High 5 Open-Supply-API-Anbieter für KI-Modelle

Bild vom Autor

# Einführung

Open-Weight-Modelle haben die Ökonomie der KI verändert. Heute können Entwickler leistungsstarke Modelle wie Kimi, DeepSeek, Qwen, MiniMax und GPT-OSS lokal bereitstellen, sie vollständig auf ihrer eigenen Infrastruktur ausführen und die volle Kontrolle über ihre Systeme behalten.

Diese Freiheit bringt jedoch eine erhebliche Bedeutung mit sich Abtausch. Der Betrieb hochmoderner Open-Weight-Modelle erfordert in der Regel enorme Hardwareressourcen, oft Hunderte Gigabyte GPU-Speicher (ca. 500 GB), quick die gleiche Menge System-RAM und erstklassige CPUs. Diese Modelle sind unbestreitbar groß, bieten aber auch eine Leistung und Ausgabequalität, die zunehmend mit proprietären Alternativen mithalten kann.

Dies wirft eine praktische Frage auf: Wie greifen die meisten Groups tatsächlich auf diese Open-Supply-Modelle zu? Tatsächlich gibt es zwei gangbare Wege. Sie können entweder Mieten Sie eine Excessive-Finish-GPU Server oder greifen Sie über diese Modelle zu spezialisierte API-Anbieter die Ihnen Zugang zu den Modellen geben und Ihnen eine Gebühr basierend auf Eingabe- und Ausgabe-Tokens berechnen.

In diesem Artikel bewerten wir die führenden API-Anbieter für Open-Weight-Modelle und vergleichen sie miteinander Preis, Geschwindigkeit, Latenz, Und Genauigkeit. Unsere kurze Analyse kombiniert Benchmark-Daten von Synthetic Evaluation mit Reside-Routing- und Leistungsdaten von OpenRouter und bietet eine fundierte, reale Perspektive darauf, welche Anbieter heute die besten Ergebnisse liefern.

# 1. Cerebras: Wafer-Scale-Geschwindigkeit für offene Modelle

Großhirn basiert auf einer Wafer-Scale-Architektur, die herkömmliche Multi-GPU-Cluster durch einen einzigen, extrem großen Chip ersetzt. Indem Cerebras Berechnung und Speicher auf demselben Wafer hält, beseitigt es viele der Bandbreiten- und Kommunikationsengpässe, die die Inferenz großer Modelle auf GPU-basierten Systemen verlangsamen.

Dieses Design ermöglicht eine außergewöhnlich schnelle Inferenz für große offene Modelle wie GPT OSS 120B. In realen Benchmarks liefert Cerebras nahezu sofortige Antworten auf lange Eingabeaufforderungen und hält gleichzeitig einen sehr hohen Durchsatz aufrecht, was es zu einer der schnellsten verfügbaren Plattformen für die Bereitstellung großer Sprachmodelle in großem Maßstab macht.

Leistungsschnappschuss für das GPT OSS 120B-Modell:

• Geschwindigkeit: ca. 2.988 Token professional Sekunde
• Latenz: etwa 0,26 Sekunden für eine 500-Token-Era
• Preis: etwa 0,45 US-Greenback professional Million Token
• GPQA x16 Median: rund 78 bis 79 Prozent und liegt damit im oberen Leistungsbereich

Am besten für: SaaS-Plattformen mit hohem Datenverkehr, Agenten-KI-Pipelines und schlussfolgerungsintensive Anwendungen, die ultraschnelle Inferenz und skalierbare Bereitstellung erfordern, ohne dass die Komplexität der Verwaltung großer Multi-GPU-Cluster anfällt.

# 2. Collectively.ai: Hoher Durchsatz und zuverlässige Skalierung

Gemeinsam KI Bietet eine der zuverlässigsten GPU-basierten Bereitstellungen für große Open-Weight-Modelle wie GPT OSS 120B. Collectively AI basiert auf einer skalierbaren GPU-Infrastruktur und wird aufgrund seiner konsistenten Betriebszeit, vorhersehbaren Leistung und wettbewerbsfähigen Preise für alle Produktions-Workloads häufig als Standardanbieter für offene Modelle verwendet.

