Kong AI vs Solo.io : quelle passerelle IA choisir pour les équipes d'IA en entreprise ?

Les équipes d'entreprise comparent de plus en plus Kong AI et Solo.io, car les décisions relatives aux passerelles dépassent désormais le cadre des API traditionnelles. Les applications d'IA modernes nécessitent le routage de modèles, l'accès à des outils, le contrôle des coûts et la gouvernance des agents. Ces exigences font de la passerelle IA une décision d'infrastructure distincte, venant s'ajouter à la passerelle API traditionnelle.

Les deux plateformes ont également évolué rapidement. Kong AI Gateway 2.0 est devenue disponible le 1er septembre 2026. Elle traite désormais les modèles, les serveurs MCP et les agents comme des entités de premier ordre. Solo.io continue de développer son agentgateway pour le trafic LLM, MCP, HTTP et A2A. 

Cela change la manière dont Kong AI et Solo.io doivent être comparés. Kong ne représente plus une plateforme API dotée de quelques plugins IA. Solo.io ne bénéficie plus d'un avantage évident simplement parce que les agents sont importants. La distinction majeure réside désormais dans le modèle opérationnel, l'infrastructure existante, les préférences de déploiement et les exigences de la plateforme environnante.

TrueFoundry propose une troisième approche pour les entreprises qui entrent dans la phase de l'IA agentique. Elle se concentre sur un accès gouverné aux modèles, aux outils et aux agents, plutôt que sur des domaines API ou réseau plus larges.

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Analysez l'ADN de la passerelle avant de comparer les fonctionnalités

La méthode la plus efficace pour comparer ces plateformes consiste à examiner leurs racines architecturales. Un guide d'achat ou un livre blanc peut expliquer les catégories. La documentation actuelle doit toujours servir à vérifier les capacités, car les portefeuilles de produits évoluent rapidement.

Kong est issu de la gestion d'API et de Kong Gateway. Ses premières capacités d'IA ont étendu ces modèles familiers aux modèles LLM, au routage des fournisseurs, aux contrôles de prompts et aux politiques basées sur les jetons. Kong AI Gateway 2.0 dispose désormais de son propre runtime et plan de contrôle, avec des modèles, des agents, des serveurs MCP, des politiques et des consommateurs de premier ordre.

Cela signifie que Kong peut désormais acheminer le trafic LLM, les requêtes MCP et les interactions A2A via une couche d'IA gérée unique. Le plan de données reste séparé du plan de contrôle Konnect. Par défaut, les charges utiles des modèles et des agents restent en dehors du chemin du plan de contrôle géré.

Solo.io est issu du service mesh et du réseau cloud-native. Agentgateway fournit un proxy orienté IA pour les modèles, les outils, les agents et le trafic HTTP conventionnel. Son déploiement Kubernetes utilise les ressources de l'API Gateway de Kubernetes ainsi que des politiques et backends spécifiques à Solo. Un mode autonome offre un autre modèle opérationnel en dehors de Kubernetes.

Pour une explication plus approfondie des différences entre ces catégories de passerelles, consultez le comparatif de TrueFoundry : Passerelle IA vs passerelle API . 

Dans quel cas privilégier Kong AI Gateway

Kong AI Gateway convient aux entreprises qui utilisent déjà Kong ou qui préfèrent une couche de connectivité IA gérée. Sa plateforme actuelle gère les modèles, les serveurs MCP et les agents A2A en tant qu'entités de premier ordre. La passerelle assure également l'authentification, l'application des politiques, le routage, la visibilité des coûts et l'observabilité via Kong Konnect.

La mise à jour majeure est Kong AI Gateway 2.0. Kong a dépassé son approche initiale centrée sur les plugins pour introduire un runtime IA dédié. La plateforme peut désormais gérer de manière centralisée les fournisseurs d'IA, les modèles, les points de terminaison MCP et les agents. Cela améliore la simplicité opérationnelle pour les organisations utilisant déjà l'écosystème Kong.

