Ihr Ziel
Sichtbar werden, wo KI antwortet
Prozesse automatisieren
Ein Produkt bauen
KI-Agenten einsetzen
Systeme verbinden und modernisieren
Wissen, wo wir stehen
Use Cases
CRMKundenbeziehungen stärkenBeliebtE-CommerceOnline-Umsatz steigernBuchungssystem24/7 Termine annehmenProjektmanagementTeams koordinierenRechnungswesenSchneller bezahlt werdenAnalyticsDatenbasiert entscheiden· von Michael Kerkhoff
Geprüft von Michael Kerkhoff, Stand
Die besten AI-Gateways & LLM-Routing-Tools 2026 im Vergleich: LiteLLM, OpenRouter, Portkey, Vercel AI Gateway, Cloudflare AI Gateway, Kong AI Gateway, TrueFoundry und Requesty — Routing, Fallback, Caching und Kostenkontrolle über Modelle hinweg.
Beste Allround-Wahl und weit verbreitet im Open-Source-Umfeld: ein self-hostbarer Proxy, der 100+ LLMs hinter einem OpenAI-kompatiblen Endpoint bereitstellt — mit Fallbacks, Budgets, virtuellen Keys und Kostentracking pro Team. Maximale Kontrolle für Teams, die das Gateway in der eigenen Infrastruktur betreiben wollen.
Bester Zero-Setup-Zugang zu vielen Modellen: ein Managed-Marktplatz und eine einheitliche API über 400+ Modelle vieler Provider (laut Anbieter), mit automatischem Failover und einer einzigen Abrechnung. Ideal, wenn Breite und Tempo zählen und keine eigene Infrastruktur laufen soll.
Beste Wahl für Produktionsteams mit Governance-Bedarf: ein einheitliches Gateway über sehr viele LLMs mit integrierter Observability, semantischem Caching, Guardrails, Prompt-Management und MCP-Support. Open-Source-Kern mit Managed-Control-Plane für Enterprise-Rollouts.
Beste Wahl für Web- und AI-SDK-Stacks: ein Managed, edge-natives Gateway mit einer API für Hunderte Modelle, automatischem Provider-Fallback, Spend-Monitoring und Zero Data Retention. Native Integration mit dem Vercel AI SDK und Fluid-Compute-Deployments.
Beste Wahl für Edge-Performance und Caching: Modell-Traffic über Cloudflare proxen und per Base-URL-Wechsel Caching, Rate-Limiting, Retries, Analytics und Logging ergänzen. Provider-agnostisch und günstig zu starten im Cloudflare-Netz.
Beste Wahl für Teams schon auf Kong: KI-Plugins auf Kong Gateway und Konnect ergänzen universelles LLM-Routing, semantisches Caching, Rate-Limiting und Prompt-Guardrails im bestehenden API-Management-Stack. Stark, wenn KI-Traffic eine Control-Plane mit anderen APIs teilen muss.
Beste Wahl für governte, Kubernetes-native Enterprise-Deployments: eine KI-Control-Plane, die Modell-Routing mit Zugriffskontrolle, Budgets, Observability und einem MCP-Gateway für Agent-Tool-Zugriff verbindet. Passt für regulierte Teams, die eine governte Schicht für Modelle und Agenten brauchen.
Beste Wahl für kostengewichtetes intelligentes Routing: ein Managed-Router über Hunderte Modelle, der Traffic dynamisch nach Kosten, Latenz und Qualität zwischen Frontier- und günstigeren Modellen verschiebt — mit Fallback und Spend-Analytics. Zielt darauf, Inferenzkosten ohne App-Umbau zu senken.
