AISIX vs Higress:速览
| 维度 | AISIX | Higress |
|---|---|---|
| 定位 | 原生 AI 网关(为 LLM / AI Agent 流量而生) | 云原生 API 网关(AI 能力以 Wasm 插件叠加) |
| 开源协议 | Apache-2.0(数据面完全开源) | Apache-2.0 |
| 架构 | Rust 单二进制数据面 + 多租户云控制面 | Istio + Envoy 内核(Go / C++),AI 能力为 Wasm 插件 |
| 核心治理对象 | 模型、模型组、护栏、预算、MCP / A2A(一等公民) | 服务、路由、插件(AI 能力挂在路由上按插件配置) |
| 统一接口 | OpenAI + Anthropic 双向转换 | OpenAI + Claude 双协议自动识别 |
| 托管形态 | AISIX Cloud 控制面(数据面留在你的 VPC,仅出站连接) | 阿里云托管版 |
| 适合 | LLM 与 AI Agent 流量的统一治理平台 | 已在阿里云 / K8s 体系,Ingress + 微服务 + AI 一个网关多用 |
核心差异:两条架构路线
Higress 的内核是基于 Istio 与 Envoy 的云原生 API 网关,治理对象是「服务 / 路由 / 插件」。它的 AI 能力——统一供应商接入(ai-proxy)、语义缓存(ai-cache)、意图路由(ai-intent)、token 限流与额度(ai-token-ratelimit / ai-quota)、内容安全(ai-security-guard)——都是挂在路由上的 Wasm 插件,分别需要自备 Redis、向量数据库,或对接阿里云内容安全等外部服务。AI 流量因此运行在 API 网关的底座之上,治理语义仍是 API 网关的。
AISIX 反过来:数据面(Rust 单二进制)为 LLM 流量原生设计,核心抽象直接就是模型与模型组(加权、故障转移、语义路由、模型合议)、护栏、缓存策略、按 token 的限流与预算、MCP / A2A。这些对象在控制台里是一等公民页面,共用同一套 密钥 / 团队 / 审计治理平面,而不是散落在各条路由的插件参数里。
对 LLM 与 AI Agent 流量而言,治理单元天然是 token、模型与成本,而不是请求数与 URL 路径。这就是我们认为应该为 AI 流量选择原生 AI 网关,而不是在 API 网关上以插件方式拼装的原因——能力可以拼出来,统一的治理平面拼不出来。
AISIX 是什么?
AISIX(api7/aisix)是由 Apache APISIX 原班团队打造的开源原生 AI 网关,Rust 单二进制、数据面完全 Apache-2.0,可部署在你自有的 VPC 内(仅出站连接)。在统一网关上提供多模型路由与负载均衡、语义路由、模型合议(ensemble)、成本 / 延迟感知路由、令牌预算与成本控制、提示词 / 响应护栏,以及用同一套密钥 / 团队 / 护栏治理的 MCP 与 A2A 网关;AISIX Cloud 提供多租户控制面(组织、环境、团队、角色、审计、预算与用量)。
Higress 是什么?
