2026 年顶级 12 家 LLM API 提供商（ShareAI 指南）

更新于 2026 年 2 月 · ~12 分钟阅读

LLM API 提供商 2026 对于生产应用程序比以往任何时候都更重要。您需要可靠、成本高效的推理能力，可扩展性，保持诚实的可观察性，以及在不被锁定的情况下将流量路由到每个任务的最佳模型的自由。.

本指南比较了 2026 年排名前 12 的 LLM API 提供商 并展示了 分享AI 适合希望拥有一个兼容 OpenAI 的 API、由人工驱动的 150 多个模型路由，以及内置成本和延迟可见性的团队——这样您可以更快地发布并更聪明地花费。有关模型发现，请参阅我们的 模型市场 并开始使用 API参考.

为什么 LLM API 提供商 2026 很重要

从原型到生产：可靠性、延迟、成本、隐私

可靠性： 生产流量意味着突发、重试、回退和 SLA 对话——不仅仅是一个完美的演示路径。.

延迟： 首字节时间 (TTFT) 和每秒令牌数对用户体验（聊天、代理）和基础设施成本（节省计算时间）很重要。.

成本： 令牌会累积。根据任务将流量路由到正确的模型可以在大规模情况下减少两位数百分比的支出。.

隐私与合规： 数据处理、区域驻留和保留政策是采购的基本要求。.

采购关注的内容与开发者需求的对比

采购： SLA、审计日志、DPA、SOC2/HIPAA/ISO 认证、区域性和成本可预测性。.

开发者： 模型广度、TTFT/每秒令牌数、流式稳定性、上下文窗口、嵌入质量、微调和无摩擦模型切换。探索 文档主页 和 操场.

TL;DR 定位——市场 vs. 单一提供商 vs. ShareAI

单一提供商 API： 简化的合同；有限的模型选择；潜在的高价。.

市场/路由器： 通过一个 API 提供多种模型；价格/性能比较；跨提供商的故障切换。.

ShareAI： 以人为本的市场 + 默认可观测性 + 兼容 OpenAI + 无锁定。.

LLM API 提供商 2026：一览对比

这些是方向性快照，用于帮助筛选选项。定价和型号变体经常变化；在承诺之前请与每个供应商确认。.

供应商	典型定价模型	延迟特性（TTFT / 吞吐量）	上下文窗口（典型）	广度 / 备注
ShareAI（路由器）	根据路由供应商而异；基于策略（成本/延迟）	取决于选择的路由；自动故障转移和区域选择	取决于供应商	150+模型；兼容OpenAI；内置可观测性；策略路由；故障转移；; 自带智能 支持
一起AI	按模型每个token计费	优化堆栈上的低于100ms的声明	高达128k+	200+ OSS模型；微调
烟花AI	每个token；无服务器且按需	非常低的TTFT；强大的多模态	128k–164k	文本+图像+音频；FireAttention
OpenRouter（路由器）	特定于模型（因情况而异）	取决于底层提供商	提供商特定	通过一个API约300+模型
双曲线	每个token成本低；折扣为主	快速模型上线	~131k	API + 经济实惠的GPU
复制	每次推理使用	因社区模型而异	特定于模型	长尾模型；快速原型
Hugging Face	托管API / 自托管	硬件依赖	高达128k+	开源中心 + 企业桥梁
Groq	每个标记	超低TTFT （LPU）	~128k	硬件加速推理
DeepInfra	每个标记 / 专用	稳定的大规模推理	64k–128k	提供专用端点
困惑度 (pplx-api)	使用 / 订阅	针对搜索/问答优化	高达128k	快速访问新的OSS模型
Anyscale	使用；企业	Ray原生扩展	工作负载依赖	基于Ray的端到端平台
Novita AI	每令牌 / 每秒	低成本 + 快速冷启动	~64k	无服务器 + 专用GPU

方法论说明： 报告的TTFT/每秒令牌数因提示长度、缓存、批处理和服务器位置而异。将数字视为相对指标，而非绝对值。快速概览 LLM API 提供商 2026, ，比较上方的定价、TTFT、上下文窗口和模型广度。.

