大模型网关有哪些？2026国内外12款主流产品解析：托管、开源、私有化三种落地方式

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

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。