Nangungunang 12 LLM API Providers sa 2026 (ShareAI Guide)

Na-update noong Pebrero 2026 · ~12 minutong pagbabasa

Mga tagapagbigay ng LLM API 2026 mas mahalaga kaysa dati para sa mga production apps. Kailangan mo ng maaasahan, cost-efficient na inference na nag-scale, observability na nagpapanatili sa iyo ng tapat, at kalayaan na mag-route ng traffic sa pinakamahusay na modelo para sa bawat trabaho—nang walang lock-in.

Ang gabay na ito ay naghahambing sa nangungunang 12 tagapagbigay ng LLM API 2026 at ipinapakita kung saan IbahagiAI angkop para sa mga team na nais ng isang OpenAI-compatible API, people-powered routing sa mahigit 150+ na mga modelo, at built-in na visibility sa gastos at latency—para makapagpadala ka nang mas mabilis at gumastos nang mas matalino. Para sa pagtuklas ng modelo, tingnan ang aming Pamilihan ng Modelo at magsimulang magtayo gamit ang Sanggunian ng API.

Bakit Mahalaga ang Mga Tagapagbigay ng LLM API 2026

Mula sa prototype hanggang prod: pagiging maaasahan, latency, gastos, privacy

Pagiging maaasahan: ang production traffic ay nangangahulugan ng bursts, retries, fallbacks, at mga pag-uusap sa SLA—hindi lamang isang perpektong demo path.

Latency: oras-sa-unang-token (TTFT) at tokens/sec ay mahalaga para sa UX (chat, agents) at gastos sa infra (compute minutes saved).

Gastos: ang mga token ay nagdaragdag. Ang pag-route sa tamang modelo bawat gawain ay maaaring magpababa ng gastos sa double-digit na porsyento sa scale.

Privacy at pagsunod: paghawak ng data, paninirahan sa rehiyon, at mga patakaran sa pagpapanatili ay mahalaga para sa procurement.

Ano ang mahalaga sa procurement kumpara sa kailangan ng mga tagabuo

Pagkuha: SLAs, audit logs, DPAs, SOC2/HIPAA/ISO attestations, regionality, at predictability ng gastos.

Mga Tagabuo: lawak ng modelo, TTFT/tokens-per-second, katatagan ng streaming, mga bintana ng konteksto, kalidad ng embeddings, fine-tuning, at zero-friction na pagpapalit ng modelo. Tuklasin ang Docs Tahanan at Palaruan.

TL;DR positioning—marketplace kumpara sa single provider kumpara sa ShareAI

Mga API ng iisang tagapagbigay: pinasimpleng mga kontrata; limitadong pagpipilian ng modelo; potensyal na premium na pagpepresyo.

Mga pamilihan/router: maraming modelo sa pamamagitan ng isang API; pamimili ng presyo/performance; failover sa iba't ibang provider.

ShareAI: marketplace na pinapatakbo ng tao + observability bilang default + OpenAI-compatible + walang lock-in.

Mga Tagapagbigay ng LLM API 2026: Paghahambing sa Isang Sulyap

Ito ay mga direksyunal na snapshot upang makatulong sa pagpili ng mga opsyon. Ang pagpepresyo at mga variant ng modelo ay madalas magbago; kumpirmahin sa bawat provider bago mag-commit.