Die Plattform konzentriert sich auf die Ausgewogenheit von Geschwindigkeit, Kosten und Zuverlässigkeit, anstatt eine excessive {Hardware}-Spezialisierung voranzutreiben. Dies macht es zu einer guten Wahl für Groups, die zuverlässige Schlussfolgerungen im großen Maßstab wünschen, ohne sich auf eine Premium- oder experimentelle Infrastruktur festzulegen. Collectively AI wird häufig hinter Routing-Ebenen wie OpenRouter eingesetzt, wo es bei Verfügbarkeits- und Latenzmetriken konstant eine gute Leistung erbringt.

Leistungsschnappschuss für das GPT OSS 120B-Modell:

• Geschwindigkeit: ungefähr 917 Token professional Sekunde
• Latenz: etwa 0,78 Sekunden
• Preis: etwa 0,26 US-Greenback professional Million Token
• GPQA x16 Median: rund 78 Prozent und liegt damit im oberen Leistungsbereich

Am besten für: Produktionsanwendungen, die einen starken und konsistenten Durchsatz, zuverlässige Skalierung und Kosteneffizienz erfordern, ohne für spezielle Hardwareplattformen zu bezahlen.

# 3. Feuerwerks-KI: Niedrigste Latenz und Reasoning-First-Design

Feuerwerks-KI Bietet eine hochoptimierte Inferenzplattform, die sich auf geringe Latenz und starke Argumentationsleistung für Modelle mit offenem Gewicht konzentriert. Die Inferenz-Cloud des Unternehmens ist darauf ausgelegt, gängige offene Modelle mit erhöhtem Durchsatz und reduzierter Latenz im Vergleich zu vielen Commonplace-GPU-Stacks zu bedienen und nutzt Infrastruktur- und Softwareoptimierungen, die die Ausführung über Arbeitslasten hinweg beschleunigen.

Die Plattform legt Wert auf Geschwindigkeit und Reaktionsfähigkeit mit einer entwicklerfreundlichen API und eignet sich daher für interaktive Anwendungen, bei denen es auf schnelle Antworten und ein reibungsloses Benutzererlebnis ankommt.

Leistungsschnappschuss für das GPT-OSS-120B-Modell:

• Geschwindigkeit: ca. 747 Token professional Sekunde
• Latenz: etwa 0,17 Sekunden (der niedrigste Wert unter Mitbewerbern)
• Preis: etwa 0,26 US-Greenback professional Million Token
• GPQA x16 Median: etwa 78 bis 79 Prozent (oberstes Band)

Am besten für: Interaktive Assistenten und Agenten-Workflows, bei denen Reaktionsfähigkeit und schnelle Benutzererfahrungen entscheidend sind.

# 4. Groq: Benutzerdefinierte {Hardware} für Echtzeitagenten

Groq baut speziell entwickelte {Hardware} und Software program rund um seine Sprachverarbeitungseinheit (LPU), um die KI-Inferenz zu beschleunigen. Die LPU wurde speziell für die Ausführung großer Sprachmodelle im großen Maßstab mit vorhersehbarer Leistung und sehr geringer Latenz entwickelt und ist somit preferrred für Echtzeitanwendungen.

Die Architektur von Groq erreicht dies durch die Integration von Hochgeschwindigkeits-On-Chip-Speicher und deterministischer Ausführung, wodurch die Engpässe herkömmlicher GPU-Inferenz-Stacks reduziert werden. Dieser Ansatz hat es Groq ermöglicht, an der Spitze unabhängiger Benchmark-Pay attention für Durchsatz und Latenz bei generativen KI-Workloads zu stehen.

