2026년 상위 12개 LLM API 제공업체 (ShareAI 가이드)

2026년 2월 업데이트 · ~12분 읽기

LLM API 제공업체 2026 프로덕션 앱에 그 어느 때보다 중요합니다. 확장 가능한 신뢰할 수 있고 비용 효율적인 추론, 정직함을 유지하는 관측 가능성, 각 작업에 가장 적합한 모델로 트래픽을 라우팅할 수 있는 자유를 제공하며, 락인 없이 가능합니다.

이 가이드는 상위 12개 LLM API 제공업체 2026 를 비교하고 공유AI OpenAI 호환 API 하나, 150개 이상의 모델에 대한 사람 중심 라우팅, 내장된 비용 및 지연 시간 가시성을 원하는 팀에 적합한 곳을 보여줍니다—더 빠르게 배포하고 더 스마트하게 소비할 수 있도록. 모델 검색은 다음을 참조하세요 모델 마켓플레이스에서 그리고 다음과 함께 구축을 시작하세요 API 참조.

왜 LLM API 제공업체 2026이 중요한가

프로토타입에서 프로덕션까지: 신뢰성, 지연 시간, 비용, 프라이버시

신뢰성: 프로덕션 트래픽은 버스트, 재시도, 폴백, SLA 대화—완벽한 데모 경로만이 아닙니다.

지연 시간: 첫 번째 토큰까지의 시간(TTFT) 및 초당 토큰은 UX(채팅, 에이전트)와 인프라 비용(절약된 컴퓨팅 시간)에 중요합니다.

비용: 토큰은 누적됩니다. 작업별로 적합한 모델로 라우팅하면 대규모에서 두 자릿수 비율로 비용을 줄일 수 있습니다.

개인정보 보호 및 준수: 데이터 처리, 지역 거주, 및 보존 정책은 조달을 위한 기본 조건입니다.

조달이 중요하게 생각하는 것 vs. 개발자가 필요한 것

조달: SLA, 감사 로그, DPA, SOC2/HIPAA/ISO 인증, 지역성, 및 비용 예측 가능성.

개발자: 모델 폭, TTFT/초당 토큰, 스트리밍 안정성, 컨텍스트 윈도우, 임베딩 품질, 미세 조정, 및 무마찰 모델 전환. 탐색하기 문서 홈 그리고 플레이그라운드.

TL;DR 포지셔닝—마켓플레이스 vs. 단일 제공자 vs. ShareAI

단일 제공자 API: 간소화된 계약; 제한된 모델 선택; 잠재적 프리미엄 가격.

마켓플레이스/라우터: 하나의 API를 통한 다수의 모델; 가격/성능 비교; 제공자 간 장애 조치.

ShareAI: 사람 중심의 마켓플레이스 + 기본 관측 가능성 + OpenAI 호환 + 락인 없음.

LLM API 제공자 2026: 한눈에 보는 비교

이것들은 옵션을 간추리기 위한 방향성 스냅샷입니다. 가격 및 모델 변형은 자주 변경되므로, 약정 전에 각 제공업체와 확인하세요.

