Los 12 principales proveedores de API LLM en 2026 (Guía de ShareAI)

Actualizado en febrero 2026 · ~12 minutos de lectura

Proveedores de API LLM 2026 importan más que nunca para aplicaciones de producción. Necesitas inferencia confiable, rentable y escalable, observabilidad que te mantenga honesto, y la libertad de dirigir el tráfico al mejor modelo para cada tarea, sin restricciones.

Esta guía compara los 12 principales proveedores de API LLM 2026 y muestra dónde ShareAI encaja para equipos que desean una API compatible con OpenAI, enrutamiento impulsado por personas entre más de 150 modelos, y visibilidad integrada de costos y latencia, para que puedas lanzar más rápido y gastar de manera más inteligente. Para el descubrimiento de modelos, consulta nuestro Mercado de Modelos y comienza a construir con el Referencia de API.

Por qué los Proveedores de API LLM 2026 Importan

Desde el prototipo hasta la producción: confiabilidad, latencia, costo, privacidad

Confiabilidad: el tráfico de producción significa picos, reintentos, alternativas y conversaciones sobre SLA, no solo un camino perfecto de demostración.

Latencia: tiempo hasta el primer token (TTFT) y tokens/segundo importan para la experiencia de usuario (chat, agentes) y el costo de infraestructura (minutos de cómputo ahorrados).

Costo: los tokens se acumulan. Dirigir al modelo correcto por tarea puede reducir el gasto en porcentajes de dos dígitos a escala.

Privacidad y cumplimiento: el manejo de datos, la residencia regional y las políticas de retención son fundamentales para la adquisición.

Lo que importa a la adquisición frente a lo que necesitan los desarrolladores

Adquisición: SLAs, registros de auditoría, DPAs, certificaciones SOC2/HIPAA/ISO, regionalidad y previsibilidad de costos.

Desarrolladores: amplitud del modelo, TTFT/tokens-por-segundo, estabilidad de transmisión, ventanas de contexto, calidad de embeddings, ajuste fino y cambio de modelo sin fricción. Explora el Inicio de Documentos and Área de pruebas.

Posicionamiento TL;DR—mercado frente a proveedor único frente a ShareAI

APIs de proveedor único: contratos simplificados; elección limitada de modelos; posible precio premium.

Mercados/enrutadores: muchos modelos a través de una API; comparación precio/rendimiento; conmutación por error entre proveedores.

ShareAI: mercado impulsado por personas + observabilidad por defecto + compatible con OpenAI + sin bloqueo.

Proveedores de API LLM 2026: Comparación de un vistazo

Estas son instantáneas direccionales para ayudar a reducir las opciones. Los precios y las variantes de modelos cambian frecuentemente; confirme con cada proveedor antes de comprometerse.

Proveedor	Modelo de precios típico	Características de latencia (TTFT / Rendimiento)	Ventana de contexto (típica)	Amplitud / Notas
ShareAI (enrutador)	Varía según el proveedor enrutado; basado en políticas (costo/latencia)	Depende de la ruta seleccionada; conmutación automática por error y selecciones regionales	Dependiente del proveedor	150+ modelos; compatible con OpenAI; observabilidad integrada; enrutamiento por políticas; conmutación por error; BYOI compatible
Juntos AI	Por token según el modelo	Reclamos de menos de 100ms en pilas optimizadas	Hasta 128k+	200+ modelos OSS; ajuste fino
Fireworks AI	Por token; sin servidor y bajo demanda	TTFT muy bajo; fuerte multimodal	128k–164k	Texto+imagen+audio; FireAttention
OpenRouter (enrutador)	Específico del modelo (varía)	Depende del proveedor subyacente	Específico del proveedor	~300+ modelos a través de una API
Hiperbólico	Bajo por token; enfoque en descuentos	Incorporación rápida de modelos	~131k	API + GPUs asequibles
Replicar	Uso por inferencia	Varía según el modelo de la comunidad	Específico del modelo	Modelos de nicho; prototipos rápidos
Hugging Face	APIs alojadas / autoalojamiento	Dependiente del hardware	Hasta 128k+	Centro OSS + puentes empresariales
Groq	Por token	TTFT ultrabajo (LPU)	~128k	Inferencia acelerada por hardware
DeepInfra	Por token / dedicado	Inferencia estable a escala	64k–128k	Puntos finales dedicados disponibles
Perplejidad (pplx-api)	Uso / suscripción	Optimizado para búsqueda/QA	Hasta 128k	Acceso rápido a nuevos modelos OSS
Anyscale	Uso; empresarial	Escala nativa de Ray	Dependiente de la carga de trabajo	Plataforma de extremo a extremo en Ray
Novita AI	Por token / por segundo	Bajo costo + inicios rápidos en frío	~64k	Sin servidor + GPUs dedicadas

