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原文链接：https://www.kdnuggets.com/top-5-open-source-ai-model-api-providers
原文作者：Abid Ali Awan
作者供图
# 引言
开放权重模型正在改变人工智能的经济格局。如今，开发者可以在本地部署强大的模型，如Kimi、DeepSeek、Qwen、MiniMax和GPT‑OSS，完全在自己的基础设施上运行，并保持对系统的完全控制。
然而，这种自由伴随着一个显著的权衡。运行最先进的开放权重模型通常需要巨大的硬件资源，通常需要数百GB的GPU内存（约500GB），几乎同等规模的系统RAM，以及顶级的CPU。这些模型无疑体积庞大，但它们提供的性能和输出质量也日益能与专有替代品相媲美。
这引出了一个实际问题：大多数团队实际上是如何访问这些开源模型的？在现实中，有两种可行的途径。你可以选择租用高端GPU服务器，或者通过专业的API提供商访问这些模型，后者根据输入和输出的Token数量向你收费。
在本文中，我们将评估领先的开放权重模型API提供商，比较它们在价格、速度、延迟和准确性方面的表现。我们的简短分析结合了Artificial Analysis的基准数据和OpenRouter的实时路由和性能数据，提供了对哪些提供商今天能带来最佳结果的扎实、真实世界的视角。
# 1. Cerebras：为开源模型提供晶圆级速度
Cerebras的构建围绕着一种晶圆级架构，它用单个、极其庞大的芯片取代了传统的多个GPU集群。通过将计算和内存保留在同一晶圆上，Cerebras消除了基于GPU的系统中阻碍大型模型推理的许多带宽和通信瓶颈。
这种设计使得像GPT OSS 120B这样的大型开源模型的推理速度异常快。在实际基准测试中，Cerebras在生成长提示词时能提供近乎即时的响应，同时保持极高的吞吐量，使其成为大规模部署大型语言模型的最快平台之一。
GPT OSS 120B模型的性能快照：
- 速度：每秒约 2,988 个 Token
- 延迟：生成 500 个 Token 大约需要 0.26 秒
- 价格：每百万 Token 约 0.45 美元
- GPQA x16 中位数：大约 78% 到 79%，处于顶级性能范围
最适合：需要超快推理和可扩展部署的高流量SaaS平台、智能体AI管道和重推理应用，且无需管理大型多GPU集群的复杂性。
# 2. Together.ai：高吞吐量和可靠的扩展性
Together AI为GPT OSS 120B等大型开放权重模型提供了一个最可靠的基于GPU的部署方案。Together AI 建立在可扩展的GPU基础设施之上，由于其一致的正常运行时间、可预测的性能以及在生产工作负载中具有竞争力的定价，被广泛用作开源模型的默认提供商。
该平台专注于在速度、成本和可靠性之间取得平衡，而不是追求极致的硬件专业化。这使其成为那些希望在不锁定于高级或实验性基础设施的情况下，获得可靠的规模化推理的团队的有力选择。Together AI 通常在OpenRouter等路由层后面使用，并在可用性和延迟指标方面始终表现良好。
GPT OSS 120B模型的性能快照：
- 速度：每秒约 917 个 Token
- 延迟：大约 0.78 秒
- 价格：每百万 Token 约 0.26 美元
- GPQA x16 中位数：大约 78%，处于顶级性能范围
最适合：需要强大且一致的吞吐量、可靠扩展性和成本效益，同时又不想为专业硬件平台付费的生产应用。
# 3. Fireworks AI：最低延迟和面向推理的设计
Fireworks AI提供了一个高度优化的推理平台，专注于为开放权重模型提供低延迟和强大的推理性能。该公司的推理云利用基础设施和软件优化来加速跨工作负载的执行，从而以增强的吞吐量和更低的延迟为流行的开源模型提供服务，优于许多标准的GPU堆栈。
该平台强调速度和响应能力，并提供对开发人员友好的API，使其适用于快速回答和流畅用户体验至关重要的交互式应用。
GPT-OSS-120B模型的性能快照：
- 速度：每秒约 747 个 Token
- 延迟：大约 0.17 秒（同行中最低）
- 价格：每百万 Token 约 0.26 美元
- GPQA x16 中位数：大约 78% 到 79%（顶级范围）
最适合：响应速度和快速用户体验至关重要的交互式助手和智能体工作流。
# 4. Groq：用于实时智能体的定制硬件
Groq围绕其语言处理单元（LPU）构建专用硬件和软件，以加速AI推理。LPU专为大规模运行大型语言模型而设计，具有可预测的性能和极低的延迟，非常适合实时应用。
