2026年のトップ12 LLM APIプロバイダー（ShareAIガイド）

2026年2月更新 · 約12分で読める

LLM APIプロバイダー2026 生産アプリにとってこれまで以上に重要です。信頼性が高く、コスト効率の良い推論がスケールし、誠実さを保つ観測性があり、各ジョブに最適なモデルにトラフィックをルーティングする自由を提供します—ロックインなしで。.

このガイドでは比較しています トップ12のLLM APIプロバイダー2026 そして、どこに適合するかを示します シェアAI OpenAI互換APIを1つ求めるチーム、人力による150以上のモデル間のルーティング、組み込みのコストとレイテンシーの可視性を求めるチームに適しています—より速く出荷し、より賢く費用を使うために。モデルの発見については、こちらをご覧ください モデルマーケットプレイス そして、これを使って構築を開始してください APIリファレンス.

なぜLLM APIプロバイダー2026が重要なのか

プロトタイプから本番へ：信頼性、レイテンシー、コスト、プライバシー

信頼性： 本番トラフィックはバースト、リトライ、フォールバック、SLAの会話を意味します—完璧なデモパスだけではありません。.

2. レイテンシー： 最初のトークンまでの時間（TTFT） とトークン/秒はUX（チャット、エージェント）とインフラコスト（計算時間の節約）にとって重要です。.

4. コスト： トークンは積み重なります。タスクごとに適切なモデルにルーティングすることで、スケール時に支出を二桁パーセント削減することができます。.

プライバシーとコンプライアンス： データ処理、地域居住性、保持ポリシーは調達の基本要件です。.

調達が重視すること vs. 開発者が必要とすること

調達： SLA、監査ログ、DPA、SOC2/HIPAA/ISO 認証、地域性、コスト予測可能性。.

開発者： モデルの幅広さ、TTFT/トークン毎秒、ストリーミングの安定性、コンテキストウィンドウ、埋め込みの品質、ファインチューニング、摩擦ゼロのモデル切り替え。探る ドキュメントホーム と プレイグラウンド.

TL;DR ポジショニング—マーケットプレイス vs. 単一プロバイダー vs. ShareAI

単一プロバイダーAPI： 簡素化された契約；限られたモデル選択；プレミアム価格の可能性。.

マーケットプレイス/ルーター： 1つのAPIで多数のモデル；価格/性能の比較；プロバイダー間のフェイルオーバー。.

ShareAI： 人々が支えるマーケットプレイス + デフォルトでの可観測性 + OpenAI互換 + ロックインなし。.

LLM APIプロバイダー2026：一目でわかる比較

これらは、オプションを絞り込むための方向性を示すスナップショットです。価格設定やモデルのバリエーションは頻繁に変わるため、契約する前に各プロバイダーに確認してください。.

プロバイダー	一般的な価格モデル	レイテンシ特性（TTFT / スループット）	コンテキストウィンドウ（一般的）	幅 / 備考
ShareAI（ルーター）	ルーティングされたプロバイダーによって異なる；ポリシーベース（コスト/レイテンシ）	選択されたルートによる；自動フェイルオーバーと地域選択	プロバイダー依存	150以上のモデル；OpenAI互換；組み込みの可観測性；ポリシールーティング；フェイルオーバー；; BYOI サポート済み
一緒にAI	モデルごとのトークン単位	最適化されたスタックで100ms未満の主張	最大128k+	200以上のOSSモデル；ファインチューニング
花火AI	トークンごと；サーバーレス＆オンデマンド	非常に低いTTFT；強力なマルチモーダル	128k–164k	テキスト+画像+音声；FireAttention
OpenRouter（ルーター）	モデル固有（異なる場合あり）	基盤プロバイダーに依存	プロバイダー固有	1つのAPIで約300以上のモデル
双曲的	トークンごと低コスト；割引重視	高速なモデルオンボーディング	~131k	API + 手頃な価格のGPU
レプリケート	推論ごとの使用量	コミュニティモデルによって異なる	モデル固有	ロングテールモデル; クイックプロトタイプ
ハギングフェイス	ホストされたAPI / 自己ホスト	ハードウェア依存	最大128k+	OSSハブ + エンタープライズブリッジ
Groq	トークンごと	超低TTFT （LPU）	~128k	ハードウェアアクセラレーションによる推論
DeepInfra	トークンごと / 専用	スケールでの安定した推論	64k–128k	専用エンドポイント利用可能
困惑度 (pplx-api)	使用量 / サブスクリプション	検索/QAに最適化	最大128k	新しいOSSモデルへの迅速なアクセス
Anyscale	使用量; エンタープライズ	Rayネイティブスケール	ワークロード依存	Ray上のエンドツーエンドプラットフォーム
ノビタAI	トークンごと / 秒ごと	低コスト + 高速なコールドスタート	~64k	サーバーレス + 専用GPU

