Together AI 与 Novita AI：LLM API、模型、定价及开发者工作流对比

如果你正在对比 Novita AI 和 Together AI，不要只停留在第一次聊天补全调用上。两者都能适配 OpenAI 风格的 LLM 工作流，但当你看清楚应用在原型阶段之后的需求时（批处理作业、专用端点、模型选择、成本控制以及生产运维），决策就会更清晰。当你希望在同一个工作流中获取模型 API、批处理推理、专用端点、智能体工具和 GPU 资源时，Novita AI 值得考虑。而当 Together AI 的模型目录、微调路径、训练栈或基础设施设置与你的生产计划更匹配时，它也值得评估。

快速对比

类别	Novita AI	Together AI	含义
主要适用场景	模型 API、批处理推理、专用端点、智能体沙箱和 GPU 资源的 AI 与智能体云	用于运行、微调、训练和提供模型服务的开源 AI 平台	当你希望将模型 API 与生产部署选项集成在一个工作流中时，Novita 是强选择；当你的团队已围绕 Together 的开源模型基础设施进行构建时，Together 是强选择。
LLM API 兼容性	通过 https://api.novita.ai/openai 提供 OpenAI 兼容的 LLM API	支持 OpenAI 兼容的 API	现有的 OpenAI SDK 用户通常只需更改基础 URL、API 密钥和模型名称即可开始使用。
模型发现	模型库和 /openai/v1/models 端点列出可用模型及其元数据	模型目录使用 provider/model IDs，并支持 OpenAI SDK 路由	将模型名称视为特定提供商的 ID，而不是可互换的标签。
定价模式	无服务器模型 API 公开按 token 定价，支持异步 LLM 工作的批处理 API，以及按 GPU 小时计费的专用端点	公开无服务器 token 定价，还有批处理、专用推理、微调和 GPU 路径	在投入生产使用前，请逐个模型、逐个部署模式对比实时价格。
生产工作流	实时模型 API、用于异步任务的 LLM 批处理 API、专用部署、智能体沙箱和 GPU 云	无服务器推理、批处理作业、专用推理、微调和 GPU 集群	对比双方在实时、批处理和专用部署路径上的差异，而不是将决策简化为首次调用的 API 便利性。
敏感声明	不要仅从定价表推断独立的延迟、质量、正常运行时间或最便宜提供商的说法	同样的注意事项	在选择之前，用相同的提示词在相同的目标模型上运行测试。

LLM API 工作流对比

Novita AI 和 Together AI 都为已使用 OpenAI SDK 的开发者简化了迁移的第一步。在 Novita 的 LLM API 指南中，迁移路径是将基础 URL 设置为 https://api.novita.ai/openai，设置 API 密钥，并更新模型名称。Novita API 参考也将聊天补全、补全、模型列表和模型检索文档归入 OpenAI 兼容的端点系列下。

Together 也支持针对常见推理工作流的 OpenAI 风格 SDK 迁移。将其视为兼容性检查，而不是复制粘贴的指令：在将生产流量切换之前，确认支持的端点系列、模型 ID、流式行为、工具行为以及任何不支持的 OpenAI 平台功能。

对于大多数 LLM 应用团队来说，第一次测试很简单：在两个提供商上运行相同的小型提示词集，记录 token 使用量，比较输出质量，并注意流式、工具调用、结构化输出、上下文限制和错误处理方面的任何差异。

模型目录与可用性

Novita 的模型库很有用，因为它回答了开发者通常会问的第一个问题：哪些模型可用、价格是多少、支持多少上下文、以及请求中应使用的模型 ID。这是开始模型筛选的正确位置，但不应将其误认为是 Novita 的整个产品。

对于实时应用，Novita 的 OpenAI 兼容 LLM API 允许开发者更换基础 URL、选择模型并运行他们已经熟悉的类似聊天补全工作流。对于离线或延迟工作，Novita 的 LLM 批量 API 支持异步 .jsonl 作业，并提供 OpenAI 兼容的批处理端点用于聊天补全和补全。对于需要隔离计算的生产负载，Novita 部署提供专用的 GPU 后端端点，支持自动缩放、缩到零、LoRA 适配器支持，以及用于文本工作负载的 OpenAI 兼容聊天 API。

Together 也在无服务器推理、批处理作业、专用推理、微调、训练和 GPU 集群方面提供了强大的生产路径。一个有用的对比应该将两个提供商都视为生产选项：当你希望模型 API、批处理推理、专用端点、智能体工具和 GPU 选项在同一个开发者云中时，Novita 是好的选择；当 Together 的模型目录、微调/训练栈或基础设施设置与你团队已有计划的方式匹配时，Together 是好的选择。

不要假设共享的模型名称在两个提供商上意味着相同的生产行为。提供商可能在模型变体、量化、上下文窗口、缓存行为、工具支持、速率限制或路由方面有所不同。在切换提供商之前，使用每个提供商的实时模型列表和模型详情页面确认确切的模型 ID 和支持的功能。

