Neu: AI Workspace – Sichere KI für Organisationen mit sensiblen Daten. Jetzt mehr erfahren.
Die besten AI-Gateway-Anbieter
Die folgende Liste stellt jene Anbieter vor, die die vorgestellten Anforderungen überzeugend adressieren – von spezialisierten europäischen Plattformen über Open-Source-Projekte bis zu den AI-Gateway-Diensten der globalen Cloud-Anbieter. Die Nennung der Funktionen und Anbieter stellt eine Auswahl dar und erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit; alle Angaben wurden nach bestem Wissen und Gewissen auf Basis offizieller Herstellerinformationen, Dokumentationen und Wikis zusammengestellt, ohne Gewähr für Aktualität, Vollständigkeit oder Richtigkeit.
Bestes AI Gateway für Unternehmen
Sieben Kriterien für Ihre Shortlist
Ein AI Gateway bündelt den Zugriff auf KI-Modelle und setzt zentrale Regeln für deren Nutzung durch. Damit die Lösungen vergleichbar werden, sollten Sie bei allen Anbietern dieselben Kriterien anlegen:
Betriebsstandort und Jurisdiktion: Wer betreibt das Gateway, wo werden Anfragen verarbeitet und welche weiteren Dienstleister sind beteiligt? Unterscheiden Sie zwischen dem Standort des Gateways, der Modellverarbeitung und der Protokolldaten.
Modellabdeckung und Ausfallsicherheit: Welche Modellanbieter lassen sich anbinden? Gibt es eigene gehostete Modelle, konfigurierbare Fallbacks und Routing-Regeln für Ausfälle?
Schutz personenbezogener Daten: Werden sensible Angaben erkannt, blockiert oder durch Platzhalter ersetzt? Kann das Gateway die Originalwerte in der Antwort wiederherstellen?
Guardrails: Welche Prüfungen greifen für Eingaben und Antworten – beispielsweise gegen Prompt Injection, unerwünschte Inhalte oder die Weitergabe vertraulicher Informationen?
Kosten- und Budgetkontrolle: Lassen sich Ausgaben einzelnen Teams, Projekten oder API-Schlüsseln zuordnen und begrenzen? Unterscheiden Sie zwischen Ausgabenwarnungen und einer Sperre weiterer Anfragen.
Logging und Nachvollziehbarkeit: Welche Metadaten und Inhalte werden gespeichert? Wer erhält Zugriff, welche Aufbewahrungsfristen gelten und lassen sich Änderungen an der Konfiguration nachvollziehen?
Preis und Betriebsaufwand: Berücksichtigen Sie neben Modell- und Gateway-Kosten auch zusätzliche Sicherheitsdienste, Protokollspeicherung und den eigenen Betrieb. Die folgenden Profile nennen keine konkreten Preise.
Amazon Bedrock
Amazon Bedrock stellt Modelle unterschiedlicher Hersteller über gemeinsame Schnittstellen bereit und ergänzt sie um Sicherheits- und Governance-Funktionen. Für Organisationen mit AWS-Workloads lässt sich der Modellzugriff in bestehende Strukturen für Identitätsverwaltung, Überwachung und Protokollierung einbinden. Typische Einsatzfelder sind Cloud-Anwendungen, KI-Agenten und Anwendungen mit angebundenen Wissensquellen. ²
Bedrock Guardrails prüft Eingaben und Antworten unter anderem auf unerwünschte Inhalte, gesperrte Themen und sensible Informationen. Personenbezogene Daten lassen sich blockieren oder maskieren. Für die Kostenzuordnung unterstützt Bedrock unter anderem IAM-Identitäten, Anwendungsprofile und Metadaten einzelner Anfragen. AWS Budgets ergänzt die Ausgabenüberwachung um Schwellenwerte und Benachrichtigungen.
Bei der Protokollierung ist eine Unterscheidung wichtig: Model Invocation Logging ist standardmäßig deaktiviert und muss für die gewünschte Region eingerichtet werden. Wird es aktiviert, können Originaleingaben auch dann im Log stehen, wenn Guardrails sie für den Modellaufruf maskiert. Die Absicherung der Logs muss daher separat erfolgen. ²
Bedrock passt vor allem zu Unternehmen, die KI innerhalb ihrer AWS-Architektur betreiben und Governance über AWS-Dienste umsetzen wollen.