제공업체	일반적인 가격 모델	지연 특성 (TTFT / 처리량)	컨텍스트 윈도우 (일반적)	폭 / 비고
ShareAI (라우터)	라우팅된 제공업체에 따라 다름; 정책 기반 (비용/지연)	선택된 경로에 따라 다름; 자동 장애 조치 및 지역 선택	제공업체에 따라 다름	150개 이상의 모델; OpenAI 호환; 내장 가시성; 정책 라우팅; 장애 조치; BYOI 지원됨
함께하는 AI	모델별 토큰당	최적화된 스택에서 100ms 이하 주장	최대 128k+	200+ OSS 모델; 미세 조정
불꽃놀이 AI	토큰별; 서버리스 및 온디맨드	매우 낮은 TTFT; 강력한 멀티모달	128k–164k	텍스트+이미지+오디오; FireAttention
OpenRouter (라우터)	모델별 (다름)	기본 제공자에 따라 다름	제공자별	~300+ 모델을 하나의 API로
쌍곡선	낮은 토큰별 비용; 할인 중심	빠른 모델 온보딩	~131k	API + 저렴한 GPU
복제	추론별 사용량	커뮤니티 모델에 따라 다름	모델별	롱테일 모델; 빠른 프로토타입
허깅 페이스	호스팅된 API / 자체 호스팅	하드웨어 의존적	최대 128k+	OSS 허브 + 엔터프라이즈 브릿지
Groq	토큰별	초저 TTFT (LPU)	~128k	하드웨어 가속 추론
DeepInfra	토큰당 / 전용	안정적인 대규모 추론	64k–128k	전용 엔드포인트 사용 가능
당혹도 (pplx-api)	사용 / 구독	검색/QA에 최적화됨	최대 128k	새로운 OSS 모델에 빠른 접근
Anyscale	사용; 엔터프라이즈	Ray-네이티브 스케일	작업량 의존적	Ray에서의 종단 간 플랫폼
노비타 AI	토큰당 / 초당	저비용 + 빠른 콜드 스타트	~64k	서버리스 + 전용 GPU

방법론 참고: 보고된 TTFT/초당 토큰 수는 프롬프트 길이, 캐싱, 배치 처리, 서버 위치에 따라 달라질 수 있습니다. 숫자는 절대적인 값이 아닌 상대적인 지표로 간주하세요. LLM API 제공업체 2026, 가격, TTFT, 컨텍스트 윈도우, 모델 범위를 위에서 비교하세요.

ShareAI가 2026년 LLM API 제공업체 중 어디에 위치하는지

사람 중심의 마켓플레이스: 150개 이상의 모델, 유연한 라우팅, 고정되지 않음

ShareAI는 OpenAI 호환 API 뒤에서 최고 모델(OSS 및 독점)을 집계합니다. 모델 이름 또는 정책(가장 저렴한, 가장 빠른, 작업에 가장 정확한)별로 요청당 라우팅하고, 지역 또는 모델에 문제가 발생하면 자동으로 대체하며, 앱을 다시 작성하지 않고 한 줄로 모델을 교체할 수 있습니다. 콘솔 개요.

기본적으로 비용 제어 및 관찰 가능성

요청 및 사용자 수준에서 실시간 토큰, 지연 시간, 오류 및 비용 추적을 제공합니다. 공급자/모델별로 세분화하여 회귀를 감지하고 라우팅 정책을 최적화합니다. 조달 친화적인 보고서에는 사용 추세, 단위 경제학 및 감사 기록이 포함됩니다. LLM API 제공업체 2026, ShareAI는 라우팅, 장애 조치, 관찰 가능성 및 BYOI를 포함한 제어 평면 역할을 합니다.

하나의 API, 여러 공급자: 전환 마찰 없음

ShareAI는 OpenAI 호환 인터페이스를 사용하므로 SDK를 유지할 수 있습니다. 자격 증명은 범위 내에 유지되며 필요한 경우 자체 키를 사용할 수 있습니다. 잠금 없음: 프롬프트, 로그 및 라우팅 정책은 이동 가능합니다. 배포 준비가 되면 최신 릴리스 노트.

5분 안에 시도해보세요 (빌더 우선 코드)

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

리팩터 없이 LLM API 제공업체 2026 위의 ShareAI OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 라우팅하고 실시간으로 결과를 비교하세요.

올바른 LLM API 공급자 선택 방법 (2026)

의사 결정 매트릭스 (지연 시간, 비용, 프라이버시, 확장성, 모델 접근)

지연 시간이 중요한 채팅/에이전트: Groq, Fireworks, Together; 또는 지역별로 가장 빠른 ShareAI 라우팅.

비용 민감형 배치: Hyperbolic, Novita, DeepInfra; 또는 ShareAI 비용 최적화 정책.

