产品信息为公开资料整理截至 2026 年 10 月文中用量与成本为示例估算不代表任何模型的实际价格。排列不构成排名。本文是《AI 网关五大品类全景图》中大模型网关一类的展开篇。大模型的单价每年都在降企业的 AI 账单却越来越难看懂。算一笔示例账一家 2000 人的企业有 30% 的员工每天通过各种内部工具使用大模型平均每人 40 次调用每次输入加输出约 3000 Token。一天就是 7200 万 Token一个月超过 20 亿。这还只是人用的部分客服、知识库、代码助手这些应用一旦上线调用量往往再翻几倍。而这些调用分散在三四家模型厂商、十几个 API Key、若干个团队的预算里。企业 Token 用量的示例估算财务问 IT钱花在哪了。IT 说不清因为调用根本没有经过同一个地方。大模型网关要解决的就是这个问题让所有模型调用走同一个入口在这个入口上做路由、缓存、计量和管控。它不生产模型它管的是企业怎么用模型。一、大模型网关是什么五项核心能力可以把它理解为放在应用和模型之间的一层调度与账房。1. 统一接口不同模型厂商的 API 格式、鉴权方式、流式协议各不相同。网关把它们统一成一套接口多数采用 OpenAI 兼容格式应用换模型时不用改代码。2. 智能路由按规则把请求发给合适的模型简单问题走便宜的小模型复杂任务走能力更强的大模型某家模型响应变慢或报错自动切到备用模型。3. 缓存相同或语义相近的问题直接返回缓存结果。语义缓存的原理是把问题转成向量与历史问题比较相似度超过阈值就命中。对客服、FAQ 类场景缓存能明显减少重复调用但阈值设得太低会答非所问需要按场景调。缓存命中与分级路由大模型网关的降本机制4. 计量与配额按 Token 统计到人、部门、应用设置预算上限超额后告警、降级到低成本模型或拒绝。5. 基础护栏敏感词过滤、简单的输入输出检查。更完整的内容安全通常由专门的 AI 安全网关承担。二、大模型网关三种落地方式与12款主流产品市面上的大模型网关数量很多但按部署在哪里、控制权在谁手里来看只有三种落地方式。这比按功能比较更能帮企业缩小范围。三种落地方式的控制权分界私有化大模型网关控制权完全在企业网关部署在企业自有机房或网络接入点控制面和数据面都在企业边界内敏感内容在本地完成脱敏后才发往外部模型。代价是需要一定的部署和运维投入收益是数据边界清晰能满足金融、汽车、政企等行业的合规要求。1. 犀思云 私有 AI 网关 PAG一句话介绍犀思云面向数据不出域场景的私有 AI 网关在大模型调用治理上覆盖统一接入、计量、审计与本地脱敏严格属于网络层私有 AI 网关品类。主要能力• 统一接入多家公有云大模型与本地模型按数据级别选择模型• Token 计量到人、部门与应用支持成本分摊• 模型厂商 API 密钥统一托管业务方使用网关颁发的凭据• Prompt 脱敏与违规拦截在本地闭环调用海外模型可经自有全球骨干加速优势网关与 SD-WAN 组网共用同一台 uCPE / vCPE 和同一个控制台多分支、多子公司不必各建一套网关犀思云不提供模型服务不读取、不留存业务内容厂商口径。适合谁集团型企业有分支与海外子公司、数据不能出企业边界的金融、汽车、制造企业。2. F5 AI Gateway一句话介绍F5 推出的可自托管 AI 网关把其在应用流量管理上的能力延伸到大模型调用。主要能力• 在多个模型端点之间路由与分配流量• 对请求和响应执行可插拔的处理与安全检查• 容器化部署可运行在企业数据中心或私有云• 提供调用日志与可观测数据优势AI 流量可纳入既有的 F5 应用交付体系与负载均衡、安全策略统一运维。适合谁已使用 F5 产品、在本地运行模型或对数据位置有要求的企业。开源大模型网关控制权在企业运维也在企业企业在自己的服务器或云上 VPC 中部署开源网关。软件免费或有开源核心版灵活度高但高可用、升级、安全加固都要自己负责。很多企业的大模型网关是从这里起步的。3. LiteLLM一句话介绍由 BerriAI 开源的大模型 SDK 与代理服务用 OpenAI 兼容接口统一调用众多模型厂商。主要能力• 统一接口覆盖上百家模型提供商• 虚拟密钥、团队与预算管理按 Token 计费• 负载均衡、重试与回退开源版提供语义缓存• 内置 MCP 网关能力SSO 等企业功能在企业版优势社区活跃、上手快新模型接入及时是很多团队自建大模型网关的起点。适合谁有开发能力、希望快速统一多模型调用的技术团队与中型企业。4. Higress一句话介绍阿里巴巴开源的云原生 API 网关基于 Envoy 与 Istio 扩展了 AI 网关能力是阿里云 AI 网关的开源版本。主要能力• 多模型统一接入与基于意图的路由• 语义缓存与 Token 级限流• 对接阿里云内容安全做内容检测• REST 接口转 MCP 与 MCP 服务托管优势延续 Envoy 生态的性能与扩展性传统 API 与 AI 流量可以在同一网关管理。适合谁使用 Kubernetes、云原生技术栈成熟的企业。5. API7 AISIX一句话介绍由 Apache APISIX 原班团队打造的开源 AI 网关Rust 编写单一二进制部署。主要能力• 多模型路由与负载均衡可按成本、延迟、负载选择• 语义路由、模型组合与 Token 预算• Prompt 与响应护栏• MCP 网关能力优势数据面可在企业 VPC 内独立运行推理流量不经过 API7 控制面厂商公布的测试显示中低负载下网关开销为亚毫秒级厂商口径。适合谁重视性能与数据路径可控、愿意自运维的企业。