AI 概覽
- 什麼是 LLM API 提供商？ 它提供模型和推論基礎設施，讓你能透過 API 將 AI 加入應用程式。
- 哪個提供商最好？ DIT 適合動態多提供商路由。OpenAI、Anthropic 與 Google 提供第一方前沿模型，而 Groq、DeepInfra、Together AI 與 Fireworks AI 專注於開放模型推論。
- 哪些提供商有免費的 API？ Gemini、Groq、Cerebras 和 OpenRouter 目前提供免費或有限方式來測試 API，但配額、模型可用性及條款各不相同。
- 價格之外還有哪些重要因素？ 模型涵蓋範圍、延遲、吞吐量、正常運行時間、速率限制、功能相容性、隱私及地區可用性都會影響生產性能。
- 一個提供商夠用嗎？ 通常是，但不一定。當工作負載中成本、容量、模型選擇或可靠性發生變化時，多提供商 API 會變得有用。
一覽熱門 LLM API 提供商
最困難的部分很少是發送第一個請求，而是選擇一個能在示範成功後持續滿足應用需求的服務。
“LLM 提供者” 可以是模型創建者、推理主機、雲端平台或路由服務。直接的 API 優先提供第一方功能，推理平台優化速度或價格，雲端平台增加治理功能，而路由服務簡化多重整合。
下表比較著重於實際適用性。輸入、輸出、快取、重試以及失敗請求都會影響最終費用，因此 AI 模型 API 定價 無法簡化為單一的標題費率。
| 提供者 | 類型 | 最適用於 | 免費入門選項 | 主要權衡 |
|---|---|---|---|---|
| DIT | 多提供者交換 | 動態多提供者路由 | 無永久免費層 | 增加路由層 |
| OpenAI | 第一方模型 API | 通用推理和多模態應用 | 無永久免費層 | 成本與供應商依賴 |
| Anthropic | 第一方模型 API | 編碼、長上下文與代理工作流程 | 無永久免費層 | 高級模型可能價格昂貴 |
| Google Gemini | 第一方模型 API | 多模態工作與長上下文 | 是 | 產品與區域差異 |
| DeepSeek | 模型創建者與 API | 成本效益的推理與編碼 | 視情況而定 | 政策與區域考量 |
| Mistral | 模型創建者與 API | 歐洲部署與開放模型 | 受限 | 小型前沿目錄 |
| Groq | 推理提供者 | 低延遲開放模型推理 | 是 | 模型選擇較窄 |
| DeepInfra | 推理提供者 | 低成本訪問多個開放模型 | 試用積分 | 功能因型號而異 |
| Together AI | 推理平台 | 開放模型、微調及專用端點 | 試用積分 | 廣泛的平台需要更多評估 |
| Fireworks AI | 推理平台 | 快速的生產推理與微調 | 試用積分 | 對第一方封閉模型用途較少 |
| Cerebras | 推理提供者 | 非常高的吞吐量 | 有限；請檢查當前計劃 | 目錄有限 |
| AWS Bedrock | 雲端模型平台 | AWS 原生治理和採購 | 雲端點數因計劃而異 | 更多設定及地區限制 |
| Azure AI Foundry | 雲端模型平台 | 微軟雲端與企業控管 | 雲端點數因計劃而異 | 複雜的額度與部署選項 |
| Google Vertex AI | 雲端模型平台 | Google Cloud 安全性與托管 AI | 雲端點數因計劃而異 | 較單純 API 更複雜 |
| OpenRouter | 多供應商閘道 | 廣泛的模型存取與實驗 | 免費模型 | 上游行為可能會有所不同 |
免費方案與試用點數經常變動。在將其納入產品預算前，請確認當前配額與付費費率。
按用例分類的最佳大型語言模型 API 供應商
最適合動態多供應商路由：DIT
DIT 提供一個 API 金鑰和一個與 OpenAI 相容的端點，然後使用價格、品質和可用性訊號來路由請求至合格供應商。當一個應用程式需要多個模型或供應路徑而不想為每個模型維護單獨整合時，它非常有用。
- 建立 DIT API 金鑰。 註冊並選擇應用程式已使用的支援模型。
- 切換基本 URL。 保持 OpenAI 兼容的請求格式並使用
https://api.dit.ai/v1。 - 運行實際提示。 在移動更多流量之前，先在儀表板中比較延遲、使用量和成本。
適合第一方 Frontier 模型的最佳選擇：OpenAI、Anthropic 和 Google
當新模型功能的訪問比提供者靈活性更重要時，直接 API 是合理的選擇。OpenAI 涵蓋推理、圖像、音頻和代理工作流程。Anthropic 在代碼編寫、長文檔和工具驅動的代理方面表現出色。Google Gemini 結合了長上下文與原生多模態能力。
