2026年頂尖12個LLM API供應商（ShareAI指南）

更新於2026年2月 · ~12分鐘閱讀

LLM API供應商2026 對於生產應用嚟講比以前更加重要。你需要可靠、成本效益高嘅推理能力，可以擴展，觀察性保持誠實，仲有自由將流量路由到每個工作嘅最佳模型—無需綁定。.

呢份指南比較咗 2026年嘅12大LLM API供應商 並顯示咗 分享AI 適合嗰啲想要一個OpenAI兼容API、由人力驅動嘅路由超過150+模型、內置成本同延遲可見性嘅團隊—咁你可以更快交付同更聰明消費。關於模型發現，睇我哋嘅 模型市場 並開始用 API 參考.

點解LLM API供應商2026重要

從原型到生產：可靠性、延遲、成本、隱私

可靠性： 生產流量意味住突發、重試、回退同SLA對話—唔係淨係完美嘅演示路徑。.

延遲： 首字元時間（TTFT） 同每秒字元對於UX（聊天、代理）同基礎設施成本（節省計算分鐘）嚟講好重要。.

成本： 字元累積。根據任務路由到正確嘅模型可以喺規模上減少雙位數百分比嘅支出。.

私隱同合規： 數據處理、地區居住同保留政策係採購嘅基本要求。.

採購關心嘅嘢 vs. 建設者需要嘅嘢

採購： SLA、審計記錄、DPA、SOC2/HIPAA/ISO 認證、地區性同成本可預測性。.

建設者： 模型廣度、TTFT/每秒令牌數、流式穩定性、上下文窗口、嵌入質量、微調同零摩擦模型切換。探索 文件主頁 同埋 遊樂場.

TL;DR 定位——市場 vs. 單一供應商 vs. ShareAI

單一供應商 API： 簡化合同；有限模型選擇；可能嘅高端定價。.

市場/路由器： 通過一個 API 提供多個模型；價格/性能選擇；供應商之間嘅故障切換。.

ShareAI： 人力驅動嘅市場 + 默認可觀察性 + OpenAI 兼容 + 無綁定。.

LLM API 供應商 2026：一目了然嘅比較

呢啲係方向性嘅快照，用嚟幫助篩選選項。定價同型號變種經常改變；喺承諾之前請同每個供應商確認。.

供應商	典型定價模式	延遲特性（TTFT / 吞吐量）	上下文窗口（典型）	範圍 / 備註
ShareAI（路由器）	因路由供應商而異；基於政策（成本/延遲）	取決於所選路由；自動故障切換及地區選擇	取決於供應商	150+模型；OpenAI兼容；內置可觀察性；政策路由；故障切換；; 自帶自己嘅工具 支援
一齊AI	按模型每個token計算	優化堆棧聲稱低於100毫秒	高達128k+	200+ OSS模型；微調
煙花AI	每個token；無伺服器&按需	非常低TTFT；強大多模態	128k–164k	文字+圖片+音頻；FireAttention
OpenRouter（路由器）	特定模型（因應不同而異）	取決於底層供應商	供應商特定	~300+模型通過一個API
雙曲線	每個token成本低；折扣為主	快速模型上線	~131k	API + 平價GPU
複製	每次推理使用	因社區模型而異	特定模型	長尾模型；快速原型
Hugging Face	託管API / 自行託管	硬件相關	高達128k+	OSS中心 + 企業橋樑
Groq	每個token	超低TTFT (LPU)	~128k	硬件加速推理
DeepInfra	每個token / 專用	穩定推理喺大規模下	64k–128k	提供專用端點
困惑度 (pplx-api)	使用 / 訂閱	為搜索/問答優化	高達128k	快速訪問新OSS模型
Anyscale	使用；企業	Ray原生規模	依賴工作負載	基於Ray嘅端到端平台
Novita AI	每token / 每秒	低成本 + 快速冷啟動	~64k	無伺服器 + 專用GPUs

方法論備註： 報告嘅TTFT/token/sec會因為提示長度、緩存、批處理同伺服器位置而有所唔同。將數字視為相對指標，而唔係絕對值。快速了解 LLM API供應商2026, ，比較上面嘅價格、TTFT、上下文窗口同模型廣度。.

