LiteLLM vs Kong AI Gateway
둘 다 자체 호스팅이 가능하고 둘 다 오픈 코어입니다. 실제로 판가름하는 기준: 당신의 게이트웨이가 LLM 게이트웨이인가, 아니면 모델과도 통신하는 범용 API 게이트웨이인가?
LiteLLM과 Kong AI Gateway가 비교되는 이유는 대부분의 팀이 후보로 올리는 두 가지 자체 호스팅 옵션이기 때문입니다. 하지만 같은 종류의 소프트웨어가 아닙니다. LiteLLM은 LLM 프록시로, 표면 전체가 모델, 제공자, OpenAI 호환 라우팅입니다. Kong은 AI 플러그인을 더한 범용 API 게이트웨이(임의 HTTP 트래픽용 플러그인, 업스트림, 속도 제한)입니다. 이 차이가 아래 모든 행 — 프로토콜 진입점, 거버넌스 세분화, 직접 구축해야 하는 양 — 을 좌우합니다.
세 게이트웨이, 다섯 기준
처음 두 열의 각 셀은 해당 비교 페이지를 한 줄로 읽은 것입니다. GateLLM 열은 제3자 평가가 아니라 우리의 입장이므로 그에 맞게 저울질하세요.
| 기준 | LiteLLM | Kong AI Gateway | GateLLM |
|---|---|---|---|
| 배포 | 자체 호스팅 OSS | 자체 호스팅 OSS(+ 관리형 Konnect) | 완전 자체 호스팅(Docker / Helm), 벤더 컨트롤 플레인 없음 |
| 과금 기준 | OSS 무료, Enterprise는 사용량 기반 | OSS 무료, Enterprise 전용 플러그인 | 인스턴스당 라이선스, 토큰 마진 없음, 좌석당 요금 없음 |
| 프로토콜 진입점 | OpenAI 중심 | OpenAI 호환 + AI 플러그인 | 네 인그레스 x 네 이그레스(OpenAI / Anthropic / Gemini / DashScope) |
| 거버넌스 | SSO(5명 상한) / Enterprise의 RBAC | Enterprise의 RBAC / SSO | SSO / SCIM / RBAC + 키 그룹별 ACL 및 예산 상한 |
| 벤더 독립성 | 독립(BerriAI) | 독립(Kong Inc.) | 독립(Fluxon LLC) |
LiteLLM, Kong, 또는 어느 쪽도 아닐 때
거버넌스 대상 트래픽이 모델 트래픽뿐이라면 LiteLLM을 선택하세요: 플러그인 DSL을 배우지 않고도 모델별 라우팅, 제공자 폴백, 비용 귀속이 가능하고 Python 서비스를 운영하는 데 익숙하다면. "여러 제공자 호출"에서 "하나의 엔드포인트로 여러 제공자 호출"로 가는 가장 짧은 경로입니다.
비-LLM API 트래픽용으로 이미 Kong을 운영 중이라면 Kong을 선택하세요. 이미 가진 게이트웨이 — 플러그인, 속도 제한, 운영 런북 — 를 재사용하는 것이 AI만을 위해 두 번째 게이트웨이를 들이는 것보다 대개 낫습니다. AI 플러그인은 그 결정에서 더 작은 절반입니다.
단일 제공자, 단일 팀, 감당 가능한 월 청구서가 실제 상황이라면 어느 쪽도 아닙니다. 제공자 API를 직접 호출하는 편이 두 옵션보다 단순하며, 다중 제공자 페일오버, 팀별 비용 귀속, 제공자가 줄 수 없는 규정 준수 제어가 필요해지기 전까지는 어떤 게이트웨이도 운영 비용을 정당화하지 못합니다.