AI Gateway
Cloudflare AI Gateway ist ein vollständig gemanagter Dienst im globalen Cloudflare-Netzwerk. Er bündelt den Zugriff auf verschiedene Modellanbieter und ergänzt ihn um Caching, Rate Limiting, Routing und Fallbacks. Für Teams, die bereits Cloudflare Workers einsetzen, lässt sich die KI-Anbindung damit in die bestehende Anwendungsarchitektur integrieren. ³
Die Sicherheitsfunktionen umfassen Inhaltsprüfungen und Data Loss Prevention (DLP). DLP untersucht Prompts und Antworten auf sensible Informationen und kann Treffer kennzeichnen oder den betreffenden Verkehr blockieren. Die dokumentierten Aktionen „Flag“ und „Block“ unterscheiden sich von einer reversiblen Maskierung mit anschließender Wiederherstellung der Originalwerte. Bei aktivierter Prüfung von Streaming-Antworten puffert Cloudflare zudem die vollständige Antwort vor der Auslieferung.
Spend Limits begrenzen die kumulierten Kosten nach Modell, Anbieter oder eigenen Metadaten wie Team und Nutzer-ID. Logging ist standardmäßig aktiviert, lässt sich aber konfigurieren. Über einen eigenen Parameter kann die Speicherung von Anfrage- und Antwortinhalten unterdrückt werden, während Metadaten wie Tokenverbrauch, Kosten und Laufzeit erhalten bleiben. ³
Cloudflare AI Gateway eignet sich besonders für SaaS-Produkte, APIs und Web-Anwendungen, die bereits auf Cloudflare-Infrastruktur laufen.
Apigee und Model Armor
Google Cloud verbindet die API-Management-Plattform Apigee mit Model Armor als Sicherheitsdienst für KI-Anwendungen. Unternehmen, die Apigee bereits einsetzen, können damit Modell- und Agentenverkehr über dieselben Verwaltungsstrukturen steuern wie klassische APIs. ⁴
Model Armor prüft Prompts und Antworten unter anderem auf Prompt Injection, Jailbreak-Versuche und sensible Daten. Die Integration mit Sensitive Data Protection ermöglicht detaillierte Erkennungsregeln und konfigurierbare De-Identifizierung. In Apigee werden die Prüfungen über Richtlinien in den API-Proxys eingebunden. Die dokumentierte Integration unterstützt sowohl reine Prüfung als auch Prüfung mit Blockierung.
Für die Verbrauchssteuerung stehen Token-Kontingente und Prompt-Token-Limits zur Verfügung. Model Armor überlässt die Protokollierung dem Kunden: Bei aktiviertem Cloud Logging können je nach Konfiguration Metadaten und Ausschnitte der geprüften Inhalte gespeichert werden. Die Verfügbarkeit der beteiligten Dienste muss zur gewählten Region passen. ⁴
Die Kombination passt zu API-zentrierten Organisationen auf Google Cloud, die ihre bestehende API-Governance auf KI-Anwendungen ausweiten wollen.
AI Gateway
Kong erweitert seine API-Management-Funktionen um die Steuerung von Modell-, Tool- und Agentenverkehr. Das AI Gateway bündelt verschiedene Modellanbieter hinter einer einheitlichen Schnittstelle und unterstützt Routing, Load Balancing sowie Fallbacks. Der Betrieb ist sowohl mit Konnect als Verwaltungsebene als auch selbst gehostet möglich. ⁵
Zu den Sicherheitsfunktionen gehören AI Sanitizer zur Entfernung personenbezogener Daten, AI Prompt Guard für gesperrte Themen und Begriffe sowie semantische Prüfungen von Prompts und Antworten. Ergänzend lassen sich Sicherheitsdienste von AWS, Microsoft und Google einbinden. Für das Model Context Protocol (MCP) bietet Kong Kontrollen für Authentifizierung, Zugriffsrechte und die Nutzung angebundener Werkzeuge.
Token-Budgets, Kostenberechnung und Ausgabenlimits unterstützen die Verbrauchssteuerung. Semantisches Caching und Prompt-Komprimierung können die Zahl oder den Umfang kostenpflichtiger Modellaufrufe reduzieren. Für die Auswertung stehen unter anderem Logs, Metriken und OpenTelemetry zur Verfügung. ⁵
Kong ist besonders relevant für Unternehmen mit bestehender Kong-Plattform und für Plattformteams, die Gateway-Konfiguration und Betriebsmodell selbst gestalten möchten.