方法論の注記: 報告されたTTFT/トークン/秒は、プロンプトの長さ、キャッシング、バッチ処理、サーバーの位置によって異なります。数値は絶対値ではなく、相対的な指標として扱ってください。 LLM APIプロバイダー2026, 、価格、TTFT、コンテキストウィンドウ、モデルの幅を上記で比較してください。.

ShareAIがLLM APIプロバイダー2026の中でどこに位置するか

人々が支えるマーケットプレイス: 150以上のモデル、柔軟なルーティング、ロックインなし

ShareAIは、トップモデル（OSSおよび独自モデル）を1つのOpenAI互換APIの背後に集約します。モデル名またはポリシー（最安、最速、タスクに最も正確）ごとにリクエストをルーティングし、地域やモデルの問題が発生した場合に自動的にフェイルオーバーし、アプリを書き換えることなく1行でモデルを交換できます。 コンソール概要.

デフォルトでのコスト管理と可観測性

リアルタイムのトークン、レイテンシー、エラー、コスト追跡をリクエストおよびユーザーレベルで取得します。プロバイダー/モデルごとに分解してリグレッションを検出し、ルーティングポリシーを最適化します。調達に適したレポートには、使用傾向、単位経済学、監査証跡が含まれます。 LLM APIプロバイダー2026, ShareAIは、ルーティング、フェイルオーバー、可観測性、BYOIを備えたコントロールプレーンとして機能します。.

1つのAPI、多くのプロバイダー：切り替えの摩擦ゼロ

ShareAIはOpenAI互換のインターフェースを使用しているため、SDKをそのまま使用できます。資格情報はスコープ内に留まり、必要に応じて独自のキーを使用できます。. ロックインなし： プロンプト、ログ、ルーティングポリシーは移植可能です。出荷の準備ができたら、最新の リリースノート.

5分で試してみる（ビルダー優先のコード）

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

試用するには LLM APIプロバイダー2026 リファクタリングなしで、上記のShareAIのOpenAI互換エンドポイントを経由してルートし、リアルタイムで結果を比較します。.

適切なLLM APIプロバイダーを選ぶ方法（2026年）

意思決定マトリックス（レイテンシー、コスト、プライバシー、スケール、モデルアクセス）

レイテンシーが重要なチャット/エージェント： Groq、Fireworks、Together、または地域ごとに最速のShareAIルーティング。.

コストセンシティブバッチ： ハイパーボリック、Novita、DeepInfra；またはShareAIコスト最適化ポリシー。.

モデルの多様性 / 高速切り替え： OpenRouter；またはShareAIマルチプロバイダーによるフェイルオーバー。.

エンタープライズガバナンス： Anyscale（Ray）、DeepInfra（専用）、さらにShareAIレポート＆監査可能性。.

マルチモーダル（テキスト+画像+音声）： Fireworks、Together、Replicate；ShareAIはそれらを横断してルーティング可能。詳細なセットアップについては、 ドキュメントホーム.

チームのショートリスト化 LLM APIプロバイダー2026 提供地域でテストを行い、TTFTとコストを検証する必要があります。.

ワークロード：チャットアプリ、RAG、エージェント、バッチ、マルチモーダル

チャットUX： TTFTとトークン/秒を優先；ストリーミングの安定性が重要です。.

RAG： 埋め込みの品質 + ウィンドウサイズ + コスト。.

エージェント/ツール: 強力な機能呼び出し; タイムアウト制御; リトライ。.

バッチ/オフライン: スループットと1Mトークンあたりの$が支配的。.

マルチモーダル: モデルの利用可能性と非テキストトークンのコスト。.

