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AIゲートウェイのベンチマーク:GoModel vs LiteLLM vs Portkey vs Bifrost

本記事では、4つのAIゲートウェイのホットパスにおけるランタイムオーバーヘッドを比較し、レイテンシ、スループット、メモリ、CPU、コールドスタート時間、イメージサイズを計測しています。GoModelがほぼ全ての指標で優れており、LiteLLMはリソース消費が大きいことが判明しました。また、ローカルモデルやサーバーレスデプロイにおける軽量ゲートウェイの重要性についても議論しています。

ソースHacker News AI著者: santiago-pl
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  • GoModelは最高のパフォーマンスを示しました:中央値レイテンシ1.8ミリ秒、4900 req/s、メモリ37MB、コールドスタート0.56秒。
  • LiteLLMは非常にリソースを消費し、メモリ2.3GB、コールドスタート25.5秒、スループット324 req/sと劣っていました。
  • ベンチマークはランタイムオーバーヘッドに焦点を当て、機能の多さやプロバイダー網羅性は測定していません。
  • 軽量ゲートウェイは、ローカルモデルやエッジコンピューティング、サーバーレス環境で特に重要です。

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