ShareAI在2026年LLM API提供商中的定位

人力驱动的市场：150+模型，灵活路由，无锁定

ShareAI通过一个兼容OpenAI的API聚合顶级模型（开源和专有）。按模型名称或策略（任务的最便宜、最快、最准确）逐请求路由，当区域或模型出现问题时自动切换，并通过一行代码更换模型——无需重写您的应用程序。参观 控制台概览.

默认成本控制和可观测性

获取实时的令牌、延迟、错误和成本跟踪，按请求和用户级别进行监控。按提供商/模型分解以捕捉回归并优化路由策略。采购友好的报告包括使用趋势、单位经济学和审计记录。 LLM API 提供商 2026, ShareAI 作为控制平面，提供路由、故障转移、可观察性和自带集成（BYOI）。.

一个 API，多家提供商：零切换摩擦。

ShareAI 使用与 OpenAI 兼容的接口，因此您可以保留您的 SDK。凭证保持范围；在需要时使用您自己的密钥。. 无锁定： 您的提示、日志和路由策略是可移植的。当您准备好发布时，请查看最新的 发布说明。.

5 分钟内试用（面向构建者的代码）。

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

试用 LLM API 提供商 2026 无需重构，通过上述 ShareAI 的 OpenAI 兼容端点进行路由，并实时比较结果。.

如何选择合适的 LLM API 提供商（2026）。

决策矩阵（延迟、成本、隐私、规模、模型访问）。

延迟关键型聊天/代理： Groq、Fireworks、Together；或 ShareAI 路由到每个区域最快的选项。.

成本敏感批处理： Hyperbolic、Novita、DeepInfra；或 ShareAI 成本优化策略。.

模型多样性 / 快速切换： OpenRouter；或 ShareAI 多提供商故障切换。.

企业治理： Anyscale（Ray）、DeepInfra（专用），加上 ShareAI 报告和审计功能。.

多模态（文本+图像+音频）： Fireworks、Together、Replicate；ShareAI 可在它们之间路由。更深入的设置，请从 文档主页.

团队筛选名单 LLM API 提供商 2026 应在其服务区域内测试以验证 TTFT 和成本。.

工作负载：聊天应用、RAG、代理、批处理、多模态

聊天用户体验： 优先考虑 TTFT 和每秒令牌数；流式稳定性很重要。.

RAG： 嵌入质量 + 窗口大小 + 成本。.

代理/工具： 强大的函数调用；超时控制；重试。.

批处理/离线： 吞吐量和每百万个标记的$占主导地位。.

多模态： 模型可用性和非文本标记的成本。.

采购清单（SLA、DPA、区域、数据保留）

确认SLA目标和信用、DPA条款（处理、子处理器）、区域选择以及提示/输出的保留策略。如有需要，请要求可观察性挂钩（标头、webhooks、导出）、微调数据控制以及BYOK/BYOI选项。请参阅 提供商指南 如果您计划引入容量。.

2026年顶级12大LLM API提供商

每个简介包括“最佳用途”摘要、构建者选择它的原因、一目了然的定价以及它如何与ShareAI配合的说明。这些是 LLM API 提供商 2026 最常用于生产评估的。.

1）ShareAI——最适合多提供商路由、可观察性和BYOI

构建者选择它的原因： 一个兼容OpenAI的API，覆盖150多个模型，基于策略的路由（成本/延迟/准确性）、自动故障切换、实时成本和延迟分析，以及当您需要专用容量或合规控制时的BYOI。.

一目了然的定价： 遵循路由提供商的定价；您可以选择成本优化或延迟优化策略（或特定的提供商/模型）。.

注意事项： 对于希望在不进行重构的情况下自由切换提供商、通过使用/成本报告让采购满意并在生产中进行基准测试的团队来说，是理想的“控制平面”。.

2) Together AI — 最适合大规模开源LLM

构建者选择它的原因： 在开源软件（例如Llama-3类）上具有出色的价格/性能，支持微调，声称延迟低于100毫秒，目录广泛。.

一目了然的定价： 按模型每个token计费；试用可能提供免费额度。.

ShareAI 适配： 通过路由 一起/<model-id> 或者让ShareAI的成本优化策略在您的区域内选择Together作为最便宜的选项。.

