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原文链接：https://www.kdnuggets.com/top-5-super-fast-llm-api-providers
原文作者：Abid Ali Awan
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# 引言
当Groq推出了其专为语言模型推理设计的定制处理架构——Groq语言处理单元（LPU）时，大型语言模型的速度实现了真正的飞跃。这些芯片立即重塑了人们对速度的期望。当时，GPT-4的平均响应速度约为每秒25个token，而Groq展示了超过每秒150个token的速度，证明了实时AI交互终于成为可能。
这一转变表明，更快的推理速度不仅仅依赖于使用更多的GPU；更优的芯片设计或优化的软件也能显著提升性能。自那以后，许多其他公司也进入了这个领域，将Token生成速度推得更远。一些提供商现在可以在开源模型上实现每秒数千个Token的生成速度。这些改进正在改变人们使用大型语言模型的方式。开发者现在可以构建感觉即时且交互性强的应用程序，而不再需要等待数分钟才能获得响应。
在本文中，我们将回顾这五大塑造新时代的超高速LLM API提供商。我们将重点关注它们在流行的开源模型上的低延迟、高吞吐量和真实世界性能。
# 1. Cerebras
Cerebras 通过采用截然不同的硬件方法，在原始吞吐量方面脱颖而出。Cerebras 不使用GPU集群，而是在其晶圆级引擎（Wafer-Scale Engine）上运行模型，该引擎将整个硅晶圆视为单个芯片。这消除了许多通信瓶颈，允许以极高的内存带宽进行大规模并行计算。结果是极快的Token生成速度，同时保持了较低的首个Token延迟。
这种架构使Cerebras成为Token生成速度最为关键的工作负载的有力选择，例如长文本摘要、信息提取和代码生成，或高QPS的生产端点。
示例性能亮点：
- 在gpt-oss-120B（高负载）上实现3,115 tokens/秒，首个Token时间约为0.28秒
- 在gpt-oss-120B（低负载）上实现2,782 tokens/秒，首个Token时间约为0.29秒
- 在GLM-4.7上实现1,669 tokens/秒，首个Token时间约为0.24秒
- 在Llama 3.3 70B上实现2,041 tokens/秒，首个Token时间约为0.31秒
注意事项： Cerebras 显然是以速度为先。在某些情况下，例如GLM-4.7，定价可能高于速度较慢的提供商，但对于吞吐量驱动的用例，性能提升可能超过成本。
# 2. Groq
Groq 以其在实际使用中响应速度之快而闻名。它的优势不仅在于Token吞吐量，还在于极低的首个Token时间。这是通过Groq的定制语言处理单元实现的，该单元专为确定性执行而设计，避免了GPU系统中常见的调度开销。因此，响应几乎可以立即开始流式传输。
这使得Groq在对响应启动速度和原始速度同等重要的交互式工作负载中表现出色，例如聊天应用、智能体、副驾驶（copilots）和实时系统。
示例性能亮点：
- 在gpt-oss-20B（高负载）上实现935 tokens/秒，首个Token时间约为0.17秒
- 在gpt-oss-20B（低负载）上实现914 tokens/秒，首个Token时间约为0.17秒
- 在gpt-oss-120B（高负载）上实现467 tokens/秒，首个Token时间约为0.17秒
- 在gpt-oss-120B（低负载）上实现463 tokens/秒，首个Token时间约为0.16秒
- 在Llama 3.3 70B上实现346 tokens/秒，首个Token时间约为0.19秒
何时是绝佳选择： Groq 在首个Token快速启动至关重要的用例中表现出色。即使其他提供商提供更高的峰值吞吐量，Groq 也能持续提供更具响应性和更敏捷的用户体验。
# 3. SambaNova
SambaNova 通过使用其定制的可重构数据流架构（Reconfigurable Dataflow Architecture）提供强大的性能，该架构旨在高效运行大型模型，而无需依赖传统的GPU调度。这种架构以可预测的方式将数据流经模型，减少了开销并提高了持续吞吐量。SambaNova 将这种硬件与一个紧密集成的软件堆栈相结合，该堆栈针对大型Transformer模型，特别是Llama系列进行了优化。
结果是在大型模型上实现了高且稳定的Token生成速度，具有有竞争力的首个Token延迟，非常适合生产工作负载。
示例性能亮点：
- 在Llama 4 Maverick上实现689 tokens/秒，首个Token时间约为0.80秒
- 在gpt-oss-120B（高负载）上实现611 tokens/秒，首个Token时间约为0.46秒