Nota metodológica: TTFT/tokens/segundo reportados varían según la longitud del prompt, el almacenamiento en caché, el agrupamiento y la localidad del servidor. Trate los números como indicadores relativos, no absolutos. Para una vista rápida de Proveedores de API LLM 2026, compare precios, TTFT, ventanas de contexto y amplitud de modelos arriba.

Dónde encaja ShareAI entre los proveedores de API LLM 2026

Mercado impulsado por personas: 150+ modelos, enrutamiento flexible, sin bloqueo

ShareAI agrega modelos principales (OSS y propietarios) detrás de una API compatible con OpenAI. Enrute por solicitud según el nombre del modelo o por política (más barato, más rápido, más preciso para una tarea), cambie automáticamente cuando una región o modelo falle, y cambie modelos con una línea—sin reescribir su aplicación. Explore el Descripción general de la consola.

Control de costos y observabilidad por defecto

Obtén seguimiento en tiempo real de tokens, latencia, errores y costos a nivel de solicitud y usuario. Desglosa por proveedor/modelo para detectar regresiones y optimizar políticas de enrutamiento. Los informes compatibles con adquisiciones incluyen tendencias de uso, economía por unidad y registros de auditoría. Entre Proveedores de API LLM 2026, ShareAI actúa como el plano de control con enrutamiento, conmutación por error, observabilidad y BYOI.

Una API, muchos proveedores: fricción cero al cambiar

ShareAI utiliza una interfaz compatible con OpenAI para que puedas mantener tus SDKs. Las credenciales permanecen delimitadas; usa tus propias claves donde sea necesario. Sin dependencia: tus indicaciones, registros y políticas de enrutamiento son portátiles. Cuando estés listo para implementar, revisa las últimas Notas de Lanzamiento.

Pruébalo en 5 minutos (código orientado al desarrollador)

curl -s https://api.shareai.now/api/v1/chat/completions \"

Para probar Proveedores de API LLM 2026 sin refactorizaciones, enruta a través del endpoint compatible con OpenAI de ShareAI mencionado arriba y compara resultados en tiempo real.

Cómo Elegir el Proveedor de API LLM Correcto (2026)

Matriz de decisión (latencia, costo, privacidad, escala, acceso al modelo)

Chat/agentes críticos en latencia: Groq, Fireworks, Together; o enrutamiento de ShareAI al más rápido por región.

Lote sensible al costo: Hiperbólico, Novita, DeepInfra; o política optimizada por costos de ShareAI.

Diversidad de modelos / cambio rápido: OpenRouter; o ShareAI multiproveedor con conmutación por error.

Gobernanza empresarial: Anyscale (Ray), DeepInfra (dedicado), además de informes y auditabilidad de ShareAI.

Multimodal (texto+imagen+audio): Fireworks, Together, Replicate; ShareAI puede enrutar entre ellos. Para una configuración más profunda, comience en el Inicio de Documentos.

Preselección de equipos Proveedores de API LLM 2026 deben probar en su región de servicio para validar TTFT y costo.

Cargas de trabajo: aplicaciones de chat, RAG, agentes, lotes, multimodal

Experiencia de usuario de chat: priorizar TTFT y tokens/seg; la estabilidad de transmisión importa.

RAG: calidad de incrustaciones + tamaño de ventana + costo.

Agentes/herramientas: llamada de funciones robusta; controles de tiempo de espera; reintentos.

Lote/fuera de línea: el rendimiento y $ por 1M tokens dominan.

Multimodal: disponibilidad del modelo y costo de tokens no textuales.