Groq 的架构通过集成高速片上内存和确定性执行来实现这一点，从而减少了传统GPU推理堆栈中发现的瓶颈。这种方法使得Groq在生成式AI工作负载的吞吐量和延迟独立基准测试中名列前茅。
GPT-OSS-120B模型的性能快照：
- 速度：每秒约 456 个 Token
- 延迟：大约 0.19 秒
- 价格：每百万 Token 约 0.26 美元
- GPQA x16 中位数：大约 78%，处于顶级性能范围
最适合：超低延迟流式传输、实时副驾驶和高频智能体调用，在这些场景中，每一毫秒的响应时间都至关重要。
# 5. Clarifai：企业编排与成本效益
Clarifai提供了一个混合云AI编排平台，允许您在公共云、私有云或本地基础设施上部署开放权重模型，并拥有统一的控制平面。
其计算编排层通过自动缩放、GPU分区和高效的资源利用率等技术，平衡性能、扩展和成本。
这种方法有助于企业在保持生产工作负载高吞吐量和低延迟的同时，降低推理成本。Clarifai 在独立基准测试中始终被认为是用于 GPT 级别推理的最具成本效益和平衡的提供商之一。
GPT-OSS-120B模型的性能快照：
- 速度：每秒约 313 个 Token
- 延迟：大约 0.27 秒
- 价格：每百万 Token 约 0.16 美元
- GPQA x16 中位数：大约 78%，处于顶级性能范围
最适合：需要混合部署、跨云和本地环境进行编排，以及为开源模型进行成本控制扩展的企业。
# 附赠：DeepInfra
DeepInfra是一个成本效益高的AI推理平台，提供简单且可扩展的API，用于部署大型语言模型和其他机器学习工作负载。该服务负责基础设施、扩展和监控，因此开发者可以专注于构建应用，而无需管理硬件。DeepInfra支持许多流行的模型，并提供兼容OpenAI的API端点，支持常规和流式推理选项。
尽管DeepInfra的定价是市场上最低的之一，对实验和预算敏感的项目很有吸引力，但OpenRouter等路由网络报告称，对于某些模型端点，其可靠性或正常运行时间可能不如其他提供商。
GPT-OSS-120B模型的性能快照：
- 速度：每秒约 79 到 258 个 Token
- 延迟：大约 0.23 到 1.27 秒
- 价格：每百万 Token 约 0.10 美元
- GPQA x16 中位数：大约 78%，处于顶级性能范围
最适合：批处理推理或与备用提供商配合使用的非关键工作负载，其中成本效益比峰值可靠性更重要。
# 总结表
此表比较了领先的开源模型API提供商在速度、延迟、成本、可靠性和理想用例方面的表现，以帮助您为工作负载选择合适的平台。
| 提供商 | 速度 (tokens/秒) | 延迟 (秒) | 价格 (每 M Tokens USD) | GPQA x16 中位数 | 观察到的可靠性 | 最适合 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Cerebras | 2,988 | 0.26 | 0.45 | ≈ 78% | 非常高 (通常超过 95%) | 重吞吐量智能体和大规模管道 |
| Together.ai | 917 | 0.78 | 0.26 | ≈ 78% | 非常高 (通常超过 95%) | 平衡的生产应用 |
| Fireworks AI | 747 | 0.17 | 0.26 | ≈ 79% | 非常高 (通常超过 95%) | 交互式聊天界面和流式UI |
| Groq | 456 | 0.19 | 0.26 | ≈ 78% | 非常高 (通常超过 95%) | 实时副驾驶和低延迟智能体 |
| Clarifai | 313 | 0.27 | 0.16 | ≈ 78% | 非常高 (通常超过 95%) | 混合和企业部署堆栈 |
| DeepInfra (附赠) | 79 到 258 | 0.23 到 1.27 | 0.10 | ≈ 78% | 中等 (大约 68% 到 70%) | 低成本批处理作业和非关键工作负载 |
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) 是一位认证的数据科学家专业人士，热衷于构建机器学习模型。目前，他专注于内容创作和撰写关于机器学习和数据科学技术的技术博客。Abid 拥有技术管理硕士学位和电信工程学士学位。他的愿景是利用图神经网络为在心理健康方面遇到困难的学生构建一个AI产品。
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