ShareAI喺2026年LLM API供應商中嘅定位

人力驅動嘅市場：150+模型，靈活路由，無綁定

ShareAI將頂尖模型（OSS同專有）聚合喺一個兼容OpenAI嘅API後面。可以按模型名或者策略（最平、最快、最準確嘅任務）每次請求路由，當地區或者模型出現問題時自動切換，並且可以用一行代碼更換模型——無需重寫應用程式。參觀 控制台概覽.

默認嘅成本控制同可觀察性

喺請求同用戶層面獲取實時嘅token、延遲、錯誤同成本追蹤。按供應商/模型分解，捕捉回歸同優化路由政策。適合採購嘅報告包括使用趨勢、單位經濟學同審計記錄。 LLM API供應商2026, ShareAI作為控制平面，提供路由、故障轉移、可觀察性同BYOI。.

一個API，多個供應商：零切換摩擦

ShareAI使用OpenAI兼容界面，所以你可以保留你嘅SDK。憑證保持範圍；需要嘅地方帶上自己嘅密鑰。. 無綁定： 你嘅提示、日誌同路由政策係可攜帶嘅。當你準備好發佈時，檢查最新嘅 發佈記錄.

5分鐘試用（以建設者為先嘅代碼）

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

試用 LLM API供應商2026 無需重構，通過ShareAI嘅OpenAI兼容端點進行路由，並實時比較結果。.

如何選擇合適嘅LLM API供應商（2026）

決策矩陣（延遲、成本、隱私、規模、模型訪問）

延遲關鍵嘅聊天/代理： Groq、Fireworks、Together；或者ShareAI路由到每個地區最快嘅供應商。.

成本敏感批次： Hyperbolic, Novita, DeepInfra；或者ShareAI成本優化策略。.

模型多樣性 / 快速切換： OpenRouter；或者ShareAI多供應商同時備援。.

企業治理： Anyscale (Ray), DeepInfra (專屬)，加上ShareAI報告及審計能力。.

多模態（文字+圖片+音頻）： Fireworks, Together, Replicate；ShareAI可以跨佢哋路由。更深入設置，請從 文件主頁.

團隊篩選短名單 LLM API供應商2026 應該喺佢哋服務區域測試以驗證TTFT同成本。.

工作負載：聊天應用、RAG、代理、批次、多模態

聊天用戶體驗： 優先TTFT同每秒處理字元數；流式穩定性好重要。.

RAG： 嵌入質量 + 窗口大小 + 成本。.

代理/工具： 穩健嘅功能調用；超時控制；重試。.

批量/離線： 吞吐量同每百萬個tokens嘅$占主導地位。.

多模態： 模型可用性同非文本tokens嘅成本。.

採購清單（SLA、DPA、地區、數據保留）

確認SLA目標同信用額度，DPA條款（處理、子處理器）、地區選擇同提示/輸出嘅保留政策。要求可觀察性掛鉤（headers、webhooks、導出）、微調數據控制，如果需要，提供BYOK/BYOI選項。睇下 供應商指南 如果你計劃帶嚟容量。.

2026年頂尖12個LLM API供應商

每個簡介包括一個「最適合」嘅摘要，點解建設者會揀佢，快速睇價錢，仲有點樣同ShareAI配合嘅備註。呢啲係 LLM API供應商2026 最常用嚟評估生產嘅。.

1) ShareAI — 最適合多供應商路由、可觀察性同BYOI

點解建設者會揀佢： 一個兼容OpenAI嘅API，覆蓋超過150個模型，基於政策嘅路由（成本/延遲/準確性）、自動故障切換、實時成本同延遲分析，當你需要專用容量或者合規控制時提供BYOI。.

價格一覽： 跟隨路由供應商嘅價格；你可以揀成本優化或者延遲優化政策（或者特定供應商/模型）。.

注意： 理想嘅「控制平面」適合想要自由切換供應商而唔需要重構嘅團隊，保持採購部門對使用/成本報告滿意，並喺生產中進行基準測試。.

2) Together AI — 最適合高規模開源LLM

點解建設者會揀佢： 喺OSS（例如Llama-3類）上有出色嘅價格/性能，支持微調，低於100ms嘅聲稱，廣泛嘅目錄。.

價格一覽： 按模型每個token計算；可能有免費試用額度。.

ShareAI 適配： 經由路由 一齊/<model-id> 或者讓ShareAI成本優化政策喺你地區最平時選擇Together。.

3) Fireworks AI — 最適合低延遲多模態

點解建設者會揀佢： 非常快嘅TTFT，FireAttention引擎，文字+圖片+音頻，SOC2/HIPAA選項。.

