# LiteLLM vs Kong AI Gateway - GateLLM

> Comparación entre LiteLLM y Kong AI Gateway en despliegue, base de facturación, puntos de entrada de protocolo, gobernanza e independencia del proveedor, además de cuándo ninguno es la respuesta correcta.

Canonical: https://www.gatellm.io/es/compare/litellm-vs-kong/

## LiteLLM vs Kong AI Gateway
Ambos se pueden autoalojar y ambos son de núcleo abierto. La línea que realmente decide: ¿su gateway es un gateway de LLM o un gateway de API general que también habla con modelos?
LiteLLM y Kong AI Gateway se comparan porque son las dos opciones autoalojables que más equipos incluyen en su lista corta. No son el mismo tipo de software. LiteLLM es un proxy de LLM: toda su superficie son modelos, proveedores y enrutamiento compatible con OpenAI. Kong es un gateway de API general (plugins, upstreams, limitación de velocidad para tráfico HTTP arbitrario) con plugins de IA añadidos. Esa diferencia determina todas las demás filas de abajo: puntos de entrada de protocolo, granularidad de gobernanza y cuánto tiene que construir usted mismo.
## Cuándo LiteLLM, cuándo Kong, cuándo ninguno
Elija LiteLLM si el tráfico que gobierna es tráfico de modelos y nada más: enrutamiento por modelo, conmutación por error entre proveedores y atribución de costos sin aprender un DSL de plugins, y si se siente cómodo operando un servicio de Python. Es el camino más corto de "llamar a muchos proveedores" a "llamar a muchos proveedores a través de un solo endpoint".
Elija Kong si ya ejecuta Kong para tráfico de API que no es de LLM. Reutilizar el gateway que ya tiene (sus plugins, su limitación de velocidad, sus runbooks operativos) suele superar a introducir un segundo gateway solo para IA. Los plugins de IA son la mitad menor de esa decisión.
Ninguno, si un solo proveedor, un solo equipo y una factura mensual manejable son su situación real. Llamar directamente a la API del proveedor es más sencillo que cualquiera de las dos opciones, y ningún gateway justifica su costo operativo hasta que necesite conmutación por error entre proveedores, atribución de costos por equipo o controles de cumplimiento que el proveedor no pueda darle.
## LiteLLM vs Kong: preguntas habituales
### ¿Es más barato LiteLLM o Kong?

Ambos son gratuitos en su núcleo de código abierto; la cuestión del costo es cuánto paga por la gobernanza. El núcleo OSS de LiteLLM incluye SSO gratuito hasta 5 usuarios y reserva el RBAC para su nivel Enterprise, y Kong reserva para Kong Enterprise los plugins de IA que necesitaría. Compare el nivel empresarial que realmente necesitaría, no la descarga OSS.
### ¿Puede Kong enrutar a varios proveedores de modelos como lo hace LiteLLM?

Kong llega a los proveedores mediante plugins de IA sobre una superficie compatible con OpenAI. LiteLLM está centrado en OpenAI por diseño y habla directamente con las API de los proveedores. Si su requisito es la traducción de protocolos entre OpenAI / Anthropic / Gemini / DashScope tanto en la entrada como en la salida, una superficie de plugins compatible con OpenAI no es lo mismo.
### ¿Alguno de los dos mantiene los prompts dentro de mi red?

Sí: ambos se pueden autoalojar, así que los prompts no tienen por qué pasar por un relé de terceros. Esa es la razón principal por la que ambos aparecen en esta lista corta y no junto a los gateways SaaS.
## Tres gateways, cinco criterios
Cada una de las dos primeras columnas es una lectura de una línea de la página comparativa correspondiente. La columna de GateLLM es nuestra propia posición, no una evaluación de terceros: valórela en consecuencia.
| Criterio | LiteLLM | Kong AI Gateway | GateLLM |
| --- | --- | --- | --- |
| Despliegue | OSS autoalojado | OSS autoalojado (+ Konnect gestionado) | Totalmente autoalojado (Docker / Helm), sin plano de control del proveedor |
| Base de la facturación | OSS gratuito; Enterprise con precio por uso | OSS gratuito; plugins limitados a Enterprise | Licencia por instancia; sin recargo por token ni tarifa por asiento |
| Puntos de entrada de protocolo | Centrado en OpenAI | Compatible con OpenAI + plugins de IA | Cuatro de entrada × cuatro de salida (OpenAI / Anthropic / Gemini / DashScope) |
| Gobernanza | SSO (límite de 5 usuarios) / RBAC en Enterprise | RBAC / SSO en Enterprise | SSO / SCIM / RBAC + ACL por grupo de claves y topes de presupuesto |
| Independencia del proveedor | Independiente (BerriAI) | Independiente (Kong Inc.) | Independiente (Fluxon LLC) |