調達チェックリスト (SLA、DPA、地域、データ保持)

SLA目標とクレジット、DPA条件 (処理、サブプロセッサ)、地域選択、プロンプト/出力の保持ポリシーを確認。観測性フック (ヘッダー、Webhook、エクスポート)、微調整データ制御、必要に応じたBYOK/BYOIオプションを要求。以下を参照: プロバイダーガイド 容量を持ち込む予定がある場合。.

トップ12 LLM APIプロバイダー 2026

各プロファイルには「最適用途」概要、ビルダーが選ぶ理由、価格の概要、ShareAIとの併用方法に関するメモが含まれています。これらは LLM APIプロバイダー2026 生産用に最も頻繁に評価されます。.

1) ShareAI — マルチプロバイダーのルーティング、観測性 & BYOIに最適

ビルダーが選ぶ理由: 150以上のモデルに対応したOpenAI互換API、ポリシーに基づくルーティング (コスト/遅延/精度)、自動フェイルオーバー、リアルタイムのコスト & 遅延分析、専用容量やコンプライアンス制御が必要な場合のBYOI。.

一目でわかる価格設定： ルートプロバイダーの価格に従います。コスト最適化またはレイテンシ最適化ポリシー（または特定のプロバイダー/モデル）を選択できます。.

注意事項： プロバイダーを切り替える自由を求めるチームに最適な「コントロールプレーン」、使用量/コストレポートで調達を満足させ、実運用でベンチマーク可能。.

2) Together AI — 大規模オープンソースLLMに最適

ビルダーが選ぶ理由: OSS（例：Llama-3クラス）での優れた価格/パフォーマンス、ファインチューニングサポート、100ms未満の応答時間、幅広いカタログ。.

一目でわかる価格設定： モデルごとのトークン単位；トライアル用に無料クレジットが利用可能な場合があります。.

ShareAI適合： 経由でルート設定 一緒に/<model-id> または、ShareAIのコスト最適化ポリシーが、地域で最も安価な場合にTogetherを選択します。.

3) Fireworks AI — 低レイテンシのマルチモーダルに最適

ビルダーが選ぶ理由: 非常に高速なTTFT、FireAttentionエンジン、テキスト+画像+音声、SOC2/HIPAAオプション。.

一目でわかる価格設定： 従量課金制（サーバーレスまたはオンデマンド）。.

ShareAI適合： 呼び出し 花火/<model-id> 直接使用するか、ポリシールーティングでFireworksを選択してマルチモーダルプロンプトを処理します。.

4) OpenRouter — 多くのプロバイダーへの一つのAPIアクセスに最適

ビルダーが選ぶ理由: ~300以上のモデルが統一APIの背後にあり、迅速なモデル探索に適しています。.

一目でわかる価格設定： モデルごとの価格設定; 一部の無料ティアがあります。.

ShareAI適合： ShareAIは同じマルチプロバイダーのニーズをカバーし、ポリシールーティング + 可観測性 + 調達グレードのレポートを追加します。.

5) Hyperbolic — 積極的なコスト削減と迅速なモデル展開に最適

ビルダーが選ぶ理由: 一貫して低いトークンごとの価格、新しいオープンソースモデルの迅速な立ち上げ、そして重いジョブ向けの手頃な価格のGPUへのアクセス。.

一目でわかる価格設定： 無料で開始可能; 従量課金制。.

ShareAI適合： トラフィックを指向する 双曲線/ 最低コストの実行のため、またはカスタムポリシー（例：「コスト優先、次にレイテンシ」）を設定して、ShareAIがHyperbolicを優先し、スパイク時には次に安価で健全なルートに自動切り替えするようにします。.

6) Replicate — プロトタイピングとロングテールモデルに最適

ビルダーが選ぶ理由: 大規模なコミュニティカタログ（テキスト、画像、音声、ニッチモデル）、迅速なMVPのためのワンラインデプロイ。.

一目でわかる価格設定： 推論ごと; モデルコンテナによって異なります。.

ShareAI適合： 発見に最適です。スケーリング時には、ShareAIを経由して遅延/コストを他の選択肢と比較できます。コード変更は不要です。.

7) Hugging Face — OSSエコシステムとエンタープライズブリッジに最適

ビルダーが選ぶ理由: モデルハブ + データセット; ホスト型推論またはクラウドでのセルフホスト; 強力なエンタープライズMLOpsブリッジ。.

