Benchmark de AI Gateways: Cuál es el mejor?

Los grandes modelos de lenguaje (LLMs) han transformado la inteligencia artificial, convirtiéndose en una pieza clave para multitud de aplicaciones, como la generación de contenido, la clasificación zero-shot y tareas lingüísticas complejas. Antes de los LLMs, lograr estas capacidades requería entrenar modelos a medida para cada tarea específica, un enfoque que carecía de escalabilidad y adaptabilidad. Hoy, los LLMs pueden procesar grandes volúmenes de datos, comprender el contexto y generar respuestas coherentes y creativas, lo que los hace invaluables en todos los sectores.

Una característica que define a los LLMs es su capacidad para generar texto similar al humano y respuestas perspicaces sobre temas muy diversos. Sin embargo, esa misma creatividad introduce retos, ya que los LLMs pueden desviarse de las conversaciones previstas, entrar en discusiones fuera de tema o incluso producir contenido no deseado. En aplicaciones empresariales, como los chatbots de atención al cliente, este tipo de respuestas no buscadas pueden ser contraproducentes o incluso perjudiciales. Por ello, las organizaciones han buscado formas de regular las interacciones con los LLMs, asegurándose de que las respuestas se alineen con los objetivos de negocio y los requisitos de cumplimiento.

En este post repasamos dos enfoques distintos para regular las interacciones con LLMs: los guardrails de LLM y los AI gateways. Además, evaluamos los nueve principales AI gateways mediante una comparación rigurosa, analizando cuatro variables clave: throughput (peticiones por segundo), latencia media (milisegundos), latencia P99 (milisegundos) y tasa de éxito.

¿Quieres saber qué AI gateway es el mejor para mantener tus aplicaciones de IA seguras manteniendo la gobernanza de la IA?

Lee este benchmark para descubrir la respuesta.

LLM Guardrails: ¿cuál es su papel y cuáles son sus limitaciones?

Un enfoque ampliamente adoptado para gestionar el comportamiento de los LLMs es el uso de LLM guardrails, sistemas intermedios que regulan las salidas generadas por la IA. Estos guardrails ayudan a aplicar políticas de seguridad, prevenir problemas como la prompt injection, mitigar los riesgos de seguridad de los LLMs y garantizar que el contenido generado por IA se mantenga dentro de unos límites predefinidos. También realizan rate limiting de IA y filtran respuestas tóxicas o fuera de tema, reforzando la gobernanza y el cumplimiento de la IA.

A continuación puedes ver cómo se ve una arquitectura de guardrail:

Aunque son efectivos, los guardrails tradicionales presentan limitaciones importantes. A medida que las empresas escalan la adopción de IA en múltiples aplicaciones, configurar y gestionar manualmente los guardrails de LLM se vuelve cada vez más complejo y propenso a errores. Garantizar un despliegue correcto, mantener distintas versiones y aplicar consistentemente las políticas en casos de uso diversos introduce sobrecarga operativa y riesgos de mala configuración.

Además, la mayoría de las implementaciones de guardrails se basan en conjuntos de reglas estáticas que tienen dificultades para seguir el ritmo de la naturaleza cambiante de las amenazas de IA y los patrones de uso indebido. Esta rigidez dificulta la escalabilidad y genera fragmentación en la seguridad y la gobernanza de la IA.

Para resolver estos retos, proponemos un nuevo paradigma: la arquitectura de AI gateway.

Presentando la arquitectura de AI gateway

A diferencia de los guardrails tradicionales de LLM, que se implementan a nivel de aplicación, el AI gateway funciona de forma similar a un API gateway pero está diseñado específicamente para casos de uso de IA y se despliega a nivel de infraestructura. De esta forma, intercepta las llamadas a los LLMs, aplicando políticas y controles a escala organizativa en lugar de hacerlo aplicación por aplicación.

Este enfoque centralizado garantiza una aplicación uniforme de las políticas de seguridad, las medidas de cumplimiento y la gobernanza de IA en todas las soluciones de IA empresariales. Además, simplifica el despliegue de LLMs, elimina inconsistencias y reduce la carga operativa asociada a gestionar guardrails individuales.

