5 Pasarelas LLM Comparadas: Elegir la Infraestructura Correcta 2025

Si estás empezando a trabajar con modelos de lenguaje grande es probable que todavía no necesites una pasarela LLM. En las primeras fases llamar al SDK del proveedor directamente suele ser la opción adecuada cuando el tráfico es bajo, la elección de modelo es fija y los fallos son fáciles de diagnosticar. Introducir infraestructura adicional demasiado pronto añade coste operativo sin apenas beneficio. Sin embargo, cuando el uso de LLM deja de comportarse como una simple llamada de biblioteca y se convierte en infraestructura compartida, las cosas cambian.

La transición normalmente se produce por etapas: una capa de reintentos para fallos transitorios, registro de consumo de tokens, un modelo de respaldo para picos de latencia. Con el tiempo estas piezas se acumulan. La elección de modelo deja de ser estática y aparece el enrutamiento entre proveedores o variantes según coste, calidad o disponibilidad. Los reintentos se vuelven más matizados, las respuestas en streaming y las llamadas a herramientas crean rutas de petición de larga duración, y la observabilidad pasa a ser crítica porque la latencia y la calidad afectan la experiencia de usuario. El coste deja de ser un asunto offline y necesita control en tiempo real.

En ese punto mantener toda esa lógica en el código de la aplicación se convierte en un lastre: acoplamiento, duplicación de lógica y riesgo al aplicar cambios a nivel de sistema. Ahí es donde una pasarela LLM deja de ser un mero envoltorio y se convierte en un plano de control que centraliza enrutamiento, reintentos, observabilidad, cacheo y políticas. La pasarela debe comportarse como infraestructura: rendimiento predecible, simplicidad operativa y aislamiento frente a fallos son más importantes que una larga lista de funciones.

Dimensiones que realmente importan

Lenguaje y modelo de ejecución La elección del lenguaje influye en concurrencia, memoria y perfil de rendimiento. También condiciona la facilidad para razonar sobre fallos y uso de recursos.

Complejidad del código y velocidad de desarrollo Una pasarela es infraestructura a largo plazo. El código debe ser comprensible y extensible. Abstracciones excesivas ralentizan la iteración y aumentan el riesgo operativo.

Postura de escalabilidad Lo que importa es el comportamiento bajo carga sostenida: presión inversa, degradación elegante y latencia predecible.

Coste operativo Superficie de configuración, complejidad de despliegue y operaciones diarias determinan si la pasarela reduce o añade complejidad.

Perfil de usuario previsto Algunas pasarelas priorizan velocidad de desarrollo y flexibilidad, otras priorizan control, predictibilidad y escala. Ninguna es mejor en términos absolutos, pero un desfase entre herramienta y necesidades genera frustración.

Comparativa de jugadores actuales

LiteLLM Es muy popular entre desarrolladores individuales y equipos pequeños. Está escrito en Python y es muy rico en funcionalidades, soportando muchos proveedores y siendo fácil de integrar en stacks Python. Ideal para experimentación, prototipos y tráfico bajo o moderado. La contrapartida aparece con cargas altas: el runtime de Python hace más difícil garantizar rendimiento sostenido bajo alta concurrencia y pueden surgir problemas de latencia y gestión de procesos. Es una buena elección cuando la flexibilidad y la rapidez de iteración importan más que la consistencia de throughput.

Portkey Diseñado para uso en producción con un enfoque en limpieza y control. Ofrece un conjunto de funciones intencionalmente más reducido para facilitar el razonamiento y la operación. Su apuesta es la estabilidad y la predictibilidad en lugar de la amplitud funcional. Es adecuado cuando los requisitos son claros y poco cambiantes, pero su menor flexibilidad puede resultar limitante si los casos de uso evolucionan rápidamente.

TensorZero Implementado en Rust y orientado a cargas de producción de alto rendimiento. Rust aporta garantías de seguridad de memoria y concurrencia atractivas para infraestructura que debe manejar carga sostenida con mínimo overhead. La contrapartida es mayor complejidad en la base de código y curva de aprendizaje. Equipos que valoran máximo rendimiento y pueden operar sistemas Rust encontrarán aquí un buen tradeoff; para otros la complejidad puede superar el beneficio.

TrueFoundry Aborda el problema desde la perspectiva de plataforma. No se limita a una pasarela sino que forma parte de un ecosistema con despliegue, observabilidad y gestión. Muy potente cuando la plataforma encaja con tus necesidades, pero supone mayor acoplamiento. Para quienes buscan un componente ligero que encaje en un stack existente puede resultar pesado; para quienes desean una solución completa y opinada puede ser ideal.

Bifrost Está escrito en Go y esta elección es deliberada. Go ofrece un equilibrio entre rendimiento, simplicidad y velocidad de desarrollo. Su modelo de concurrencia es apropiado para servicios de red de alto throughput y facilita razonar sobre memoria y latencia bajo carga. Frente a opciones en Python, Bifrost puede sostener mayor concurrencia con mayor previsibilidad. Frente a sistemas en Rust, ofrece iteración más rápida y menor barrera de contribución. Bifrost busca equilibrio entre rendimiento, extensibilidad y simplicidad operativa, con un diseño modular y legible que facilita añadir funciones sin introducir complejidad excesiva. Enfocado en comportarse como infraestructura, trata la presión inversa, el aislamiento y modos de fallo previsibles como prioridades.

Qué decidirá a los ganadores

La elección del lenguaje importa, pero no basta. Las pasarelas que perdurarán serán las que equilibren tres factores: serán suficientemente rápidas para cargas reales, lo bastante simples para operar y extender, y lo bastante flexibles para adaptarse a un ecosistema cambiante. Sobreoptimizar en funcionalidad genera complejidad, sobreoptimizar en rendimiento ralentiza la iteración y sobreoptimizar en control puede dificultar la adopción. Ganarán quienes reconozcan estos tradeoffs y diseñen pensando en el balance.

Cómo elegir para tu empresa

No todas las empresas necesitan una pasarela hoy. Si tu uso es experimental o de bajo tráfico, integrar el SDK del proveedor y mantener la lógica en la aplicación probablemente sea lo correcto. Cuando el uso de LLM entra en el camino crítico del negocio, busca una pasarela que ofrezca predictibilidad, observabilidad y capacidad de aislar fallos.

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Conclusión

El espacio de pasarelas LLM está en evolución pero deja de ser teórico. Cuando el uso de LLM pasa a producción la externalización de enrutamiento, observabilidad y políticas se vuelve imprescindible. La elección de pasarela debe basarse en arquitectura y necesidades operativas, no en marketing. Bifrost representa una apuesta por el equilibrio entre rendimiento y simplicidad, pero la decisión final depende de tus requisitos de escalabilidad, control y velocidad de evolución. Si quieres asesoramiento para elegir o desplegar la solución adecuada, en Q2BSTUDIO te apoyamos desde el diseño hasta la operación continua.