一目でわかる価格設定： 基本機能は無料; エンタープライズプランも利用可能。.

ShareAI適合： OSSモデルを保持し、ShareAIを通じてHFエンドポイントと他のプロバイダーを1つのアプリで組み合わせてルート設定。.

8) Groq — 超低遅延 (LPU) に最適

ビルダーが選ぶ理由: ハードウェア加速推論で、チャット/エージェント向けの業界トップクラスのTTFT/トークン毎秒を実現。.

一目でわかる価格設定： トークン毎; エンタープライズ向け。.

ShareAI適合： 使用方法 groq/<model-id> 遅延に敏感なパスで使用; ShareAIのフェイルオーバーをGPUルートに設定して回復力を確保。.

9) DeepInfra — 専用ホスティングとコスト効率の良い推論に最適

ビルダーが選ぶ理由: OpenAIスタイルのパターンを持つ安定したAPI; プライベート/パブリックLLM用の専用エンドポイント。.

一目でわかる価格設定： トークン毎または実行時間毎; 専用インスタンスの価格設定が利用可能。.

ShareAI適合： 専用容量が必要な場合に便利で、ShareAIを通じてプロバイダー間の分析を維持可能。.

10) Perplexity (pplx-api) — 検索/QA統合に最適

ビルダーが選ぶ理由: 新しいOSSモデルへの迅速なアクセス、シンプルなREST API、知識検索とQAに強い。.

一目でわかる価格設定： 使用量ベース; Proには月間APIクレジットが含まれることが多い。.

ShareAI適合： 1つのShareAIプロジェクト内で、生成用に別のプロバイダーと組み合わせてpplx-apiを使用。.

11) Anyscale — Rayでのエンドツーエンドスケーリングに最適

ビルダーが選ぶ理由: トレーニング → サービング → Rayでのバッチ処理; エンタープライズプラットフォームチーム向けのガバナンス/管理機能。.

一目でわかる価格設定： 使用量ベース; エンタープライズオプションあり。.

ShareAI適合： Rayでインフラを標準化し、その後ShareAIをアプリケーションエッジで使用して、プロバイダー間ルーティングと統一分析を実現。.

12) Novita AI — 低コストでサーバーレス + 専用GPUに最適

ビルダーが選ぶ理由: 秒単位の課金、迅速なコールドスタート、グローバルGPUネットワーク; サーバーレスと専用インスタンスの両方を提供。.

一目でわかる価格設定： トークン単位(LLM)または秒単位(GPU); エンタープライズ向け専用エンドポイント。.

ShareAI適合： バッチコスト削減に強い; ShareAIルーティングを維持して、地域/価格に応じてNovitaと他社間を切り替え。.

クイックスタート: ShareAIを通じて任意のプロバイダーをルート化 (観測機能含む)

OpenAI互換の例 (チャット補完)

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

プロバイダーを1行で切り替える

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

試用するには LLM APIプロバイダー2026 迅速に、同じペイロードを保持してただ交換する モデル またはルーターポリシーを選択する。.

ベンチマークの注意点と留意事項

トークン化の違い プロバイダー間で総トークン数が変化する。.

バッチ処理とキャッシュ 繰り返しのプロンプトでTTFTが非現実的に低く見えることがある。.

サーバーの所在地 重要です：ユーザーにサービスを提供する地域から測定してください。.

コンテキストウィンドウのマーケティング 全てではありません—切り捨ての挙動と限界付近での実効スループットを確認してください。.

価格スナップショット： コミットする前に必ず現在の価格を確認してください。準備ができたら、相談してください。 リリース と ブログアーカイブ 更新情報のために。.

FAQ: LLM API プロバイダー 2026

LLM API プロバイダーとは何ですか？

の拡張機能 LLM API プロバイダー HTTP API または SDK を介して大規模言語モデルへの推論サービスとしてのアクセスを提供します。独自の GPU フリートを管理することなく、スケーラビリティ、監視、SLA を得ることができます。.

オープンソース vs 独自: 本番環境にはどちらが適しているか？

オープンソース （例: Llama-3 クラス）はコスト管理、カスタマイズ、移植性を提供します；; 独自 モデルは特定のベンチマークや利便性で優れる場合があります。多くのチームは両方を組み合わせています—シェアAI そのミックスアンドマッチのルーティングを簡単にします。.

