Vercel AI Gateway vs Higress：哪一个更适合你的 AI 应用？

过去一年，大语言模型（LLM）正从实验室走向真实世界，迅速渗透进各类产品形态。这一趋势催生了一个新型基础设施角色：AI 网关。网关不再是传统意义上的网络代理，而是面向 LLM 和 MCP 应用场景的“流量和访问的控制中枢”，包含路由、模型切换、访问控制、安全认证、Token 限流、合规审计与调用观测等。

Vercel 最近推出的 AI 网关受到了开发者群体的关注，它定位于托管式的模型代理服务，主打简化接入和 Vercel 其他产品的集成，是轻量型 AI 应用的理想选择。但对于那些需要更强可控性、更高性能、或私有部署能力的开发团队来说，Vercel 的方案可能并不能完全满足需求。

Higress 是阿里云开源的一款 AI 网关，基于 Envoy 和 Istio 构建，专为 LLM 和 MCP 应用场景打造，具备企业级的流量治理与观测能力，包括：

• 多模型切换与回退兜底

• 基于 Token 的限流与配额控制

• 请求级别的监控与审计

• API Key 隔离与调用统计

• API-to-MCP 的快速转化和调优能力

• MCP Server 的代理能力

• MCP 市场

本文将从定位、功能、架构、使用成本等多个维度，全面对比 Vercel AI Gateway 与 Higress，并结合典型场景，帮助开发者选型 AI 网关。如果你正在构建真正落地的大模型产品和 MCP Server，并希望对调用链路拥有更大的控制权、观测能力与合规保障，这篇文章将是你不错的参考。

一、项目概览

在大模型应用开发中，“调用链的控制权”正逐渐成为架构设计的核心变量。无论是需要多模型切换、还是模型调用的审计与限流、甚至对未来成本的可预测性要求，一个合适的 AI 网关正成为基础设施的关键一环。目前，Higress 和 Vercel AI Gateway 分别代表了开源自建和云托管两种不同思路，下面我们将对二者的核心定位、目标用户以及技术特性做简要概览。

Vercel AI Gateway：轻量、托管、快速上手

Vercel AI Gateway 是 Vercel 近期推出的托管式 AI 流量代理服务，它定位于“开发友好”的模型接入服务，通过与 Vercel AI SDK 集成，开发者无需处理模型 API 密钥、速率限制或负载均衡等问题，即可快速调用 OpenAI、Anthropic、Mistral、Cohere 等主流模型。Vercel 的目标用户主要是构建轻量级 AI 功能（如聊天、问答、生成式 UI）的开发者，强调的是上手成本低、接入快和免运维。

特点：

• 云端托管，免部署免维护

• 支持 100+ 主流模型和多个服务商（OpenAI、Anthropic 等）

• 提供统一 SDK 接口（兼容 Fetch / LangChain）

• 默认内置日志追踪、速率控制与配额分发能力

• 正在构建基于调用量的商用计费体系（目前 Alpha 阶段免费）

Higress：面向企业级场景的开源 AI 网关

Higress 是阿里云主导开源的 API 网关项目，在 K8s 和微服务场景上提供流量治理和访问控制的基础上，针对AI 应用新增了面向 LLM 和 MCP Server 的管理能力，特别适合中大型企业团队，以及对控制力要求更高的 Web3 等金融行业团队。

Higress 支持基于 Kubernetes 部署，可与服务发现、API Key 管理、Token 限流、调用审计等深度集成。相比轻量级的代理方案，它在流量治理、用户访问控制上具有更强的定制空间。

特点：

• 云原生架构，支持 Ingress / Gateway API

• 原生支持多模型路由、灰度发布与兜底回退

• 支持与自建大模型平台（如 MCP Server）对接

• 提供企业级的内容合规、安全审计、调用计费等治理能力

• 开源可控、可定制、易集成进现有 DevOps 流程

二、功能、部署体验和计费对比

Higress 和 Vercel AI Gateway 分别从“自托管”和“托管即服务”的两端，切入 AI 网关的能力构建。前者强调可控性、治理深度和安全管控，后者强调易用性、上手快和对前端开发友好。我们从以下几个方面对 Higress 与 Vercel AI Gateway 的上手与成本做对比：

