Eine souveräne LiteLLM-Alternative
LiteLLM ist ein guter Proxy vor Ihren Schlüsseln. Das Scrydon AI Gateway ist das System, das sie verwahrt: Jeder Aufruf läuft als Person, und dieselbe Policy- und Audit-Kette deckt die Tools ab, die Ihre Agenten aufrufen, sowie das Netzwerk, das sie erreichen.
LiteLLM beantwortet die Frage, die die meisten Teams zuerst stellen: eine OpenAI-kompatible Adresse für hundert Anbieter, virtuelle Schlüssel, Budgets und ein Ausgaben-Dashboard, selbst gehostet. Das Scrydon AI Gateway beantwortet die Frage, die ein Quartal später kommt: Wer genau hat diesen Aufruf getätigt, was hat sein Agent sonst noch getan, und können wir das einem Prüfer nachweisen. Es steht für sich allein und kann für sich allein ausgerollt werden.
Lesenswert, wenn Sie ein Plattformteam, das seit einiger Zeit einen Proxy betreibt und nun nach Attribution, Audit und einer Sicherheitsgrenze gefragt wird statt nach einem Dashboard.
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Das Scrydon AI Gateway ist eine souveräne Alternative zu LiteLLM: ein einziger gesteuerter Endpunkt, der die Standard-Modell-APIs spricht — Anthropic Messages, OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses und Gemini —, sodass bestehende Tools jedes Modell unverändert erreichen, wobei jeder Aufruf jedoch unter der eigenen föderierten Identität des Aufrufenden läuft statt unter einem virtuellen Schlüssel, gegen eine nach Freigabestufe gesteuerte Modell-Allowlist, mit Data Loss Prevention, einer Ausgabenobergrenze und einem unveränderlichen Audit-Trail. Es teilt sich eine Policy und eine Audit-Kette mit gesteuerten Tool-Aufrufen und dem ausgehenden Netzwerkverkehr der Sandbox und läuft air-gapped, on-premises oder auf einer europäischen souveränen Cloud.
LiteLLM ist der meistgenutzte Open-Source-LLM-Proxy, und das zu Recht: ein Python-Proxy und -SDK, der hundert Anbieter hinter einer OpenAI-kompatiblen API bündelt, mit virtuellen Schlüsseln, Team-Budgets, Ausgabenverfolgung und Routing, an einem Nachmittag selbst hostbar. Seine Grenzen sind die Grenzen der Kategorie. Ein virtueller Schlüssel steht bestenfalls für ein Team, sodass die Attribution beim Schlüssel endet; die Governance endet dort, wo der Modellaufruf endet, während der Nachmittag eines Agenten größtenteils aus Tool-Aufrufen gegen Systeme besteht, die Ihre Daten enthalten; und der Proxy sitzt vor Ihren Zugangsdaten, statt das System zu sein, das sie verwahrt. Das Scrydon AI Gateway behält, was LiteLLM richtig macht — die Standard-APIs, jedes Modell, Entwickler, die nichts ändern müssen —, und verlagert den Kontrollpunkt: Ein Gateway-Schlüssel wird gegen eine benannte Person in Ihrem eigenen Identity Provider ausgestellt, die Modell-Allowlist folgt der Freigabestufe dieser Person, Data Loss Prevention prüft, was die Plattform verlässt, und dieselbe Identität steuert die Tools, die der Agent als Nächstes aufruft, sowie das Netzwerk, das seine Sandbox erreichen darf.
Läuft als Person, nicht als Schlüssel
Jeder Aufruf wird über Ihren Identity Provider auf den Menschen aufgelöst, der ihn getätigt hat, mit dessen delegierten Berechtigungen — das macht Kosten je Entwickler, nach Freigabestufe gesteuerte Modelle und sofortigen Entzug möglich.
Governance über den Modellaufruf hinaus
Eine Policy und eine Audit-Kette über den Modellaufruf, die Tools, die der Agent über MCP aufruft, und den ausgehenden Netzwerkverkehr der Sandbox, in der diese Tools laufen.
