12 ارائه‌دهنده برتر API LLM در سال 2026 (راهنمای ShareAI)

به‌روزرسانی شده در فوریه 2026 · ~12 دقیقه مطالعه

ارائه‌دهندگان API LLM 2026 اهمیت بیشتری نسبت به همیشه برای اپلیکیشن‌های تولیدی دارند. شما به استنتاج قابل اعتماد، مقرون‌به‌صرفه و مقیاس‌پذیر نیاز دارید، مشاهده‌پذیری که شما را صادق نگه دارد، و آزادی برای هدایت ترافیک به بهترین مدل برای هر کار—بدون قفل شدن.

این راهنما مقایسه می‌کند 12 ارائه‌دهنده برتر API LLM 2026 و نشان می‌دهد که اشتراک‌گذاریAI مناسب تیم‌هایی است که یک API سازگار با OpenAI، مسیریابی مبتنی بر انسان در میان 150+ مدل، و قابلیت مشاهده هزینه و تأخیر داخلی می‌خواهند—تا بتوانید سریع‌تر ارسال کنید و هوشمندانه‌تر هزینه کنید. برای کشف مدل، به بازار مدل و شروع به ساختن با مرجع API.

چرا ارائه‌دهندگان API LLM 2026 اهمیت دارند

از نمونه اولیه تا تولید: قابلیت اطمینان، تأخیر، هزینه، حریم خصوصی

قابلیت اطمینان: ترافیک تولیدی به معنای انفجارها، تلاش‌های مجدد، بازگشت‌ها، و مکالمات SLA است—نه فقط یک مسیر نمایشی کامل.

تأخیر: زمان تا اولین توکن (TTFT) و توکن‌ها در ثانیه برای UX (چت، عوامل) و هزینه زیرساخت (دقایق محاسباتی ذخیره‌شده) اهمیت دارند.

هزینه: توکن‌ها جمع می‌شوند. مسیریابی به مدل مناسب برای هر وظیفه می‌تواند هزینه‌ها را در مقیاس با درصد دو رقمی کاهش دهد.

حریم خصوصی و انطباق: مدیریت داده‌ها، اقامت منطقه‌ای، و سیاست‌های نگهداری از موارد ضروری برای خرید هستند.

آنچه خرید اهمیت می‌دهد در مقابل آنچه سازندگان نیاز دارند

خرید: SLAها، گزارش‌های حسابرسی، DPAها، گواهی‌های SOC2/HIPAA/ISO، منطقه‌ای بودن، و پیش‌بینی هزینه.

سازندگان: گستردگی مدل، TTFT/توکن‌ها در هر ثانیه، پایداری جریان، پنجره‌های زمینه، کیفیت تعبیه‌ها، تنظیم دقیق، و تغییر مدل بدون اصطکاک. بررسی کنید صفحه اصلی مستندات و زمین بازی.

موقعیت‌یابی TL;DR—بازار در مقابل ارائه‌دهنده واحد در مقابل ShareAI

APIهای ارائه‌دهنده واحد: قراردادهای ساده؛ انتخاب محدود مدل؛ احتمال قیمت‌گذاری بالا.

بازارها/روترها: مدل‌های متعدد از طریق یک API؛ خرید قیمت/عملکرد؛ پشتیبانی از ارائه‌دهندگان مختلف.

اشتراک‌گذاریAI: بازار مبتنی بر افراد + مشاهده‌پذیری به صورت پیش‌فرض + سازگار با OpenAI + بدون قفل شدن.

ارائه‌دهندگان API LLM 2026: مقایسه در یک نگاه

این‌ها تصاویر جهت‌دار هستند که به کوتاه کردن گزینه‌ها کمک می‌کنند. قیمت‌گذاری و انواع مدل‌ها به‌طور مکرر تغییر می‌کنند؛ قبل از تعهد با هر ارائه‌دهنده تأیید کنید.