Tagapagbigay	Karaniwang Modelo ng Pagpepresyo	Mga Katangian ng Latency (TTFT / Throughput)	Context Window (karaniwan)	Lawak / Mga Tala
ShareAI (router)	Nag-iiba depende sa routed provider; batay sa polisiya (gastos/latency)	Depende sa napiling ruta; auto-failover & regional picks	Depende sa provider	150+ na mga modelo; OpenAI-compatible; built-in observability; policy routing; failover; BYOI suportado
Magkasamang AI	Per-token ayon sa modelo	Sub-100ms na mga claim sa optimized stacks	Hanggang 128k+	200+ OSS na mga modelo; fine-tuning
Fireworks AI	Per-token; serverless at on-demand	Napakababa ng TTFT; malakas na multimodal	128k–164k	Teksto+larawan+audio; FireAttention
OpenRouter (router)	Modelo-tiyak (nag-iiba)	Nakadepende sa pangunahing provider	Provider-tiyak	~300+ na mga modelo sa pamamagitan ng isang API
Hyperbolic	Mababa per-token; pokus sa diskwento	Mabilis na pag-onboard ng modelo	~131k	API + abot-kayang GPUs
Ulitin	Paggamit sa bawat inference	Nag-iiba ayon sa modelo ng komunidad	Tiyak sa modelo	Mga modelong long-tail; mabilis na protos
Hugging Face	Mga naka-host na API / self-host	Nakadepende sa hardware	Hanggang 128k+	OSS hub + mga tulay ng enterprise
Groq	Bawat token	Ultra-mababang TTFT (LPU)	~128k	Inference na pinabilis ng hardware
DeepInfra	Per-token / dedikado	Matatag na inference sa sukat	64k–128k	Mga dedikadong endpoint na magagamit
Perplexity (pplx-api)	Paggamit / subscription	Na-optimize para sa paghahanap/QA	Hanggang 128k	Mabilis na access sa mga bagong OSS model
Anyscale	Paggamit; enterprise	Ray-native scale	Nakadepende sa workload	End-to-end na platform sa Ray
Novita AI	Bawat-token / bawat-segundo	Mababa ang gastos + mabilis na cold starts	~64k	Serverless + dedikadong GPUs

Tala sa metodolohiya: ang naiulat na TTFT/tokens/sec ay nag-iiba depende sa haba ng prompt, caching, batching, at lokasyon ng server. Ituring ang mga numero bilang mga relatibong indikasyon, hindi bilang absolutong halaga. Para sa mabilisang snapshot ng Mga tagapagbigay ng LLM API 2026, ihambing ang presyo, TTFT, context windows, at lawak ng modelo sa itaas.

Kung Saan Nababagay ang ShareAI sa mga LLM API Provider 2026

Marketplace na pinapatakbo ng tao: 150+ na modelo, flexible na routing, walang lock-in

Pinagsasama-sama ng ShareAI ang mga nangungunang modelo (OSS at proprietary) sa likod ng isang OpenAI-compatible na API. Mag-route per-request ayon sa pangalan ng modelo o ayon sa polisiya (pinakamura, pinakamabilis, pinakatumpak para sa isang gawain), awtomatikong mag-fail over kapag may problema sa isang rehiyon o modelo, at magpalit ng modelo gamit ang isang linya—nang hindi nire-rewrite ang iyong app. Bisitahin ang Pangkalahatang-ideya ng Console.

Kontrol sa gastos at observability bilang default

Makakuha ng real-time na token, latency, error, at pagsubaybay sa gastos sa antas ng kahilingan at gumagamit. Hatiin ayon sa provider/model upang matukoy ang mga regression at i-optimize ang mga routing policy. Ang ulat na friendly sa procurement ay naglalaman ng mga trend ng paggamit, unit economics, at audit trails. Kabilang Mga tagapagbigay ng LLM API 2026, ang ShareAI ay kumikilos bilang control plane na may routing, failover, observability, at BYOI.

Isang API, maraming provider: zero-switching friction

Gumagamit ang ShareAI ng OpenAI-compatible na interface kaya maaari mong panatilihin ang iyong mga SDK. Ang mga kredensyal ay nananatiling scoped; dalhin ang iyong sariling mga key kung kinakailangan. Walang lock-in: ang iyong mga prompt, log, at routing policy ay portable. Kapag handa ka nang magpadala, tingnan ang pinakabagong Mga Tala ng Paglabas.

Subukan ito sa loob ng 5 minuto (builder-first code)

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

Para subukan Mga tagapagbigay ng LLM API 2026 nang walang refactors, mag-route sa pamamagitan ng OpenAI-compatible endpoint ng ShareAI sa itaas at ihambing ang mga resulta sa real time.

