2025年十大AI推理云平台

在 2025 年，选择合适的大型语言模型 API 可能会让人不知所措，尤其是在众多提供商提供不同的优势、定价和功能的情况下。

在本篇博客中，我们将介绍十大平台——重点介绍它们的优势、服务定价以及它们适用的具体场景。

原文链接：https://www.keywordsai.co/blog/top-10-llm-api-providers

01 Fireworks AI

什么是 Fireworks AI？

Fireworks AI 是一个生成推理平台，专为速度、可扩展性和生产就绪性而打造。其专有的 FireAttention 引擎可高效处理文本、图像和音频任务，同时严格遵守 HIPAA 和 SOC2 可确保数据安全。该平台还提供按需部署和根据特定需求微调模型的能力。

为什么要使用 Fireworks AI？

Fireworks AI 保持极低的延迟，让您的应用程序运行流畅、响应迅速。其托管基础架构高度稳定，可最大限度地减少停机时间和性能问题。此外，活跃且乐于助人的社区确保您在构建和优化 AI 项目时能够快速获得帮助并分享见解。

Fireworks AI模型

Fireworks AI 托管数百个开源模型，包括 DeepSeek v3、Llama 和 Qwen 等热门文本模型，以及 Stable Diffusion 等图像生成工具。Multi-LoRA 功能支持快速微调，让您轻松调整模型以满足性能需求。

Fireworks AI 定价

定价取决于模型大小和复杂度。小型模型（最多 40 亿个参数）起价为每百万个代币 0.10 美元，而大型模型或专用模型则最高可达 3.00 美元。这种透明的结构使开发者能够有效地管理成本并选择所需的性能级别。

02 Together AI

什么是 Together AI？

Together AI 是一个高性能推理平台，可为 200 多个开源 LLM 提供自动优化。它专注于速度（通常提供不到 100 毫秒的延迟），同时处理关键的基础设施任务，如令牌缓存、负载平衡和模型量化。这让开发人员可以专注于快速工程和应用逻辑，而无需担心扩展或部署的复杂性。

为什么要使用 Together AI？

通过减轻模型基础架构的繁重负担，Together AI 简化了您的开发流程。其久经考验的水平扩展能力即使在高负载下也能确保始终如一的性能。由于它负责缓存、优化和负载平衡，您可以减少管理模型的时间，从而将更多时间投入到创新中。

Together AI 模型

Together AI 支持数百个开源 LLM 模型，与 Fireworks AI 等其他平台类似。点击此处查看：https://www.together.ai/models

Together AI 定价

请查看此处：https://www.together.ai/pricing

03 OpenRouter

什么是 OpenRouter

OpenRouter 是一个统一的接口，允许开发人员通过单个 API 访问各种 AI 模型（包括开源和商业模型）。OpenRouter 不会托管模型本身，而是将请求路由到各种提供商，从而更轻松地探索多种解决方案，而无需处理单独的集成。

为什么要使用 OpenRouter？

OpenRouter 几乎涵盖了市面上所有模型，它充当了 Fireworks 和 Together AI 等提供商的代理。这让您可以根据项目需求灵活地在不同的 LLM 之间切换。但请注意，与直接调用单个提供商相比，额外的路由层可能会导致略高的延迟。

OpenRouter 型号

通过 OpenRouter，您可以调用几乎所有大型语言模型，包括 OpenAI、Anthropic、Fireworks 和 Together AI 的热门模型。如此广泛的选择有助于开发者通过统一一致的界面，满足从角色扮演到编程辅助等各种用例的需求。

OpenRouter 定价

OpenRouter 不会在每个模型提供商收取的费用之外收取额外的使用费。但是，根据 Stripe 的处理规则，您在存款时需要支付 5% 的费用。这种简单的结构使成本管理变得简单，同时允许您在一个地方组合多个 LLM 解决方案。

04 Groq

什么是 Groq？

Groq 是一个基于 LPU（逻辑处理单元）技术的高速推理平台。了解什么是 LPU。这种架构能够显著提高 AI 模型的处理速度，使其成为对延迟要求极低的应用程序的理想选择。