La limitation du débit (rate limiting) fonctionne également à plusieurs niveaux de l'IA. Kong peut limiter les requêtes par modèle, agent, serveur MCP, consommateur ou groupe de consommateurs. Les politiques spécifiques à l'IA peuvent calculer les limites en fonction des jetons et des coûts, plutôt que sur le seul nombre de requêtes.

Les capacités du protocole de contexte de modèle (MCP) de Kong sont également substantielles. Les entités de serveur MCP IA peuvent exposer des services REST en tant qu'outils, servir de proxy à des serveurs existants ou combiner des outils. La passerelle prend en charge l'authentification, le contrôle d'accès, les politiques de trafic et l'observabilité spécifique au MCP.

Kong prend désormais également en charge le trafic A2A. Les entités d'agent IA exposent les agents en amont et appliquent une télémétrie, une authentification, des ACL et des politiques sensibles au protocole. Cela comble une lacune importante des précédentes comparaisons entre Solo.io et Kong AI.

Utilisez Kong AI lorsque :

• L'infrastructure Kong Gateway existante prend en charge un trafic d'entreprise critique.
• Les équipes privilégient Kong Konnect pour la configuration et la surveillance centralisées des passerelles.
• Le trafic des modèles et des agents doit bénéficier de contrôles de sécurité uniformes.
• La gestion des budgets basés sur les jetons et les limites de débit est essentielle pour les charges de travail en production.
• Le support entreprise doit couvrir à la fois la connectivité API et IA.

Kong reste une option séduisante pour les équipes d'ingénierie déjà investies dans son écosystème étendu. Ses fonctionnalités avancées profitent également aux organisations souhaitant un fournisseur unique pour la connectivité API et IA.

Dans quel cas choisir Solo.io

Solo.io demeure un concurrent très performant lorsque le choix de la plateforme est dicté par le réseau cloud-native. Solo Enterprise pour agentgateway prend en charge Kubernetes ainsi que les modèles d'exploitation autonomes. Son périmètre couvre les LLM, les outils MCP, les agents, les services HTTP, l'authentification, la résilience et les contrôles de politique.

Les déploiements Kubernetes utilisent un plan de contrôle dédié qui convertit les ressources Gateway API en configuration agentgateway. Cela rend Solo attractif pour les équipes exploitant déjà un modèle de passerelle Kubernetes. La plateforme peut également convenir aux organisations qui délaissent Ingress NGINX au profit de standards de passerelle plus récents.

Le portefeuille réseau étendu de Solo joue également un rôle clé. Son historique inclut le proxy Envoy, Istio et l'infrastructure de service mesh. Solo Enterprise pour Istio prend en charge le mode ambient d'Istio, tandis que la documentation actuelle de Solo inclut le support entreprise pour le mode ambient multi-cluster.

Cet écosystème peut s'avérer déterminant lorsque les opérations de service mesh relèvent de la même responsabilité de plateforme. Les équipes peuvent avoir besoin d'identités de charge de travail, de proxies waypoint ou d'un mesh ambient en complément de la connectivité des agents. Dans ces environnements, les capacités du mesh ambient d'Istio peuvent influencer le choix de la passerelle.

Le modèle opérationnel environnant mérite une attention particulière. Le Gloo Operator peut gérer le cycle de vie d'Istio dans les environnements Solo pris en charge. Un laboratoire de mesh ambient existant peut donc offrir un espace utile aux équipes pour tester des modèles de migration avant une adoption en production.

Les équipes doivent également comparer les exigences de résilience telles que les tentatives, le disjoncteur (circuit breaking) et la détection d'anomalies. Les procédures de mise à jour doivent garantir une absence d'interruption de service là où les charges de travail en production exigent une disponibilité continue.

Utilisez Solo.io lorsque :

• La maîtrise native de Kubernetes fait déjà partie des meilleures pratiques de votre plateforme.
• La connectivité des agents et des outils MCP s'inscrit dans des besoins réseau plus larges.
• Les équipes ont besoin d'une personnalisation détaillée des politiques au niveau de l'infrastructure.
• Les investissements existants dans Solo ou Istio influencent l'architecture future.
• Une passerelle native auto-exploitée correspond aux préférences de gestion de votre plateforme.

