# LiteLLM vs Kong AI Gateway - GateLLM

> LiteLLM vs Kong AI Gateway comparados em implantação, âncora de cobrança, entradas de protocolo, governança e independência do fornecedor — além de quando nenhum dos dois é a resposta certa.

Canônico: https://www.gatellm.io/pt-BR/compare/litellm-vs-kong/

## LiteLLM vs Kong AI Gateway
Ambos são auto-hospedáveis e ambos são open-core. A linha que realmente decide: o seu gateway é um gateway de LLM ou um gateway de API geral que também fala com modelos?
LiteLLM e Kong AI Gateway são comparados porque são as duas opções auto-hospedáveis que a maioria das equipes coloca na lista curta. Eles não são o mesmo tipo de software. O LiteLLM é um proxy de LLM — toda a sua superfície é modelos, provedores e roteamento compatível com OpenAI. O Kong é um gateway de API geral (plugins, upstreams, limite de taxa para tráfego HTTP arbitrário) com plugins de IA acrescentados. Essa diferença determina todas as outras linhas abaixo: entradas de protocolo, granularidade de governança e quanto você tem de construir por conta própria.
## Quando LiteLLM, quando Kong, quando nenhum
Escolha o LiteLLM se o tráfego que você governa é tráfego de modelos e nada mais: roteamento por modelo, fallback de provedores e atribuição de custos sem aprender uma DSL de plugins, e você se sente confortável em operar um serviço Python. É o caminho mais curto de "chamar muitos provedores" para "chamar muitos provedores por um único endpoint".
Escolha o Kong se você já usa o Kong para tráfego de API não-LLM. Reutilizar o gateway que você tem — seus plugins, seu limite de taxa, seus runbooks operacionais — geralmente vale mais do que introduzir um segundo gateway só para IA. Os plugins de IA são a metade menor dessa decisão.
Nenhum dos dois, se um único provedor, uma única equipe e uma conta mensal administrável forem a sua situação real. Chamar a API do provedor diretamente é mais simples do que qualquer das opções, e nenhum gateway justifica seu custo operacional até você precisar de failover entre vários provedores, atribuição de custos por equipe ou controles de conformidade que o provedor não consegue dar.
## LiteLLM vs Kong: perguntas comuns
### O LiteLLM ou o Kong é mais barato?

Ambos são gratuitos no núcleo de código aberto; a questão de custo é o que você paga por governança. O núcleo OSS do LiteLLM inclui SSO gratuito até 5 usuários e deixa o RBAC atrás do nível Enterprise, e o Kong deixa os plugins de IA de que você precisaria atrás do Kong Enterprise. Compare o nível empresarial que você realmente precisaria, não o download OSS.
### O Kong consegue rotear para vários provedores de modelos como o LiteLLM faz?

O Kong alcança provedores por meio de plugins de IA sobre uma superfície compatível com OpenAI. O LiteLLM é centrado em OpenAI por design e fala diretamente as APIs dos provedores. Se sua exigência é tradução de protocolo entre OpenAI / Anthropic / Gemini / DashScope tanto na entrada quanto na saída, uma superfície de plugins compatível com OpenAI não é a mesma coisa.
### Algum deles mantém os prompts dentro da minha rede?

Sim — ambos são auto-hospedáveis, então os prompts não precisam atravessar um relay de terceiros. É o principal motivo de ambos aparecerem nesta lista curta em vez de ao lado dos gateways SaaS.
## Três gateways, cinco critérios
Cada uma das duas primeiras colunas é uma leitura em uma linha da página de comparação correspondente. A coluna GateLLM é a nossa própria posição, não uma avaliação de terceiros — pondere de acordo.
| Critério | LiteLLM | Kong AI Gateway | GateLLM |
| --- | --- | --- | --- |
| Implantação | OSS auto-hospedado | OSS auto-hospedado (+ Konnect gerenciado) | Totalmente auto-hospedado (Docker / Helm), sem plano de controle do fornecedor |
| Âncora de cobrança | OSS gratuito; Enterprise com preço por uso | OSS gratuito; plugins restritos ao Enterprise | Licença por instância; sem margem sobre tokens, sem taxa por assento |
| Entradas de protocolo | Centrado em OpenAI | Compatível com OpenAI + plugins de IA | Quatro de entrada x quatro de saída (OpenAI / Anthropic / Gemini / DashScope) |
| Governança | SSO (limite de 5 usuários) / RBAC no Enterprise | RBAC / SSO no Enterprise | SSO / SCIM / RBAC + ACL e tetos de orçamento por grupo de chaves |
| Independência do fornecedor | Independente (BerriAI) | Independente (Kong Inc.) | Independente (Fluxon LLC) |

- [Ver a comparação completa GateLLM vs LiteLLM](https://www.gatellm.io/pt-BR/compare/litellm.md)

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