모델 다양성 / 빠른 전환: OpenRouter; 또는 ShareAI 다중 제공자와 장애 조치.

엔터프라이즈 거버넌스: Anyscale (Ray), DeepInfra (전용), 그리고 ShareAI 보고서 및 감사 가능성.

멀티모달 (텍스트+이미지+오디오): Fireworks, Together, Replicate; ShareAI는 이를 통해 라우팅할 수 있습니다. 더 깊은 설정을 위해 시작하세요 문서 홈.

팀 단기 선정 LLM API 제공업체 2026 TTFT와 비용을 검증하기 위해 제공 지역에서 테스트해야 합니다.

작업 부하: 채팅 앱, RAG, 에이전트, 배치, 멀티모달

채팅 UX: TTFT와 초당 토큰을 우선시하세요; 스트리밍 안정성이 중요합니다.

RAG: 임베딩 품질 + 창 크기 + 비용.

에이전트/도구: 강력한 함수 호출; 타임아웃 제어; 재시도.

배치/오프라인: 처리량 및 1M 토큰당 $가 지배적.

멀티모달: 모델 가용성과 비텍스트 토큰의 비용.

조달 체크리스트 (SLA, DPA, 지역, 데이터 보존)

SLA 목표 및 크레딧, DPA 조건(처리, 하위 프로세서), 지역 선택, 프롬프트/출력의 보존 정책을 확인하세요. 관찰 가능성 훅(헤더, 웹훅, 내보내기), 세부 조정 데이터 제어 및 필요 시 BYOK/BYOI 옵션을 요청하세요. 다음을 참조하세요. 제공자 가이드 용량을 가져올 계획이라면.

2026년 상위 12개 LLM API 제공업체

각 프로필에는 “최적의 용도” 요약, 빌더들이 선택하는 이유, 간략한 가격 정보, ShareAI와의 적합성에 대한 메모가 포함되어 있습니다. 이들은 LLM API 제공업체 2026 프로덕션에서 가장 자주 평가됩니다.

1) ShareAI — 다중 제공업체 라우팅, 관찰 가능성 및 BYOI에 최적

빌더들이 선택하는 이유: 150개 이상의 모델에서 하나의 OpenAI 호환 API, 정책 기반 라우팅(비용/지연/정확도), 자동 장애 조치, 실시간 비용 및 지연 분석, 전용 용량 또는 규정 준수 제어가 필요할 때 BYOI.

한눈에 보는 가격: 라우팅된 제공자의 가격을 따릅니다. 비용 최적화 또는 지연 시간 최적화 정책(또는 특정 제공자/모델)을 선택하세요.

참고 사항: 리팩터 없이 제공자를 전환할 자유를 원하는 팀, 사용/비용 보고서로 조달을 만족시키고, 프로덕션에서 벤치마크를 수행하려는 팀에게 이상적인 “제어 플레인”.

2) Together AI — 대규모 오픈 소스 LLM에 최적

빌더들이 선택하는 이유: OSS(예: Llama-3 클래스)에서 뛰어난 가격/성능, 미세 조정 지원, 100ms 이하의 응답 시간 주장, 광범위한 카탈로그.

한눈에 보는 가격: 모델별 토큰당 요금; 시험 사용을 위한 무료 크레딧이 제공될 수 있습니다.

ShareAI 적합성: 경로를 통해 함께/<model-id> 또는 ShareAI 비용 최적화 정책이 해당 지역에서 가장 저렴할 때 Together를 선택하도록 허용합니다.

3) Fireworks AI — 저지연 멀티모달에 최적

빌더들이 선택하는 이유: 매우 빠른 TTFT, FireAttention 엔진, 텍스트+이미지+오디오, SOC2/HIPAA 옵션.

한눈에 보는 가격: 사용량 기반 요금제(서버리스 또는 온디맨드).

ShareAI 적합성: 호출 불꽃놀이/<model-id> 직접적으로 또는 정책 라우팅을 통해 Fireworks를 선택하여 다중 모달 프롬프트를 처리합니다.