Souverän durch Deployment
Air-gapped, on-premises oder eine europäische souveräne Cloud, mit Open-Weight-Modellen auf Ihrer eigenen Hardware hinter demselben Endpunkt.
LiteLLM-Alternative in der Scrydon-Plattform
Eine integrierte, souveräne Architektur. Hier fügt sich LiteLLM-Alternative ein — hervorgehoben im Kontext des gesamten Stacks, mit dem es zusammenarbeitet.
Das AI OS für Menschen und KI-Agenten
Ontologie- und Semantikschicht: ein zusammenhängendes Modell für Ihre Daten, Ihr Wissen und Ihre Prozesse
Das Beste aus Data Lakes, Data Warehouses und Suche vereint
Regulierter Zugriff auf jedes Modell sowie die Agenten und Workflows, die über Ihre Systeme hinweg ausgeführt werden
Integrieren Sie über A2A, MCP, Legacy-Systeme und Datenquellen
Sichere Domänenföderation, vertrauenswürdiger Datenaustausch und Intelligenz über Grenzen hinweg
Souveräne Grundlagen
Lesen Sie das für eine spätere Entscheidung?
Die nächste Änderung bei der europäischen KI-Souveränität, und was wir beim Bauen dafür lernen, direkt ins Postfach. Ein paar Mal im Jahr.
Was LiteLLM tut, und was das AI Gateway mit derselben Anfrage tut
LiteLLMs Stärke sind Reichweite und Geschwindigkeit der Einführung: ein Proxy, den Sie an einem Nachmittag betreiben können, hundert Anbieter hinter einer OpenAI-kompatiblen API, virtuelle Schlüssel mit Budgets und ein Dashboard, das eine undifferenzierte Rechnung in etwas verwandelt, das ein Team lesen kann. Das Scrydon AI Gateway nimmt dieselbe Anfrage entgegen und ändert, was hinter der Adresse geschieht: Der Aufruf läuft als benannte Person aus Ihrem Identity Provider, die Modell-Allowlist folgt der Freigabestufe dieser Person, Data Loss Prevention prüft, was die Plattform verlässt, und der Audit-Datensatz wird festgeschrieben, bevor der Stream endet. Der Anbieterschlüssel wird niemandem ausgegeben.
Die Standard-APIs, unveränderte Tools — Beide sprechen die APIs, die Ihre Tools bereits sprechen, sodass Claude Code, Codex, Cursor und jede Anwendung auf einer Standard-Completions-API unverändert über beide laufen.
Identität aus Ihrem Provider, nicht ein virtueller Schlüssel — LiteLLM attribuiert einen Aufruf dem virtuellen Schlüssel, der ihn getätigt hat. Das AI Gateway stellt Schlüssel gegen eine Person in Ihrem Identity Provider aus und lehnt eine Anfrage ab, die versucht, einen Mandanten zu benennen.
Policy beim Dispatch, bei jedem Aufruf — Eine nach Freigabestufe gesteuerte Allowlist entscheidet, welche Modelle diese Person erreichen darf; Data Loss Prevention und Moderation laufen inline bei streamenden und nicht streamenden Aufrufen; der Turn wird gegen die Obergrenze der Organisation gemessen, bevor die Antwort eintrifft.
Dieselbe Kette für Tools und ausgehenden Netzwerkverkehr — Wenn der Agent anschließend ein System über MCP aufruft oder Code in einer Sandbox ausführt, gelten dasselbe Credential-Modell, derselbe Policy-Snapshot und derselbe Audit-Trail — ein Proxy befindet sich nicht in diesem Pfad.