Lista de verificación de adquisición (SLA, DPA, región, retención de datos)

Confirme los objetivos y créditos del SLA, términos del DPA (procesamiento, subprocesadores), selección de región y política de retención para indicaciones/salidas. Solicite ganchos de observabilidad (encabezados, webhooks, exportación), controles de datos de ajuste fino y opciones BYOK/BYOI si es necesario. Consulte el Guía del proveedor si planea traer capacidad.

Los 12 principales proveedores de API de LLM 2026

Cada perfil incluye un resumen de “mejor para”, por qué los desarrolladores lo eligen, precios de un vistazo y notas sobre cómo se adapta junto a ShareAI. Estos son los Proveedores de API LLM 2026 más evaluados para producción.

1) ShareAI — mejor para enrutamiento multi-proveedor, observabilidad y BYOI

Por qué los desarrolladores lo eligen: una API compatible con OpenAI en más de 150 modelos, enrutamiento basado en políticas (costo/latencia/precisión), conmutación por error automática, análisis de costo y latencia en tiempo real, y BYOI cuando necesita capacidad dedicada o control de cumplimiento.

Precios de un vistazo: sigue los precios del proveedor enrutado; eliges políticas optimizadas por costo o por latencia (o un proveedor/modelo específico).

Notas: “plano de control” ideal para equipos que quieren libertad para cambiar de proveedores sin refactorizaciones, mantener contento al departamento de compras con informes de uso/costo, y realizar pruebas comparativas en producción.

2) Together AI — ideal para LLMs de código abierto a gran escala

Por qué los desarrolladores lo eligen: excelente relación precio/rendimiento en OSS (por ejemplo, clase Llama-3), soporte para ajuste fino, reclamos de menos de 100ms, amplio catálogo.

Precios de un vistazo: por token según el modelo; pueden estar disponibles créditos gratuitos para pruebas.

Ajuste de ShareAI: ruta vía juntos/<model-id> o deja que una política optimizada por costo de ShareAI elija Together cuando sea el más barato en tu región.

3) Fireworks AI — ideal para multimodal de baja latencia

Por qué los desarrolladores lo eligen: TTFT muy rápido, motor FireAttention, texto+imagen+audio, opciones SOC2/HIPAA.

Precios de un vistazo: pago por uso (sin servidor o bajo demanda).

Ajuste de ShareAI: llamada fuegos-artificiales/<model-id> directamente o deja que el enrutamiento de políticas seleccione Fireworks para indicaciones multimodales.

4) OpenRouter — lo mejor para acceso de una API a muchos proveedores

Por qué los desarrolladores lo eligen: ~300+ modelos detrás de una API unificada; bueno para exploración rápida de modelos.

Precios de un vistazo: precios por modelo; algunos niveles gratuitos.

Ajuste de ShareAI: ShareAI cubre la misma necesidad de múltiples proveedores pero agrega enrutamiento de políticas + observabilidad + informes de nivel de adquisición.

5) Hyperbolic — lo mejor para ahorros agresivos de costos y despliegue rápido de modelos

Por qué los desarrolladores lo eligen: precios consistentemente bajos por token, activación rápida para nuevos modelos de código abierto y acceso a GPUs asequibles para trabajos más pesados.

Precios de un vistazo: gratis para comenzar; pago según uso.

Ajuste de ShareAI: dirigir tráfico a hiperbólico/ para ejecuciones de menor costo, o establecer una política personalizada (por ejemplo, “costo-luego-latencia”) para que ShareAI prefiera Hyperbolic pero cambie automáticamente a la siguiente ruta saludable más económica durante picos.

6) Replicate — lo mejor para prototipos y modelos de nicho

Por qué los desarrolladores lo eligen: enorme catálogo comunitario (texto, imagen, audio, modelos de nicho), despliegues de una línea para MVPs rápidos.

Precios de un vistazo: por inferencia; varía según el contenedor del modelo.

Ajuste de ShareAI: ideal para el descubrimiento; al escalar, enruta a través de ShareAI para comparar latencia/costo contra alternativas sin cambios de código.

7) Hugging Face — el mejor para el ecosistema OSS y puentes empresariales.

Por qué los desarrolladores lo eligen: hub de modelos + conjuntos de datos; inferencia alojada o autohospedada en tu nube; sólidos puentes de MLOps empresariales.