Por último, al integrar la gestión de APIs de IA en un gateway unificado, las empresas pueden aplicar políticas de arquitectura de IA escalables, optimizar los benchmarks de rendimiento de las APIs y actualizar dinámicamente las reglas de gobernanza para adaptarse a los riesgos emergentes de IA.

Así es cómo se ve una arquitectura de AI gateway:

Al trasladar la gestión de seguridad y cumplimiento de la IA a un LLM gateway centralizado, las organizaciones obtienen control en tiempo real sobre las interacciones de IA, asegurando que todas las aplicaciones impulsadas por IA se alineen con los objetivos estratégicos y las regulaciones del sector.

A medida que las empresas continúan adoptando la innovación impulsada por IA, adoptar una arquitectura de AI gateway será clave para conseguir una infraestructura de IA robusta, escalable y segura.

Elegir el AI gateway adecuado: soluciones especializadas vs. adaptadas

El mercado de AI gateways sigue siendo relativamente limitado, con solo un puñado de soluciones especializadas disponibles. En consecuencia, muchas organizaciones recurren a los API gateways como alternativa, aprovechando sus capacidades de enrutamiento de peticiones, balanceo de carga, autenticación y rate limiting de IA para gestionar aplicaciones impulsadas por IA.

Mientras los AI gateways están diseñados para optimizar el despliegue de LLMs, mejorar la infraestructura de IA y aplicar moderación de LLMs, los API gateways tradicionales ofrecen flexibilidad y un amplio soporte de integración. Eso los convierte en una opción viable para empresas que buscan adaptar la tecnología existente en lugar de implementar un LLM gateway dedicado.

En esta sección exploraremos las opciones de AI gateway especializadas disponibles, junto a los API gateways que pueden adaptarse para soportar soluciones empresariales de IA, asegurando una gestión de APIs de IA fluida y una arquitectura de IA escalable.

Empecemos:

1. TrustGate

TrustGate está diseñado específicamente para manejar cargas de trabajo de IA, garantizando velocidad, eficiencia y adaptabilidad. A diferencia de muchas soluciones existentes que reutilizan API gateways tradicionales para aplicaciones de IA, TrustGate ha sido diseñado desde cero para manejar las demandas únicas de los flujos de trabajo basados en IA. Los API gateways heredados a menudo introducen sobrecarga innecesaria, funcionalidades obsoletas y restricciones arquitectónicas que penalizan el rendimiento de la IA en lugar de optimizarlo.

La mayoría de los API gateways tradicionales se construyen para el manejo de peticiones de propósito general, lo que puede provocar problemas de latencia y cuellos de botella de escalabilidad al gestionar flujos de IA. Estas ineficiencias pueden degradar los tiempos de respuesta y limitar el rendimiento del sistema de IA, dificultando que las empresas escalen de forma eficaz.

En contraste, la AI Gateway Architecture está pensada específicamente para interacciones de IA de alto rendimiento. Integra filtrado avanzado, rate limiting específico de IA y monitorización en tiempo real adaptada a las cargas de LLM. Esto asegura que las aplicaciones de IA procesen las peticiones de forma eficiente, segura y conforme a las políticas de gobernanza.

Aprovechando esta arquitectura, las organizaciones obtienen un mayor control sobre sus sistemas de IA manteniendo una gobernanza y supervisión robustas. ¿El resultado? Integración fluida de IA, mínimos cuellos de botella operativos y despliegues escalables de alto rendimiento. A medida que la adopción de IA sigue creciendo, los AI gateways diseñados específicamente marcan un nuevo estándar del sector para una infraestructura segura y eficiente impulsada por IA.

2. Kong's AI Gateway

El AI Gateway de Kong es una potente extensión de la plataforma Kong Gateway, que ofrece un enfoque simplificado para la integración y gestión de IA dentro de las empresas. Los retos de un ecosistema de IA fragmentado se abordan mediante una capa unificada de API, lo que permite a los desarrolladores interactuar con múltiples servicios de IA utilizando un código de cliente consistente. Esta abstracción mejora la eficiencia del desarrollo a la vez que proporciona gestión centralizada de credenciales, observabilidad y gobernanza sobre los datos y el uso de IA.

Una característica clave del AI Gateway de Kong es su enrutamiento dinámico de peticiones, que optimiza las llamadas a API en función de la eficiencia de costes, la asignación de recursos y la precisión de las respuestas. Una distribución inteligente de las cargas de IA asegura un mejor rendimiento y control de costes para las organizaciones.