Paano Pumili ng Tamang LLM API Provider (2026)

Matris ng Desisyon (latency, gastos, privacy, saklaw, pag-access sa modelo)

Chat/ahente na kritikal sa latency: Groq, Fireworks, Together; o ShareAI routing sa pinakamabilis bawat rehiyon.

Batch na sensitibo sa gastos: Hyperbolic, Novita, DeepInfra; o ShareAI cost-optimized na patakaran.

Pagkakaiba-iba ng modelo / mabilis na pagpapalit: OpenRouter; o ShareAI multi-provider na may failover.

Pamamahala ng enterprise: Anyscale (Ray), DeepInfra (dedicated), kasama ang ShareAI ulat at auditability.

Multimodal (teksto+larawan+audio): Fireworks, Together, Replicate; ShareAI maaaring mag-route sa kanila. Para sa mas malalim na setup, magsimula sa Docs Tahanan.

Maikling listahan ng mga Teams Mga tagapagbigay ng LLM API 2026 dapat subukan sa kanilang serving region upang ma-validate ang TTFT at gastos.

Mga workload: chat apps, RAG, agents, batch, multimodal

Chat UX: unahin ang TTFT at tokens/sec; mahalaga ang streaming stability.

RAG: kalidad ng embeddings + laki ng window + gastos.

Mga ahente/kagamitan: matatag na pagtawag ng function; mga kontrol sa timeout; mga retries.

Batch/offline: throughput at $ bawat 1M token ang nangingibabaw.

Multimodal: availability ng modelo at gastos ng mga non-text token.

Checklist sa pagkuha (SLA, DPA, rehiyon, pagpapanatili ng data)

Kumpirmahin ang mga target ng SLA at mga kredito, mga termino ng DPA (pagproseso, mga sub-proseso), pagpili ng rehiyon, at patakaran sa pagpapanatili para sa mga prompt/output. Humingi ng mga hook para sa observability (mga header, mga webhook, pag-export), mga kontrol sa data para sa fine-tune, at mga opsyon sa BYOK/BYOI kung kinakailangan. Tingnan ang Gabay sa Provider kung plano mong magdala ng kapasidad.

Nangungunang 12 LLM API Provider 2026

Ang bawat profile ay may kasamang “pinakamahusay para sa” buod, kung bakit ito pinipili ng mga tagabuo, pagpepresyo sa isang sulyap, at mga tala kung paano ito umaangkop sa tabi ng ShareAI. Ito ang Mga tagapagbigay ng LLM API 2026 madalas na sinusuri para sa produksyon.

1) ShareAI — pinakamahusay para sa multi-provider routing, observability & BYOI

Bakit ito pinipili ng mga tagabuo: isang OpenAI-compatible API sa mahigit 150+ modelo, routing na nakabatay sa patakaran (gastos/latency/katumpakan), auto-failover, real-time na analytics ng gastos at latency, at BYOI kapag kailangan mo ng dedikadong kapasidad o kontrol sa pagsunod.

Pagpepresyo sa isang sulyap: sumusunod sa pagpepresyo ng nakarutang provider; pinipili mo ang cost-optimized o latency-optimized na mga patakaran (o isang partikular na provider/modelo).

Mga Tala: ideal na “control plane” para sa mga team na nais ng kalayaan na magpalit ng provider nang walang refactors, panatilihing masaya ang procurement gamit ang mga ulat sa paggamit/gastos, at mag-benchmark sa produksyon.

2) Together AI — pinakamahusay para sa mataas na scale na open-source LLMs

Bakit ito pinipili ng mga tagabuo: mahusay na presyo/performance sa OSS (hal., Llama-3 class), suporta sa fine-tuning, sub-100ms na mga claim, malawak na katalogo.

Pagpepresyo sa isang sulyap: per-token ayon sa modelo; maaaring may libreng credits para sa mga pagsubok.

ShareAI fit: ruta sa pamamagitan ng magkasama/<model-id> o hayaan ang ShareAI cost-optimized na patakaran na pumili ng Together kapag ito ang pinakamura sa iyong rehiyon.

