最佳開源 LLM 託管供應商 2026 — BYOI & ShareAI 嘅混合路線

總結 — 而家有三條實用嘅路徑可以運行開源LLM：

(1) 托管 (無伺服器；按每百萬個token付費；無需維護基礎設施)，,

(2) 開源LLM託管 (自行託管你想要嘅準確模型)，同埋

(3) BYOI結合去中心化網絡 (首先喺你自己嘅硬件上運行，然後自動切換到網絡容量例如 分享AI)。呢個指南比較咗主要選項（Hugging Face, Together, Replicate, Groq, AWS Bedrock, io.net），解釋咗BYOI喺ShareAI中點樣運作（有每個key嘅 優先於我嘅設備 切換），並提供模式、代碼同成本考慮，幫助你有信心咁推出。.

想睇補充嘅市場概覽，可以睇Eden AI嘅市場文章： 最佳開源LLM託管供應商.

目錄

• 開源LLM託管嘅興起
• 咩係“開源LLM託管”
• 點解要託管開源LLM？
• 運行LLM嘅三條路徑
  • 4.1 管理式（無伺服器；按每百萬個token計費）
  • 4.2 開源LLM託管（自我託管）
  • 4.3 BYOI + 去中心化網絡（ShareAI融合）
• 30秒了解ShareAI
• ShareAI嘅BYOI點運作（優先你嘅設備 + 智能後備）
• 快速比較矩陣（供應商一覽）
• 供應商概況（簡短閱讀）
• ShareAI同其他嘅定位（決策指南）
• 性能、延遲同可靠性（設計模式）
• 管治、合規同數據駐留
• 成本模型：管理式 vs 自我託管 vs BYOI + 去中心化
• 步驟：開始使用
• 代碼片段
• 真實世界例子
• 常見問題（長尾SEO）
• 最後嘅思考

開源LLM託管嘅興起

開放權重模型，例如Llama 3、Mistral/Mixtral、Gemma同Falcon，已經將格局由「一個封閉API適合所有」轉變成多元化選擇。你嚟決定 喺邊度 推理運行（你嘅GPU、一個管理端點或者去中心化容量），你揀控制、私隱、延遲同成本之間嘅取捨。呢本操作手冊幫你揀啱嘅路徑——並且展示點樣 分享AI 讓你喺唔切換SDK嘅情況下混合路徑。.

閱讀時，保持ShareAI 模型市場 開啟嚟比較模型選項、典型延遲同唔同供應商嘅定價。.

咩係“開源LLM託管”

• 開放權重：模型參數喺特定許可證下發佈，所以你可以喺本地、內部或者雲端運行佢哋。.
• 自我託管：你操作推理伺服器同運行時（例如vLLM/TGI），揀硬件，並處理編排、擴展同遙測。.
• 開放模型嘅管理託管：供應商運行基礎設施，並為流行嘅開放權重模型提供一個現成API。.
• 去中心化容量：一個節點網絡提供GPU；你嘅路由策略決定請求去邊度同點樣處理故障轉移。.

點解要託管開源LLM？

• 可定制性: 喺領域數據上進行微調，附加適配器，並固定版本以確保可重現性。.
• 成本: 通過GPU類型、批處理、緩存同埋位置控制總擁有成本；避免某啲封閉API嘅高級費率。.
• 私隱同埋駐地: 喺本地或區域內運行，以符合政策同埋合規要求。.
• 延遲位置: 喺用戶/數據附近進行推理；利用區域路由降低p95。.
• 可觀察性: 通過自托管或者支持可觀察性嘅供應商，你可以睇到吞吐量、隊列深度同埋端到端延遲。.

運行LLM嘅三條路徑

4.1 管理式（無伺服器；按每百萬個token計費）

乜嘢嚟嘅: 你購買推理作為一項服務。唔需要安裝驅動，唔需要維護集群。你部署一個端點，然後喺你嘅應用程式中調用佢。.

優點: 最快嘅價值實現時間；SRE同埋自動擴展已經幫你處理好。.

取捨: 每個token嘅成本、供應商/API限制同埋有限嘅基礎設施控制/遙測。.

常見選擇: Hugging Face Inference Endpoints、Together AI、Replicate、Groq（超低延遲）同埋AWS Bedrock。好多團隊喺呢度開始快速交付，然後添加BYOI以獲得控制同埋成本可預測性。.