Precios de un vistazo: gratis para lo básico; planes empresariales disponibles.

Ajuste de ShareAI: mantén tus modelos OSS y enruta a través de ShareAI para mezclar endpoints de HF con otros proveedores en una sola aplicación.

8) Groq — el mejor para latencia ultra-baja (LPU).

Por qué los desarrolladores lo eligen: inferencia acelerada por hardware con TTFT/tokens-por-segundo líder en la industria para chat/agentes.

Precios de un vistazo: por token; amigable para empresas.

Ajuste de ShareAI: usa groq/<model-id> en rutas sensibles a la latencia; configura el failover de ShareAI a rutas GPU para resiliencia.

9) DeepInfra — el mejor para hosting dedicado e inferencia rentable.

Por qué los desarrolladores lo eligen: API estable con patrones estilo OpenAI; endpoints dedicados para LLMs privados/públicos.

Precios de un vistazo: por token o tiempo de ejecución; precios para instancias dedicadas disponibles.

Ajuste de ShareAI: útil cuando necesitas capacidad dedicada mientras mantienes análisis entre proveedores a través de ShareAI.

10) Perplexity (pplx-api) — mejor para integraciones de búsqueda/QA

Por qué los desarrolladores lo eligen: acceso rápido a nuevos modelos OSS, API REST simple, fuerte para recuperación de conocimiento y QA.

Precios de un vistazo: basado en uso; Pro a menudo incluye créditos mensuales de API.

Ajuste de ShareAI: mezcla pplx-api para recuperación con otro proveedor para generación bajo un proyecto ShareAI.

11) Anyscale — mejor para escalado de extremo a extremo en Ray

Por qué los desarrolladores lo eligen: entrenamiento → servicio → lote en Ray; características de gobernanza/administración para equipos de plataformas empresariales.

Precios de un vistazo: basado en uso; opciones empresariales.

Ajuste de ShareAI: estandariza infraestructura en Ray, luego usa ShareAI en el borde de la aplicación para enrutamiento entre proveedores y análisis unificado.

12) Novita AI — mejor para serverless + GPU dedicada a bajo costo

Por qué los desarrolladores lo eligen: facturación por segundo, inicios rápidos en frío, red global de GPU; tanto instancias serverless como dedicadas.

Precios de un vistazo: por token (LLM) o por segundo (GPU); endpoints dedicados para empresas.

Ajuste de ShareAI: fuerte para ahorro de costos en lotes; mantén el enrutamiento de ShareAI para cambiar entre Novita y pares por región/precio.

Inicio rápido: Enruta cualquier proveedor a través de ShareAI (Observabilidad incluida)

Ejemplo compatible con OpenAI (completaciones de chat)

curl -s https://api.shareai.now/api/v1/chat/completions \"

Cambiar proveedores con una línea

{
  "model": "growably/deepseek-r1:70b",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "Latency matters for agents—explain why."}
  ]
}

Para probar Proveedores de API LLM 2026 rápidamente, mantén la misma carga útil y solo cambia el modelo o elige una política de enrutador.

Notas y advertencias de referencia

Diferencias de tokenización cambian los conteos totales de tokens entre proveedores.

Agrupación y almacenamiento en caché pueden hacer que TTFT parezca irrealmente bajo en indicaciones repetidas.

Localidad del servidor importa: mide desde la región donde sirves a los usuarios.

Marketing de ventana de contexto no es toda la historia—observa el comportamiento de truncamiento y el rendimiento efectivo cerca de los límites.

Instantáneas de precios: siempre verifica los precios actuales antes de comprometerte. Cuando estés listo, consulta el Lanzamientos and Archivo del Blog para actualizaciones.

Preguntas Frecuentes: Proveedores de API LLM 2026

¿Qué es un proveedor de API LLM?

Una Proveedor de API LLM ofrece acceso de inferencia como servicio a modelos de lenguaje grande a través de APIs HTTP o SDKs. Obtienes escalabilidad, monitoreo y SLAs sin gestionar tu propia flota de GPUs.

Código abierto vs propietario: ¿cuál es mejor para producción?