Higress(alibaba/higress)是阿里巴巴开源的云原生 API 网关(Apache-2.0),内核基于 Istio 与 Envoy,同时覆盖 K8s Ingress、微服务网关与安全网关场景,阿里云提供托管版。其 AI 网关能力以 Wasm 插件形式提供:ai-proxy 统一 30+ 模型供应商并自动识别 OpenAI / Claude 双协议,配合 ai-cache(语义缓存)、ai-intent(意图识别)、 ai-token-ratelimit / ai-quota(token 限流与额度)、ai-security-guard (对接阿里云内容安全)等插件,并在 Console 中提供 LLM 供应商、AI 路由、AI Dashboard 与 MCP 管理。
AISIX vs Higress:能力对比
| 能力 | AISIX | Higress |
|---|---|---|
| 多模型负载均衡 / 故障转移 | 模型组:加权、故障转移、重试与 429 退避 | 多供应商 fallback;面向自建推理的全局最小请求 / 前缀感知 / GPU 感知负载均衡 |
| 语义路由 | 语义路由虚拟模型(一等公民对象) | ai-intent 插件(旁路调用一次 LLM 做意图分类,需额外配置意图路由) |
| 成本 / 延迟感知路由 | 支持(成本 / 延迟 / 负载感知策略) | 部分(面向自建推理的负载感知,无成本 / 延迟策略路由) |
| 模型合议(ensemble) | 支持(N 个合议成员 + 评审模型) | — |
| 缓存 | 精确缓存(语义缓存在路线图) | ai-cache 插件:语义 + 精确(需自备 Redis 与向量数据库) |
| 令牌限流 / 额度 / 预算 | token 限流 + 多层级预算与告警(组织 / 团队 / 密钥等) | ai-token-ratelimit + ai-quota 插件(Redis 额度,管理端接口充减) |
| 提示词 / 响应护栏 | 护栏为一等公民:本地关键词 / 正则规则 + LLM 判定 + OpenAI / Azure / 阿里云等审核后端可选,支持输入 / 输出 / 流式 | ai-security-guard 插件对接阿里云内容安全服务;本地敏感词脱敏用 ai-data-masking 插件 |
| MCP 网关 | MCP servers 与 API 密钥 / 团队 / 护栏共用同一套治理 | MCP 管理:REST-to-MCP 转换、MCP 托管与代理 |
| A2A(Agent-to-Agent) | 支持(A2A agents 治理) | — |
| 多租户与权限 | 组织 / 环境 / 团队 / 成员 / 角色,审计日志,管理令牌 | —(Console 为单管理员账号) |
| 成本可见性 | 按模型计价、用量分析、当日成本与预算告警 | AI Dashboard 展示 token 用量指标(无成本 / 预算概念) |
| 可观测与调试 | 内置可观测、请求级日志与 Playground | 内置 AI Dashboard(基于 Grafana 的监控面板) |
| K8s Ingress / 微服务网关 | —(专注 AI 流量) | 支持(Ingress、Gateway API、Nacos 等注册中心) |
资料来源:Higress 官方文档(higress.cn)与 higress-console 开源仓库;AISIX 官方文档与控制台。「—」表示官方文档未提供该能力。
控制台对比:AI 控制面 vs 实例运维面板
架构路线的差异最直观地体现在控制台上。AISIX Cloud 控制台是多租户控制面:环境级提供总览(请求、延迟、错误率与当日成本)、模型(直连 / 加权 / 故障转移 / 语义路由 / 模型合议)、护栏、缓存策略、限流、可观测、 Playground 与请求日志;组织级提供供应商密钥、MCP servers、A2A agents、模型计价、预算与告警、用量分析、团队 / 成员 / 角色、管理令牌、审计日志与账单。
Higress Console 是单实例运维面板:监控面板、服务来源 / 服务列表 / 路由配置、AI 服务管理(LLM 供应商、AI 路由、AI Dashboard、MCP 管理)、域名 / 证书、消费者管理、插件管理与系统设置,登录账号为单管理员。语义缓存、token 限流、内容安全等 AI 能力需要到插件管理里对着具体插件填参数。一个是「给全公司管 AI 流量」的控制面,一个是「管这套网关实例」的面板,两者要解决的问题不同。
该选 AISIX 还是 Higress?
选择 AISIX,如果你:
- 主要治理的是 LLM 与 AI Agent 流量,需要 token 预算、按模型成本、语义路由、 模型合议、护栏这些 AI 原生能力开箱即用
- 需要多租户治理:多环境、团队 / 角色、审计日志、预算与用量分层
- 希望数据面留在自有 VPC(仅出站),护栏可选纯本地规则或多家审核后端
选择 Higress,如果你:
- 主要诉求是 K8s Ingress 与微服务网关,AI 流量只是顺带接入
- 已深度绑定阿里云体系,倾向使用其托管版与配套云服务
小结
Higress 的定位是云原生 API 网关:如果你的需求是「一个网关多用」,在 Ingress 与微服务网关之上顺带接入 AI 流量,它可以覆盖。
但如果 LLM 与 AI Agent 流量是你要专门治理的对象,建议选择原生 AI 网关:token 预算、按模型成本、语义路由、模型合议、护栏与 MCP / A2A 治理在 AISIX AI 网关 中是一等公民,配多租户控制面统一管理,而不是散落在各条路由上的插件参数。也可以先看六大 AI 网关横向对比了解全景。