4.2 開源LLM託管（自我託管）

乜嘢嚟嘅: 你部署同埋操作模型——喺工作站（例如4090）、本地服務器或者你嘅雲端。你擁有擴展性、可觀察性同埋性能。.

優點: 完全控制權重/運行時/遙測；卓越嘅私隱/駐地保證。.

取捨: 你負責擴展性、SRE、容量規劃同成本調整。突發流量冇緩衝可能會好棘手。.

4.3 BYOI + 去中心化網絡（ShareAI融合）

乜嘢嚟嘅: 天生混合設計。你 帶自己嘅基礎設施 (BYOI) 並畀佢 優先處理 用於推理。當你嘅節點繁忙或者離線時，流量 自動切換 到 去中心化網絡 同/或者批准嘅托管供應商——唔需要客戶重寫。.

優點: 當你需要時嘅控制同私隱；當你需要時嘅彈性同韌性。冇閒置時間：如果你選擇加入，你嘅GPU可以 賺取 當你唔使用佢哋時（獎勵、交換或者任務）。冇單一供應商鎖定。.

取捨: 簡單嘅策略設置（優先級、地區、配額）同節點狀態嘅意識（在線、容量、限制）。.

30秒了解ShareAI

• 一個API，多個供應商: 瀏覽 模型市場 同埋喺唔需要改寫嘅情況下切換。.
• 首先BYOI：設定政策，令你自己嘅節點優先接收流量。.
• 自動回退：溢出到 ShareAI去中心化網絡 同/或者你允許嘅指定管理供應商。.
• 公平經濟：大部分嘅每一蚊都會畀到做緊工作嘅供應商。.
• 喺閒置時間賺錢：選擇參與並提供閒置嘅GPU容量；揀獎勵（錢）、交換（積分）或者任務（捐款）。.
• 快速開始：喺 遊樂場, 測試，然後喺 控制台. 。睇 API 入門指南.

ShareAI嘅BYOI點運作（優先你嘅設備 + 智能後備）

喺ShareAI入面，你可以控制路由偏好 每個API密鑰 使用 優先於我嘅設備 切換。呢個設定決定請求係咪會試 你連接嘅設備優先 或者個 社區網絡優先 — 但只係 當請求嘅模型喺兩個地方都可用嘅時候。.

跳到： 明白切換 · 佢控制咩 · 關閉（默認） · 開啟（本地優先） · 喺邊度改變佢 · 使用模式 · 快速清單

明白切換（每個 API key）

偏好會為每個 API key 保存。唔同嘅應用/環境可以保持唔同嘅路由行為——例如，生產 key 設定為社區優先，測試 key 設定為設備優先。.

呢個設置控制咩

當模型喺 兩者 你嘅裝置同社區網絡上有提供時，開關會揀邊個群組ShareAI 會首先查詢. 。如果模型只喺一個群組有提供，無論開關點樣都會用嗰個群組。.

當關閉（默認）

• ShareAI會嘗試分配請求到一個 社區裝置 分享所需嘅模型。.
• 如果冇社區裝置提供嗰個模型，ShareAI就會嘗試 你嘅連接裝置.

適合於：減少計算負擔同最小化你本地機嘅使用量。.

當開啟（本地優先）

• ShareAI會首先檢查有冇 你嘅裝置 （在線同分享請求嘅模型）可以處理請求。.
• 如果冇一個符合資格，ShareAI會退回到一個 社區裝置.

適合於：性能一致性、本地性同埋私隱，當你希望請求盡可能留喺你嘅硬件上。.

喺邊度改變佢

打開 API Key儀表板. 。切換 優先於我嘅設備 喺密鑰標籤旁邊。隨時調整每個密鑰。.

推薦使用模式

• 卸載模式（關閉）：優先 社群優先; ；只有當該模型冇社群容量時先用你嘅設備。.
• 本地優先模式（開啟）：優先 你嘅設備; ；ShareAI只喺你嘅設備無法處理工作時先退回到社群。.

快速清單

• 確認模型係分享到 兩者 你嘅裝置同社區；否則開關唔會生效。.
• 喺 準確嘅API密鑰 你嘅應用程式使用嘅密鑰上設置開關（密鑰可以有唔同嘅偏好）。.
• 發送測試請求，並驗證路徑（裝置對比社區）同你揀嘅模式一致。.