3) Fireworks AI — pinakamahusay para sa low-latency multimodal

Bakit ito pinipili ng mga tagabuo: napakabilis na TTFT, FireAttention engine, text+image+audio, SOC2/HIPAA na mga opsyon.

Pagpepresyo sa isang sulyap: pay-as-you-go (serverless o on-demand).

ShareAI fit: tawag paputok/<model-id> direktang gamitin o hayaan ang policy routing na pumili ng Fireworks para sa multimodal prompts.

4) OpenRouter — pinakamahusay para sa one-API access sa maraming provider

Bakit ito pinipili ng mga tagabuo: ~300+ modelo sa likod ng isang unified API; maganda para sa mabilisang pag-explore ng modelo.

Pagpepresyo sa isang sulyap: per-model pricing; may ilang libreng tiers.

ShareAI fit: Saklaw ng ShareAI ang parehong pangangailangan sa multi-provider ngunit nagdadagdag ng policy routing + observability + procurement-grade reports.

5) Hyperbolic — pinakamahusay para sa agresibong pagtitipid sa gastos & mabilisang rollout ng modelo

Bakit ito pinipili ng mga tagabuo: palaging mababa ang presyo per-token, mabilis na pag-turn-up para sa mga bagong open-source na modelo, at access sa abot-kayang GPUs para sa mas mabibigat na trabaho.

Pagpepresyo sa isang sulyap: libre upang magsimula; pay-as-you-go.

ShareAI fit: ituro ang traffic sa hyperboliko/ para sa pinakamababang gastos na pagtakbo, o mag-set ng custom na policy (hal., “cost-then-latency”) upang mas paboran ng ShareAI ang Hyperbolic ngunit awtomatikong lumipat sa susunod na pinakamurang malusog na ruta sa panahon ng spikes.

6) Replicate — pinakamahusay para sa prototyping & long-tail na mga modelo

Bakit ito pinipili ng mga tagabuo: malaking community catalog (text, image, audio, niche models), one-line deploys para sa mabilisang MVPs.

Pagpepresyo sa isang sulyap: per-inference; nag-iiba depende sa model container.

ShareAI fit: mahusay para sa pagtuklas; kapag nag-scale, mag-route sa pamamagitan ng ShareAI upang ihambing ang latency/gastos laban sa mga alternatibo nang walang pagbabago sa code.

7) Hugging Face — pinakamahusay para sa OSS ecosystem at enterprise bridges

Bakit ito pinipili ng mga tagabuo: model hub + datasets; hosted inference o self-host sa iyong cloud; malakas na enterprise MLOps bridges.

Pagpepresyo sa isang sulyap: libre para sa mga pangunahing pangangailangan; may mga enterprise plans na magagamit.

ShareAI fit: panatilihin ang iyong OSS models at mag-route sa pamamagitan ng ShareAI upang ihalo ang HF endpoints sa ibang mga provider sa isang app.

8) Groq — pinakamahusay para sa ultra-low latency (LPU)

Bakit ito pinipili ng mga tagabuo: hardware-accelerated inference na may industry-leading TTFT/tokens-per-second para sa chat/agents.

Pagpepresyo sa isang sulyap: bawat-token; pang-enterprise na magiliw.

ShareAI fit: gamitin groq/<model-id> sa mga latency-sensitive paths; itakda ang ShareAI failover sa GPU routes para sa resilience.

9) DeepInfra — pinakamahusay para sa dedicated hosting at cost-efficient inference

Bakit ito pinipili ng mga tagabuo: stable API na may OpenAI-style patterns; dedicated endpoints para sa private/public LLMs.

Pagpepresyo sa isang sulyap: per-token o execution time; may dedicated instance pricing na magagamit.

ShareAI fit: kapaki-pakinabang kapag kailangan mo ng dedicated capacity habang pinapanatili ang cross-provider analytics sa pamamagitan ng ShareAI.

10) Perplexity (pplx-api) — pinakamahusay para sa mga integrasyon ng paghahanap/QA

Bakit ito pinipili ng mga tagabuo: mabilis na pag-access sa mga bagong OSS model, simpleng REST API, malakas para sa pagkuha ng kaalaman at QA.