Wenn sich die Frage von „was haben wir ausgegeben“ zu „wer hat was getan“ wandelt
LiteLLM ist eine faire, leistungsfähige Wahl für die erste Frage — eine Adresse, jedes Modell, ein Dashboard —, und viele Teams sollten dort beginnen. Die Lücke öffnet sich, wenn die zweite Frage kommt, meist von einem CISO oder einem Prüfer: nicht was wir ausgegeben haben, sondern wer was getan hat, auf welchem System, mit wessen Erlaubnis. Ein virtueller Schlüssel kann das nicht beantworten; er steht bestenfalls für ein Team. Und ein Proxy sieht den größeren Teil des Tages eines Agenten nicht, der damit verbracht wird, Ihre Mail, Ihre Tickets und Ihr CRM aufzurufen statt ein Modell. Das Scrydon AI Gateway ist für die zweite Frage gebaut: jeder Aufruf einer Person zuordenbar, eine Policy und eine Audit-Kette über den Modellaufruf, die Tools, die der Agent aufruft, und die Sandbox, in der er läuft, ausgerollt dort, wo Ihre Produktion läuft — und für sich allein ausrollbar, bevor irgendetwas anderes es ist.
Scrydon AI Gateway vs. LiteLLM
Beide stellen jedes Modell hinter eine Adresse, und beide messen die Ausgaben. Der Unterschied liegt darin, als wer der Aufruf läuft, und wie weit die Governance reicht, sobald das Modell geantwortet hat.
| Funktion | Scrydon | LiteLLM |
|---|---|---|
| Als wer der Aufruf läuft | Die Person, aufgelöst über Ihren Identity Provider, mit ihren eigenen delegierten Berechtigungen | Ein virtueller Schlüssel, der für ein Team oder einen vom Administrator eingerichteten Nutzer steht |
| Gesteuerte Modellaufrufe | Nach Freigabestufe gesteuerte Allowlist, DLP, Moderation, Obergrenze und unveränderlicher Audit-Trail bei jedem Aufruf | Modellzugriff je Schlüssel, Budgets und Rate Limits, Guardrail-Integrationen, Logging |
| Gesteuerte Tool-Aufrufe | Dieselbe Identität, Policy und Audit-Kette wie beim Modellaufruf | Teilweise, wo es auch ein Tool-Protokoll vorschaltet; nicht die delegierten Berechtigungen des Aufrufenden |
| Ausgehender Netzwerkverkehr aus der Sandbox | Durchgesetzt außerhalb der Workload, die dies nicht umkonfigurieren kann | Nicht im Geltungsbereich |
| Wo der Anbieterschlüssel liegt | Auf der Plattform; wird nie an einen Entwickler ausgegeben | In der Konfiguration oder Datenbank des Proxys |
| Kostenattribution | Je Person, je Team oder Einheit und je Turn, nach Modell, Capability und Workflow, mit einer Hochrechnung im laufenden Zeitraum und einer Obergrenze | Je Schlüssel, Team und Modell, mit Budgets |
| Deployment | Souverän — air-gapped, on-premises oder europäische Cloud | Selbst gehosteter Container oder der gehostete Dienst des Anbieters |
| Preismodell | Feste monatliche Gebühr für den Cluster, der Ihre Belegschaft trägt, exklusive Hosting | Open Source, mit einer kostenpflichtigen Enterprise-Stufe für einige Funktionen |
Ein Kategorievergleich zur Orientierung: LiteLLM ist ein leistungsfähiger, weit verbreiteter Proxy, und das würden wir nicht bestreiten. LiteLLM ist eine Marke seiner Inhaber; der Funktionsumfang entwickelt sich weiter — prüfen Sie aktuelle Details beim Anbieter.
Häufig gestellte Fragen
Was ist die beste Alternative zu LiteLLM für eine regulierte Organisation?+
Wie unterscheidet sich das Scrydon AI Gateway von LiteLLM?+
Unterstützt das AI Gateway dieselben APIs wie LiteLLM?+
Ist LiteLLM nicht bereits selbst hostbar und Open Source?+
Können wir von LiteLLM zum AI Gateway wechseln, ohne die Entwickler zu stören?+
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