# LiteLLM vs Kong AI Gateway - GateLLM

> Сравнение LiteLLM и Kong AI Gateway по развёртыванию, основе счёта, протокольным точкам входа, управлению и независимости от производителя — а также когда ни один из них не является правильным ответом.

Канонический URL: https://www.gatellm.io/ru/compare/litellm-vs-kong/

## LiteLLM vs Kong AI Gateway
Оба поддерживают self-hosting, и оба построены по модели open-core. Что действительно решает: ваш шлюз — это LLM-шлюз или универсальный API-шлюз, который также умеет говорить с моделями?
LiteLLM и Kong AI Gateway сравнивают, потому что это два self-hosted варианта, которые чаще всего попадают в шорт-лист команд. Это программное обеспечение разного рода. LiteLLM — LLM-прокси: вся его поверхность — модели, провайдеры и OpenAI-compatible маршрутизация. Kong — универсальный API-шлюз (плагины, upstream, ограничение частоты для произвольного HTTP-трафика) с добавленными AI-плагинами. Это различие определяет каждую следующую строку ниже: протокольные точки входа, гранулярность управления и то, сколько вам придётся строить самостоятельно.
## Когда LiteLLM, когда Kong, когда ни один
Выбирайте LiteLLM, если трафик, которым вы управляете, — это только трафик моделей: маршрутизация по моделям, fallback между провайдерами и атрибуция затрат без изучения DSL плагинов, и вы готовы эксплуатировать Python-сервис. Это кратчайший путь от «вызывать многих провайдеров» к «вызывать многих провайдеров через один endpoint».
Выбирайте Kong, если вы уже используете Kong для обычного API-трафика. Повторное использование имеющегося шлюза — его плагинов, ограничения частоты, операционных runbook — обычно лучше, чем вводить второй шлюз только ради AI. AI-плагины — меньшая половина этого решения.
Ни один, если ваша реальная ситуация — один провайдер, одна команда и управляемый месячный счёт. Прямой вызов API провайдера проще любого из вариантов, и ни один шлюз не оправдывает своих операционных затрат, пока вам не понадобятся отказоустойчивость между провайдерами, атрибуция затрат по командам или средства контроля соответствия, которых провайдер дать не может.
## LiteLLM vs Kong: частые вопросы
### Что дешевле — LiteLLM или Kong?

Оба бесплатны в open-source ядре; вопрос стоимости — это то, что вы платите за управление. OSS-ядро LiteLLM включает SSO бесплатно до 5 пользователей и ограничивает RBAC тарифом Enterprise, а Kong ограничивает нужные вам AI-плагины Kong Enterprise. Сравнивайте тариф Enterprise, который вам действительно понадобится, а не OSS-загрузку.
### Может ли Kong маршрутизировать к нескольким провайдерам моделей так же, как LiteLLM?

Kong обращается к провайдерам через AI-плагины поверх OpenAI-compatible поверхности. LiteLLM по дизайну ориентирован на OpenAI и говорит с API провайдеров напрямую. Если ваше требование — трансляция протоколов между OpenAI / Anthropic / Gemini / DashScope как на входе, так и на выходе, OpenAI-compatible поверхность плагинов — не то же самое.
### Сохраняет ли кто-то из них промпты внутри моей сети?

Да — оба поддерживают self-hosting, поэтому промпты не обязаны проходить через релей третьей стороны. Именно поэтому оба в этом шорт-листе, а не рядом с SaaS-шлюзами.
## Три шлюза, пять критериев
Каждая из первых двух колонок — однострочное резюме соответствующей страницы сравнения. Колонка GateLLM — наша собственная позиция, а не оценка третьей стороны, — взвешивайте её соответственно.
| Критерий | LiteLLM | Kong AI Gateway | GateLLM |
| --- | --- | --- | --- |
| Развёртывание | Self-hosted OSS | Self-hosted OSS (+ управляемый Konnect) | Полностью self-hosted (Docker / Helm), без плоскости управления производителя |
| Основа счёта | Бесплатный OSS; Enterprise — по использованию | Бесплатный OSS; плагины только в Enterprise | Лицензия на экземпляр; без наценки на токены, без платы за место |
| Протокольные точки входа | С центром на OpenAI | OpenAI-compatible + AI-плагины | Четыре входа × четыре выхода (OpenAI / Anthropic / Gemini / DashScope) |
| Управление | SSO (лимит 5 пользователей) / RBAC в Enterprise | RBAC / SSO в Enterprise | SSO / SCIM / RBAC + ACL и лимиты бюджета на группу ключей |
| Независимость от производителя | Независимый (BerriAI) | Независимый (Kong Inc.) | Независимый (Fluxon LLC) |