LiteLLM
LiteLLM ist ein Open-Source-Gateway für den Selbstbetrieb. Es übersetzt die Schnittstellen von mehr als 100 Modellanbietern in ein OpenAI-kompatibles Format. Anwendungen erhalten dadurch einen gemeinsamen Endpunkt, während das Plattformteam den Standort und die Infrastruktur des Gateways bestimmt. ⁶
Virtuelle Schlüssel regeln den Zugriff einzelner Personen, Teams und Projekte. Sie lassen sich mit Modellfreigaben, Budgets und Rate Limits verbinden. LiteLLM erfasst die Kosten einzelner Anfragen und unterstützt Load Balancing, automatische Wiederholungen und Fallbacks. Logs und Metriken können an Werkzeuge wie Langfuse, Datadog, Prometheus und OpenTelemetry weitergegeben werden.
Für den Schutz personenbezogener Daten lässt sich Microsoft Presidio einbinden. Erkannte Werte können maskiert oder die Anfrage blockiert werden. Mit der entsprechenden Konfiguration setzt LiteLLM Platzhalter in der Modellantwort wieder in die Originalwerte zurück. Die dafür erforderlichen Presidio-Dienste müssen separat bereitgestellt werden. Erweiterte Funktionen wie SSO und administrative Audit-Logs gehören zum Enterprise-Angebot. ⁶
LiteLLM passt zu internen Plattformteams, die eine eigene Gateway-Schicht aufbauen und tief in ihre Systeme integrieren wollen.
Azure API Management
Microsoft stellt AI-Gateway-Funktionen über Azure API Management bereit. Die Lösung richtet sich an Organisationen, die Modellzugriffe in ihre bestehende Azure-Architektur einbinden und zentral verwalten möchten. Dazu gehören die Anbindung an vorhandene Identitätsdienste und die Auswertung über Azure Monitor beziehungsweise Application Insights. ⁷
Token-basierte Limits und Kontingente begrenzen den Verbrauch je API-Konsument und Zeitraum. Semantisches Caching kann Antworten auf ähnliche Anfragen wiederverwenden. Über Richtlinien lässt sich Azure AI Content Safety zur Prüfung von Prompts einbinden. Die Funktionen sind nicht auf Azure OpenAI beschränkt, sondern können auch für weitere unterstützte Modell-Backends genutzt werden.
Für die Erkennung und Redigierung personenbezogener Daten bietet Azure Language eine zusätzliche Komponente. Diese ist von der Inhaltsmoderation durch Content Safety zu unterscheiden und muss in die jeweilige Verarbeitung eingebunden werden. Die Protokollierung von Prompts, Antworten und Tokenverbrauch in API Management wird ebenfalls konfiguriert und aktiviert. ⁷
Azure API Management eignet sich besonders für Anwendungen und Agenten in Organisationen mit ausgeprägtem Microsoft-Stack.
Myra AI Workspace
Myra AI Workspace verbindet die Governance eines AI Gateway mit einer Arbeitsoberfläche für Beschäftigte. Die Workspace-Lösung richtet sich an Organisationen, die eigene Anwendungen anbinden und KI zugleich in Fachbereichen einführen wollen. Über einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt stehen mehr als 20 Provider-Integrationen zur Verfügung. Eigene Myra-Modelle laufen auf EU-Infrastruktur; zusätzlich lassen sich externe Modellanbieter anbinden. Neben dem Betrieb als Dienst ist ein On-Premises-Angebot dokumentiert. ⁸
Eine zweistufige Guardrail-Pipeline kombiniert unter anderem Muster- und Begriffserkennung mit zusätzlichen Prüfungen auf personenbezogene Daten und Prompt Injection. Der PII Protector ersetzt erkannte personenbezogene Angaben vor der Weitergabe an externe Modelle durch Tokens und kann die Originalwerte in der Antwort wiederherstellen. Dafür muss die Prüfung entsprechend für Anfrage und Antwort konfiguriert sein. Bei einer vollständig über eigene Myra-Modelle abgewickelten Anfrage entfällt die Maskierung, weil kein externer Modellanbieter beteiligt ist.
Für datenschutzkritische Anwendungen ist auch das Fehlerverhalten relevant: Außerhalb einer verpflichtenden PII-Richtlinie kann der PII Protector bei einem Ausfall des Erkennungsdienstes je nach Einstellung unmaskierte Anfragen passieren lassen. Eine verpflichtende Maskierung oder eine Fail-closed-Konfiguration verhindert dieses Verhalten. Projekte lassen sich außerdem so einschränken, dass ausschließlich lokale Myra-Modelle verwendet werden.