La AI Gateway Architecture se apoya en el framework de gestión de APIs de Kong Gateway y en la extensibilidad mediante plugins, introduciendo plugins específicos de IA para enrutamiento semántico, seguridad, observabilidad, aceleración y gobernanza. Estas capacidades especializadas mantienen las aplicaciones impulsadas por IA eficientes, escalables y conformes con las políticas empresariales.

Un proceso de instalación sencillo hace que el despliegue sea rápido y fluido. Con un único comando, el AI Gateway de Kong queda en marcha, proporcionando una gestión sin esfuerzo de las cargas de trabajo de IA.

3. Tyk API Gateway

Tyk es un API Gateway cloud-native y open source diseñado para soportar los protocolos REST, GraphQL, TCP y gRPC. Desde su creación en 2014, el foco se ha mantenido en el rendimiento y la escalabilidad, ofreciendo rate limiting, autenticación, analítica y patrones de microservicios.

Su enfoque "batteries-included" asegura que las organizaciones tengan acceso a un conjunto completo de herramientas para la gestión de APIs sin bloqueo de funcionalidades. La compatibilidad de Tyk con Kubernetes, mediante el Tyk Kubernetes Operator, refuerza aún más su adaptabilidad en entornos cloud modernos.

Aunque Tyk destaca en la gestión general de APIs, no está específicamente adaptado para aplicaciones de IA.

Reconociendo la creciente importancia de la IA, Tyk ha introducido Montag.ai, un producto orientado a empoderar a las empresas con capacidades de IA, pero esto no es una característica inherente del Tyk API Gateway. En consecuencia, las organizaciones que busquen soluciones específicamente optimizadas para cargas de IA pueden encontrar que el gateway principal de Tyk carece de funcionalidades de IA especializadas en comparación con competidores como TrustGate, diseñados específicamente para casos de uso de IA.

Tyk se distribuye cómodamente en Docker, que se encarga de la instalación y puede estar en marcha en cuestión de minutos.

4. KrakenD

KrakenD es un API Gateway open source de alto rendimiento diseñado para facilitar la adopción de arquitecturas de microservicios. Ofrece características como agregación de APIs, gestión de tráfico, autenticación y transformación de datos, lo que permite a las organizaciones construir sistemas escalables y resilientes.

La arquitectura distribuida y sin estado de KrakenD garantiza una verdadera escalabilidad lineal, manejando miles de peticiones por segundo, lo que la hace adecuada para entornos de alta demanda.

Aunque KrakenD destaca en la gestión general de APIs, como en el caso de Tyk, no está específicamente adaptado para aplicaciones de IA. Su enfoque principal sigue siendo optimizar el rendimiento y la escalabilidad de las APIs, sin características dedicadas para cargas de IA. Las organizaciones que busquen soluciones específicamente optimizadas para IA pueden encontrar que KrakenD carece de funcionalidades especializadas en comparación con competidores como TrustGate, diseñados específicamente para casos de uso de IA.

KrakenD también se distribuye cómodamente como una imagen Docker, subida a un repositorio público, por lo que es fácil de instalar y ejecutar.

5. CloudFlare

El AI Gateway de Cloudflare está diseñado para proporcionar a los desarrolladores una mayor visibilidad y control sobre sus aplicaciones de IA. La integración con el AI Gateway permite a las aplicaciones monitorizar patrones de uso, gestionar costes y manejar errores de forma más eficaz.

La plataforma ofrece características como caching, rate limiting, reintentos de peticiones y mecanismos de fallback de modelo, todas dirigidas a optimizar el rendimiento y asegurar la fiabilidad. Es destacable que los desarrolladores puedan conectar sus aplicaciones al AI Gateway con un esfuerzo mínimo, a menudo requiriendo una sola línea de código, lo que simplifica el proceso de integración.

La solución de Cloudflare aprovecha su infraestructura existente para ofrecer una gestión escalable y eficiente de las cargas de IA. Funcionalidades como el caching avanzado y el rate limiting reducen la latencia y controlan los costes, proporcionando un framework robusto para desarrolladores que buscan optimizar sus aplicaciones de IA. Este enfoque asegura que los servicios de IA sigan siendo responsivos y rentables, alineándose con las demandas de las aplicaciones modernas impulsadas por IA.