- [Полное сравнение GateLLM и LiteLLM](https://www.gatellm.io/ru/compare/litellm.md)

## Связанные страницы
- [Главная](https://www.gatellm.io/ru/index.md)
- [Тарифы](https://www.gatellm.io/ru/pricing.md)
- [Калькулятор стоимости LLM](https://www.gatellm.io/ru/calculator.md)
- [О нас](https://www.gatellm.io/ru/about.md)
- [Заказать демо](https://www.gatellm.io/ru/demo.md)
- [FAQ](https://www.gatellm.io/ru/faq.md)
- [Сравнить AI-шлюзы](https://www.gatellm.io/ru/compare.md)
- [Сравнить LiteLLM](https://www.gatellm.io/ru/compare/litellm.md)
- [Сравнить OpenRouter](https://www.gatellm.io/ru/compare/openrouter.md)
- [Сравнить Alibaba Cloud AI Gateway](https://www.gatellm.io/ru/compare/alibaba-cloud.md)
- [Сравнить Azure API Management](https://www.gatellm.io/ru/compare/azure-apim.md)
- [Сравнить Apigee](https://www.gatellm.io/ru/compare/apigee.md)
- [Сравнить Cloudflare AI Gateway](https://www.gatellm.io/ru/compare/cloudflare.md)
- [Сравнить Kong AI Gateway](https://www.gatellm.io/ru/compare/kong.md)
- [Сравнить Portkey](https://www.gatellm.io/ru/compare/portkey.md)
- [LiteLLM vs OpenRouter](https://www.gatellm.io/ru/compare/litellm-vs-openrouter.md)
- [LiteLLM vs Portkey](https://www.gatellm.io/ru/compare/litellm-vs-portkey.md)
- [Сценарии использования](https://www.gatellm.io/ru/use-cases.md)
- [Снижение затрат на LLM](https://www.gatellm.io/ru/use-cases/reduce-cost.md)
- [Высокая доступность](https://www.gatellm.io/ru/use-cases/high-availability.md)
- [Мультитенантная изоляция](https://www.gatellm.io/ru/use-cases/multi-tenant.md)
- [Комплаенс и аудит](https://www.gatellm.io/ru/use-cases/compliance-audit.md)
- [Диагностика по симптомам](https://www.gatellm.io/ru/use-cases/troubleshooting.md)
- [Смешанный стек моделей от разных поставщиков](https://www.gatellm.io/ru/use-cases/mixed-model-stack.md)
- [ИИ в собственном контуре внутри Office](https://www.gatellm.io/ru/use-cases/self-hosted-office-ai.md)
- [Видимость и атрибуция использования токенов](https://www.gatellm.io/ru/use-cases/token-ops.md)
- [Token FinOps: распределение и контроль затрат на ИИ](https://www.gatellm.io/ru/use-cases/token-finops.md)
- [Управление инструментами MCP](https://www.gatellm.io/ru/use-cases/mcp-tool-governance.md)
- [Веб-поиск для всех моделей](https://www.gatellm.io/ru/use-cases/web-search-grounding.md)
- [Ротация и резерв нескольких ключей](https://www.gatellm.io/ru/use-cases/multi-key-pooling.md)
- [Контроль доступа подключённых клиентов](https://www.gatellm.io/ru/use-cases/client-admission-control.md)
- [Принудительная политика использования моделей](https://www.gatellm.io/ru/use-cases/enforce-model-policy.md)
- [Без выбора модели на клиенте](https://www.gatellm.io/ru/use-cases/automatic-model-tiering.md)
- [Один протокол — любая модель](https://www.gatellm.io/ru/use-cases/one-protocol-any-model.md)
- [Надстройка Office / Microsoft 365](https://www.gatellm.io/ru/office-addin.md)
- [Глоссарий](https://www.gatellm.io/ru/glossary.md)
- [Каталог моделей](https://www.gatellm.io/ru/models.md)
- [Интеграции SDK и фреймворков](https://www.gatellm.io/ru/integrations.md)
- [ИИ-агенты для кодирования и harness](https://www.gatellm.io/ru/coding-agents.md)
- [Безопасность и комплаенс](https://www.gatellm.io/ru/security.md)