AI概览
- 什么是LLM API提供商？ 它提供模型和推理基础设施，使您可以通过API将AI添加到应用程序中。
- 哪个提供商最好？ DIT 适合动态多提供商路由。OpenAI、Anthropic 和谷歌提供一方前沿模型，而 Groq、DeepInfra、Together AI 和 Fireworks AI 专注于开源模型推理。
- 哪些提供商有免费API？ Gemini、Groq、Cerebras 和 OpenRouter 目前提供免费或有限的方式来测试API，但配额、模型可用性和条款各不相同。
- 价格之外还考虑什么？ 模型覆盖范围、延迟、吞吐量、正常运行时间、速率限制、功能兼容性、隐私和区域可用性都会影响生产性能。
- 一个提供商够用吗？ 通常是，但并不总是如此。当成本、容量、模型选择或可靠性在不同工作负载间变化时，多提供商API会更有用。
顶级LLM API提供商一览
困难之处很少在于发送第一个请求，而是选择一个能够在演示成功后继续满足应用需求的服务。
“大型语言模型提供商”（LLM提供商）可以是模型创建者、推理托管服务、云平台或路由服务。直接API优先考虑一方的功能，推理平台优化速度或价格，云平台增加治理功能，而路由服务简化多重集成。
下面的比较侧重于实际适用性。输入、输出、缓存、重试和失败请求都会影响最终账单，因此AI模型API定价不能简化为一个单一费率。
| 提供商 | 类型 | 最适合 | 免费起始选项 | 主要权衡 |
|---|---|---|---|---|
| DIT | 多提供商交换 | 动态多提供商路由 | 无永久免费层 | 添加路由层 |
| OpenAI | 一方模型API | 通用推理和多模态应用 | 无永久免费层 | 成本和供应商依赖 |
| Anthropic | 一方模型API | 编码、长上下文和代理工作流程 | 无永久免费层 | 高端模型可能很昂贵 |
| Google Gemini | 一方模型API | 多模态工作和长上下文 | 是 | 产品和地区差异 |
| DeepSeek | 模型创建者和 API | 成本高效的推理和编码 | 不同 | 政策和地区考虑 |
| Mistral | 模型创建者和 API | 欧洲部署和开放模型 | 有限 | 较小的前沿目录 |
| Groq | 推理提供者 | 低延迟开放模型推理 | 是 | 模型选择较窄 |
| DeepInfra | 推理提供者 | 以低成本访问许多开放模型 | 试用积分 | 功能因型号而异 |
| Together AI | 推理平台 | 开放模型、微调和专用端点 | 试用积分 | 广泛的平台需要更多评估 |
| Fireworks AI | 推理平台 | 快速的生产推理和微调 | 试用积分 | 对第一方封闭模型的用处较小 |
| Cerebras | 推理提供者 | 非常高的吞吐量 | 有限；请检查当前计划 | 有限的目录 |
| AWS Bedrock | 云模型平台 | AWS 原生治理和采购 | 云积分各不相同 | 更多设置和区域限制 |
| Azure AI Foundry | 云模型平台 | Microsoft 云和企业控制 | 云积分各不相同 | 复杂的配额和部署选择 |
| Google Vertex AI | 云模型平台 | Google Cloud 安全和托管 AI | 云积分各不相同 | 比简单的 API 更复杂 |
| OpenRouter | 多提供商网关 | 广泛的模型访问和实验 | 免费模型 | 上游行为可能有所不同 |
免费计划和试用额度经常变化。在将其纳入产品预算之前，请确认当前的配额和付费价格。
按用例划分的最佳大型语言模型 API 提供商
动态多提供商路由的最佳选择：DIT
DIT 提供一个 API 密钥和一个与 OpenAI 兼容的端点，然后通过价格、质量和可用性信号将请求路由到合格的提供商。当一个应用需要多个模型或供应路径而不想为每个模型维护单独集成时，这非常有用。
- 创建一个 DIT API 密钥。 注册并选择应用程序已使用的支持模型。
- 切换基础 URL。 保持 OpenAI 兼容的请求格式并使用
https://api.dit.ai/v1。 - 运行真实提示。 在增加更多流量之前，在仪表板中比较延迟、使用情况和成本。
最适合一方前沿模型：OpenAI、Anthropic 和 Google
当新模型功能的访问比提供商的灵活性更重要时，直接 API 更有意义。OpenAI 涵盖推理、图像、音频和代理工作流。Anthropic 在编码、长文档和工具驱动的代理方面表现出色。Google Gemini 结合了长上下文与原生多模态功能。