3) Fireworks AI — 最适合低延迟多模态

构建者选择它的原因： 非常快的TTFT，FireAttention引擎，文本+图像+音频，SOC2/HIPAA选项。.

一目了然的定价： 按需付费（无服务器或按需）。.

ShareAI 适配： 调用 烟花/<model-id> 直接或让策略路由选择Fireworks用于多模态提示。.

4) OpenRouter — 最适合通过一个API访问多个提供商

构建者选择它的原因： ~300+模型通过统一API支持；适合快速模型探索。.

一目了然的定价： 按模型定价；部分有免费层级。.

ShareAI 适配： ShareAI满足相同的多提供商需求，但增加了策略路由+可观察性+采购级报告。.

5) Hyperbolic — 最适合积极节省成本和快速模型部署

构建者选择它的原因： 持续低的每token价格，快速启用新的开源模型，并可访问经济实惠的GPU以处理更重的任务。.

一目了然的定价： 免费开始；按使用付费。.

ShareAI 适配： 指向流量到 双曲线/ 用于最低成本运行，或设置自定义策略（例如，“成本优先然后延迟”），使ShareAI优先选择Hyperbolic，但在高峰期间自动切换到下一个最便宜的健康路由。.

6) Replicate — 最适合原型设计和长尾模型

构建者选择它的原因： 庞大的社区目录（文本、图像、音频、利基模型），一行部署快速实现MVP。.

一目了然的定价： 按推理计费；根据模型容器而有所不同。.

ShareAI 适配： 非常适合探索；在扩展时，通过ShareAI路由以在无需代码更改的情况下比较延迟/成本与替代方案。.

7) Hugging Face — 最适合OSS生态系统和企业桥梁

构建者选择它的原因： 模型中心+数据集；托管推理或在您的云上自托管；强大的企业MLOps桥梁。.

一目了然的定价： 基础功能免费；提供企业计划。.

ShareAI 适配： 保留您的OSS模型，并通过ShareAI路由，将HF端点与其他提供商在一个应用中混合使用。.

8) Groq — 最适合超低延迟（LPU）

构建者选择它的原因： 硬件加速推理，提供行业领先的TTFT/每秒令牌数，用于聊天/代理。.

一目了然的定价： 按令牌计费；企业友好型。.

ShareAI 适配： 使用 groq/<model-id> 在对延迟敏感的路径中；设置ShareAI故障切换到GPU路由以增强弹性。.

9) DeepInfra — 最适合专用托管和高性价比推理

构建者选择它的原因： 稳定的API，采用OpenAI风格模式；为私有/公共LLM提供专用端点。.

一目了然的定价： 按令牌或执行时间计费；提供专用实例定价。.

ShareAI 适配： 当您需要专用容量同时通过ShareAI保持跨提供商分析时非常有用。.

10) Perplexity (pplx-api) — 最适合搜索/问答集成

构建者选择它的原因： 快速访问新的开源模型，简单的REST API，知识检索和问答表现强劲。.

一目了然的定价： 基于使用；Pro通常包括每月API积分。.

ShareAI 适配： 在一个ShareAI项目中，将pplx-api用于检索，与另一提供商用于生成混合使用。.

11) Anyscale — 最适合基于Ray的端到端扩展

构建者选择它的原因： 在Ray上进行训练→服务→批处理；为企业平台团队提供治理/管理功能。.

一目了然的定价： 基于使用；企业选项。.

ShareAI 适配： 在Ray上标准化基础设施，然后在应用边缘使用ShareAI进行跨提供商路由和统一分析。.

12) Novita AI — 最适合低成本的无服务器+专用GPU

构建者选择它的原因： 按秒计费，快速冷启动，全球GPU网络；支持无服务器和专用实例。.

一目了然的定价： 按令牌（LLM）或按秒（GPU）；为企业提供专用端点。.

ShareAI 适配： 在批处理成本节约方面表现强劲；保持ShareAI路由以根据地区/价格在Novita和同行之间切换。.

快速开始：通过ShareAI路由任何提供商（包括可观察性）

OpenAI兼容示例（聊天完成）

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

使用一行切换提供商

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

试用 LLM API 提供商 2026 快速保持相同的负载并仅交换 模型 或选择路由器策略。.

基准测试备注和注意事项

分词差异 更改提供商之间的总令牌计数。.