6. Kong AI Gateway一句话介绍API 管理厂商 Kong 在 Kong Gateway 之上推出的 AI 网关以插件形式提供 AI 能力。主要能力• AI Proxy 插件统一代理多家模型• 语义缓存、Token 级限流与 Prompt 防护插件• MCP 代理与 MCP OAuth2 插件企业版• 与 Kong 的 API 治理、开发者门户共用一套体系优势插件生态成熟可以与企业现有 API 网关合并管理支持自托管、混合与托管多种部署。适合谁已用 Kong 管理 API、希望 AI 与 API 统一治理的企业。7. One API / New API一句话介绍国内开发者常用的开源模型接口管理与分发系统New API 是 One API 的衍生项目。主要能力• 多渠道接入、负载均衡与失败重试• 额度、令牌与兑换码管理• 模型映射与多种接口格式转换• 网页控制台与用量统计优势部署简单、资源占用低很快就能搭起一个可用的模型分发服务。适合谁中小团队与内部试验环境用于企业级场景需补齐权限与审计并注意 New API 的 AGPLv3 许可证约束。托管型大模型网关开箱即用数据经过厂商网关由厂商在云上运营注册即可使用。上线最快运维成本最低适合以低敏感业务为主、希望快速起步的团队。需要接受的是请求内容会经过网关厂商的节点。8. Cloudflare AI Gateway一句话介绍运行在 Cloudflare 全球网络上的托管 AI 网关改一个接口地址即可接入。主要能力• 请求缓存、限流与重试• 多模型代理与回退• 调用日志、用量与成本分析• 与 Firewall for AI、Workers AI 同平台优势免运维全球节点就近接入开通成本低。适合谁业务面向全球、以低敏感数据为主、希望快速上线的团队。9. Prisma AIRS AI Gateway原 Portkey一句话介绍原 Portkey AI 网关2026 年被 Palo Alto Networks 收购后成为 Prisma AIRS 平台的网关组件。主要能力• 统一接入大量模型与 MCP 工具厂商称超过 3000 个• 语义路由、自动故障切换、缓存与细粒度配额• 遥测与审计日志• 与 Prisma AIRS 运行时安全联动优势可观测与治理能力成熟被收购后安全能力进一步加强网关部分保留开源版本。适合谁重视治理与安全、计划大规模上线 Agent 的企业新用户需关注收购后的产品路线。10. OpenRouter一句话介绍用统一接口聚合大量模型的托管平台按调用付费。主要能力• 一个 API 调用数百个模型• 按价格、延迟或可用性在提供方之间路由• 自动回退• 统一账单优势免去逐家签约与充值适合快速对比不同模型的效果和成本。适合谁需要频繁试用不同模型的开发团队它更接近模型聚合平台不承担企业内部治理。11. 阿里云 AI 网关一句话介绍阿里云 API 网关体系下的 AI 请求统一入口开源版本为 Higress。主要能力• 多模型代理与 Fallback 容灾• Token 限流、语义缓存与可观测• 对接内容安全做输入输出检测• MCP 服务管理与 REST 转 MCP优势与阿里云百炼、通义千问等模型服务及云上安全产品协同紧密开通便捷。适合谁主要业务部署在阿里云上的企业。12. 腾讯云 AI 网关一句话介绍腾讯云云原生智能网关体系推出的、面向大模型与智能化场景的网关产品。主要能力• 支持 MCP、OpenAI、SSE 等协议接入与协议转换• 模型密钥与端点管理模型级限流与 Fallback• 基于语义、成本、性能的智能路由与编排• 敏感信息脱敏Token 消耗与费用监控优势多可用区高可用部署通过消费者与消费者组实现团队间隔离与共享。适合谁主要业务部署在腾讯云上的企业。三、2026国内外12款大模型网关一览落地方式产品适合谁私有化犀思云 PAG、F5 AI Gateway数据不能出域、需要统一治理多个子公司的企业开源自建LiteLLM、Higress、API7 AISIX、Kong、One API / New API有技术团队、希望自主可控的企业托管Cloudflare、Prisma AIRSPortkey、OpenRouter、阿里云、腾讯云低敏感业务、快速起步的团队四、大模型网关怎么选用三个问题判断第一个问题调用内容里有没有不能出企业的数据如果有托管型基本排除在开源自建与私有化之间选择如果企业要求连网关厂商都不能接触内容优先私有化型。第二个问题有没有人维护开源自建看起来免费实际成本在人高可用部署、版本升级、安全补丁、故障排查。没有专职平台团队的企业开源方案往往会停在能跑而达不到能托底。第三个问题调用发生在哪里只在总部机房的部署一套即可有多个分支、海外子公司或者需要调用海外模型的要考虑网关部署位置与网络路径——在跨境公网上模型首字返回慢、长回答中途断开往往不是模型的问题而是网络的问题。结语先划数据边界再定大模型网关形态大模型网关的价值不在于让企业多接几个模型而在于让企业第一次能回答AI 花了多少、用在哪、数据去了哪。三种落地方式没有高下之分区别只在于企业愿意把控制权和数据交到哪一步。先划数据边界再定部署形态最后才比功能。附数据来源与参考资料Portkey 并入 Prisma AIRS来源Palo Alto Networks 新闻稿Higress、AISIX、New API 许可证与能力来源支流科技 AI 网关对比页腾讯云 AI 网关来源腾讯云产品文档阿里云 AI 网关与百炼来源阿里云官网说明厂商信息为公开资料整理标注厂商口径的数字以书面承诺为准性能数字均为参考值以实测为准。