- 在gpt-oss-120B（低负载）上实现608 tokens/秒，首个Token时间约为0.76秒
- 在Llama 3.3 70B上实现365 tokens/秒，首个Token时间约为0.44秒
何时是绝佳选择： SambaNova 是部署Llama系列模型的团队的有力选择，这些团队希望获得高吞吐量和可靠的性能，而无需纯粹追求单一的峰值基准数字。
# 4. Fireworks AI
Fireworks AI 通过侧重于软件优先优化而非依赖单一硬件优势来实现高Token速度。其推理平台通过优化模型加载、内存布局和执行路径，构建为高效服务大型开源模型。Fireworks 应用了量化、缓存和模型特定调优等技术，使每个模型都能接近其最佳性能运行。它还使用推测解码（speculative decoding）等先进推理方法来提高有效Token吞吐量而不增加延迟。
这种方法使Fireworks能够在多个模型家族中提供强大而一致的性能，使其成为使用多种大型模型的生产系统的可靠选择。
示例性能亮点：
- 在gpt-oss-120B（低负载）上实现851 tokens/秒，首个Token时间约为0.30秒
- 在gpt-oss-120B（高负载）上实现791 tokens/秒，首个Token时间约为0.30秒
- 在GLM-4.7上实现422 tokens/秒，首个Token时间约为0.47秒
- 在GLM-4.7非推理模式下实现359 tokens/秒，首个Token时间约为0.45秒
何时是绝佳选择： Fireworks 适用于需要在多个大型模型中获得强大且一致速度的团队，是生产工作负载的稳健全能选择。
# 5. Baseten
Baseten 在 GLM 4.7 上的表现尤为突出，其性能接近顶级提供商的水平。其平台专注于优化的模型服务、高效的GPU利用率以及针对特定模型系列的仔细调优。这使得 Baseten 能够在 GLM 工作负载上提供稳固的吞吐量，即使其在非常大的 GPT OSS 模型上的性能较为温和。
当 GLM 4.7 的速度是首要任务而非跨所有模型的峰值吞吐量时，Baseten 是一个不错的选择。
示例性能亮点：
- 在GLM 4.7上实现385 tokens/秒，首个Token时间约为0.59秒
- 在GLM 4.7非推理模式下实现369 tokens/秒，首个Token时间约为0.69秒
- 在gpt-oss-120B（高负载）上实现242 tokens/秒
- 在gpt-oss-120B（低负载）上实现246 tokens/秒
何时是绝佳选择： 如果 GLM 4.7 的性能最重要，Baseten 就值得关注。在此数据集中，它在该模型上的表现仅次于 Fireworks，并且远远领先于许多其他提供商，即使它在更大的 GPT OSS 模型上并不处于最顶尖水平。
# 超高速LLM API提供商对比
下表根据Token生成速度和首个Token时间，对比了这些提供商在大型语言模型上的表现，突出了每个平台表现最佳的领域。
| 提供商 | 核心优势 | 峰值吞吐量 (TPS) | 首个Token时间 | 最佳用例 |
|---|---|---|---|---|
| Cerebras | 在超大型模型上实现极致吞吐量 | 高达 3,115 TPS (gpt-oss-120B) | ~0.24–0.31秒 | 高QPS端点、长文本生成、吞吐量驱动工作负载 |
| Groq | 感觉最快的响应速度 | 高达 935 TPS (gpt-oss-20B) | ~0.16–0.19秒 | 交互式聊天、智能体、副驾驶、实时系统 |
| SambaNova | Llama系列模型的高吞吐量 | 高达 689 TPS (Llama 4 Maverick) | ~0.44–0.80秒 | Llama系列部署，需要稳定、高吞吐量 |
| Fireworks | 跨大型模型的速度一致性 | 高达 851 TPS (gpt-oss-120B) | ~0.30–0.47秒 | 生产环境中运行多种模型家族的团队 |
| Baseten | 强大的 GLM-4.7 性能 | 高达 385 TPS (GLM-4.7) | ~0.59–0.69秒 | 以 GLM 为中心的部署 |
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) 是一位认证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有关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与心理健康作斗争的学生构建一个AI产品。
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