4) OpenRouter — 여러 제공업체에 대한 단일 API 액세스에 최적화

빌더들이 선택하는 이유: ~300+ 모델이 통합된 API 뒤에 있으며, 빠른 모델 탐색에 적합합니다.

한눈에 보는 가격: 모델별 가격 책정; 일부 무료 등급 제공.

ShareAI 적합성: ShareAI는 동일한 다중 제공업체 요구를 충족시키지만 정책 라우팅 + 관찰성 + 조달 등급 보고서를 추가로 제공합니다.

5) Hyperbolic — 공격적인 비용 절감 및 빠른 모델 출시를 위한 최적의 선택

빌더들이 선택하는 이유: 일관되게 낮은 토큰당 가격, 새로운 오픈 소스 모델의 빠른 활성화, 그리고 더 무거운 작업을 위한 저렴한 GPU 접근 가능.

한눈에 보는 가격: 무료 시작; 사용량 기반 결제.

ShareAI 적합성: 트래픽을 다음으로 포인트합니다. 쌍곡선/ 최저 비용 실행을 위해 또는 사용자 정의 정책(예: “비용-그다음 지연 시간”)을 설정하여 ShareAI가 Hyperbolic을 선호하지만 스파이크 시 다음으로 저렴한 건강한 경로로 자동 전환하도록 설정합니다.

6) Replicate — 프로토타이핑 및 롱테일 모델에 최적화

빌더들이 선택하는 이유: 방대한 커뮤니티 카탈로그(텍스트, 이미지, 오디오, 틈새 모델), 빠른 MVP를 위한 한 줄 배포.

한눈에 보는 가격: 추론당 가격 책정; 모델 컨테이너에 따라 다름.

ShareAI 적합성: 발견에 적합; 확장 시 ShareAI를 통해 라우팅하여 코드 변경 없이 대안과 지연 시간/비용을 비교하세요.

7) Hugging Face — OSS 생태계 및 엔터프라이즈 브릿지에 최적

빌더들이 선택하는 이유: 모델 허브 + 데이터셋; 호스팅된 추론 또는 클라우드에서 자체 호스팅; 강력한 엔터프라이즈 MLOps 브릿지.

한눈에 보는 가격: 기본 기능은 무료; 엔터프라이즈 플랜 이용 가능.

ShareAI 적합성: OSS 모델을 유지하고 ShareAI를 통해 라우팅하여 하나의 앱에서 HF 엔드포인트와 다른 제공자를 혼합하세요.

8) Groq — 초저지연(LPU)에 최적

빌더들이 선택하는 이유: 하드웨어 가속 추론으로 채팅/에이전트를 위한 업계 최고 TTFT/초당 토큰 제공.

한눈에 보는 가격: 토큰당 과금; 엔터프라이즈 친화적.

ShareAI 적합성: 사용 groq/<model-id> 지연 시간에 민감한 경로에서 사용; ShareAI 장애 조치를 GPU 경로로 설정하여 복원력을 확보하세요.

9) DeepInfra — 전용 호스팅 및 비용 효율적인 추론에 최적

빌더들이 선택하는 이유: OpenAI 스타일 패턴을 갖춘 안정적인 API; 개인/공용 LLM을 위한 전용 엔드포인트.

한눈에 보는 가격: 토큰당 과금 또는 실행 시간 기준; 전용 인스턴스 가격 제공.

ShareAI 적합성: 전용 용량이 필요하면서도 ShareAI를 통한 교차 제공자 분석을 유지해야 할 때 유용합니다.

10) Perplexity (pplx-api) — 검색/QA 통합에 가장 적합

빌더들이 선택하는 이유: 새로운 OSS 모델에 빠르게 액세스, 간단한 REST API, 지식 검색 및 QA에 강력함.

한눈에 보는 가격: 사용량 기반; Pro는 종종 월간 API 크레딧을 포함함.

ShareAI 적합성: 하나의 ShareAI 프로젝트에서 검색을 위해 pplx-api를 혼합하고 생성은 다른 제공자를 사용.