Pagpepresyo sa isang sulyap: batay sa paggamit; Madalas na kasama ang buwanang API credits ang Pro.

ShareAI fit: ihalo ang pplx-api para sa retrieval sa ibang provider para sa generation sa ilalim ng isang ShareAI project.

11) Anyscale — pinakamahusay para sa end-to-end scaling sa Ray

Bakit ito pinipili ng mga tagabuo: training → serving → batch sa Ray; mga tampok ng pamamahala/admin para sa mga enterprise platform team.

Pagpepresyo sa isang sulyap: batay sa paggamit; mga opsyon para sa enterprise.

ShareAI fit: i-standardize ang infra sa Ray, pagkatapos ay gamitin ang ShareAI sa application edge para sa cross-provider routing at unified analytics.

12) Novita AI — pinakamahusay para sa serverless + dedicated GPU sa mababang gastos

Bakit ito pinipili ng mga tagabuo: per-second billing, mabilis na cold starts, global GPU network; parehong serverless at dedicated instances.

Pagpepresyo sa isang sulyap: per-token (LLM) o per-second (GPU); mga dedicated endpoint para sa enterprise.

ShareAI fit: malakas para sa batch cost savings; panatilihin ang ShareAI routing upang lumipat sa pagitan ng Novita at mga kapantay ayon sa rehiyon/presyo.

Mabilis na Simula: I-route ang Anumang Provider Sa Pamamagitan ng ShareAI (Kasama ang Observability)

OpenAI-compatible na halimbawa (chat completions)

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

Paglipat ng mga provider gamit ang isang linya

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

Para subukan Mga tagapagbigay ng LLM API 2026 mabilis, panatilihin ang parehong payload at palitan lamang ang modelo o pumili ng patakaran sa router.

Mga Tala at Pag-iingat sa Benchmark

Mga Pagkakaiba sa Tokenization baguhin ang kabuuang bilang ng token sa pagitan ng mga provider.

Pag-batch at pag-cache maaaring magmukhang hindi makatotohanan ang TTFT sa mga paulit-ulit na prompt.

Lokalidad ng server mahalaga: sukatin mula sa rehiyon kung saan ka naglilingkod sa mga user.

Marketing ng context window hindi ito ang buong kuwento—tingnan ang pag-uugali ng truncation at epektibong throughput malapit sa mga limitasyon.

Mga snapshot ng pagpepresyo: palaging i-verify ang kasalukuyang pagpepresyo bago mag-commit. Kapag handa ka na, kumonsulta sa Mga Paglabas at Arkibo ng Blog para sa mga update.

FAQ: Mga Tagapagbigay ng LLM API 2026

Ano ang isang tagapagbigay ng LLM API?

Isang Tagapagbigay ng LLM API nag-aalok ng inference-as-a-service na access sa malalaking modelo ng wika sa pamamagitan ng HTTP APIs o SDKs. Makakakuha ka ng scalability, monitoring, at SLAs nang hindi kinakailangang pamahalaan ang sarili mong GPU fleet.

Open-source vs proprietary: alin ang mas maganda para sa produksyon?

Bukas na pinagmulan (hal., klase ng Llama-3) nag-aalok ng kontrol sa gastos, pagpapasadya, at portability; pagmamay-ari maaaring manguna sa ilang benchmarks at kaginhawahan. Maraming koponan ang naghalo ng pareho—IbahagiAI ginagawang madali ang mix-and-match routing.

Together AI vs Fireworks — alin ang mas mabilis para sa multimodal?

Paputok kilala para sa mababang TTFT at isang malakas na multimodal stack; Sama-sama nag-aalok ng malawak na OSS catalog at mapagkumpitensyang throughput. Ang iyong pinakamahusay na pagpipilian ay nakasalalay sa laki ng prompt, rehiyon, at modality. Kasama ang IbahagiAI, maaari kang mag-route sa alinman at sukatin ang tunay na resulta.

OpenRouter vs ShareAI — pamilihan vs routing na pinapagana ng tao?