为什么要使用 Groq？

如果您追求极致性能，Groq 的 LPU 驱动基础设施可以满足您的需求。不过，请注意，与其他提供商相比，其稳定性可能略低。

Groq 型号和定价

Groq 提供 Llama 和 Mistral 等型号。如需了解最新型号和价格详情，请访问Groq 价格页面。

05 Hugging Face

什么是Hugging Face？

Hugging Face 是一个用于构建、训练和部署机器学习模型的开源平台。它通常被称为“人工智能版 GitHub”，拥有一个蓬勃发展的社区和一个包含超过 100,000 个预训练模型的庞大库，其中包括 BERT 和 GPT 等热门模型。

为什么要使用Hugging Face？

Hugging Face 拥有庞大的模型中心，并支持多种编程语言和云平台，从而简化了 AI 开发。您可以快速找到并集成适合您用例的模型，但与完全托管的服务相比，推理管理可能需要更多手动设置。

Hugging Face模型

从语言到图像等，Hugging Face 提供了大量开源模型。开发人员可以浏览、下载和自定义这些模型，从而使该平台成为快速实验和原型设计的首选资源。

Hugging Face定价

Hugging Face 采用按小时付费模式，用于在 AWS 或 GCP 基础架构上托管。您可以在Hugging Face 定价页面查看详细的定价和部署选项。

06Replicate

什么是Replicate？

Replicate 是一项基于云的服务，可让您轻松运行和管理 ML 模型 - 无需深入的机器学习知识或基础架构设置。您可以自带模型，也可以利用该平台社区发布的大量开源模型。

为什么要使用Replicate？

Replicate 让您可以快速部署和微调模型，无需担心硬件或复杂的配置。其用户友好的界面和丰富的模型库，无论对于新手还是经验丰富的开发者来说，都是一个极具吸引力的选择。

Replicate模型

数千个公开可用的机器学习模型涵盖了各种用例。您可以直接运行这些模型，也可以将您自己的自定义模型上传到 Replicate 云端，只需按实际处理时间付费。

Replicate定价

Replicate 采用基于运行时间的随用随付结构。不同型号的成本可能有所不同，具体取决于硬件和所需时间。如需了解最新详情，请查看Replicate 定价页面。

07 Perplexity AI

Perplexity AI 是什么？

Perplexity AI 以其智能搜索和问答功能而闻名。虽然它主要面向消费者，但开发者可以利用 Perplexity 的新功能，pplx-api通过开源语言模型获取实时数据。如果您的 AI 产品需要从互联网获取最新信息，那么 Perplexity 是一个不错的选择。

为什么要使用 Perplexity AI？

Perplexity 的直接互联网访问能力使其与众不同。如果您的应用需要实时数据（无论是突发新闻还是近期市场趋势），Perplexity 的模型都可以无缝提供这些数据。这种对实时洞察的关注可以让您的项目具有竞争优势。

Perplexity AI 模型

Perplexity AI 提供了几种基于 Llama 的模型，具有扩展的上下文长度（最多 128k 个标记），包括：

• llama-3.1-sonar-small-128k-online（8B 参数）
• llama-3.1-sonar-large-128k-online（70B 参数）
• llama-3.1-sonar-huge-128k-online（405B 参数）

Perplexity AI 定价

目前，所有模型的定价为每 1,000 个请求 5 美元，另外每个令牌的费用从每百万个令牌 0.20 美元到 5 美元不等，具体取决于模型大小。有关详细信息，请参阅 Perplexity AI 文档。

08Hyperbolic

什么是HyperBolic？

HyperBolic 是一个为研究人员、开发者和初创公司提供 AI 推理服务和经济实惠的 GPU 计算的平台。它旨在降低成本并简化构建任何规模的 AI 项目所需的资源的获取。

为什么要使用 HyperBolic？

如果您希望灵活选择 GPU 功能，又不想支付高昂的价格，那么 HyperBolic 就是您的不二之选。其广泛的 GPU 选项可帮助您精确匹配硬件需求，以大型云提供商收取的费用的一小部分为您提供所需的性能。