價格一覽： 按需付費（無伺服器或者按需）。.

ShareAI 適配： 呼叫 煙花/<model-id> 直接或者用政策路由揀Fireworks嚟做多模態提示。.

4) OpenRouter — 最適合一個API接入多個供應商

點解建設者會揀佢： ~300+模型喺統一API後面；適合快速模型探索。.

價格一覽： 按模型收費；有啲免費層級。.

ShareAI 適配： ShareAI覆蓋相同嘅多供應商需求，但加咗政策路由 + 可觀察性 + 採購級報告。.

5) Hyperbolic — 最適合進取嘅成本節省同快速模型推出

點解建設者會揀佢： 一貫低嘅每token價格，快速啟動新嘅開源模型，仲有平價GPU畀重型工作用。.

價格一覽： 免費開始；按需付費。.

ShareAI 適配： 將流量指向 雙曲線/ 用最低成本運行，或者設置自定義政策（例如，“成本優先於延遲”），咁ShareAI會優先Hyperbolic，但喺高峰期自動切換到下一個最平嘅健康路徑。.

6) Replicate — 最適合原型設計同長尾模型

點解建設者會揀佢： 巨大嘅社區目錄（文字、圖片、音頻、利基模型），一行部署快速MVP。.

價格一覽： 按推理收費；因模型容器而異。.

ShareAI 適配： 適合探索；喺擴展時，通過ShareAI路由，無需改代碼就可以比較延遲/成本同其他選擇。.

7) Hugging Face — 最適合OSS生態系統同企業橋樑

點解建設者會揀佢： 模型中心+數據集；託管推理或者喺你嘅雲端自我託管；強大嘅企業MLOps橋樑。.

價格一覽： 基本功能免費；提供企業計劃。.

ShareAI 適配： 保留你嘅OSS模型，通過ShareAI路由，喺一個應用程式中混合HF端點同其他供應商。.

8) Groq — 最適合超低延遲（LPU）

點解建設者會揀佢： 硬件加速推理，提供行業領先嘅TTFT/每秒令牌數，用於聊天/代理。.

價格一覽： 每令牌；適合企業使用。.

ShareAI 適配： 使用 groq/<model-id> 喺對延遲敏感嘅路徑中；設置ShareAI故障切換到GPU路由以提高韌性。.

9) DeepInfra — 最適合專用託管同成本效益高嘅推理

點解建設者會揀佢： 穩定嘅API，採用OpenAI風格模式；為私人/公共LLM提供專用端點。.

價格一覽： 按每令牌或者執行時間計費；提供專用實例定價。.

ShareAI 適配： 當你需要專用容量同時通過ShareAI保持跨供應商分析時非常有用。.

10) Perplexity (pplx-api) — 最啱用嚟做搜尋/問答整合

點解建設者會揀佢： 快速接觸新嘅OSS模型，簡單REST API，喺知識檢索同問答方面好強。.

價格一覽： 按使用量計費；Pro通常包括每月API額度。.

ShareAI 適配： 喺一個ShareAI項目入面混合使用pplx-api做檢索同另一個供應商做生成。.

11) Anyscale — 最啱用嚟喺Ray上做端到端擴展

點解建設者會揀佢： 訓練 → 服務 → 喺Ray上批量處理；企業平台團隊嘅治理/管理功能。.

價格一覽： 按使用量計費；企業選項。.

ShareAI 適配： 喺Ray上標準化基礎設施，然後喺應用邊緣使用ShareAI做跨供應商路由同統一分析。.

12) Novita AI — 最啱用嚟做無伺服器+低成本專用GPU

點解建設者會揀佢： 按秒計費，快速冷啟動，全球GPU網絡；包括無伺服器同專用實例。.

價格一覽： 按token（LLM）或者按秒（GPU）；企業專用端點。.

ShareAI 適配： 喺批量成本節省方面好強；保持ShareAI路由，根據地區/價格喺Novita同其他供應商之間切換。.

快速開始：通過ShareAI路由任何供應商（包括可觀測性）

OpenAI兼容示例（聊天完成）

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

用一條線轉換供應商

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

試用 LLM API供應商2026 快速，保持相同嘅負載，只係交換 模型 或者揀一個路由策略。.

基準測試備註同注意事項

分詞差異 喺供應商之間改變總詞數。.

批處理同緩存 可以令TTFT喺重複提示時睇落唔現實咁低。.