批处理和缓存 可能使TTFT在重复提示时看起来不切实际地低。.

服务器位置 很重要：从您服务用户的区域进行测量。.

上下文窗口营销 并非全部内容——查看截断行为和接近限制时的有效吞吐量。.

定价快照： 在承诺之前始终验证当前定价。当您准备好时，请咨询 发布 和 博客归档 获取更新。.

常见问题：LLM API 提供商 2026

什么是 LLM API 提供商？

一个 LLM API 提供商 通过 HTTP API 或 SDK 提供大型语言模型的推理即服务访问。您无需管理自己的 GPU 集群即可获得可扩展性、监控和服务级别协议。.

开源与专有：哪个更适合生产？

开源 （例如，Llama-3 类）提供成本控制、定制化和可移植性；; 专有 模型可能在某些基准测试和便利性方面领先。许多团队将两者结合使用——分享AI 使这种混合匹配路由变得简单。.

Together AI 与 Fireworks——哪个在多模态方面更快？

烟花 以低 TTFT 和强大的多模态堆栈而闻名；; 一起 提供广泛的OSS目录和具有竞争力的吞吐量。您的最佳选择取决于提示大小、区域和模式。 分享AI, ，您可以路由到任意一个并测量实际结果。.

OpenRouter与ShareAI——市场与人力驱动路由？

OpenRouter 通过一个API聚合许多模型——非常适合探索。. 分享AI 添加了基于策略的路由、适合采购的可观察性和人力驱动的策展，使团队能够优化成本/延迟并在供应商之间标准化报告。.

Groq与GPU云——LPU何时胜出？

如果您的工作负载对延迟要求较高（代理、交互式聊天、流式用户体验），, Groq LPU 可以提供行业领先的TTFT/每秒令牌数。对于计算密集型批处理任务，成本优化的GPU提供商可能更经济。. 分享AI 允许您同时使用两者。.

DeepInfra与Anyscale——专用推理与Ray平台？

DeepInfra 在专用推理端点方面表现出色；; Anyscale 是一个Ray原生平台，涵盖从训练到服务再到批处理。团队通常使用Anyscale进行平台编排， 分享AI 在应用边缘用于跨供应商路由和分析。.

Novita vs Hyperbolic — 大规模下的最低成本？

两者都主打激进的节省。. Novita 强调无服务器 + 专用GPU，按秒计费；; 双曲线 突出折扣GPU访问和快速模型上线。用你的提示测试两者；使用 ShareAI的 路由器:成本优化 来保持成本透明。.

Replicate vs Hugging Face — 原型设计 vs 生态系统深度？

复制 非常适合快速原型设计和长尾社区模型；; Hugging Face 通过企业桥梁和自托管选项引领OSS生态系统。通过以下方式路由两者 分享AI 以在成本和延迟上进行公平比较。.

2026年最具成本效益的LLM API提供商是谁？

这取决于提示组合和流量形态。以成本为重点的竞争者： 双曲线, Novita, DeepInfra. 。可靠的答案方式是通过测量来确定 分享AI 可观察性和成本优化的路由策略。.

哪个提供商最快（TTFT）？

Groq 经常在TTFT/每秒令牌数方面领先，特别是对于聊天用户体验。. 烟花 和 一起 也很强。始终在您的地区进行基准测试——并让 分享AI 每次请求路由到最快的端点。.

RAG/代理/批处理的最佳提供商？

RAG： 更大的上下文 + 高质量嵌入；考虑 一起/烟花; ；与pplx-api混合用于检索。. 代理： 低TTFT + 可靠的函数调用；; Groq/烟花/一起. 批处理： 成本获胜；; Novita/双曲/DeepInfra. 使用路线 分享AI 来平衡速度和支出。.

最终想法

如果你在选择 LLM API 提供商 2026, ，不要仅仅根据价格标签和轶事来决定。使用你的实际提示和流量配置文件进行为期一周的测试。使用 分享AI 来测量TTFT、吞吐量、错误率和每次请求的成本——然后确定一个符合你目标的路由策略（最低成本、最低延迟或智能混合）。当情况发生变化（而且一定会发生变化）时，你已经具备了可观察性和灵活性，可以切换——无需重构。.