Together AI vs Fireworks — マルチモーダルではどちらが速い？

花火 は低いTTFTと強力なマルチモーダルスタックで知られています；; 一緒に 幅広いOSSカタログと競争力のあるスループットを提供します。最適な選択は、プロンプトサイズ、地域、モダリティによって異なります。 シェアAI, を使用すると、どちらかにルーティングして実際の結果を測定できます。.

OpenRouter対ShareAI — マーケットプレイス対人力駆動のルーティング？

オープンルーター は1つのAPIを通じて多くのモデルを集約します—探索に最適です。. シェアAI はポリシーベースのルーティング、調達に優しい可観測性、人力駆動のキュレーションを追加し、チームがコスト/レイテンシーを最適化し、プロバイダー全体でレポートを標準化できるようにします。.

Groq対GPUクラウド — LPUが勝つのはいつ？

ワークロードがレイテンシーに敏感な場合（エージェント、インタラクティブチャット、ストリーミングUX）、, Groq LPU は業界をリードするTTFT/トークン毎秒を提供できます。計算負荷の高いバッチジョブには、コスト最適化されたGPUプロバイダーの方が経済的かもしれません。. シェアAI は両方を使用することを可能にします。.

DeepInfra対Anyscale — 専用推論対Rayプラットフォーム？

DeepInfra は専用推論エンドポイントに優れています；; Anyscale はトレーニングから提供、バッチまでを網羅するRayネイティブプラットフォームです。チームはしばしばAnyscaleをプラットフォームオーケストレーションに使用し、 シェアAI アプリケーションエッジでクロスプロバイダールーティングと分析に使用します。.

Novita vs Hyperbolic — スケールで最も低コストなのは？

両者とも積極的な節約を提案します。. ノビータ サーバーレス + 専用GPUを秒単位の課金で強調します；; 双曲的 割引されたGPUアクセスと迅速なモデルオンボーディングを強調します。両方をあなたのプロンプトでテストしてください；使用 ShareAIの ルーター:コスト最適化 でコストを正直に保ちます。.

Replicate vs Hugging Face — プロトタイピング vs エコシステムの深さ？

レプリケート は迅速なプロトタイピングとロングテールのコミュニティモデルに最適です；; ハギングフェイス OSSエコシステムをエンタープライズブリッジとセルフホストオプションでリードします。どちらかを経由してルート設定し、 シェアAI コストとレイテンシーを公平に比較します。.

2026年で最もコスト効率の良いLLM APIプロバイダーは？

プロンプトの組み合わせとトラフィックの形状によります。コスト重視の候補者： 双曲的, ノビータ, DeepInfra. 。信頼できる方法は、測定することです シェアAI 可観測性とコスト最適化されたルーティングポリシー。.

どのプロバイダーが最速ですか (TTFT)?

Groq 特にチャットUXでは、TTFT/トークン毎秒で頻繁にリードします。. 花火 と 一緒に も強力です。常に自分の地域でベンチマークを行い、そして シェアAI リクエストごとに最速のエンドポイントにルートします。.

RAG/エージェント/バッチに最適なプロバイダーは？

RAG： より大きなコンテキスト + 高品質な埋め込みを考慮してください。 一緒に/花火; pplx-apiと組み合わせて検索に使用します。. エージェント: 低TTFT + 信頼性の高い関数呼び出し; Groq/花火/一緒に. バッチ: コストが勝る; Novita/双曲的/DeepInfra. ルートと シェアAI 速度とコストのバランスを取るために。.

最終的な考え

選択する際には LLM APIプロバイダー2026, 、価格や逸話だけで選ばないでください。実際のプロンプトとトラフィックプロファイルを使用して、1週間のベイクオフを実行してください。 シェアAI を使用して、プロバイダー間のTTFT、スループット、エラー、リクエストごとのコストを測定し、それから目標（最低コスト、最低レイテンシー、または賢いブレンド）に合ったルーティングポリシーを確定してください。状況が変わったとき（そして変わるでしょう）、リファクタリングなしで切り替えるための観測性と柔軟性をすでに備えているでしょう。.