Топ-5 сверхбыстрых провайдеров LLM API

Введение

Большие языковые модели обрели настоящую скорость после выхода у Groq собственной архитектуры обработки под названием Groq Language Processing Unit LPU. Эти чипы разработаны специально для вывода языковых моделей и сразу подняли планку ожиданий по производительности. В то время GPT-4 генерировал в среднем около 25 токенов в секунду. Groq же показал результаты свыше 150 токенов в секунду, что сделало возможным реальное взаимодействие с ИИ без задержек.

Этот прорыв показал: ускорение вывода достигается не только за счет большего числа GPU. Удачная конструкция чипов или тонкая настройка софта дают огромный прирост. После этого в сферу вошли другие компании, еще сильнее разогнав генерацию токенов. Некоторые провайдеры сейчас выдают тысячи токенов в секунду на открытых моделях. Такие изменения позволяют разработчикам создавать приложения с мгновенными откликами вместо ожидания минут.

Здесь мы разберем пять лидеров по скорости среди провайдеров LLM API, которые определяют новые стандарты. Акцент на минимальных задержках, высокой пропускной способности и реальных показателях для популярных открытых моделей.

1. Cerebras

Cerebras лидирует по чистой пропускной способности благодаря необычному подходу к железу. Вместо кластеров GPU здесь используется Wafer-Scale Engine — цельная пластина кремния как один гигантский чип. Это убирает узкие места в коммуникациях и обеспечивает параллельные вычисления с огромной полосой пропускания памяти. В итоге токены генерируются очень быстро, а задержка до первого токена остается низкой.

Такая система идеальна для задач, где важна максимальная скорость генерации, вроде длинных обзоров, извлечения данных, создания кода или производственных эндпоинтов с высоким QPS.

Примеры показателей:

• 3 115 токенов в секунду на gpt-oss-120B (high) при ~0,28 с до первого токена
• 2 782 токена в секунду на gpt-oss-120B (low) при ~0,29 с до первого токена
• 1 669 токенов в секунду на GLM-4.7 при ~0,24 с до первого токена
• 2 041 токен в секунду на Llama 3.3 70B при ~0,31 с до первого токена

Ключевые особенности: Cerebras ставит скорость на первое место. Иногда, как с GLM-4.7, цена выше, чем у медленных аналогов, но для задач с высоким трафиком выгода от производительности перекрывает расходы.

2. Groq

Groq славится отзывчивостью ответов в повседневном использовании. Сильная сторона — не только высокая скорость токенов, но и минимальная задержка до первого. Достигается это за счет LPU от Groq с детерминированным выполнением без накладных расходов на планирование, типичных для GPU. Ответы начинают поступать почти мгновенно.

Groq особенно хорош для интерактивных задач, где важна быстрая реакция наряду со скоростью: чаты, агенты, копилоты и системы реального времени.

Примеры показателей:

• 935 токенов в секунду на gpt-oss-20B (high) при ~0,17 с до первого токена
• 914 токенов в секунду на gpt-oss-20B (low) при ~0,17 с до первого токена
• 467 токенов в секунду на gpt-oss-120B (high) при ~0,17 с до первого токена
• 463 токена в секунду на gpt-oss-120B (low) при ~0,16 с до первого токена
• 346 токенов в секунду на Llama 3.3 70B при ~0,19 с до первого токена

Когда выбрать: Groq выигрывает там, где критично быстрое начало ответа. Даже если другие дают больший пик, Groq обеспечивает более живой и отзывчивый опыт.

3. SambaNova

SambaNova дает мощные результаты благодаря Reconfigurable Dataflow Architecture — кастомному решению для эффективного запуска больших моделей без GPU-планировщиков. Данные проходят через модель предсказуемо, без лишних трат, с устойчивой пропускной способностью. SambaNova сочетает железо с софтом, заточенным под большие трансформеры, особенно семейство Llama.

Получается стабильная высокая скорость на крупных моделях с приемлемой задержкой до первого токена для производственных нагрузок.

Примеры показателей:

• 689 токенов в секунду на Llama 4 Maverick при ~0,80 с до первого токена
• 611 токенов в секунду на gpt-oss-120B (high) при ~0,46 с до первого токена
• 608 токенов в секунду на gpt-oss-120B (low) при ~0,76 с до первого токена
• 365 токенов в секунду на Llama 3.3 70B при ~0,44 с до первого токена

Когда выбрать: SambaNova подойдет командам с моделями на базе Llama, которым нужна надежная высокая скорость без гонки за одним пиковым бенчмарком.

4. Fireworks AI

Fireworks AI разгоняет токены упором на софт-оптимизации, а не на одном типе железа. Платформа заточена под открытые модели: оптимизирует загрузку, память и пути выполнения. Применяются квантизация, кэширование и тюнинг под модели, плюс спекулятивное декодирование для роста скорости без задержек.

Подход дает ровные результаты по разным семействам моделей — надежный вариант для продакшена с несколькими большими моделями.

Примеры показателей:

• 851 токен в секунду на gpt-oss-120B (low) при ~0,30 с до первого токена
• 791 токен в секунду на gpt-oss-120B (high) при ~0,30 с до первого токена
• 422 токена в секунду на GLM-4.7 при ~0,47 с до первого токена
• 359 токенов в секунду на GLM-4.7 non reasoning при ~0,45 с до первого токена

Когда выбрать: Fireworks хорош для команд с несколькими крупными моделями в продакшене — стабильная скорость без сюрпризов.

5. Baseten

Baseten выделяется на GLM-4.7, где близок к лидерам. Платформа фокусируется на оптимизированном сервисе моделей, эффективном использовании GPU и тюнинге под семейства. Это дает солидную пропускную способность на GLM, хотя на огромных GPT OSS результаты скромнее.

Baseten стоит взять, если приоритет — скорость GLM-4.7, а не универсальный пик.

Примеры показателей:

• 385 токенов в секунду на GLM-4.7 при ~0,59 с до первого токена
• 369 токенов в секунду на GLM-4.7 non reasoning при ~0,69 с до первого токена
• 242 токена в секунду на gpt-oss-120B (high)
• 246 токенов в секунду на gpt-oss-120B (low)

Когда выбрать: Baseten интересен для GLM-4.7: чуть уступает Fireworks, но обгоняет многих, хоть и не дотягивает до топа на больших GPT OSS.

Сравнение сверхбыстрых провайдеров LLM API

Таблица ниже показывает провайдеров по скорости генерации токенов и задержке до первого на больших моделях, подчеркивая сильные стороны каждой платформы.