OpenRouter pinagsasama ang maraming modelo sa pamamagitan ng isang API—magaling para sa eksplorasyon. IbahagiAI nagdadagdag ng policy-based routing, procurement-friendly observability, at people-powered curation upang ma-optimize ng mga team ang gastos/latency at ma-standardize ang pag-uulat sa iba't ibang provider.

Groq vs GPU Cloud — kailan nananalo ang LPU?

Kung ang iyong workload ay latency-critical (mga ahente, interactive chat, streaming UX), Groq LPUs maaaring maghatid ng industry-leading TTFT/tokens-per-second. Para sa compute-heavy batch jobs, ang cost-optimized GPU providers ay maaaring mas matipid. IbahagiAI hinahayaan kang gamitin ang pareho.

DeepInfra vs Anyscale — dedikadong inference vs Ray platform?

DeepInfra mahusay para sa dedicated inference endpoints; Anyscale ay isang Ray-native platform na sumasaklaw mula sa training hanggang sa serving hanggang sa batch. Madalas gamitin ng mga team ang Anyscale para sa platform orchestration at IbahagiAI sa application edge para sa cross-provider routing at analytics.

Novita vs Hyperbolic — pinakamababang gastos sa sukat?

Parehong nag-aalok ng agresibong pagtitipid. Novita binibigyang-diin ang serverless + dedikadong GPUs na may per-second billing; Hyperbolic binibigyang-diin ang diskwentong access sa GPU at mabilis na onboarding ng modelo. Subukan ang pareho gamit ang iyong mga prompt; gamitin ShareAI’s router:cost_optimized upang panatilihing tapat ang mga gastos.

Replicate vs Hugging Face — prototyping vs lalim ng ekosistema?

Ulitin perpekto para sa mabilisang prototyping at mga modelo ng komunidad na pangmatagalan; Hugging Face nangunguna sa OSS ecosystem na may mga tulay ng enterprise at mga opsyon para sa self-host. I-route ang alinman sa pamamagitan ng IbahagiAI upang ihambing ang gastos at latency nang patas.

Ano ang pinaka-matipid na LLM API provider sa 2026?

Depende ito sa halo ng prompt at hugis ng trapiko. Mga contender na nakatuon sa gastos: Hyperbolic, Novita, DeepInfra. Ang maaasahang paraan upang sagutin ay sukatin gamit ang IbahagiAI observability at isang cost-optimized na routing policy.

Aling provider ang pinakamabilis (TTFT)?

Groq madalas nangunguna sa TTFT/tokens-per-second, lalo na para sa chat UX. Paputok at Sama-sama ay malakas din. Laging mag-benchmark sa iyong rehiyon—at hayaan IbahagiAI mag-route sa pinakamabilis na endpoint bawat request.

Pinakamahusay na provider para sa RAG/agents/batch?

RAG: mas malaking konteksto + kalidad na embeddings; isaalang-alang Magkasama/Paputok; ihalo sa pplx-api para sa retrieval. Mga Ahente: mababang TTFT + maaasahang pagtawag ng function; Groq/Paputok/Magkasama. Batch: panalo sa gastos; Novita/Hyperbolic/DeepInfra. Ruta gamit IbahagiAI upang balansehin ang bilis at gastusin.

Pangwakas na Kaisipan

Kung ikaw ay pumipili sa pagitan ng Mga tagapagbigay ng LLM API 2026, huwag pumili base lamang sa presyo at mga kwento. Magpatakbo ng 1-linggong bake-off gamit ang iyong aktwal na mga prompt at traffic profile. Gamitin IbahagiAI upang sukatin ang TTFT, throughput, mga error, at gastos bawat kahilingan sa iba't ibang provider—pagkatapos ay magtakda ng routing policy na tumutugma sa iyong mga layunin (pinakamababang gastos, pinakamababang latency, o isang matalinong kombinasyon). Kapag nagbago ang mga bagay (at magbabago ito), magkakaroon ka na ng kakayahang mag-obserba at flexibility upang magpalit—nang hindi kailangang mag-refactor.