Budgets greifen auf Gateway-, Mandanten- und API-Token-Ebene. Hinzu kommen Rate Limits, Routing-Regeln, Fallbacks und Circuit Breaker. Strukturierte Anfrageprotokolle erfassen unter anderem Anbieter, Modell, Tokenverbrauch, Kosten, Cache-Status und Guardrail-Ergebnisse. Die Kostenerfassung setzt hinterlegte Preisinformationen für das jeweilige Modell voraus. Umfang und Aufbewahrung von Inhaltsdaten sind gesondert zu berücksichtigen: Die Dokumentation beschreibt auch standardmäßig gespeicherte, unmaskierte Turn-Replay-Datensätze mit begrenzter Aufbewahrung und Ausnahmen beziehungsweise Abschaltmöglichkeiten. ⁸
Myra eignet sich insbesondere für Unternehmen, die Gateway und Chat-Arbeitsumgebung gemeinsam beschaffen und betreiben möchten. Geteilte Projekte, Dateiuploads und Dokumentexporte unterstützen die Nutzung durch Fachbereiche.
OpenRouter
OpenRouter bündelt nach eigenen Angaben mehr als 500 Modelle von über 80 Anbietern hinter einer OpenAI-kompatiblen API. Ein Modellwechsel erfolgt über die Modell-ID. Gemeinsame Abrechnung und automatische Fallbacks vereinfachen den Zugriff für Entwicklungsteams, die unterschiedliche Modelle vergleichen und produktiv einsetzen wollen. ⁹
Guardrails kombinieren Budgetgrenzen, Modell- und Anbieterfreigaben sowie Vorgaben zu Datenaufbewahrung und Regionen. Der Sensitive Info Guardrail erkennt sensible Informationen in Eingaben und ersetzt sie durch Platzhalter oder blockiert die Anfrage. Er prüft keine Modellantworten. Die NLP-basierte Erkennung von Namen und Adressen ist als Beta gekennzeichnet; bei einem Timeout dieser Prüfung läuft die Anfrage laut Dokumentation weiter.
Business- und Enterprise-Kunden können regionales Routing nutzen. Dabei bezeichnet „Europe“ nicht ausschließlich die EU, sondern EU/EWR, das Vereinigte Königreich und die Schweiz. Die regionale Zusage für Prompts und Antworten erstreckt sich nicht pauschal auf Konto-, Abrechnungs- und Betriebsdaten. Für eigene, über Bring Your Own Key (BYOK) angebundene Deployments bleibt deren Region in der Verantwortung des Kunden. ⁹
OpenRouter passt besonders zu Produkt- und Entwicklungsteams, die einen gehosteten Zugang zu vielen Modellen über eine gemeinsame API suchen.
Portkey: Prisma AIRS AI Gateway
Portkey tritt inzwischen als Prisma AIRS AI Gateway auf. Die Plattform kombiniert Modellzugriff mit Observability, Prompt-Management, Guardrails und Governance. Laut Produktseite lassen sich mehr als 1.600 Modelle über eine gemeinsame API erreichen. ¹⁰
Für den Betrieb sind SaaS- und Hybrid-Varianten dokumentiert. Im Hybrid-Modell laufen Gateway und Datenebene in der eigenen Umgebung, während Portkey die Verwaltungsebene betreibt. Vollständig abgeschottete Neuinstallationen werden laut aktueller Dokumentation nicht mehr bereitgestellt; ältere Beschreibungen solcher Betriebsoptionen sind deshalb nicht als aktuelles Neuangebot zu verstehen.
Die PII-Redigierung ersetzt erkannte sensible Angaben durch Standardbezeichner. Sie lässt sich für Eingaben und Ausgaben konfigurieren und ist laut Dokumentation bewusst nicht reversibel. Kosten- und Tokenlimits sind für Enterprise- sowie ausgewählte Pro-Kunden verfügbar. Administrative Audit-Logs gehören zum Enterprise-Angebot; Anfrage-Logs und Traces sind davon zu unterscheiden. ¹⁰
Portkey eignet sich für Entwicklungsteams mit hohen Anforderungen an die Auswertung produktiver KI-Anwendungen sowie für Organisationen, die ihre Datenebene im eigenen Netz betreiben möchten.