- [Ver la comparación completa GateLLM vs LiteLLM](https://www.gatellm.io/es/compare/litellm.md)

## Relacionado
- [Inicio](https://www.gatellm.io/es/index.md)
- [Precios](https://www.gatellm.io/es/pricing.md)
- [Calculadora de costos](https://www.gatellm.io/es/calculator.md)
- [Acerca de](https://www.gatellm.io/es/about.md)
- [Reservar una demo](https://www.gatellm.io/es/demo.md)
- [FAQ](https://www.gatellm.io/es/faq.md)
- [Comparar gateways de IA](https://www.gatellm.io/es/compare.md)
- [Comparar LiteLLM](https://www.gatellm.io/es/compare/litellm.md)
- [Comparar OpenRouter](https://www.gatellm.io/es/compare/openrouter.md)
- [Comparar Alibaba Cloud AI Gateway](https://www.gatellm.io/es/compare/alibaba-cloud.md)
- [Comparar Azure API Management](https://www.gatellm.io/es/compare/azure-apim.md)
- [Comparar Apigee](https://www.gatellm.io/es/compare/apigee.md)
- [Comparar Cloudflare AI Gateway](https://www.gatellm.io/es/compare/cloudflare.md)
- [Comparar Kong AI Gateway](https://www.gatellm.io/es/compare/kong.md)
- [Comparar Portkey](https://www.gatellm.io/es/compare/portkey.md)
- [LiteLLM vs OpenRouter](https://www.gatellm.io/es/compare/litellm-vs-openrouter.md)
- [LiteLLM vs Portkey](https://www.gatellm.io/es/compare/litellm-vs-portkey.md)
- [Casos de uso](https://www.gatellm.io/es/use-cases.md)
- [Reducir el costo de LLM](https://www.gatellm.io/es/use-cases/reduce-cost.md)
- [Alta disponibilidad](https://www.gatellm.io/es/use-cases/high-availability.md)
- [Aislamiento multiusuario](https://www.gatellm.io/es/use-cases/multi-tenant.md)
- [Cumplimiento y auditoría](https://www.gatellm.io/es/use-cases/compliance-audit.md)
- [Solución de problemas por síntoma](https://www.gatellm.io/es/use-cases/troubleshooting.md)
- [Stack de modelos multivendor](https://www.gatellm.io/es/use-cases/mixed-model-stack.md)
- [IA autoalojada dentro de Office](https://www.gatellm.io/es/use-cases/self-hosted-office-ai.md)
- [Visibilidad y atribución del uso de tokens](https://www.gatellm.io/es/use-cases/token-ops.md)
- [Token FinOps: asignación y control del costo de IA](https://www.gatellm.io/es/use-cases/token-finops.md)
- [Gobernanza de herramientas MCP](https://www.gatellm.io/es/use-cases/mcp-tool-governance.md)
- [Búsqueda web para todos los modelos](https://www.gatellm.io/es/use-cases/web-search-grounding.md)
- [Rotación y respaldo multi-clave](https://www.gatellm.io/es/use-cases/multi-key-pooling.md)
- [Control de admisión de clientes](https://www.gatellm.io/es/use-cases/client-admission-control.md)
- [Aplicar la política de uso de modelos](https://www.gatellm.io/es/use-cases/enforce-model-policy.md)
- [Sin elección de modelo en el cliente](https://www.gatellm.io/es/use-cases/automatic-model-tiering.md)
- [Un protocolo, cualquier modelo](https://www.gatellm.io/es/use-cases/one-protocol-any-model.md)
- [Complemento para Office / Microsoft 365](https://www.gatellm.io/es/office-addin.md)
- [Glosario](https://www.gatellm.io/es/glossary.md)
- [Catálogo de modelos](https://www.gatellm.io/es/models.md)
- [Integraciones de SDK y frameworks](https://www.gatellm.io/es/integrations.md)
- [Agentes de código IA y harnesses](https://www.gatellm.io/es/coding-agents.md)
- [Seguridad y cumplimiento](https://www.gatellm.io/es/security.md)