快速比較矩陣（供應商一覽）

提供者 / 路徑	最適合	開放權重目錄	微調	延遲配置文件	價格方法	區域 / 本地部署	後備 / 故障切換	BYOI 適配	備註
AWS Bedrock （管理）	企業合規同AWS生態系統	精選集（開放+專有）	係（通過SageMaker）	穩固；依賴地區	按請求/令牌	多地區	係（通過應用程式）	允許回退	強大嘅IAM，同政策
Hugging Face推理端點 （管理）	開發者友好嘅OSS，帶有社區吸引力	大型通過Hub	適配器同自定義容器	好；自動擴展	每個端點/使用	多地區	係	主要或者後備	自定義容器
一齊AI （管理）	開放權重嘅擴展同性能	廣泛目錄	係	具競爭力嘅吞吐量	使用代幣	多地區	係	良好嘅溢出	訓練選項
複製 （管理）	快速原型設計同視覺化機器學習	廣泛（圖像/視頻/文本）	有限	適合實驗	按需付費	雲端地區	係	實驗級別	Cog 容器
Groq （管理）	超低延遲推理	精選集	唔係主要重點	非常低嘅 p95	使用情況	雲端地區	係	延遲層級	自訂晶片
io.net （去中心化）	動態 GPU 配置	變化	不適用	變化	使用情況	全球	不適用	按需要組合	網絡效應
分享AI （BYOI + 網絡）	控制 + 韌性 + 收益	跨供應商嘅市場	係（通過合作夥伴）	有競爭力；政策驅動	使用量（+ 收益選擇加入）	地區路由	原生	首先BYOI	統一嘅 API

供應商概況（簡短閱讀）

AWS Bedrock（托管）

最適合：企業級合規性，IAM 集成，區域內控制。. 優勢：安全狀態，精選模型目錄（開放 + 專有）。. 取捨：以 AWS 為中心嘅工具；成本/治理需要謹慎設置。. 同 ShareAI 結合：喺自己嘅節點上運行日常流量嘅同時，將 Bedrock 保留作為受監管工作負載嘅命名後備方案。.

Hugging Face 推理端點（托管）

最適合：由 Hub 社區支持嘅開發者友好 OSS 託管。. 優勢：大型模型目錄，自定義容器，適配器。. 取捨: 終端點成本/出口；為定制需求維持容器。. 同 ShareAI 結合: 設HF為特定模型嘅主要選項，並啟用ShareAI後備喺高峰期間保持UX順暢。.

一齊AI（托管）

最適合: 喺開放權重模型上嘅大規模性能。. 優勢: 具競爭力嘅吞吐量，訓練/微調選項，多地區支持。. 取捨: 模型/任務適配會變化；先進行基準測試。. 同 ShareAI 結合: 運行BYOI基線，並喺Together上爆發以保持一致嘅p95。.

Replicate（托管）

最適合: 快速原型設計，圖像/視頻管道，簡單部署。. 優勢: Cog容器，廣泛目錄超越文本。. 取捨: 對於穩定生產唔一定係最平嘅選擇。. 同 ShareAI 結合: 保留Replicate用於實驗同專用模型；通過BYOI進行生產，並使用ShareAI備份。.

Groq（托管，自定義芯片）

最適合: 超低延遲推理，適用於p95重要嘅實時應用。. 優勢: 確定性架構；喺批量1時提供出色嘅吞吐量。. 取捨：精選模型選擇。. 同 ShareAI 結合：喺你嘅ShareAI政策中加入Groq作為延遲層，喺高峰期提供亞秒體驗。.

io.net（去中心化）

最適合：通過社區網絡動態GPU供應。. 優勢：容量廣度。. 取捨：性能可變；政策同監控係關鍵。. 同 ShareAI 結合：將去中心化後備同你嘅BYOI基線配對，實現有彈性嘅同時有防護措施。.

ShareAI同其他嘅定位（決策指南）

分享AI 喺中間作為一個 “「兩全其美」” 層。你可以：

• 首先喺你自己嘅硬件上運行 （BYOI優先）。.
• 爆發 喺需要彈性時自動轉到去中心化網絡。.
• 可選地路由 去到特定管理嘅端點，為咗延遲、價格或者合規原因。.

決策流程：如果數據控制好嚴格，設置BYOI優先級，並限制回退到批准嘅地區/供應商。如果延遲係最重要，加入低延遲層（例如：Groq）。如果工作負載係波動嘅，保持精簡嘅BYOI基線，並讓ShareAI網絡處理高峰。.

喺安全嘅環境中進行實驗 遊樂場 喺將政策應用到生產環境之前。.