Traefik Hub AI Gateway
Traefik Labs verbindet API Gateway, AI Gateway und MCP Gateway zu einer gemeinsamen Steuerungsebene. Das Produkt richtet sich an Cloud-native und hybride Umgebungen, in denen Modell- und Agentenverkehr neben bestehenden APIs kontrolliert werden soll. ¹¹
Das AI Gateway unterstützt anbieterübergreifendes Routing und Failover. Sicherheitsprüfungen lassen sich aus mehreren Komponenten zusammenstellen. Dazu gehören Kontrollen auf personenbezogene Daten, unerwünschte Themen und Jailbreak-Versuche. Je nach Schutzkomponente können sensible Inhalte maskiert oder blockiert werden. Als kritisch konfigurierte Prüfungen stoppen die Verarbeitung auch dann, wenn die Prüfung selbst fehlschlägt.
Token-basierte Rate Limits und Kontingente lassen sich über Identitätsmerkmale einzelnen Personen, Teams oder API-Schlüsseln zuordnen. Für die Auswertung stehen Metriken, Traces und Zugriffsprotokolle zur Verfügung. Ein Offline-Betrieb ohne Verbindung zum Traefik-Hub-Dashboard ist möglich, benötigt aber eine entsprechende Freischaltung und muss bei der Erstellung des Gateways vorgesehen werden. ¹¹
Traefik passt zu Plattformteams, die API-, Modell- und MCP-Verkehr in ihrer eigenen Infrastruktur über gemeinsame Regeln steuern wollen.
Die AI-Gateway-Anbieter nebeneinander
Die Herkunft bezeichnet den Unternehmenssitz des Anbieters beziehungsweise des Projektträgers – nicht den Standort der Datenverarbeitung, dort, wo Prompts, Antworten und Protokolldaten verarbeitet werden.
Bei selbst betriebenen Gateways bestimmt die betreibende Organisation den Gateway-Standort; angebundene externe Modelle sind gesondert zu betrachten. Auch regionale Routing-Angebote haben eigene Geltungsbereiche: OpenRouters Region „Europe“ umfasst beispielsweise neben EU/EWR auch das Vereinigte Königreich und die Schweiz. ⁹
Amazon Bedrock
🇺🇸
Gemanagter AWS-Dienst
Modelle verschiedener Hersteller über gemeinsame Schnittstellen. ²
Cloudflare AI Gateway
🇺🇸
Gehosteter Dienst
Anbindung verschiedener Modellanbieter. ³
Google Apigee und Model Armor
🇺🇸
Kombination von Google-Cloud-Diensten
Modellübergreifende Anbindung über API-Proxys. ⁴
Kong AI Gateway
🇺🇸
Konnect-verwaltet oder selbst gehostet
Mehrere Modellanbieter über eine einheitliche Schnittstelle. ⁵
LiteLLM
🇺🇸
Selbstbetrieb
Mehr als 100 Modellanbieter über einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt. ⁶
Microsoft Azure API Management
🇺🇸
Azure-Dienst mit konfigurierbaren Gateway-Funktionen
Azure OpenAI und weitere unterstützte Modell-Backends. ⁷
Myra AI Workspace
🇩🇪
Gehosteter Dienst; On-Premises-Angebot verfügbar
Mehr als 20 Provider-Integrationen und eigene Modelle auf EU-Infrastruktur. ⁸
OpenRouter
🇺🇸
Gehosteter Dienst
Mehr als 500 Modelle von über 80 Anbietern. ⁹
Portkey / Prisma AIRS AI Gateway
🇺🇸
SaaS oder Hybrid-Betrieb
Mehr als 1.600 Modelle laut Produktseite. ¹⁰
Traefik Hub AI Gateway
🇫🇷 / 🇺🇸
Eigene Infrastruktur; Offline-Option verfügbar
Anbieterübergreifende Modellanbindung. ¹¹
Amazon Bedrock
🇺🇸
Cloudflare AI Gateway
🇺🇸
Google Apigee und Model Armor
🇺🇸
Kong AI Gateway
🇺🇸
LiteLLM
🇺🇸
Microsoft Azure API Management
🇺🇸
Myra AI Workspace
🇩🇪
OpenRouter
🇺🇸
Portkey / Prisma AIRS AI Gateway
🇺🇸
Traefik Hub AI Gateway
🇫🇷 / 🇺🇸
Schutz sensibler Daten und Protokollierung
Die folgende Tabelle trennt den Umgang mit sensiblen Inhalten von deren Protokollierung. Eine Maskierung vor dem Modell bedeutet nicht automatisch, dass auch gespeicherte Logs ausschließlich maskierte Daten enthalten. ², ⁸
Anfrageprotokolle dokumentieren Modellaufrufe und deren Verarbeitung. Administrative Audit-Logs erfassen dagegen beispielsweise Änderungen an Einstellungen und Berechtigungen. Diese Funktionen sollten im Vergleich getrennt bewertet werden. ¹⁰
Amazon Bedrock
Guardrails können sensible Angaben in Eingaben und Antworten blockieren oder maskieren.