El AI Gateway de Cloudflare es un servicio propietario que requiere registro del usuario. Debido a esta limitación, ha sido excluido de nuestra comparación, ya que sus métricas de rendimiento y eficiencia están intrínsecamente ligadas a la infraestructura interna de Cloudflare, cuyos detalles no se hacen públicos.

6. Apache Apisix

Apache APISIX es un API gateway open source y cloud-native diseñado para gestionar microservicios y APIs con alto rendimiento, seguridad y escalabilidad. Construido sobre NGINX y etcd, ofrece enrutamiento dinámico, actualizaciones de plugins en caliente, balanceo de carga y soporte para múltiples protocolos, incluidos HTTP, gRPC, WebSocket y MQTT. APISIX proporciona funcionalidades completas de gestión de tráfico, como upstream dinámico, canary release, circuit breaking, autenticación y observabilidad.

Una característica destacable de Apache APISIX es su dashboard low-code integrado, que proporciona una interfaz potente y flexible para que los desarrolladores gestionen y operen el gateway de forma eficiente. La plataforma soporta hot updates y hot plugins, lo que permite cambiar la configuración sin necesidad de reinicios, ahorrando tiempo de desarrollo y reduciendo el downtime del sistema.

Hay múltiples plugins de seguridad disponibles para autenticación de identidad y verificación de APIs, incluidos CORS, JWT, Key Auth, OpenID Connect (OIDC) y Keycloak, garantizando una protección robusta contra ataques maliciosos.

A pesar de tener dependencias similares a Vulcand, la documentación ofrece un proceso de configuración sencillo, permitiendo dejarlo todo en marcha con un único comando, lo que resulta mucho más cómodo en comparación con la configuración de Vulcand.

7. Mulesoft

El API Gateway de MuleSoft es una potente solución diseñada para gestionar, asegurar y monitorizar el tráfico de APIs en entornos empresariales. Actúa como punto de control, permitiendo a las organizaciones aplicar políticas, autenticar usuarios y analizar el uso de las APIs.

Al integrarse de forma fluida con la Anypoint Platform, el API Gateway de MuleSoft proporciona una manera centralizada de aplicar políticas de seguridad, rate limiting y control de acceso, asegurando que las APIs estén protegidas frente a accesos no autorizados y amenazas. Además, sus robustas capacidades de analítica y logging ayudan a las organizaciones a hacer seguimiento del rendimiento de las APIs y a resolver incidencias de forma eficiente.

Incluir el API Gateway de MuleSoft en esta comparación no es viable debido a la naturaleza de nuestro proceso de benchmarking. Las pruebas se realizaron localmente contra varios API gateways open source, asegurando una comparación justa y consistente entre soluciones con un modelo de despliegue similar. El API Gateway de MuleSoft, como parte de una plataforma empresarial mayor, incorpora optimizaciones propietarias e integraciones cloud, situándolo en una categoría diferente. Por tanto, comparaciones directas de rendimiento o de características no aportarían información útil, ya que estas tecnologías están diseñadas para casos de uso y entornos de despliegue distintos.

Benchmarking de AI Gateways: una evaluación rigurosa de rendimiento

Para asegurar una comparación objetiva, llevamos a cabo una evaluación rigurosa de cada AI gateway instalándolos y ejecutándolos individualmente como único gateway. Utilizando el generador de carga HTTP 'hey', medimos métricas clave de rendimiento, como tiempo de respuesta, throughput, latencia y tasa de éxito.

El proceso de benchmarking se automatizó mediante un script Bash de testing, que ajustaba dinámicamente la URL objetivo según la configuración de cada gateway. Todas las pruebas se ejecutaron localmente bajo condiciones de hardware y red consistentes para mantener la fiabilidad.

El script comienza definiendo salida con códigos de color para mayor claridad, después comprueba la presencia de la herramienta 'hey', instalándola automáticamente si falta. Esto asegura un entorno de pruebas estandarizado, permitiendo comparaciones de rendimiento precisas entre las distintas soluciones de AI gateway.

A continuación, con la herramienta instalada correctamente, simulamos una carga de 50 usuarios concurrentes golpeando el gateway probado durante 30 segundos.