ارائه‌دهنده	مدل قیمت‌گذاری معمولی	ویژگی‌های تأخیر (TTFT / توان عملیاتی)	پنجره زمینه (معمولی)	گستردگی / یادداشت‌ها
ShareAI (روتر)	بسته به ارائه‌دهنده مسیریابی شده متفاوت است؛ مبتنی بر سیاست (هزینه/تأخیر)	بستگی به مسیر انتخاب‌شده دارد؛ خودکار-فیل‌اور و انتخاب‌های منطقه‌ای	وابسته به ارائه‌دهنده	150+ مدل؛ سازگار با OpenAI؛ مشاهده‌پذیری داخلی؛ مسیریابی سیاست؛ فیل‌اور؛; BYOI پشتیبانی‌شده
با هم هوش مصنوعی	به‌ازای هر توکن بر اساس مدل	ادعاهای زیر 100 میلی‌ثانیه در استک‌های بهینه‌شده	تا ۱۲۸k+	۲۰۰+ مدل OSS؛ تنظیم دقیق
آتش‌بازی هوش مصنوعی	به ازای هر توکن؛ بدون سرور و بر اساس تقاضا	زمان بسیار کم تا اولین توکن؛ چندوجهی قوی	۱۲۸k–۱۶۴k	متن+تصویر+صدا؛ توجه آتشین
OpenRouter (روتر)	مدل خاص (متغیر)	بستگی به ارائه‌دهنده زیرساخت دارد	وابسته به ارائه‌دهنده	~۳۰۰+ مدل از طریق یک API
هایپربولیک	هزینه کم به ازای هر توکن؛ تمرکز بر تخفیف	راه‌اندازی سریع مدل	~۱۳۱هزار	API + GPUهای مقرون‌به‌صرفه
تکرار	استفاده به ازای هر استنتاج	متغیر بر اساس مدل جامعه	مدل-محور	مدل‌های دم‌بلند؛ نمونه‌های سریع
هاجینگ فیس	APIهای میزبانی‌شده / میزبانی شخصی	وابسته به سخت‌افزار	تا ۱۲۸k+	مرکز OSS + پل‌های سازمانی
گروک	به ازای هر توکن	زمان فوق‌العاده کم برای اولین استنتاج (ال‌پی‌یو)	~۱۲۸هزار	استنتاج شتاب‌دهی‌شده با سخت‌افزار
دیپ‌اینفرا	به‌ازای هر توکن / اختصاصی	استنتاج پایدار در مقیاس	۶۴هزار–۱۲۸هزار	نقاط پایانی اختصاصی در دسترس
پیچیدگی (pplx-api)	استفاده / اشتراک	بهینه‌شده برای جستجو/پرسش و پاسخ	تا ۱۲۸هزار	دسترسی سریع به مدل‌های OSS جدید
انیسکیل	استفاده؛ سازمانی	مقیاس بومی ری	وابسته به بار کاری	پلتفرم انتها به انتها بر روی Ray
نوویتا AI	به ازای هر توکن / به ازای هر ثانیه	هزینه پایین + شروع سریع سرد	~۶۴هزار	بدون سرور + GPUهای اختصاصی

یادداشت روش‌شناسی: TTFT/توکن‌ها/ثانیه گزارش‌شده بسته به طول درخواست، کش کردن، دسته‌بندی، و محل سرور متفاوت است. اعداد را به‌عنوان شاخص‌های نسبی در نظر بگیرید، نه مطلق. برای یک نمای سریع از ارائه‌دهندگان API LLM 2026, ، قیمت‌گذاری، TTFT، پنجره‌های زمینه، و گستردگی مدل را در بالا مقایسه کنید.

جایگاه ShareAI در میان ارائه‌دهندگان API LLM در سال 2026

بازار مبتنی بر افراد: 150+ مدل، مسیریابی انعطاف‌پذیر، بدون قفل شدن

ShareAI مدل‌های برتر (OSS و اختصاصی) را پشت یک API سازگار با OpenAI جمع‌آوری می‌کند. درخواست‌ها را بر اساس نام مدل یا سیاست (ارزان‌ترین، سریع‌ترین، دقیق‌ترین برای یک وظیفه) مسیریابی کنید، به‌طور خودکار در صورت مشکل در منطقه یا مدل جایگزین کنید، و مدل‌ها را با یک خط تغییر دهید—بدون نیاز به بازنویسی برنامه شما. تور نمای کلی کنسول.

کنترل هزینه و مشاهده‌پذیری به‌صورت پیش‌فرض

دریافت توکن در زمان واقعی، تأخیر، ردیابی خطا و هزینه در سطح درخواست و کاربر. تجزیه و تحلیل بر اساس ارائه‌دهنده/مدل برای شناسایی بازگشت‌ها و بهینه‌سازی سیاست‌های مسیریابی. گزارش‌دهی مناسب برای تأمین شامل روندهای استفاده، اقتصاد واحد و ردپای حسابرسی. ارائه‌دهندگان API LLM 2026, ShareAI به عنوان صفحه کنترل با مسیریابی، بازیابی، مشاهده‌پذیری و BYOI عمل می‌کند.