Leistungsschnappschuss für das GPT-OSS-120B-Modell:

• Geschwindigkeit: ca. 456 Token professional Sekunde
• Latenz: etwa 0,19 Sekunden
• Preis: etwa 0,26 US-Greenback professional Million Token
• GPQA x16 Median: rund 78 Prozent und liegt damit im oberen Leistungsbereich

Am besten für: Streaming mit extrem geringer Latenz, Echtzeit-Copiloten und hochfrequente Agentenanrufe, bei denen jede Millisekunde Reaktionszeit zählt.

# 5. Clarifai: Unternehmensorchestrierung und Kosteneffizienz

Clarifai bietet eine Hybrid-Cloud-KI-Orchestrierungsplattform, mit der Sie Open-Weight-Modelle in einer öffentlichen Cloud, einer privaten Cloud oder einer On-Premise-Infrastruktur mit einer einheitlichen Steuerungsebene bereitstellen können.

Seine Computing-Orchestrierungsschicht gleicht Leistung, Skalierung und Kosten durch Techniken wie automatische Skalierung, GPU-Fraktionierung und effiziente Ressourcennutzung aus.

Dieser Ansatz hilft Unternehmen, die Inferenzkosten zu senken und gleichzeitig einen hohen Durchsatz und eine geringe Latenz über alle Produktions-Workloads hinweg aufrechtzuerhalten. Clarifai erscheint in unabhängigen Benchmarks durchweg als einer der kosteneffizientesten und ausgewogensten Anbieter für Inferenz auf GPT-Ebene.

Leistungsschnappschuss für das GPT-OSS-120B-Modell:

• Geschwindigkeit: ca. 313 Token professional Sekunde
• Latenz: etwa 0,27 Sekunden
• Preis: etwa 0,16 US-Greenback professional Million Token
• GPQA x16 Median: rund 78 Prozent und liegt damit im oberen Leistungsbereich

Am besten für: Unternehmen, die eine hybride Bereitstellung, Orchestrierung in der Cloud und vor Ort sowie eine kostenkontrollierte Skalierung für offene Modelle benötigen.

# Bonus: DeepInfra

DeepInfra ist eine kosteneffiziente KI-Inferenzplattform, die eine einfache und skalierbare API für die Bereitstellung großer Sprachmodelle und anderer Workloads für maschinelles Lernen bietet. Der Dienst kümmert sich um die Infrastruktur, Skalierung und Überwachung, sodass sich Entwickler auf die Entwicklung von Anwendungen konzentrieren können, ohne {Hardware} verwalten zu müssen. DeepInfra unterstützt viele gängige Modelle und bietet OpenAI-kompatible API-Endpunkte sowohl mit regulären als auch mit Streaming-Inferenzoptionen.

Während die Preise von DeepInfra zu den niedrigsten auf dem Markt gehören und für Experimente und budgetsensible Projekte attraktiv sind, berichten Routing-Netzwerke wie OpenRouter, dass es im Vergleich zu anderen Anbietern für bestimmte Modellendpunkte eine schwächere Zuverlässigkeit oder eine geringere Betriebszeit aufweisen kann.

Leistungsschnappschuss für das GPT-OSS-120B-Modell:

• Geschwindigkeit: ungefähr 79 bis 258 Token professional Sekunde
• Latenz: ca. 0,23 bis 1,27 Sekunden
• Preis: etwa 0,10 US-Greenback professional Million Token
• GPQA x16 Median: rund 78 Prozent und liegt damit im oberen Leistungsbereich

Am besten für: Batch-Inferenz oder unkritische Arbeitslasten gepaart mit Fallback-Anbietern, bei denen Kosteneffizienz wichtiger ist als höchste Zuverlässigkeit.

# Übersichtstabelle

In dieser Tabelle werden die führenden Open-Supply-Modell-API-Anbieter hinsichtlich Geschwindigkeit, Latenz, Kosten, Zuverlässigkeit und idealen Anwendungsfällen verglichen, um Ihnen bei der Auswahl der richtigen Plattform für Ihre Arbeitslast zu helfen.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu maschinellem Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid verfügt über einen Grasp-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, ein KI-Produkt mithilfe eines graphischen neuronalen Netzwerks für Schüler mit psychischen Erkrankungen zu entwickeln.