Model Invocation Logging ist optional. Aktivierte Logs können Originaleingaben trotz Guardrail-Maskierung enthalten. ²
Cloudflare AI Gateway
DLP prüft Prompts und Antworten und kann Treffer kennzeichnen oder den Verkehr blockieren.
Logging ist standardmäßig aktiviert. Die Speicherung von Inhalten lässt sich unterdrücken, während Nutzungsmetadaten erhalten bleiben. ³
Google Apigee und Model Armor
Prüfung und Blockierung; konfigurierbare De-Identifizierung über Sensitive Data Protection.
Kundenkonfiguriertes Cloud Logging; je nach Einstellung können auch Ausschnitte geprüfter Inhalte gespeichert werden. ⁴
Kong AI Gateway
AI Sanitizer und weitere Guardrails prüfen beziehungsweise bereinigen Eingaben und Antworten.
Logs, Metriken und OpenTelemetry unterstützen die Auswertung des KI-Verkehrs. ⁵
LiteLLM
Maskierung oder Blockierung mit Presidio; Wiederherstellung der Originalwerte in Antworten ist konfigurierbar.
Anfrage-Logs und Monitoring-Integrationen; administrative Audit-Logs gehören zum Enterprise-Angebot. ⁶
Microsoft Azure API Management
Content-Safety-Richtlinien; für personenbezogene Daten lässt sich Azure Language als zusätzliche Komponente integrieren.
Protokollierung von Prompts, Antworten und Tokenverbrauch ist konfigurierbar; Auswertung über Azure-Monitoring-Dienste. ⁷
Myra AI Workspace
Reversible Tokenisierung für externe Modelle. Bei vollständig lokaler Myra-Verarbeitung entfällt die Maskierung.
Anfrage-Metadaten und Guardrail-Ergebnisse; Inhalts- und Replay-Speicherung sind gesondert zu konfigurieren. ⁸
OpenRouter
Platzhalter oder Blockierung in Eingaben. Der Sensitive Info Guardrail prüft keine Modellantworten.
Nutzungsmetadaten werden erfasst; für Inhaltsprotokollierung und regionale Verarbeitung gelten gesonderte Einstellungen und Bedingungen. ⁹
Portkey / Prisma AIRS AI Gateway
Nicht reversible Redigierung sensibler Angaben, für Eingaben und Ausgaben konfigurierbar.
Anfrage-Logs und Traces; administrative Audit-Logs sind ein Enterprise-Merkmal. ¹⁰
Traefik Hub AI Gateway
Maskierung oder Blockierung über kombinierbare Schutzkomponenten.
Metriken, Traces und Zugriffsprotokolle. ¹¹
Amazon Bedrock
Guardrails können sensible Angaben in Eingaben und Antworten blockieren oder maskieren.
Cloudflare AI Gateway
DLP prüft Prompts und Antworten und kann Treffer kennzeichnen oder den Verkehr blockieren.
Google Apigee und Model Armor
Prüfung und Blockierung; konfigurierbare De-Identifizierung über Sensitive Data Protection.
Kong AI Gateway
AI Sanitizer und weitere Guardrails prüfen beziehungsweise bereinigen Eingaben und Antworten.
LiteLLM
Maskierung oder Blockierung mit Presidio; Wiederherstellung der Originalwerte in Antworten ist konfigurierbar.
Microsoft Azure API Management
Content-Safety-Richtlinien; für personenbezogene Daten lässt sich Azure Language als zusätzliche Komponente integrieren.
Myra AI Workspace
Reversible Tokenisierung für externe Modelle. Bei vollständig lokaler Myra-Verarbeitung entfällt die Maskierung.
OpenRouter
Platzhalter oder Blockierung in Eingaben. Der Sensitive Info Guardrail prüft keine Modellantworten.
Portkey / Prisma AIRS AI Gateway
Nicht reversible Redigierung sensibler Angaben, für Eingaben und Ausgaben konfigurierbar.
Traefik Hub AI Gateway
Maskierung oder Blockierung über kombinierbare Schutzkomponenten.
Welcher Anwendungsfall zu welchem AI-Gateway-Anbieter führt
Ihre KI-Anwendungen laufen überwiegend auf AWS.
Amazon Bedrock – wegen der Einbindung in die bestehende AWS-Architektur. ²
Sie entwickeln mit Cloudflare Workers und benötigen einen gemanagten Gateway-Dienst.