یک API، بسیاری از ارائه‌دهندگان: بدون اصطکاک تغییر

ShareAI از یک رابط سازگار با OpenAI استفاده می‌کند، بنابراین می‌توانید SDKهای خود را نگه دارید. اعتبارنامه‌ها محدود می‌مانند؛ کلیدهای خود را در صورت نیاز بیاورید. بدون قفل شدن: درخواست‌ها، گزارش‌ها و سیاست‌های مسیریابی شما قابل حمل هستند. وقتی آماده ارسال هستید، آخرین یادداشت‌های انتشار.

آن را در ۵ دقیقه امتحان کنید (کد اول برای سازنده)

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

برای آزمایش ارائه‌دهندگان API LLM 2026 بدون تغییرات، از طریق نقطه پایانی سازگار با OpenAI ShareAI بالا مسیریابی کنید و نتایج را در زمان واقعی مقایسه کنید.

چگونه ارائه‌دهنده مناسب API LLM را انتخاب کنیم (۲۰۲۶)

ماتریس تصمیم‌گیری (تأخیر، هزینه، حریم خصوصی، مقیاس، دسترسی به مدل)

چت/عامل‌های حساس به تأخیر: Groq، Fireworks، Together؛ یا مسیریابی ShareAI به سریع‌ترین در هر منطقه.

دسته حساس به هزینه: Hyperbolic، Novita، DeepInfra؛ یا سیاست بهینه‌سازی هزینه ShareAI.

تنوع مدل / تغییر سریع: OpenRouter؛ یا ShareAI چند ارائه‌دهنده با قابلیت بازیابی.

مدیریت سازمانی: Anyscale (Ray)، DeepInfra (اختصاصی)، به‌علاوه گزارش‌ها و قابلیت حسابرسی ShareAI.

چندحالتی (متن+تصویر+صدا): Fireworks، Together، Replicate؛ ShareAI می‌تواند بین آن‌ها مسیر‌یابی کند. برای تنظیم عمیق‌تر، از صفحه اصلی مستندات.

فهرست کوتاه تیم‌ها ارائه‌دهندگان API LLM 2026 باید در منطقه سرویس‌دهی خود آزمایش کنند تا TTFT و هزینه را تأیید کنند.

بارهای کاری: برنامه‌های چت، RAG، عوامل، دسته‌ای، چندحالتی

تجربه کاربری چت: TTFT و توکن‌ها/ثانیه را اولویت‌بندی کنید؛ پایداری جریان مهم است.

RAG: کیفیت تعبیه‌ها + اندازه پنجره + هزینه.

عوامل/ابزارها: فراخوانی عملکرد قوی؛ کنترل‌های زمان‌بندی؛ تلاش‌های مجدد.

دسته‌ای/آفلاین: توان عملیاتی و $ به ازای هر 1M توکن غالب هستند.

چندوجهی: دسترسی مدل و هزینه توکن‌های غیرمتنی.

چک‌لیست خرید (SLA، DPA، منطقه، نگهداری داده‌ها)

اهداف SLA و اعتبارات، شرایط DPA (پردازش، زیرپردازشگرها)، انتخاب منطقه و سیاست نگهداری برای درخواست‌ها/خروجی‌ها را تأیید کنید. درخواست کنید برای قلاب‌های مشاهده‌پذیری (هدرها، وب‌هوک‌ها، صادرات)، کنترل‌های داده تنظیم دقیق، و گزینه‌های BYOK/BYOI در صورت نیاز. ببینید راهنمای ارائه‌دهنده اگر قصد دارید ظرفیت بیاورید.

12 ارائه‌دهنده برتر API LLM در سال 2026

هر پروفایل شامل خلاصه‌ای از “بهترین برای”، دلایل انتخاب سازندگان، قیمت‌گذاری در یک نگاه، و یادداشت‌هایی درباره چگونگی تناسب آن با ShareAI است. این‌ها ارائه‌دهندگان API LLM 2026 اغلب برای تولید ارزیابی می‌شوند.