性能、延遲同可靠性（設計模式）

• 批處理同緩存：喺可能嘅情況下重用KV緩存；緩存頻繁嘅提示；當改善用戶體驗時流式傳輸結果。.
• 推測解碼：喺支持嘅情況下，可以減少尾部延遲。.
• 多地區：將BYOI節點放喺用戶附近；加入地區回退；定期測試故障轉移。.
• 可觀察性：追蹤每秒令牌數、隊列深度、p95同故障轉移事件；優化政策門檻。.
• SLOs/SLAs：BYOI基線+網絡回退可以喺唔需要大量過度配置嘅情況下達到目標。.

管治、合規同數據駐留

自我託管 讓你可以將靜態數據完全控制喺你選擇嘅地方（本地或者區域內）。通過ShareAI，使用 地區路由 同允許列表，咁回退只會發生喺批准嘅地區/供應商。喺你嘅網關保留審計日誌同追蹤；記錄回退發生嘅時候同去咗邊條路徑。.

參考文件同埋實施備註喺 ShareAI 文件.

成本模型：管理式 vs 自我託管 vs BYOI + 去中心化

諗CAPEX對OPEX同埋使用率：

• 管理 係純OPEX：你為消耗付費，無需SRE就可以獲得彈性。預計為方便每個token支付溢價。.
• 自行託管 混合CAPEX/租賃、電力同埋操作時間。當使用率可預測或者高，或者控制至關重要時，表現出色。.
• 自帶基礎設施（BYOI）+ 共享人工智能（ShareAI） 合適調整你嘅基線，並且讓後備應對高峰。最重要嘅係，你可以 賺取 喺你嘅設備本來會閒置嘅時候——抵消總擁有成本（TCO）。.

喺 模型市場, 比較模型同典型路徑成本，並且睇 發佈 新選項同價格下降嘅動態。.

步驟：開始使用

選項A——管理（無伺服器）

• 揀一個供應商（HF/Together/Replicate/Groq/Bedrock/ShareAI）。.
• 為你嘅模型部署一個端點。.
• 喺你嘅應用程式度調用佢；加重試；監控p95同埋錯誤。.

選項B — 開源LLM託管（自託管）

• 選擇運行時（例如，vLLM/TGI）同埋硬件。.
• 容器化；加指標/導出器；喺可能嘅情況下配置自動擴展。.
• 用網關做前端；考慮一個細型管理後備改善尾部延遲。.

選項C — BYOI同ShareAI（混合）

• 安裝代理同註冊你嘅節點。.
• 設定 優先於我嘅設備 每個鍵去匹配你嘅意圖（OFF = 社區優先；ON = 設備優先）。.
• 加後備：ShareAI網絡 + 命名供應商；設置地區/配額。.
• 啟用獎勵（可選）咁你嘅設備閒置時可以賺錢。.
• 喺 遊樂場, 測試，然後發佈。.

代碼片段

1）通過ShareAI API（curl）簡單文本生成

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

2）同樣嘅調用（JavaScript fetch）

const res = await fetch("https://api.shareai.now/v1/chat/completions", {;

真實世界例子

獨立開發者（單張nvidia rtx 4090，全球用戶）

BYOI 處理日間流量；ShareAI 網絡應對夜間高峰。日間延遲約~900毫秒；高峰約1.3秒，無5xx錯誤。閒置時段產生獎勵抵消每月成本。.

創意代理（高峰項目）

BYOI 用於測試環境；Replicate 用於圖像/視頻模型；ShareAI 後備應對文字高峰。減少截止日期風險，更緊嘅p95，通過配額實現可預測嘅支出。編輯喺 遊樂場 生產部署前預覽流程。.

企業（合規 + 地區）

BYOI 本地部署歐盟 + BYOI 美國；後備限制喺批准嘅地區/供應商。滿足數據駐留要求，保持p95穩定，並提供清晰嘅故障切換審計記錄。.

常見問題

最後嘅思考

管理 畀你無伺服器嘅便利同即時擴展。. 自行託管 畀你控制權同私隱。. 自帶基礎設施（BYOI）+ 共享人工智能（ShareAI） 畀你兩樣：你嘅硬件優先，, 自動故障轉移 當你需要嘅時候，仲有 收益 當你唔係咁做嘅時候。唔確定嘅時候，可以由一個節點開始，設置每個鍵嘅偏好去符合你嘅意圖，啟用ShareAI後備，並用真實流量迭代。.

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