Les organisations utilisant Google Cloud, des clusters sur site ou d'autres infrastructures cloud doivent tester le chemin de déploiement exact requis. Les équipes utilisant Amazon ECS doivent confirmer séparément la manière dont le déploiement autonome s'intègre à leur modèle opérationnel.

Comparaison entre Kong AI et Solo.io sur le MCP, les agents et la gouvernance

La gouvernance des agents est devenue centrale dans le duel Kong AI vs Solo.io, car les systèmes modernes vont bien au-delà des simples requêtes de modèles. Un agent IA peut découvrir des outils, appeler des systèmes métier et communiquer avec d'autres agents. Ces systèmes agentiques nécessitent des contrôles d'identité et de politique pour chaque interaction.

Kong AI Gateway 2.0 offre désormais une sécurité MCP robuste grâce aux entités AI MCP Server. Les équipes peuvent utiliser des proxys pour les points de terminaison MCP existants ou exposer des API REST en tant qu'outils MCP. Les listes de contrôle d'accès (ACL), les stratégies d'authentification, la journalisation et les politiques de trafic sont appliquées via la passerelle.

La communication agent-à-agent (A2A) est également devenue une fonctionnalité de premier plan. Kong peut réécrire les cartes d'agent, router les requêtes A2A, collecter une télémétrie structurée et appliquer des politiques de sécurité. L'affirmation selon laquelle Kong manquait de gouvernance pour les interactions entre agents n'est donc plus d'actualité.

Solo obtient des résultats similaires grâce à son agentgateway. Son support MCP inclut des serveurs statiques et dynamiques, ainsi que des configurations MCP virtuelles. L'autorisation au niveau de l'outil permet d'inspecter les informations d'identité avant d'autoriser des actions spécifiques. Des limites propres au MCP peuvent également protéger les opérations coûteuses.

Solo propose également des contrôles de coûts pour le trafic des modèles. La documentation actuelle de l'agentgateway couvre les clés virtuelles, les budgets par clé, les limites de jetons, les catalogues de coûts des modèles et un tableau de bord des coûts intégré. Ces capacités comblent plusieurs lacunes antérieures en matière de gouvernance des coûts de l'IA.

TrueFoundry devient pertinent lorsque les entreprises souhaitent centraliser ces contrôles dans une couche de gouvernance dédiée à l'IA. Sa couche de gouvernance MCP centralise l'authentification, l'autorisation, la découverte d'outils et l'application des politiques. Ses contrôles de flux de travail d'agents étendent la gouvernance à l'exécution autonome.

Le choix doit donc se concentrer sur les cas d'usage, plutôt que de supposer qu'une plateforme manque de support pour les protocoles fondamentaux. Kong AI et Solo.io couvrent désormais une grande partie du même périmètre en matière de modèles, de MCP et d'agents.

La réelle distinction entre les trois se situe au niveau de la couche de flux de travail au-dessus des appels individuels. TrueFoundry exprime les limites par flux de travail sous forme de valeurs par défaut de la passerelle, que les flux individuels peuvent remplacer :

# Gateway default applies to every workflow unless overriddendefaults:  token_budget_per_request: 50000  loop_detection: onworkflows:  research-crew:    token_budget_per_request: 120000   # overrides the 50k default  support-router:    # no override, inherits the gateway default

Comment les acheteurs doivent-ils comparer les coûts et la propriété opérationnelle ?

Les comparaisons de coûts entre Kong AI et Solo.io doivent inclure les licences et les opérations internes. Le logiciel de passerelle ne représente qu'une partie du coût total de possession. Le personnel, le stockage pour l'observabilité, les mises à niveau, la maintenance des politiques et la gestion des incidents peuvent engendrer des frais opérationnels substantiels.