1) ShareAI — بهترین برای مسیریابی چند ارائه‌دهنده، مشاهده‌پذیری و BYOI

چرا سازندگان آن را انتخاب می‌کنند: یک API سازگار با OpenAI در بیش از 150 مدل، مسیریابی مبتنی بر سیاست (هزینه/زمان تأخیر/دقت)، انتقال خودکار، تحلیل هزینه و زمان تأخیر در زمان واقعی، و BYOI زمانی که به ظرفیت اختصاصی یا کنترل انطباق نیاز دارید.

قیمت‌گذاری در یک نگاه: از قیمت‌گذاری ارائه‌دهنده مسیریابی شده پیروی می‌کند؛ شما سیاست‌های بهینه‌سازی هزینه یا بهینه‌سازی تأخیر (یا یک ارائه‌دهنده/مدل خاص) را انتخاب می‌کنید.

یادداشت‌ها: “صفحه کنترل” ایده‌آل برای تیم‌هایی که می‌خواهند آزادی تغییر ارائه‌دهندگان بدون بازسازی، رضایت بخشیدن به خرید با گزارش‌های استفاده/هزینه، و ارزیابی در تولید را داشته باشند.

2) Together AI — بهترین برای LLMهای متن‌باز با مقیاس بالا

چرا سازندگان آن را انتخاب می‌کنند: قیمت/عملکرد عالی در OSS (مثلاً کلاس Llama-3)، پشتیبانی از تنظیم دقیق، ادعاهای زیر 100 میلی‌ثانیه، کاتالوگ گسترده.

قیمت‌گذاری در یک نگاه: به ازای هر توکن بر اساس مدل؛ ممکن است اعتبار رایگان برای آزمایش‌ها در دسترس باشد.

تناسب ShareAI: مسیریابی از طریق باهم/<model-id> یا اجازه دهید یک سیاست بهینه‌سازی هزینه ShareAI، Together را زمانی که در منطقه شما ارزان‌ترین است انتخاب کند.

3) Fireworks AI — بهترین برای چندحالته با تأخیر کم

چرا سازندگان آن را انتخاب می‌کنند: TTFT بسیار سریع، موتور FireAttention، متن+تصویر+صوت، گزینه‌های SOC2/HIPAA.

قیمت‌گذاری در یک نگاه: پرداخت به ازای استفاده (بدون سرور یا بر اساس تقاضا).

تناسب ShareAI: تماس آتش‌بازی/<model-id> به طور مستقیم یا اجازه دهید مسیریابی سیاست Fireworks را برای درخواست‌های چندوجهی انتخاب کند.

4) OpenRouter — بهترین برای دسترسی یک API به بسیاری از ارائه‌دهندگان

چرا سازندگان آن را انتخاب می‌کنند: ~300+ مدل‌ها پشت یک API یکپارچه؛ مناسب برای کاوش سریع مدل‌ها.

قیمت‌گذاری در یک نگاه: قیمت‌گذاری به ازای هر مدل؛ برخی سطوح رایگان.

تناسب ShareAI: ShareAI همان نیاز چند ارائه‌دهنده را پوشش می‌دهد اما مسیریابی سیاست + مشاهده‌پذیری + گزارش‌های درجه خرید را اضافه می‌کند.

5) Hyperbolic — بهترین برای صرفه‌جویی تهاجمی در هزینه و راه‌اندازی سریع مدل

چرا سازندگان آن را انتخاب می‌کنند: قیمت‌های پایین به ازای هر توکن به طور مداوم، راه‌اندازی سریع برای مدل‌های متن‌باز جدید، و دسترسی به GPU‌های مقرون‌به‌صرفه برای کارهای سنگین.

قیمت‌گذاری در یک نگاه: شروع رایگان؛ پرداخت به میزان استفاده.

تناسب ShareAI: ترافیک را هدایت کنید به هذلولی/ برای اجراهای کم‌هزینه‌ترین، یا یک سیاست سفارشی تنظیم کنید (مثلاً “هزینه-سپس-تاخیر”) تا ShareAI Hyperbolic را ترجیح دهد اما در زمان اوج به مسیر سالم ارزان‌تر بعدی به طور خودکار تغییر کند.

6) Replicate — بهترین برای نمونه‌سازی و مدل‌های طولانی‌مدت

چرا سازندگان آن را انتخاب می‌کنند: کاتالوگ بزرگ جامعه (متن، تصویر، صوت، مدل‌های خاص)، استقرار یک خطی برای MVP‌های سریع.