| Name | Am besten für | Integration | Hosting | Preis | Open Source |
|---|---|---|---|---|---|
| (01) LiteLLM | Open-Source-LLM-Proxy mit breitester Provider-Unterstützung und voller Self-Host-Kontrolle | OpenAI-kompatible API, Python-SDK, Docker/Kubernetes, YAML-Config | Self-Host + Managed (Cloud) | Kostenlos OSS; LiteLLM Cloud & Enterprise nutzungs-/seatbasiert | ✓ Ja |
| (02) OpenRouter | Managed-Multi-Modell-Marktplatz mit dem breitesten Katalog und Ein-Key-Zugang | OpenAI-kompatible REST-API, Drop-in-Base-URL-Wechsel, Routing pro Request | Managed (SaaS) | Pay-per-Token-Durchreichung plus kleine Plattformgebühr; kein Monatsminimum | – Nein |
| (03) Portkey | Enterprise-Gateway plus Observability, Guardrails und Prompt-Governance in einer Schicht | OpenAI-kompatible API, SDKs, config-basiertes Routing, Guardrails, MCP | Managed + Self-Host | Kostenlose Stufe; nutzungsbasiert Pro; Enterprise individuell | ✓ Ja |
| (04) Vercel AI Gateway | Edge-native einheitliche API für Web-Apps auf Basis des Vercel AI SDK | Vercel AI SDK, OpenAI-kompatible API, Fluid Compute, Edge-Runtime | Managed (Edge) | Nutzungsbasiert auf Modell-Tokens – siehe Anbieter | – Nein |
| (05) Cloudflare AI Gateway | Edge-Proxy für Caching, Rate-Limiting und Analytics über beliebige Provider | Base-URL-Proxy, Workers, REST, OpenAI-kompatible Endpoints | Managed (Edge) | Kostenloser Start; skaliert mit Cloudflare-Nutzung | – Nein |
| (06) Kong AI Gateway | KI-Kontrollen auf Enterprise-API-Management und bestehenden Gateways | Kong Gateway/Konnect-Plugins, deklarative Config, Kubernetes | Self-Host + Konnect | OSS-Kern kostenlos; Konnect & Enterprise individuell | ✓ Ja |
| (07) TrueFoundry | Enterprise-Control-Plane für Modell-Routing, Governance und Agent-Tooling | Kubernetes-nativ, einheitliche API, MCP-Gateway, RBAC, Observability | Self-Host + Managed | Enterprise (individuell); self-hostbare Control-Plane | – Nein |
| (08) Requesty | Intelligentes, kostenoptimiertes Routing über viele Modelle | OpenAI-kompatible API, Routing-Policies, Analytics-Dashboard | Managed (SaaS) | Nutzungsbasiert; kostenlose Einstiegsstufe | – Nein |
← Horizontal scrollen, um alle Spalten zu sehen
Zuerst das Hosting entscheiden: für strikte Datenresidenz, DSGVO/EU-AI-Act-Compliance oder Air-Gapped-Setups self-hostbare Optionen bevorzugen (LiteLLM, Portkey, Kong, TrueFoundry); für Tempo Managed-Edge-Gateways wählen (OpenRouter, Vercel, Cloudflare, Requesty).
Integration zum Stack passen: fast alle 2026-Gateways bieten einen OpenAI-kompatiblen Endpoint, der Wechsel erfolgt per Base-URL — Vercel AI Gateway passt am engsten, wenn Sie bereits das Vercel AI SDK nutzen, Kong, wenn Sie bereits Kong betreiben.
Routing von Fallback trennen: statischer Fallback (Modell B, wenn A ausfällt) ist Pflicht; kostengewichtetes oder qualitätsbewusstes Routing (Requesty, Portkey, TrueFoundry) verschiebt Traffic aktiv auf günstigere oder bessere Modelle pro Request.
Governance und PII-Kontrollen prüfen: für Produktion Budgets pro Team, virtuelle Keys, Prompt-/Response-Masking, Guardrails und Retention-Limits verifizieren, bevor echter Traffic läuft — Portkey, TrueFoundry und Kong sind hier besonders ausgebaut.
Caching und Kostenzuordnung beachten: semantisches und exaktes Caching plus Kostentracking pro Nutzer sind der Punkt, an dem sich Gateways rechnen — erwartetes Token-Volumen gegen die Preise und Aufschläge jedes Tools modellieren.
Lock-in vermeiden: die App auf der OpenAI-kompatiblen Oberfläche halten und das Gateway als austauschbar behandeln, um zwischen Providern zu wechseln oder mehrere Gateways parallel zu betreiben, wenn Modelle abgekündigt oder neu bepreist werden.
Buchen Sie ein kostenloses 30-Minuten-Gespräch, um Ihre Anforderungen zu besprechen.