Kong propose trois modèles. La version open-source de Kong Gateway est gratuite en auto-hébergement. Konnect Plus est facturé par passerelle et par mois, avec un volume de requêtes inclus et des dépassements facturés au million. Konnect Enterprise est soumis à des conditions annuelles personnalisées.

Le module complémentaire AI Gateway est facturé par modèle LLM unique ; ainsi, chaque modèle vers lequel une équipe route ses requêtes devient une dimension facturable plutôt qu'un simple changement de configuration. L'analyse de la tarification de Kong Gateway par TrueFoundry fonctionne via un effet de cumul.

Solo.io propose une licence pour sa version entreprise d'agentgateway distincte du projet open source, les fonctionnalités de gouvernance requises par les acheteurs étant intégrées à l'offre commerciale. La tarification de Solo AI Gateway détaille cette montée en gamme.

Le poste de dépense le plus important est généralement lié au personnel. Kong AI reste efficace pour les équipes utilisant déjà Kong Gateway. Solo.io est optimal pour celles qui exploitent déjà des passerelles natives Kubernetes. Dans les deux cas, les coûts s'envolent lorsqu'une équipe sous-estime la conception des politiques, le stockage des données d'observabilité, la gestion des mises à jour et la conformité.

TrueFoundry réduit le travail d'assemblage grâce à un AI Gateway plan de contrôle qui couvre l'accès aux modèles, le routage, la gouvernance, les budgets et les journaux d'audit.

Les offres publiées comprennent un niveau Developer à 0 $ pour 50 000 requêtes par mois, Pro à 499 $ pour 1 million de requêtes, Pro Plus à 2 999 $, et Enterprise sur mesure. Les équipes doivent également déterminer si un mode de configuration déclaratif ou une expérience de contrôle gérée correspond mieux à leurs compétences internes. Il existe différentes manières d'atteindre le même niveau de contrôle technique. Le modèle opérationnel détermine l'effort d'ingénierie requis par chaque approche.

Que reste-t-il à la charge des équipes entreprise avec Kong AI et Solo.io ?

Kong AI et Solo.io résolvent des problèmes réels de passerelle. Aucun des deux ne résout automatiquement tous les défis de gouvernance de l'IA en entreprise. Les acheteurs doivent toujours définir la gestion des identités, des budgets, des autorisations d'outils, du routage des modèles, des limites d'agents et des journaux d'audit entre les équipes.

Le fossé se creuse lorsque les agents en production utilisent simultanément des modèles et des outils. Une requête peut commencer par un appel de modèle, se poursuivre par un appel d'outil MCP, puis déclencher un autre flux de travail. Les entreprises ont besoin d'un point central pour gouverner cette chaîne, ce qu'un simple compteur de requêtes ne permet pas de reconstituer a posteriori.

Que le choix final se porte sur Solo.io ou Kong AI, cette chaîne doit toujours être supervisée.

Lacunes courantes à évaluer :

• Application des budgets par équipe et par agent.
• Propagation de l'identité à travers les modèles et les outils.
• Journaux d'audit reliant les utilisateurs, les agents, les outils et les coûts.
• Disjoncteurs pour les flux de travail d'agents incontrôlés.
• Déploiement privé pour les prompts, les traces et les journaux.
• Gouvernance multi-fournisseurs et multi-frameworks d'agents.

Ces questions deviennent cruciales à mesure que l'IA générative évolue vers des charges de travail autonomes. Les équipes doivent également distinguer les fonctionnalités natives du produit des capacités nécessitant une intégration ou une infrastructure supplémentaire.

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La place de TrueFoundry dans le choix entre Kong AI et Solo.io

TrueFoundry constitue une alternative pertinente lorsque la gouvernance devient le critère d'achat prioritaire. Sa passerelle IA (AI Gateway) connecte le trafic des modèles aux budgets, aux garde-fous, au routage et à l'observabilité. Les entreprises peuvent appliquer des politiques partagées sans avoir à placer l'infrastructure API générale au cœur de leur conception.