قیمت‌گذاری در یک نگاه: به ازای هر استنتاج؛ بسته به کانتینر مدل متفاوت است.

تناسب ShareAI: عالی برای کشف؛ هنگام مقیاس‌گذاری، از ShareAI برای مقایسه تأخیر/هزینه با گزینه‌های دیگر بدون تغییر کد استفاده کنید.

7) Hugging Face — بهترین برای اکوسیستم OSS و پل‌های سازمانی

چرا سازندگان آن را انتخاب می‌کنند: مرکز مدل + مجموعه داده‌ها؛ استنتاج میزبانی شده یا میزبانی خود در ابر شما؛ پل‌های قوی MLOps سازمانی.

قیمت‌گذاری در یک نگاه: رایگان برای اصول اولیه؛ برنامه‌های سازمانی موجود.

تناسب ShareAI: مدل‌های OSS خود را نگه دارید و از طریق ShareAI مسیر دهید تا نقاط پایانی HF را با ارائه‌دهندگان دیگر در یک برنامه ترکیب کنید.

8) Groq — بهترین برای تأخیر فوق‌العاده کم (LPU)

چرا سازندگان آن را انتخاب می‌کنند: استنتاج شتاب‌دهی شده سخت‌افزاری با TTFT/توکن‌های پیشرو در صنعت در هر ثانیه برای چت/عامل‌ها.

قیمت‌گذاری در یک نگاه: به ازای هر توکن؛ مناسب برای سازمان‌ها.

تناسب ShareAI: استفاده کنید groq/<model-id> در مسیرهای حساس به تأخیر؛ تنظیم ShareAI برای مسیرهای GPU به عنوان پشتیبان برای انعطاف‌پذیری.

9) DeepInfra — بهترین برای میزبانی اختصاصی و استنتاج مقرون‌به‌صرفه

چرا سازندگان آن را انتخاب می‌کنند: API پایدار با الگوهای سبک OpenAI؛ نقاط پایانی اختصاصی برای LLMهای خصوصی/عمومی.

قیمت‌گذاری در یک نگاه: به ازای هر توکن یا زمان اجرا؛ قیمت‌گذاری نمونه اختصاصی موجود.

تناسب ShareAI: مفید زمانی که به ظرفیت اختصاصی نیاز دارید در حالی که تجزیه و تحلیل بین ارائه‌دهندگان را از طریق ShareAI حفظ می‌کنید.

10) پیچیدگی (pplx-api) — بهترین برای ادغام‌های جستجو/پرسش و پاسخ

چرا سازندگان آن را انتخاب می‌کنند: دسترسی سریع به مدل‌های OSS جدید، API ساده REST، قوی برای بازیابی دانش و پرسش و پاسخ.

قیمت‌گذاری در یک نگاه: مبتنی بر استفاده؛ نسخه Pro اغلب شامل اعتبارهای ماهانه API است.

تناسب ShareAI: pplx-api را برای بازیابی با یک ارائه‌دهنده دیگر برای تولید در یک پروژه ShareAI ترکیب کنید.

11) Anyscale — بهترین برای مقیاس‌گذاری انتها به انتها روی Ray

چرا سازندگان آن را انتخاب می‌کنند: آموزش → سرویس‌دهی → دسته‌ای روی Ray؛ ویژگی‌های مدیریت/اداری برای تیم‌های پلتفرم سازمانی.

قیمت‌گذاری در یک نگاه: مبتنی بر استفاده؛ گزینه‌های سازمانی.

تناسب ShareAI: زیرساخت را روی Ray استاندارد کنید، سپس از ShareAI در لبه برنامه برای مسیریابی بین ارائه‌دهندگان و تحلیل‌های یکپارچه استفاده کنید.

12) Novita AI — بهترین برای سرورلس + GPU اختصاصی با هزینه کم

چرا سازندگان آن را انتخاب می‌کنند: صورتحساب بر اساس ثانیه، شروع سریع سرد، شبکه جهانی GPU؛ هم نمونه‌های سرورلس و هم اختصاصی.

قیمت‌گذاری در یک نگاه: بر اساس توکن (LLM) یا بر اساس ثانیه (GPU)؛ نقاط پایانی اختصاصی برای سازمان‌ها.