伺服器位置 好重要：喺你服務用戶嘅地區測量。.

上下文窗口營銷 唔係全部故事—睇下截斷行為同接近限制時嘅有效吞吐量。.

價格快照： 喺承諾之前一定要核實最新價格。當你準備好，請參考 發佈 同埋 博客存檔 用於更新。.

常見問題：LLM API供應商2026

咩係LLM API供應商？

一個 LLM API供應商 提供通過HTTP API或者SDK嘅大型語言模型推理即服務訪問。你可以獲得可擴展性、監控同埋服務水平協議，而唔需要管理自己嘅GPU設備。.

開源對比專有：邊個更適合生產？

開源 （例如，Llama-3類）提供成本控制、定制化同埋可攜性；; 專有 模型可能喺某啲基準同便利性方面領先。好多團隊都混合使用兩者——分享AI 令嗰種混合路由變得簡單。.

Together AI對比Fireworks——邊個喺多模態方面更快？

煙花 以低TTFT同強大嘅多模態堆棧聞名；; 一齊 提供一個廣泛嘅OSS目錄同埋有競爭力嘅吞吐量。你最好嘅選擇取決於提示大小、地區同埋模式。 分享AI, ，你可以路由到任何一個，並測量實際結果。.

OpenRouter對比ShareAI——市場對比人力驅動嘅路由？

開放路由器 通過一個API聚合咗好多模型——探索嘅好選擇。. 分享AI 加入咗基於政策嘅路由、適合採購嘅可觀察性同埋人力驅動嘅策劃，咁樣團隊可以優化成本/延遲，並喺供應商之間標準化報告。.

Groq對比GPU雲——幾時LPU會贏？

如果你嘅工作負載係延遲關鍵（代理、互動聊天、串流UX），, Groq LPU 可以提供行業領先嘅TTFT/每秒令牌數。對於計算密集型嘅批量工作，成本優化嘅GPU供應商可能更加經濟。. 分享AI 讓你可以使用兩者。.

DeepInfra對比Anyscale——專用推理對比Ray平台？

DeepInfra 喺專用推理端點方面表現出色；; Anyscale 係一個Ray原生平台，涵蓋訓練到服務到批量。團隊通常使用Anyscale進行平台編排， 分享AI 喺應用邊緣進行跨供應商路由同埋分析。.

Novita vs Hyperbolic — 大規模最低成本？

兩者都主打激進嘅節省。. Novita 強調無伺服器架構 + 專用GPU，每秒計費；; 雙曲線 突出折扣GPU使用同快速模型上架。用你嘅提示測試兩者；用 ShareAI嘅 路由器:成本優化 保持成本誠實。.

Replicate vs Hugging Face — 原型設計 vs 生態系統深度？

複製 適合快速原型設計同長尾社區模型；; Hugging Face 領導OSS生態系統，提供企業橋樑同自我托管選項。通過 分享AI 比較成本同延遲，做到公平比較。.

2026年最具成本效益嘅LLM API供應商係邊個？

取決於提示組合同流量形態。成本導向嘅競爭者： 雙曲線, Novita, DeepInfra. 。可靠嘅答案方式係用數據測量 分享AI 可觀測性同埋成本優化嘅路由政策。.

邊個供應商最快（TTFT）？

Groq 經常喺TTFT/每秒tokens數量領先，特別係對於聊天UX。. 煙花 同埋 一齊 都係好強嘅。永遠喺你嘅地區進行基準測試——同埋畀 分享AI 每次請求路由到最快嘅端點。.

RAG/代理/批量嘅最佳供應商？

RAG： 更大嘅上下文+高質量嘅嵌入；考慮 一齊/煙花; ；同pplx-api混合用於檢索。. 代理： 低TTFT+可靠嘅功能調用；; Groq/煙花/一齊. 批量： 成本勝出；; Novita/雙曲/DeepInfra. 用路由 分享AI 去平衡速度同支出。.

最後嘅諗法

如果你喺揀緊 LLM API供應商2026, ，唔好淨係睇價錢標籤同埋傳聞。用你實際嘅提示同流量概況進行一個為期一星期嘅測試。用 分享AI 去測量TTFT、吞吐量、錯誤同每次請求嘅成本喺唔同供應商之間——然後鎖定一個符合你目標嘅路由策略（最低成本、最低延遲或者一個聰明嘅混合）。當情況改變（而且一定會改變），你已經有觀察力同靈活性去切換——無需重新構建。.