# LiteLLM vs Kong AI Gateway - GateLLM

> LiteLLM et Kong AI Gateway comparés sur le déploiement, l’ancrage de la facturation, les points d’entrée protocolaires, la gouvernance et l’indépendance du fournisseur — et quand aucun des deux n’est la bonne réponse.

Canonique: https://www.gatellm.io/fr/compare/litellm-vs-kong/

## LiteLLM vs Kong AI Gateway
Les deux sont auto-hébergeables et les deux sont open-core. La ligne qui tranche vraiment : votre passerelle est-elle une passerelle LLM, ou une passerelle API générale qui parle aussi aux modèles ?
LiteLLM et Kong AI Gateway sont comparés parce qu’ils sont les deux options auto-hébergeables que la plupart des équipes présélectionnent. Ce ne sont pas le même type de logiciel. LiteLLM est un proxy LLM — toute sa surface est faite de modèles, de fournisseurs et de routage compatible OpenAI. Kong est une passerelle API générale (plugins, amonts, limitation de débit pour du trafic HTTP arbitraire) à laquelle des plugins IA ont été ajoutés. Cette différence entraîne toutes les autres lignes ci-dessous : points d’entrée protocolaires, granularité de la gouvernance et part de ce que vous devez construire vous-même.
## Quand LiteLLM, quand Kong, quand aucun des deux
Choisissez LiteLLM si le trafic que vous gouvernez est du trafic de modèles et rien d’autre : routage par modèle, repli entre fournisseurs et imputation des coûts sans apprendre un DSL de plugins, et si vous êtes à l’aise avec l’exploitation d’un service Python. C’est le chemin le plus court de « appeler de nombreux fournisseurs » à « appeler de nombreux fournisseurs via un seul point de terminaison ».
Choisissez Kong si vous exploitez déjà Kong pour du trafic API non-LLM. Réutiliser la passerelle que vous avez — ses plugins, sa limitation de débit, ses runbooks d’exploitation — bat généralement l’introduction d’une seconde passerelle rien que pour l’IA. Les plugins IA sont la moitié la moins importante de cette décision.
Aucun des deux, si un seul fournisseur, une seule équipe et une facture mensuelle maîtrisée correspondent à votre situation réelle. Appeler directement l’API du fournisseur est plus simple que l’une ou l’autre option, et aucune passerelle ne justifie son coût d’exploitation tant que vous n’avez pas besoin de bascule multi-fournisseurs, d’imputation des coûts par équipe ou de contrôles de conformité que le fournisseur ne peut pas vous donner.
## LiteLLM vs Kong : questions fréquentes
### LiteLLM ou Kong est-il moins cher ?

Les deux sont gratuits au cœur open source ; la question du coût est ce que vous payez pour la gouvernance. Le cœur OSS de LiteLLM inclut le SSO gratuit jusqu’à 5 utilisateurs et réserve le RBAC à son offre Enterprise, et Kong réserve à Kong Enterprise les plugins IA dont vous auriez besoin. Comparez l’offre entreprise dont vous auriez réellement besoin, pas le téléchargement OSS.
### Kong peut-il router vers plusieurs fournisseurs de modèles comme LiteLLM ?

Kong atteint les fournisseurs via des plugins IA sur une surface compatible OpenAI. LiteLLM est centré OpenAI par conception et parle directement aux API des fournisseurs. Si votre exigence est la traduction de protocoles entre OpenAI / Anthropic / Gemini / DashScope en entrée comme en sortie, une surface de plugins compatible OpenAI n’est pas la même chose.
### L’un ou l’autre garde-t-il les prompts dans mon réseau ?