HyperBolic定价

HyperBolic 按 GPU 使用量收费，让您能够根据项目需求控制费用。有关详细的定价信息，请查看HyperBolic 定价页面。

09 Databricks

什么是 Databricks？

Databricks 是一个统一的分析平台，可大规模支持数据工程、数据科学和机器学习工作负载。除了处理大数据工作流外，Databricks 还提供自己的大型语言模型 DBRx，专为企业级 AI 解决方案而设计。

为什么要使用 Databricks？

如果您已在处理大型数据集或运行高级分析，Databricks 可与您现有的数据管道无缝集成。它内置对 ML 和 AI 项目（包括 DBRx 模型）的支持，可简化模型开发和部署。

Databricks 模型

Databricks 提供对 DBRX 的访问，DBRX 是一款适合企业环境的高性能 LLM。它可以处理从自然语言查询到高级分析的各种任务，使其成为数据驱动型组织的灵活选择。

Databricks 定价

定价因工作负载、存储和计算要求而异。您可以访问 Databricks 网站以获取更多详细信息和自定义定价选项。

10 Mistral

什么是Mistral？

Mistral AI 是一家专注于开源 LLM 的法国公司。它提供灵活的部署选项（本地、VPC 或 API），以及高效的模型设计和无缝集成，可用于构建可定制的 AI 应用程序。

为什么要使用 Mistral？

Mistral 因其能够处理复杂的推理任务而脱颖而出，同时又易于部署且具有成本效益。无论您需要视觉功能、代码生成还是适度内容，Mistral 都涵盖了一系列针对不同用例量身定制的专用模型。

Mistral模型

• Mistral Large 24.11：高复杂性推理的顶级；128k 令牌窗口。
• Pixtral Large：视觉，能够分析和理解图像。
• Mistral Small 24.09：一种用于翻译和摘要等任务的经济高效的模型。
• Codestral：专门从事代码任务；接受过 80 多种语言的训练。
• Ministral 8B 和 3B：具有强大推理和函数调用能力的边缘聚焦模型。
• Mistral Embed：用于语义搜索的高级文本嵌入解决方案。
• Mistral Moderation 24.11：具有多项政策支持的文本审核。

Mistral定价

定价因型号而异，成本分为输入和输出令牌。例如，Mistral Large 24.11每百万输入令牌 2 美元，每百万输出令牌 6 美元，而Ministral 3B等较小型号的输入和输出成本仅为 0.04 美元。有关最新详细信息，请查看 Mistral 的文档或定价页面。

哪个 LLM API 提供商最好？

这取决于你的需求。如果你想要极快的速度，Groq或Fireworks AI可能是最佳选择。如果实时数据访问是首要任务，Perplexity AI会更胜一筹。Mistral 等平台提供专门的模型（例如代码生成、图像处理），而Hugging Face拥有庞大的开源社区。

如何选择合适的 LLM 提供商？

首先列出您的项目需求——速度、成本、模型多样性或实时数据。比较每个提供商的优势与您的目标。例如，如果您需要经济高效的 GPU 性能，可以考虑HyperBolic。如果您希望使用一个接口连接多个提供商，OpenRouter可能是您的最佳选择。

我可以轻松地在提供商之间切换吗？

是的。许多提供商的 API 都遵循类似的原则（提示、获取输出）。OpenRouter 等提供商通过充当多个服务的代理，使切换更加简单。

定价和隐性成本如何？

每个平台都有独特的定价结构。有些平台（如Replicate）按使用量收费，而其他平台则按 GPU 小时数收费（HyperBolic）。请务必查看定价页面并考虑任何隐藏或相关的成本，例如OpenRouter的存款费或Databricks的数据存储费。

使用 LLM API 提供程序时如何获得 AI 可观察性？

Keywords AI 是一个全栈 LLM 工程平台，为您的 LLM API 提供商提供可观察性。您可以查看我们的集成，找到适合您的 LLM 推理提供商并立即开始使用。

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