تناسب ShareAI: قوی برای صرفه‌جویی در هزینه دسته‌ای؛ مسیریابی ShareAI را حفظ کنید تا بین Novita و همتایان بر اساس منطقه/قیمت تغییر دهید.

شروع سریع: مسیریابی هر ارائه‌دهنده از طریق ShareAI (شامل مشاهده‌پذیری)

مثال سازگار با OpenAI (تکمیل‌های چت)

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

تغییر ارائه‌دهندگان با یک خط

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

برای آزمایش ارائه‌دهندگان API LLM 2026 سریع، همان بار داده را حفظ کنید و فقط جایگزین کنید مدل یا یک سیاست مسیریاب را انتخاب کنید.

یادداشت‌ها و ملاحظات معیار

تفاوت‌های توکن‌سازی تغییر تعداد کل توکن‌ها بین ارائه‌دهندگان.

دسته‌بندی و ذخیره‌سازی می‌تواند TTFT را در درخواست‌های تکراری به‌طور غیرواقعی پایین نشان دهد.

محل سرور مهم است: از منطقه‌ای که کاربران را خدمت‌رسانی می‌کنید اندازه‌گیری کنید.

بازاریابی پنجره زمینه داستان کامل نیست—به رفتار برش و توان عملیاتی مؤثر نزدیک به محدودیت‌ها نگاه کنید.

عکس‌های فوری قیمت‌گذاری: همیشه قیمت‌گذاری فعلی را قبل از تعهد بررسی کنید. وقتی آماده شدید، مشورت کنید. نسخه‌ها و آرشیو وبلاگ برای به‌روزرسانی‌ها.

سوالات متداول: ارائه‌دهندگان API مدل‌های زبانی 2026

ارائه‌دهنده API مدل زبانی چیست؟

یک ارائه‌دهنده API مدل زبانی دسترسی به مدل‌های زبانی بزرگ به‌عنوان سرویس از طریق APIهای HTTP یا SDKها را ارائه می‌دهد. شما مقیاس‌پذیری، نظارت و SLAها را بدون مدیریت ناوگان GPU خود دریافت می‌کنید.

متن‌باز در مقابل مالکیتی: کدام برای تولید بهتر است؟

متن‌باز (مثلاً کلاس Llama-3) کنترل هزینه، سفارشی‌سازی و قابلیت حمل را ارائه می‌دهد؛; مالکیتی مدل‌ها ممکن است در برخی معیارها و راحتی پیشرو باشند. بسیاری از تیم‌ها هر دو را ترکیب می‌کنند—اشتراک‌گذاریAI این ترکیب و مسیریابی را آسان می‌کند.

Together AI در مقابل Fireworks — کدام برای چندوجهی سریع‌تر است؟

آتش‌بازی به دلیل زمان کم تا اولین بایت (TTFT) و پشته قوی چندوجهی شناخته شده است؛; با هم یک کاتالوگ گسترده OSS و توان عملیاتی رقابتی ارائه می‌دهد. بهترین انتخاب شما به اندازه درخواست، منطقه و حالت بستگی دارد. با اشتراک‌گذاریAI, ، می‌توانید به هر دو مسیر دهید و نتایج واقعی را اندازه‌گیری کنید.

OpenRouter در مقابل ShareAI — بازار در مقابل مسیریابی مبتنی بر مردم؟

اوپن‌روتر بسیاری از مدل‌ها را از طریق یک API جمع‌آوری می‌کند—عالی برای کاوش. اشتراک‌گذاریAI مسیریابی مبتنی بر سیاست، مشاهده‌پذیری مناسب برای خرید، و انتخاب مبتنی بر مردم را اضافه می‌کند تا تیم‌ها بتوانند هزینه/تاخیر را بهینه کنند و گزارش‌دهی را در میان ارائه‌دهندگان استاندارد کنند.

Groq در مقابل GPU Cloud — چه زمانی LPU برنده می‌شود؟

اگر بار کاری شما حساس به تاخیر است (عامل‌ها، چت تعاملی، UX جریان)،, واحدهای پردازش منطقی Groq می‌توانند TTFT/توکن‌ها در هر ثانیه پیشرو در صنعت را ارائه دهند. برای کارهای دسته‌ای سنگین محاسباتی، ارائه‌دهندگان GPU بهینه‌شده از نظر هزینه ممکن است اقتصادی‌تر باشند. اشتراک‌گذاریAI به شما اجازه می‌دهد از هر دو استفاده کنید.