11) Anyscale — Ray에서 엔드 투 엔드 확장에 가장 적합

빌더들이 선택하는 이유: Ray에서 훈련 → 서비스 → 배치; 엔터프라이즈 플랫폼 팀을 위한 관리/관리 기능.

한눈에 보는 가격: 사용량 기반; 엔터프라이즈 옵션.

ShareAI 적합성: Ray에서 인프라를 표준화한 후, ShareAI를 애플리케이션 엣지에서 사용하여 제공자 간 라우팅 및 통합 분석 수행.

12) Novita AI — 저비용으로 서버리스 + 전용 GPU에 가장 적합

빌더들이 선택하는 이유: 초 단위 청구, 빠른 콜드 스타트, 글로벌 GPU 네트워크; 서버리스 및 전용 인스턴스 모두 지원.

한눈에 보는 가격: 토큰(LLM)당 또는 초(GPU)당 청구; 엔터프라이즈를 위한 전용 엔드포인트.

ShareAI 적합성: 배치 비용 절감에 강력함; 지역/가격에 따라 Novita와 동료 간 전환을 위해 ShareAI 라우팅 유지.

빠른 시작: ShareAI를 통해 모든 제공자 라우팅 (관측 포함)

OpenAI 호환 예제 (채팅 완료)

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

한 줄로 제공자를 전환하기

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

리팩터 없이 LLM API 제공업체 2026 빠르게, 동일한 페이로드를 유지하고 단순히 교체하십시오 모델 또는 라우터 정책을 선택하십시오.

벤치마크 참고 사항 및 주의사항

토큰화 차이 제공자 간 총 토큰 수를 변경합니다.

배칭 및 캐싱 반복된 프롬프트에서 TTFT가 비현실적으로 낮아 보일 수 있습니다.

서버 지역성 중요합니다: 사용자를 서비스하는 지역에서 측정하십시오.

컨텍스트 윈도우 마케팅 전부가 아닙니다—절단 동작과 한계 근처에서의 효과적인 처리량을 확인하십시오.

가격 스냅샷: 약정 전에 항상 현재 가격을 확인하십시오. 준비가 되면, 다음을 참조하십시오. 릴리스 그리고 블로그 아카이브 업데이트를 위해.

FAQ: LLM API 제공자 2026

LLM API 제공자는 무엇인가요?

오픈 소스 LLM API 제공자 HTTP API 또는 SDK를 통해 대규모 언어 모델에 대한 추론 서비스 액세스를 제공합니다. GPU 플릿을 관리하지 않고도 확장성, 모니터링 및 SLA를 얻을 수 있습니다.

오픈 소스 vs 독점: 생산에 더 적합한 것은 무엇인가요?

오픈 소스 (예: Llama-3 클래스) 비용 제어, 맞춤화 및 이동성을 제공합니다; 독점 모델은 특정 벤치마크와 편리성에서 앞설 수 있습니다. 많은 팀이 둘을 혼합하여 사용합니다—공유AI 그 혼합 및 매칭 라우팅을 간단하게 만듭니다.

Together AI vs Fireworks — 멀티모달에서 더 빠른 것은 무엇인가요?

불꽃놀이 낮은 TTFT와 강력한 멀티모달 스택으로 알려져 있습니다; 함께 광범위한 OSS 카탈로그와 경쟁력 있는 처리량을 제공합니다. 최적의 선택은 프롬프트 크기, 지역 및 모달리티에 따라 다릅니다. 공유AI, 를 사용하면 둘 중 하나로 라우팅하고 실제 결과를 측정할 수 있습니다.

OpenRouter vs ShareAI — 마켓플레이스 vs 사람 중심 라우팅?

오픈라우터 하나의 API를 통해 여러 모델을 집계하여 탐색에 적합합니다. 공유AI 정책 기반 라우팅, 조달 친화적인 관측성, 사람 중심 큐레이션을 추가하여 팀이 비용/지연 시간을 최적화하고 공급업체 간 보고를 표준화할 수 있습니다.