Cloudflare AI Gateway. ³
Sie wollen bestehende Apigee-Governance auf KI-Verkehr ausweiten.
Google Apigee mit Model Armor. ⁴
Sie setzen Kong bereits für das API-Management ein.
Kong AI Gateway. ⁵
Ihr Plattformteam möchte Gateway, Standort und Integrationen selbst bestimmen.
LiteLLM, Kong im Selbstbetrieb oder Traefik Hub. ⁶, ⁵, ¹¹
Ihre Anwendungen und Identitätsstrukturen basieren auf Microsoft Azure.
Azure API Management. ⁷
Sie benötigen eine Gateway-API und eine gemeinsame KI-Arbeitsoberfläche für Fachbereiche.
Myra AI Workspace. ⁸
Personenbezogene Werte sollen vor dem externen Modell ersetzt und in der Antwort wiederhergestellt werden.
Myra mit PII Protector oder LiteLLM mit Presidio und entsprechender Konfiguration. ⁸, ⁶
Sie suchen einen gehosteten Zugang zu vielen Modellen mit gemeinsamer Abrechnung.
OpenRouter. ⁹
Die Datenebene soll in Ihrer Umgebung laufen, die Verwaltung aber als Dienst erfolgen.
Portkey im Hybrid-Betrieb. ¹⁰
API-, Modell- und MCP-Verkehr sollen über eine gemeinsame Infrastruktur gesteuert werden.
Kong oder Traefik Hub. ⁵, ¹¹
Ihre KI-Anwendungen laufen überwiegend auf AWS.
Amazon Bedrock – wegen der Einbindung in die bestehende AWS-Architektur. ²
Sie entwickeln mit Cloudflare Workers und benötigen einen gemanagten Gateway-Dienst.
Cloudflare AI Gateway. ³
Sie wollen bestehende Apigee-Governance auf KI-Verkehr ausweiten.
Google Apigee mit Model Armor. ⁴
Sie setzen Kong bereits für das API-Management ein.
Kong AI Gateway. ⁵
Ihr Plattformteam möchte Gateway, Standort und Integrationen selbst bestimmen.
LiteLLM, Kong im Selbstbetrieb oder Traefik Hub. ⁶, ⁵, ¹¹
Ihre Anwendungen und Identitätsstrukturen basieren auf Microsoft Azure.
Azure API Management. ⁷
Sie benötigen eine Gateway-API und eine gemeinsame KI-Arbeitsoberfläche für Fachbereiche.
Myra AI Workspace. ⁸
Personenbezogene Werte sollen vor dem externen Modell ersetzt und in der Antwort wiederhergestellt werden.
Myra mit PII Protector oder LiteLLM mit Presidio und entsprechender Konfiguration. ⁸, ⁶
Sie suchen einen gehosteten Zugang zu vielen Modellen mit gemeinsamer Abrechnung.
OpenRouter. ⁹
Die Datenebene soll in Ihrer Umgebung laufen, die Verwaltung aber als Dienst erfolgen.
Portkey im Hybrid-Betrieb. ¹⁰
API-, Modell- und MCP-Verkehr sollen über eine gemeinsame Infrastruktur gesteuert werden.
Kong oder Traefik Hub. ⁵, ¹¹
FAQ: Die besten AI-Gateway-Anbieter
Die Begriffe werden häufig für vergleichbare Funktionen verwendet: eine zentrale Schicht zwischen Anwendungen und Modellanbietern. Wichtiger als die Bezeichnung ist der Funktionsumfang. Einige Lösungen konzentrieren sich auf Sprachmodellzugriffe, andere beziehen auch MCP-Werkzeuge und die Kommunikation zwischen Agenten ein. ⁵, ⁶
Quellen
Hier finden Sie die für diesen Artikel herangezogenen Quellen mit dem jeweiligen Abrufdatum der dahinterliegenden Webseite in chronologischer Reihenfolge.