El código de este proceso se muestra a continuación:

La única variable que cambia entre benchmarks es PROXY_URL, que debe apuntar a una URL válida para el gateway que se esté probando.

Resultados del Benchmark de AI Gateways:

Para garantizar una comparación objetiva y fiable, ejecutamos nuestras pruebas de benchmark utilizando GCP Compute Engine, desplegando los AI gateways en dos tipos de máquina diferentes:

• c2-standard-8: 8 vCPUs, 32 GB de memoria
• c4-highcpu-8: 8 vCPUs, 16 GB de memoria

Esta configuración nos permitió evaluar cómo se comporta cada gateway bajo distintas restricciones de hardware, ofreciendo información sobre su escalabilidad y eficiencia con distintas asignaciones de recursos.
Cada AI gateway se instaló y ejecutó como único gateway en la máquina de pruebas, asegurando condiciones aisladas. Utilizamos el generador de carga HTTP 'hey' para simular 50 usuarios concurrentes durante un período de 30 segundos, midiendo métricas clave de rendimiento:

• Peticiones por segundo (throughput)
• Tiempo medio de respuesta (latencia en milisegundos)

Comparativa de rendimiento:4

Tipo de máquina: c2-standard-8

Tipo de máquina: c4-highcpu-8

Como podemos ver…

Los resultados del benchmark ponen de relieve que TrustGate supera a todos los demás API Gateways tanto en throughput como en tiempos de respuesta, demostrándose como la solución AI-first más rápida y eficiente. En ambos tipos de máquina probados, TrustGate demostró un rendimiento superior, manejando muchas más peticiones por segundo manteniendo la latencia más baja.
Estos resultados dejan algo claro: cuando hablamos de rendimiento, escalabilidad y seguridad AI-first, TrustGate es el mejor AI gateway del mercado.

Conclusiones clave

Este benchmark subraya un punto crítico: los API gateways tradicionales no pueden mantenerse al día con las exigencias específicas de IA. Aunque ofrecen capacidades generales de gestión de APIs, carecen de las optimizaciones de rendimiento necesarias para interacciones de IA de alta velocidad y alto volumen.
En contraste, TrustGate se construyó desde cero para manejar cargas de IA, garantizando latencia mínima, máximo throughput y escalabilidad fluida. Su arquitectura AI-first elimina las ineficiencias presentes en los API gateways reutilizados, convirtiéndolo en la solución más eficaz para empresas que buscan desplegar y gobernar modelos de IA a escala.

¿Por qué importa esto?

• Rendimiento: TrustGate procesa muchas más peticiones de IA por segundo con menor latencia, asegurando una respuesta en tiempo real.
• Escalabilidad: ya sea en máquinas estándar o de alto rendimiento, TrustGate mantiene su ventaja en eficiencia, lo que lo hace ideal para aplicaciones empresariales de IA.
• Seguridad y cumplimiento: a diferencia de los gateways tradicionales, TrustGate está diseñado para aplicar políticas de gobernanza de IA manteniendo el rendimiento.

A medida que la adopción de la IA continúa expandiéndose, las empresas no pueden permitirse depender de una infraestructura obsoleta e ineficiente. El futuro del despliegue de IA está en las soluciones AI-first, y TrustGate marca el estándar del sector.

¿Y ahora qué?

El benchmark revela que los AI gateways dedicados no solo aumentan el rendimiento y la escalabilidad, sino que también ofrecen una seguridad mejorada en comparación con los guardrails tradicionales. Este giro hacia soluciones centralizadas y diseñadas a medida simplifica la gestión de las cargas de IA en un panorama en constante evolución.

Ahora merece la pena considerar cómo estos hallazgos encajan con tu propia infraestructura de IA. ¿Podría un AI gateway dedicado mejorar la seguridad y la eficiencia de tu sistema de IA reduciendo la complejidad?

Estamos seguros de que la respuesta es "sí". Si quieres saber más sobre cómo nuestro AI gateway, TrustGate, puede aprovechar una arquitectura diseñada a medida, pensada desde cero para eliminar problemas de latencia, simplificar las interacciones con IA y ofrecer una seguridad robusta y escalable, no dudes en reservar una demo hoy. Sin compromiso.