Groq vs GPU Cloud — LPU가 승리하는 경우는 언제인가요?

워크로드가 지연 시간이 중요한 경우(에이전트, 대화형 채팅, 스트리밍 UX), Groq LPU는 업계 최고 수준의 TTFT/초당 토큰을 제공합니다. 계산 집약적인 배치 작업의 경우, 비용 최적화된 GPU 제공업체가 더 경제적일 수 있습니다. 공유AI 를 사용하면 둘 다 사용할 수 있습니다.

DeepInfra vs Anyscale — 전용 추론 vs Ray 플랫폼?

DeepInfra 전용 추론 엔드포인트에 적합합니다; Anyscale 는 Ray 네이티브 플랫폼으로 훈련부터 제공, 배치까지 아우릅니다. 팀은 종종 플랫폼 오케스트레이션을 위해 Anyscale을 사용하고 공유AI 애플리케이션 엣지에서 공급업체 간 라우팅 및 분석을 위해 사용합니다.

Novita vs Hyperbolic — 대규모에서 가장 낮은 비용?

둘 다 공격적인 절감을 제안합니다. 노비타 서버리스 + 전용 GPU와 초 단위 과금을 강조합니다; 쌍곡선 할인된 GPU 접근과 빠른 모델 온보딩을 강조합니다. 두 가지를 사용하여 테스트하세요; ShareAI의 라우터:비용_최적화 를 사용하여 비용을 정직하게 유지하세요.

Replicate vs Hugging Face — 프로토타이핑 vs 생태계 깊이?

복제 빠른 프로토타이핑과 롱테일 커뮤니티 모델에 완벽합니다; 허깅 페이스 OSS 생태계를 선도하며 엔터프라이즈 브릿지와 자체 호스팅 옵션을 제공합니다. 둘 중 하나를 통해 라우팅하여 공유AI 비용 및 지연 시간에서 공정하게 비교하세요.

2026년에 가장 비용 효율적인 LLM API 제공자는 누구일까요?

프롬프트 믹스와 트래픽 형태에 따라 다릅니다. 비용 중심의 경쟁자들: 쌍곡선, 노비타, DeepInfra. 신뢰할 수 있는 답변 방법은 측정하는 것입니다. 공유AI 관측 가능성과 비용 최적화된 라우팅 정책.

어떤 제공자가 가장 빠른가요 (TTFT)?

Groq 특히 채팅 UX에서 TTFT/초당 토큰에서 자주 선두를 차지합니다. 불꽃놀이 그리고 함께 또한 강력합니다. 항상 귀하의 지역에서 벤치마크를 수행하고—그리고 공유AI 요청당 가장 빠른 엔드포인트로 라우팅하세요.

RAG/에이전트/배치에 가장 적합한 제공자는?

RAG: 더 큰 컨텍스트 + 품질 임베딩; 고려하세요 함께/불꽃놀이; pplx-api와 혼합하여 검색하세요. 에이전트: 낮은 TTFT + 신뢰할 수 있는 함수 호출; Groq/불꽃놀이/함께. 배치: 비용 우위; Novita/쌍곡선/DeepInfra. 경로 설정 공유AI 속도와 비용을 균형 있게 조정하기 위해.

최종 생각

선택할 때 LLM API 제공업체 2026, 가격표와 일화만으로 선택하지 마세요. 실제 프롬프트와 트래픽 프로필을 사용하여 1주일간 테스트를 실행하세요. 사용하여 공유AI TTFT, 처리량, 오류, 요청당 비용을 측정하고 제공업체 간 비교한 후 목표에 맞는 라우팅 정책(최저 비용, 최저 지연 시간 또는 스마트한 혼합)을 확정하세요. 상황이 변할 때(그리고 변할 것입니다), 이미 관찰 가능성과 유연성을 갖추고 있어 리팩토링 없이 전환할 수 있습니다.