第一方存取通常最先獲得新參數和 SDK 更新。其權衡在於操作層面：每個提供者都會增加憑證、計費、速率限制和錯誤行為。一旦涉及多個模型家族，可比較 AI 閘道與直接提供者 API]。
適合快速、成本高效的開放模型：Groq、DeepInfra、Together AI 和 Fireworks AI
開放權重模型通常可從多個主機取得。Groq 強調低延遲，DeepInfra 著重於廣泛的無伺服器存取，而 Together AI 與 Fireworks AI 支援更廣的生產工作流程，包括微調與專用端點。
一個主機可能能提供快速的第一個 token，但持續吞吐量較低；另一個主機可能較慢，但在高負載下更穩定。上下文限制、工具調用、結構化輸出和快取也有所不同。測試實際的請求形態，而不是僅依賴一般的速度說法。
最適合企業雲端控制：AWS Bedrock、Azure AI Foundry 和 Google Vertex AI
雲端模型平台適合已使用 AWS、Azure 或 Google Cloud 的組織。既有的身分控制、私有網路、區域部署、採購和帳務可能比簡單的獨立 API 更有價值。
成本即複雜性：目錄依區域而異、配額可能需要審核、模型版本可能落後於直接 API。本類別的存在價值在於治理，而非簡單性。
免費原型設計最佳選擇：Gemini、Groq、Cerebras 和 OpenRouter
Gemini 適合多模態實驗。Groq 和 Cerebras 在選定模型上提供快速推理，而 OpenRouter 則包含來自不同上游提供者的免費版本。
將免費存取視為開發環境，而非保證容量。配額、支援的模型以及提示處理方式可能與付費方案不同，因此轉向付費端點不應需要重寫程式。
同一模型在不同提供者之間的表現可能不同
硬體、量化、批量處理、佇列深度、快取及流量管理在 API 請求中大多不可見。兩個提供相同模型的端點仍可能在首個 token 延遲、輸出速度、錯誤率、上下文支援以及工具呼叫可靠性上有所不同。
公平測試會保持模型、提示、區域、輸出長度和並發量不變。記錄 p50 和 p95 的延遲、成功率、輸出速度、重試次數以及最終成本。當目錄中包含不同規模的模型時，提供者整體平均值容易誤導。
這也是為什麼 multi-provider routing 不只是簡單的故障切換。最佳路徑可能會因模型、工作負載、一天中的時間或當前容量而改變。
免費 LLM API 提供者： “免費” 實際上意味著什麼
“免費” 可以描述四種不同的提供方式：
- 永久配額，每日或每月按計劃自動補充。
- 有限免費等級，對模型、請求或令牌有嚴格限制。
- 一次性試用積分，初始餘額用完後即消失。
- 免費自架軟體，但仍需要付費的硬體或雲端運算資源。
檢查是否需要顯示卡、配額何時重置、包含哪些模型、是否允許商業使用，以及是否可以使用免費等級的提示來改善服務。配額用盡後的付費價格跟免費額度一樣重要。
免費 API 非常適合演示和低量原型開發。真實產品需要可預測的容量和順暢的轉換，OpenAI相容的遷移清單] 可以幫助保留這些。
如何選擇 LLM API 供應商
從工作量開始，而不是從品牌開始
互動聊天需要快速的第一個標記。程式代理需要可靠的工具和長上下文。批次分類可以用延遲換取成本，而文件處理可能依賴結構化輸出或區域控制。
首先設置最低質量、延遲、容量和隱私要求。在比較價格之前，先移除任何未達到硬性要求的供應商。
比較每次成功任務的成本
輸入價格很少能說明全部狀況。輸出標記、快取、長上下文層級和重試都會改變結果。一個便宜的端點如果需要兩次嘗試，可能比一個可靠的一次成功端點更昂貴。
跟蹤每次完成的客服解決、資產、程式任務或文件的成本。這支持 LLM API 成本優化]，而不因降低標記費率而犧牲質量。
驗證可靠性、隱私和功能相容性
測試串流、工具、結構化輸出、圖像輸入、錯誤和模型識別符與類生產請求。檢查帳戶層級的速率限制及任何服務等級協議 (SLA)。
隱私取決於存取途徑。檢查保留期限、訓練使用、子處理者、資料駐留位置以及零保留選項。一旦流量上線，LLM observability 應連接成本與延遲、錯誤、重試和成功結果。
結論：選擇一個 API 策略，而不僅僅是品牌
在 LLM API 提供者中沒有普遍的贏家。直接 API 提供最深入的一方功能存取。推理提供者讓開放模型更快速或更便宜。雲端平台增加治理，而多提供者服務則減少整合和路由工作。
當工作量和需求穩定時，選擇一個供應商。當模型選擇、價格、容量或可用性經常變動時，使用多條路徑。最佳設置是能以產品可承受的成本可靠完成實際任務的設置。
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