- 2026
Bitkom: Künstliche Intelligenz in Deutschland | Studie 2025: https://www.bitkom.org/sites/main/files/2026-02/bitkom-studienbericht-ki.pdf
- 2026
Amazon Web Services: Amazon Bedrock Guardrails. https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails.html
Amazon Web Services: Remove PII from conversations by using sensitive information filters. https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails-sensitive-filters.html
Amazon Web Services: Track usage and costs in Amazon Bedrock. https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/cost-management.html
Amazon Web Services: Managing your costs with AWS Budgets. https://docs.aws.amazon.com/cost-management/latest/userguide/budgets-managing-costs.html
Amazon Web Services: Monitor model invocation using CloudWatch Logs and Amazon S3. https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-invocation-logging.html
- 2026
Cloudflare: AI Gateway: Features. https://developers.cloudflare.com/ai-gateway/features/
Cloudflare: Data Loss Prevention (DLP). https://developers.cloudflare.com/ai-gateway/features/dlp/
Cloudflare: Spend limits. https://developers.cloudflare.com/ai-gateway/features/spend-limits/
Cloudflare: Logging. https://developers.cloudflare.com/ai-gateway/observability/logging/
- 2026
Google Cloud: Model Armor integration with Google Cloud services. https://docs.cloud.google.com/model-armor/integrations
Google Cloud: Model Armor overview. https://docs.cloud.google.com/model-armor/overview
Google Cloud: Create and manage templates. https://docs.cloud.google.com/model-armor/manage-templates
- 2026
Kong: AI Gateway. https://developer.konghq.com/ai-gateway/
- 2026
LiteLLM: LiteLLM AI Gateway. https://docs.litellm.ai/docs/simple_proxy
LiteLLM: PII, PHI Masking – Presidio. https://docs.litellm.ai/docs/proxy/guardrails/pii_masking_v2
LiteLLM: Enterprise. https://docs.litellm.ai/docs/enterprise
- 2026
Microsoft: AI gateway capabilities in Azure API Management. https://learn.microsoft.com/en-us/azure/api-management/genai-gateway-capabilities
Microsoft: What is PII detection in Azure Language?. https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/language-service/personally-identifiable-information/overview
- 2026
Myra Security: Myra AI Workspace – Documentation. https://ai-docs.myra.eu/
Myra Security: Getting access. https://ai-docs.myra.eu/getting-started/installation/
Myra Security: PII Protector. https://ai-docs.myra.eu/settings/security/guardrails/pii-protector/
Myra Security: Data protection and compliance. https://ai-docs.myra.eu/settings/security/data-protection/
Myra Security: Projects. https://ai-docs.myra.eu/workspace/projects/
- 2026
OpenRouter: Model and provider overview. https://openrouter.ai/
OpenRouter: Guardrails. https://openrouter.ai/docs/guides/features/guardrails
OpenRouter: Sensitive Info Guardrail. https://openrouter.ai/docs/guides/features/guardrails/sensitive-info
OpenRouter: In-Region Routing. https://openrouter.ai/docs/guides/features/in-region-routing
OpenRouter: Data collection. https://openrouter.ai/docs/guides/privacy/data-collection
- 2026
Portkey: Prisma AIRS AI Gateway. https://portkey.ai/
Portkey: Feature Comparison. https://portkey.ai/docs/product/product-feature-comparison
Portkey: PII Redaction. https://portkey.ai/docs/product/guardrails/pii-redaction
Portkey: Budget Limits. https://portkey.ai/docs/product/ai-gateway/virtual-keys/budget-limits
Portkey: Audit Logs. https://docs.portkey.ai/docs/product/enterprise-offering/audit-logs
Portkey: Model Pricing for Air-Gapped Deployments. https://docs.portkey.ai/docs/self-hosting/airgapped/model-pricing
- 2026
Traefik Labs: Traefik AI Gateway. https://traefik.io/solutions/ai-gateway
Traefik Labs: Composable, Multi-Vendor AI Safety Pipeline. https://traefik.io/press/traefik-labs-new-multi-vendor-composable-ai-safety-pipeline
Traefik Labs: AI Governance at the Gateway with Jev and Traefik Hub. https://traefik.io/blog/three-ways-to-run-jev-behind-traefik-hub
Traefik Labs: Offline Mode. https://doc.traefik.io/traefik-hub/api-gateway/setup/installation/offline-mode
Über den Autor
Stefan Bordel
Senior Editor
Über den Autor
Stefan Bordel ist seit 2020 als Editor und Technischer Redakteur bei Myra Security tätig. Er verantwortet die strategische Entwicklung und redaktionelle Betreuung sämtlicher Content-Formate – von Website-Inhalten und Fachpublikationen über Whitepaper bis hin zu Social-Media-Kommunikation und technischer Dokumentation. In dieser Position verbindet er fundierte Expertise aus dem IT-Journalismus mit tiefgreifendem technischem Verständnis im Bereich Cybersecurity. Als langjähriger Linux-Enthusiast beobachtet er die Entwicklungen der IT-Branche sowohl privat als auch beruflich aus nächster Nähe.