1. 部署与配置路径

总结：Vercel 适合中小企业和创业团队的开发者，快速集成并上线。Higress 则更适合 DevOps 能力成熟、需要深度定制化的中大型团队。

2. 成本结构与计费策略

总结：Vercel 在前期“省力”但成本不可控，尤其是在 Token 消耗量不明确时。Higress 前期投入更高（需要部署和调优），但中后期具备极强的成本压缩空间和模型治理能力。

3. 功能对比

总结：AI 应用不只是代码调用，更是数据、算力和访问策略的全链路工程。在 Token 成本迅速上升的背景下，早期投入部署与治理工具，可能是降低长期运营成本的关键。

三、适用场景分析

在选择 AI 网关方案时，一个核心判断标准是：你的团队偏向“快速构建应用”，还是“打造企业级能力”？

这决定了你更适合使用像 Vercel 这样的托管产品，还是像 Higress 这样强调治理、安全性和自建部署能力的解决方案。下面我们从多个典型场景出发，对比两者的适用性，并描绘对应的用户画像。

原型验证与轻量 AI 应用 —— Vercel 更适合

用户画像

• 初创项目 / Hackathon 团队

• 中小企业工程师团队

• 产品迭代节奏快，验证思路优先

• 不关注成本结构和模型供应商细节

典型场景

• 构建一个 GPT 驱动的智能客服 Demo

• 为现有 Web 应用嵌入一个 AI 辅助模块

• 低门槛集成 OpenAI、Anthropic、Mistral 等主流模型

优势体现
Vercel 提供托管服务、SDK、速率控制与 fallback，极大降低了“从 0 到 1”调用大模型 API 的门槛。特别是对于前端开发者而言，无需了解复杂的网络代理和网关配置，即可快速集成。

企业内嵌入式大模型能力 —— Higress 更适合

用户画像

• 中大型互联网/AI 平台

• 具备后端/平台团队的技术组织

• 对模型配额、调用安全、数据审计有较高要求

• 希望构建多模型动态调度或运营平台能力

典型场景

• 构建一个统一的 LLM 接入平台，支持 OpenAI + 自建大模型（如 DeepSeek、Qwen 等）

• 需要按租户/用户维度做 Token 限流、日志审计

• 运维团队需要对大模型调用进行观测、告警与费用跟踪

优势体现
Higress 强调“可控”、“可观测”和“安全”，支持用户在接入链路中植入插件逻辑（如模型灰度、调用成本分析、Token 审核等），为企业构建自定义的 LLM 服务平台提供了理想基座。

高安全 & 高合规场景 —— Higress 明显优于托管方案

用户画像

• Web3、金融、政务等对合规要求极高的团队

• 对数据流转路径、模型源、调用链日志有严格监管需求

• 偏好/必须使用开源或自建大模型

典型场景

• 通过私有化部署自建推理引擎 + LLM（如 Ollama、LMDeploy、MCP Server）

• 对模型请求进行链路审计、签名校验与异常拦截

• 具备敏感数据或用户隐私控制的严格要求

真实案例：Blockscout 使用 Higress 构建** ****mcp-server-plugin**
Blockscout 是 Web3 领域的重要区块链浏览器平台，为了支持自建 AI 能力，选择基于 Higress 打造自定义的 MCP Server 插件。这个插件让其能够：

• 接收来自多个前端模块的模型请求

• 做租户/地址级别的 Token 控制与模型 fallback

• 在链上与链下之间建立可信的数据调用通路

Higress 提供的“开箱即用 + 企业级可观测 + 强插件能力”，让 Blockscout 在不依赖外部平台的前提下，快速上线了高可信的链上智能问答能力。

总结：不是谁更强，而是更适合谁

四、工具之外，是架构决策的综合体现

AI Gateway 的选择从来都不只是一个“工具选型问题”，它是你对整个 AI 应用体系的访问控制能力、成本治理能力、流量管控能力、平台构建的综合决策。

无论你现在处在哪个阶段，我们都建议你提前思考这些问题。因为越早打下稳定的底座，你在未来 AI 能力爆发的赛道上，才跑得越快，越远。