Oui — les deux sont auto-hébergeables, donc les prompts n’ont pas à traverser un relais tiers. C’est la principale raison pour laquelle les deux figurent sur cette présélection plutôt qu’aux côtés des passerelles SaaS.
## Trois passerelles, cinq critères
Chacune des deux premières colonnes est une lecture en une ligne de la page de comparaison correspondante. La colonne GateLLM est notre propre position, pas une évaluation tierce — pesez-la en conséquence.
| Critère | LiteLLM | Kong AI Gateway | GateLLM |
| --- | --- | --- | --- |
| Déploiement | OSS auto-hébergé | OSS auto-hébergé (+ Konnect managé) | Entièrement auto-hébergé (Docker / Helm), sans plan de contrôle fournisseur |
| Ancrage de la facturation | OSS gratuit ; Enterprise facturé à l’usage | OSS gratuit ; plugins réservés à Enterprise | Licence par instance ; sans marge sur les tokens, sans frais par siège |
| Points d’entrée protocolaires | Centré OpenAI | Compatible OpenAI + plugins IA | Quatre entrées x quatre sorties (OpenAI / Anthropic / Gemini / DashScope) |
| Gouvernance | SSO (plafond 5 utilisateurs) / RBAC dans Enterprise | RBAC / SSO dans Enterprise | SSO / SCIM / RBAC + ACL et plafonds budgétaires par groupe de clés |
| Indépendance du fournisseur | Indépendant (BerriAI) | Indépendant (Kong Inc.) | Indépendant (Fluxon LLC) |

- [Voir la comparaison complète GateLLM vs LiteLLM](https://www.gatellm.io/fr/compare/litellm.md)

## Voir aussi
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- [Comparer LiteLLM](https://www.gatellm.io/fr/compare/litellm.md)
- [Comparer OpenRouter](https://www.gatellm.io/fr/compare/openrouter.md)
- [Comparer Alibaba Cloud AI Gateway](https://www.gatellm.io/fr/compare/alibaba-cloud.md)
- [Comparer Azure API Management](https://www.gatellm.io/fr/compare/azure-apim.md)
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- [Comparer Cloudflare AI Gateway](https://www.gatellm.io/fr/compare/cloudflare.md)
- [Comparer Kong AI Gateway](https://www.gatellm.io/fr/compare/kong.md)
- [Comparer Portkey](https://www.gatellm.io/fr/compare/portkey.md)
- [LiteLLM vs OpenRouter](https://www.gatellm.io/fr/compare/litellm-vs-openrouter.md)
- [LiteLLM vs Portkey](https://www.gatellm.io/fr/compare/litellm-vs-portkey.md)
- [Cas d’usage](https://www.gatellm.io/fr/use-cases.md)
- [Réduire le coût des LLM](https://www.gatellm.io/fr/use-cases/reduce-cost.md)
- [Haute disponibilité](https://www.gatellm.io/fr/use-cases/high-availability.md)
- [Isolation multi-tenant](https://www.gatellm.io/fr/use-cases/multi-tenant.md)
- [Conformité et audit](https://www.gatellm.io/fr/use-cases/compliance-audit.md)
- [Dépannage par symptôme](https://www.gatellm.io/fr/use-cases/troubleshooting.md)
- [Pile de modèles multi-fournisseurs](https://www.gatellm.io/fr/use-cases/mixed-model-stack.md)
- [Héberger l’IA en interne dans Office](https://www.gatellm.io/fr/use-cases/self-hosted-office-ai.md)
- [Visibilité et attribution des tokens](https://www.gatellm.io/fr/use-cases/token-ops.md)
- [Token FinOps : allocation et contrôle des coûts IA](https://www.gatellm.io/fr/use-cases/token-finops.md)
- [Gouvernance des outils MCP](https://www.gatellm.io/fr/use-cases/mcp-tool-governance.md)
- [Recherche web pour chaque modèle](https://www.gatellm.io/fr/use-cases/web-search-grounding.md)
- [Rotation et secours multi-clés](https://www.gatellm.io/fr/use-cases/multi-key-pooling.md)
- [Contrôle des clients connectés](https://www.gatellm.io/fr/use-cases/client-admission-control.md)
- [Imposer la politique d’usage des modèles](https://www.gatellm.io/fr/use-cases/enforce-model-policy.md)
- [Aucun choix de modèle côté client](https://www.gatellm.io/fr/use-cases/automatic-model-tiering.md)
- [Un protocole, n’importe quel modèle](https://www.gatellm.io/fr/use-cases/one-protocol-any-model.md)
- [Complément Office / Microsoft 365](https://www.gatellm.io/fr/office-addin.md)
- [Glossaire](https://www.gatellm.io/fr/glossary.md)
- [Catalogue de modèles](https://www.gatellm.io/fr/models.md)
- [Intégrations SDK et frameworks](https://www.gatellm.io/fr/integrations.md)
- [Agents de codage IA et harnais](https://www.gatellm.io/fr/coding-agents.md)
- [Sécurité et conformité](https://www.gatellm.io/fr/security.md)