第三方访问通常会首先获得新参数和 SDK 更新。权衡在于操作方面：每个提供商都会增加凭证、计费、速率限制和错误处理行为。一旦涉及多个模型系列，就需要比较 AI 网关与直接提供商 API]。
最适合快速、成本高效的开源模型：Groq, DeepInfra, Together AI 和 Fireworks AI
开源权重模型通常可以通过多个主机获得。Groq 强调低延迟，DeepInfra 注重广泛的无服务器访问，而 Together AI 和 Fireworks AI 则支持通过微调和专用端点进行更广泛的生产工作流。
一台主机可能提供快速的第一个令牌，但持续吞吐量较低；另一台可能速度较慢，但在负载下更稳定。上下文限制、工具调用、结构化输出和缓存也有所不同。应测试实际请求形式，而不是依赖一般速度声明。
企业云控制最佳选择：AWS Bedrock、Azure AI Foundry 和 Google Vertex AI
云模型平台适用于已经使用 AWS、Azure 或 Google 云的组织。现有的身份控制、私有网络、区域部署、采购和计费可能比一个简单的独立 API 更具优势。
成本在于复杂性：目录因地区而异，配额可能需要审批，模型版本可能落后于直接 API。此类别的价值体现在治理而非简洁性。
免费原型制作最佳选择：Gemini、Groq、Cerebras 和 OpenRouter
Gemini 适用于多模态实验。Groq 和 Cerebras 在选定模型上提供快速推理，而 OpenRouter 包含来自不同上游提供商的免费版本。
将免费访问视为开发环境，而不是保证容量。配额、支持的模型以及提示处理方式可能与付费计划不同，因此迁移到付费终端不应需要重写。
相同模型在不同提供商之间性能可能不同
硬件、量化、批处理、队列深度、缓存和流量管理在 API 请求中大多不可见。两个提供相同模型的终端在首个令牌延迟、输出速度、错误率、上下文支持和工具调用可靠性方面仍可能存在差异。
公平测试保持模型、提示、区域、输出长度和并发量不变。记录 p50 和 p95 延迟、成功率、输出速度、重试次数及最终成本。当目录中包含尺寸差异很大的模型时，提供商范围的平均值可能会产生误导。
这也是为什么多提供商路由]不仅仅是简单的故障切换。最佳路径可能会因模型、工作负载、一天中的时间或当前容量而变化。
免费 LLM API 提供商：“免费”实际上意味着什么
“免费”可以描述四种不同的提供方式：
- 永久配额，按日或按月自动补充。
- 有限免费等级，对模型、请求或令牌有严格限制。
- 一次性试用积分，在初始余额用完后消失。
- 免费自托管软件，但仍然需要付费硬件或云计算资源。
检查是否需要显卡、配额何时重置、包含哪些模型、是否允许商业用途，以及是否可以使用免费层提示来改进服务。达到限制后的付费价格和免费额度一样重要。
免费 API 非常适合演示和低流量原型。真正的产品需要可预测的容量和清晰的过渡，OpenAI-兼容的迁移清单] 可以帮助保持这一点。
如何选择 LLM API 提供商
从工作负载开始，而不是品牌
互动聊天需要快速的第一个令牌。编码代理需要可靠的工具和较长的上下文。批量分类可以在延迟和成本之间权衡，而文档处理可能依赖于结构化输出或区域控制。
首先设置最低的质量、延迟、容量和隐私要求。在比较价格之前，排除任何未达到硬性要求的供应商。
比较每个成功任务的成本
输入价格很少能说明全部情况。输出令牌、缓存、长上下文层和重试次数都会改变结果。一个需要尝试两次的廉价端点可能比一次成功的可靠端点成本更高。
跟踪每个完成的支持解决方案、资产、编码任务或文档的成本。这支持 LLM API 成本优化，而不会为了更低的令牌费率牺牲质量。
验证可靠性、隐私和功能兼容性
使用接近生产环境的请求测试流媒体、工具、结构化输出、图像输入、错误和模型标识。检查账户级别的速率限制和任何服务水平协议（SLA）。
隐私取决于访问路径。检查保留政策、训练使用、子处理器、数据驻留以及零保留选项。一旦流量上线，LLM 观测性 应将成本与延迟、错误、重试和成功结果关联起来。
结论：选择 API 策略，而不仅仅是品牌
在 LLM API 提供商中没有普遍的赢家。直接 API 提供最深入的一方功能访问。推理提供商使开放模型更快或更便宜。云平台增加治理功能，而多提供商服务减少了集成和路由工作。
当工作负载和需求稳定时选择一个供应商。当模型选择、价格、容量或可用性经常变化时使用多条路线。最好的设置是在产品可承受的成本下可靠地完成实际任务的设置。
使用一个 DIT 密钥通过合格的 AI 提供商市场访问支持的模型。
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