La passerelle LLM centralise l'accès aux fournisseurs, le routage, le basculement, la visibilité des coûts et les contrôles. La passerelle MCP régit l'accès aux outils via trois couches indépendantes : authentification entrante, contrôle d'accès et authentification sortante. La passerelle Agent ajoute des limites de flux de travail, des disjoncteurs et une exécution traçable.

L'application des règles est déclarative et intégrée au contrôle de version. Les règles sont évaluées dans l'ordre, et la première correspondance l'emporte :

name: ratelimiting-configtype: gateway-rate-limiting-configrules:  # Cap one contractor account on a specific model  - id: "contractor-gpt4-daily"    when:      subjects: ["user:contractor@example.com"]      models: ["openai-main/gpt4"]    limit_to: 1000    unit: requests_per_day  # Give every user an independent daily token budget  - id: "user-daily-limit"    when: {}    limit_to: 1000000    unit: tokens_per_day    rate_limit_applies_per: ['user']

Le champ `rate_limit_applies_per` crée un compteur distinct par entité, permettant à une seule règle de couvrir tous les utilisateurs sans générer une règle par identité. Une requête dépassant sa limite renvoie une erreur HTTP 429, en précisant la règle déclenchée, accompagnée d'un en-tête `x-tfy-applied-rules` :

{  "status": "failure",  "message": "Rate limit exceeded for model: openai-main/gpt4 with rule: contractor-gpt4-daily",  "error": {    "type": "RateLimitError",    "code": "429"  },  "error_origin_level": "rate_limit_budget"}

Choisissez TrueFoundry lorsque :

• La gouvernance unifiée de l'IA prime sur la personnalisation de la passerelle.
• Plusieurs équipes ont besoin d'un modèle gouverné et d'un accès aux outils.
• Les agents nécessitent des contrôles de flux de travail avant exécution.
• Les équipes de conformité ont besoin de preuves d'audit au sein d'environnements approuvés.
• Un déploiement en VPC, sur site ou en environnement isolé (air-gapped) est requis.
• Les contrôles de coûts doivent s'appliquer aux modèles, aux agents et aux équipes.

Cela ne signifie pas que l'une ou l'autre des alternatives soit faible. Il s'agit dans les deux cas de plateformes techniquement solides reposant sur des fondations différentes. TrueFoundry offre une solution adaptée lorsque la gouvernance de l'IA en entreprise est l'exigence principale en matière de plan de contrôle.

Verdict final : Kong AI ou Solo.io ?

La décision finale entre Kong AI et Solo.io doit commencer par l'infrastructure que votre organisation exploite déjà. Kong convient aux entreprises ayant investi massivement dans des plateformes API et dont les équipes apprécient Konnect. Sa passerelle IA la plus récente prend également en charge directement les modèles, le protocole MCP et le trafic A2A.

Solo.io convient aux organisations qui souhaitent une maîtrise plus approfondie de leur infrastructure et un contrôle natif Kubernetes. Sa passerelle d'agents (agentgateway) couvre les modèles, les outils, les agents et les services HTTP. L'écosystème plus large de Solo est également pertinent si le mode ambiant, l'infrastructure de maillage (mesh) ou d'autres exigences réseau font partie de votre feuille de route.

Choisissez Kong AI ou Solo.io en fonction du modèle opérationnel que votre équipe est en mesure de prendre en charge. Kong met l'accent sur une plateforme intégrée d'API et d'IA. Solo privilégie le contrôle cloud-native et une maîtrise plus directe de l'infrastructure de passerelle.

Pour Solo.io comme pour Kong AI, les capacités actuelles sont bien plus proches que ne le laissent penser les anciennes comparaisons. Les facteurs décisifs sont désormais le déploiement, la maîtrise technique, l'alignement avec l'écosystème et les exigences de gouvernance.

TrueFoundry s'impose comme une troisième option plus pertinente lorsque la gouvernance unifiée de l'IA prime sur l'héritage des passerelles traditionnelles. Sa plateforme se concentre sur les modèles, les outils MCP, les agents, les budgets, l'identité et les politiques d'entreprise, le tout au sein d'une couche d'infrastructure IA unique.

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