复或类似请求的成本。节省的金额取决于您的工作负载和缓存命中率。

• 部署：托管。
• 费用结构：在提供商价格上加收5%的按需付款；使用您自己的提供商密钥则为0%。
• 主要功能：多提供商模型访问、提示和语义缓存、支出限制、个人身份信息（PII）保护以及欧盟路由。
• 集成：兼容OpenAI，只需更改基础URL，还内置了支出限制和PII检测。

优点：清晰的按需计费定价、无加价的自带密钥选项，以及适合重复任务较多的工作负载的缓存功能。

缺点：仅托管部署，公共开源影响力比LiteLLM小。

6. 彩虹桥

Bifrost 是 Maxim AI 的开源 LLM 网关，使用 Go 构建，并针对延迟敏感的生产流量进行了优化。开源软件（OSS）版本可以免费自托管，核心路由、缓存或预算控制功能没有任何限制。

升级版本为企业版：定制价格，未公开，并需要通过演示请求进行访问。它增加了保护措施、集群模式、企业单点登录（SSO）、基于角色的访问控制（RBAC）和审计日志，并提供 14 天免费试用。

• 部署方式：自托管（OSS）。企业版提供虚拟私有云（VPC）、本地部署或隔离部署选项。
• 费用结构：OSS 免费，企业版定制价格。
• 主要功能：多提供商访问、语义缓存、分级预算、MCP 支持、自动故障切换和负载均衡。
• 集成：可作为 OpenAI、Anthropic、Google GenAI 和 AWS Bedrock SDK 的即插即用替代方案。同时也支持 LangChain、PydanticAI、Prometheus 和 OpenTelemetry 的可观测性。

优点：免费自托管的开源层，提供路由、缓存、预算控制、故障转移和负载均衡。原生模型上下文协议（MCP）支持智能体驱动工作负载。

缺点：企业定价未公开，与 LiteLLM 的付费层一样不透明。市场上比 LiteLLM 或 OpenRouter 更新，社区历史记录较少。

不是每个团队都有唯一的最低成本网关。自托管工具可以消除网关加价，但会增加基础设施工作；托管网关可以减少这种负担，但可能会收取平台费用。正确的选择取决于您的团队是否需要完全的运营控制、最广泛的模型目录，或是具有每次请求可见性的成本意识路由。

把 AI 支出放在能够创造价值的地方

AI 成本不应通过限制使用来管理。它们应通过将高级模型、低延迟和更高的令牌预算分配给能够产生最大回报的工作，并在其他地方寻找更高性价比的路由来管理。

Ramp 路由器 为团队提供了一种可管理的方式，根据成本、速度、质量和可用性来路由请求，同时跟踪每个请求的支出。查看代币预算的去向，将符合条件的工作路由到成本较低的路径，并为最重要的 AI 体验保留高级容量。

路由器在 2026 年之前免费，不收取路由加价，新用户可获得 26 美元的积分。只需更改一个基础 URL，即可开始优化每个 AI 请求的经济性。