DeepInfra در مقابل Anyscale — استنتاج اختصاصی در مقابل پلتفرم Ray؟

دیپ‌اینفرا برای نقاط پایانی استنتاج اختصاصی برجسته است؛; انیسکیل یک پلتفرم Ray-native است که از آموزش تا سرویس‌دهی تا دسته‌بندی را پوشش می‌دهد. تیم‌ها اغلب از Anyscale برای ارکستراسیون پلتفرم استفاده می‌کنند و اشتراک‌گذاریAI در لبه برنامه برای مسیریابی و تحلیل میان ارائه‌دهندگان استفاده می‌کنند.

نوویتا در مقابل هایپربولیک — کمترین هزینه در مقیاس؟

هر دو صرفه‌جویی‌های تهاجمی را پیشنهاد می‌دهند. نوویتا بر سرورلس + GPUهای اختصاصی با صورتحساب بر اساس ثانیه تأکید دارد؛; هایپربولیک دسترسی تخفیف‌دار به GPU و راه‌اندازی سریع مدل‌ها را برجسته می‌کند. هر دو را با درخواست‌های خود آزمایش کنید؛ از ShareAI روتر:هزینه_بهینه‌شده برای حفظ صداقت هزینه‌ها استفاده کنید.

Replicate در مقابل Hugging Face — نمونه‌سازی در مقابل عمق اکوسیستم؟

تکرار برای نمونه‌سازی سریع و مدل‌های جامعه طولانی‌مدت عالی است؛; هاجینگ فیس اکوسیستم OSS را با پل‌های سازمانی و گزینه‌های میزبانی خود هدایت می‌کند. هر کدام را از طریق اشتراک‌گذاریAI برای مقایسه هزینه و تأخیر به صورت دقیق هدایت کنید.

ارائه‌دهنده API LLM با صرفه‌ترین هزینه در سال 2026 کدام است؟

بستگی به ترکیب درخواست و شکل ترافیک دارد. رقبا با تمرکز بر هزینه: هایپربولیک, نوویتا, دیپ‌اینفرا. راه قابل اعتماد برای پاسخ دادن اندازه‌گیری با اشتراک‌گذاریAI مشاهده‌پذیری و یک سیاست مسیریابی بهینه‌شده از نظر هزینه.

کدام ارائه‌دهنده سریع‌ترین است (TTFT)؟

گروک اغلب در TTFT/توکن‌ها-در-ثانیه پیشرو است، به‌ویژه برای UX چت. آتش‌بازی و با هم نیز قوی هستند. همیشه در منطقه خود بنچمارک بگیرید—و بگذارید اشتراک‌گذاریAI به سریع‌ترین نقطه پایانی برای هر درخواست مسیریابی شود.

بهترین ارائه‌دهنده برای RAG/عامل‌ها/بچ؟

RAG: زمینه بزرگ‌تر + جاسازی‌های باکیفیت؛ در نظر بگیرید با هم/آتش‌بازی; ؛ با pplx-api برای بازیابی ترکیب کنید. عامل‌ها: TTFT پایین + فراخوانی عملکرد قابل‌اعتماد؛; Groq/آتش‌بازی/با هم. بچ: هزینه برنده می‌شود؛; نوویتا/هایپربولیک/دیپ‌اینفرا. مسیر با اشتراک‌گذاریAI برای متعادل کردن سرعت و هزینه.

افکار نهایی

اگر در حال انتخاب بین ارائه‌دهندگان API LLM 2026, هستید، فقط بر اساس برچسب قیمت‌ها و حکایات تصمیم نگیرید. یک آزمایش یک‌هفته‌ای با درخواست‌ها و پروفایل ترافیک واقعی خود اجرا کنید. از اشتراک‌گذاریAI برای اندازه‌گیری TTFT، توان عملیاتی، خطاها و هزینه به ازای هر درخواست در میان ارائه‌دهندگان استفاده کنید—سپس یک سیاست مسیریابی که با اهداف شما مطابقت دارد (کمترین هزینه، کمترین تأخیر، یا ترکیب هوشمند) را انتخاب کنید. وقتی شرایط تغییر می‌کند (و تغییر خواهد کرد)، شما از قبل قابلیت مشاهده و انعطاف‌پذیری برای تغییر را خواهید داشت—بدون نیاز به بازسازی.