Código abierto (por ejemplo, clase Llama-3) ofrece control de costos, personalización y portabilidad; propietario los modelos pueden destacar en ciertos benchmarks y conveniencia. Muchos equipos combinan ambos—ShareAI hace que esa combinación y enrutamiento sea trivial.

Together AI vs Fireworks — ¿cuál es más rápido para multimodal?

Fuegos artificiales es conocido por bajo TTFT y una sólida pila multimodal; Juntos ofrece un amplio catálogo de OSS y un rendimiento competitivo. Su mejor elección depende del tamaño del prompt, la región y la modalidad. Con ShareAI, puede enrutar a cualquiera y medir resultados reales.

OpenRouter vs ShareAI — ¿mercado vs enrutamiento impulsado por personas?

OpenRouter agrega muchos modelos a través de una API—ideal para exploración. ShareAI agrega enrutamiento basado en políticas, observabilidad amigable para adquisiciones y curación impulsada por personas para que los equipos puedan optimizar costos/latencia y estandarizar informes entre proveedores.

Groq vs GPU Cloud — ¿cuándo gana LPU?

Si su carga de trabajo es crítica en latencia (agentes, chat interactivo, UX de transmisión), Groq LPUs puede ofrecer TTFT/tokens por segundo líderes en la industria. Para trabajos por lotes intensivos en computación, los proveedores de GPU optimizados en costos pueden ser más económicos. ShareAI le permite usar ambos.

DeepInfra vs Anyscale — ¿inferencia dedicada vs plataforma Ray?

DeepInfra destaca por los endpoints de inferencia dedicados; Anyscale es una plataforma nativa de Ray que abarca desde entrenamiento hasta servicio y lotes. Los equipos suelen usar Anyscale para la orquestación de plataformas y ShareAI en el borde de la aplicación para enrutamiento entre proveedores y análisis.

Novita vs Hyperbolic — ¿el costo más bajo a escala?

Ambos proponen ahorros agresivos. Novita enfatiza serverless + GPUs dedicadas con facturación por segundo; Hiperbólico destaca acceso a GPUs con descuento y rápida incorporación de modelos. Prueba ambos con tus prompts; usa ShareAI’s router:costo_optimizado para mantener los costos honestos.

Replicate vs Hugging Face — ¿prototipado vs profundidad del ecosistema?

Replicar es perfecto para prototipado rápido y modelos comunitarios de nicho; Hugging Face lidera el ecosistema OSS con puentes empresariales y opciones para autoalojar. Dirige cualquiera a través de ShareAI para comparar costos y latencia de manera justa.

¿Cuál es el proveedor de API LLM más rentable en 2026?

Depende de la mezcla de prompts y la forma del tráfico. Contendientes enfocados en costos: Hiperbólico, Novita, DeepInfra. La forma confiable de responder es medir con ShareAI observabilidad y una política de enrutamiento optimizada en costos.

¿Qué proveedor es el más rápido (TTFT)?

Groq frecuentemente lidera en TTFT/tokens-por-segundo, especialmente para UX de chat. Fuegos artificiales and Juntos también son fuertes. Siempre realiza pruebas comparativas en tu región—y deja que ShareAI enrute al punto final más rápido por solicitud.

¿Mejor proveedor para RAG/agentes/lotes?

RAG: contexto más amplio + embeddings de calidad; considera Juntos/Fuegos artificiales; mezcla con pplx-api para recuperación. Agentes: bajo TTFT + llamadas de función confiables; Groq/Fuegos artificiales/Juntos. Lote: gana en costos; Novita/Hiperbólico/DeepInfra. Ruta con ShareAI para equilibrar velocidad y gasto.

Reflexiones finales

Si estás eligiendo entre Proveedores de API LLM 2026, no te bases solo en etiquetas de precio y anécdotas. Realiza una prueba de 1 semana con tus indicaciones reales y perfil de tráfico. Usa ShareAI para medir TTFT, rendimiento, errores y costo por solicitud entre proveedores; luego establece una política de enrutamiento que se ajuste a tus objetivos (menor costo, menor latencia o una combinación inteligente). Cuando las cosas cambien (y cambiarán), ya tendrás la capacidad de observación y flexibilidad para cambiar, sin necesidad de reestructurar.