定价对比与注意事项

定价变化很快，因此下面的示例是截至 2026 年 6 月 5 日检查的快照，不是永久的价目表。

示例重叠模型区域	Novita AI 公开定价快照	Together AI 公开定价快照	注意事项
OpenAI GPT OSS 120B	输入 $0.05/Mt，输出 $0.25/Mt	输入 $0.15/1M，输出 $0.60/1M	在将价格行视为等价之前，比较确切的模型 ID 和限制。
OpenAI GPT OSS 20B	输入 $0.04/Mt，输出 $0.15/Mt	输入 $0.05/1M，输出 $0.20/1M	较低的列出 token 价格并不能证明更好的输出质量或延迟。
Llama 3.3 70B Instruct	输入 $0.135/Mt，输出 $0.40/Mt	输入 $1.04/1M，输出 $1.04/1M	上下文、模型 ID 和服务栈应在实时文档中验证。
Qwen3 235B A22B Instruct 2507	输入 $0.09/Mt，输出 $0.58/Mt	列出的 FP8 Throughput 行：输入 $0.20/1M，输出 $0.60/1M	相似的模型系列名称可能仍代表不同的部署选择。
Deepseek V4 Pro	Novita 定价页面显示输入 $1.6/Mt，缓存读取 $0.135/Mt，输出 $3.2/Mt；Novita 模型/主页可能显示相近但不同的值	Together 定价页面列出 DeepSeek V4 Pro 输入 $2.10，缓存输入 $0.20，输出 $4.40	这是为什么实时定价检查很重要的一个好例子。

定价的结论是基于适用场景而非绝对的。在检查时刻，Novita 列出的无服务器价格在几个重叠的示例行上较低，这使得 Novita 对成本敏感的评估和生产工作负载具有吸引力。但不要只看无服务器 token 价格。Novita 还拥有批处理推理和专用部署，而 Together 也有自己的批处理、专用推理、微调和 GPU 选项。如果你的工作负载对延迟敏感、高吞吐量、异步或更适合隔离计算，请比较你实际将使用的部署模式。

开发者工作流示例

将这些代码片段用作工作流模式。在将任何一个提供商用于生产之前，确认当前的模型 ID、端点行为和账户限制。

Novita AI 与 OpenAI Python SDK

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/openai",
    api_key=os.environ["NOVITA_API_KEY"],
)

response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-oss-20b",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个简洁的技术助手。"},
        {"role": "user", "content": "总结无服务器 LLM 推理的权衡。"},
    ],
    max_tokens=512,
)

print(response.choices[0].message.content)

在迁移前检查 Novita 模型可用性

curl --request GET \
  --url https://api.novita.ai/openai/v1/models \
  --header "Authorization: Bearer ${NOVITA_API_KEY}" \
  --header "Content-Type: application/json"

在两个提供商上运行相同的提示词

为了进行公平测试，保持提示词、温度、最大输出和评估标准稳定。然后记录：

• 每个提供商上使用的模型 ID。
• 输入 token、输出 token 和最终成本。
• 上下文窗口和最大输出限制。
• 流式行为。
• 如果你的应用依赖，记录工具调用或结构化输出行为。
• 在你的真实请求形状下的延迟。
• 故障模式和重试行为。

何时选择 Novita AI

当你希望从模型测试过渡到生产，而无需仅仅因为工作负载变得更复杂就更换提供商时，选择 Novita AI。Novita 支持 LLM 工作流的常见阶段：实时的 OpenAI 兼容 API 调用、异步批处理推理、专用端点、智能体工具和 GPU 资源。

在以下情况下，Novita 尤其实用：

• 在承诺选择一个提供商或模型之前，你想比较多个 LLM。
• 单位经济效益很重要，你需要检查每个模型的输入、输出和缓存定价。
• 你有适合 Novita 的 LLM 批量 API 的异步 LLM 工作负载，而不是实时调用。
• 你需要专用端点以获得稳定的流量、隔离的 GPU 资源、自定义模型或 LoRA 适配器。
• 你的应用还需要在同一个平台方向下使用图像、音频、视频、视觉、智能体沙箱或 GPU 资源。
• 你希望一个提供商让你从 API 调用开始，同时仍保留批处理、专用、智能体和 GPU 路径。

价格仍然只是决策的一部分。在切换实时流量之前，请验证输出质量、延迟、限制、批处理行为、部署行为以及工作负载的功能兼容性。

何时选择 Together AI

当 Together AI 的模型目录、微调路径、训练基础设施或部署设置更适合你的团队时，选择 Together AI。Together 的文档和产品页面强调运行开源模型、微调模型、启动 GPU 集群、批处理作业和专用模型推理。

在以下情况下，Together 尤其实用：

• 你现在需要无服务器推理，但预计以后会使用 Together 的微调或训练工作流。
• 你有离线工作负载，如评估、分类、合成数据生成或摘要，并且更喜欢 Together 的批处理工作流。
• 你想要用于可预测流量、延迟敏感应用或高吞吐量生产负载的专用推理，并且 Together 的部署模型符合你的要求。
• 你的团队已经有与 Together 的 GPU 集群或专用推理产品相符的基础设施需求。

注意事项很简单：不要仅仅因为工作负载涉及批处理作业或专用推理就选择 Together。Novita 也支持这些路径。只有在测试后，Together 的特定模型、微调、训练、批处理或专用设置对你的工作负载更优时，才选择 Together。

开发者迁移清单

在从 Together AI 迁移到 Novita AI、从 Novita AI 迁移到 Together AI，或从 OpenAI 迁移到任一提供商之前，请完成以下检查：

• 从提供商的实时模型目录或模型列表端点确认当前的模型 ID。
• 确认基础 URL 和端点系列。
• 如果应用使用，验证聊天补全、补全、流式、工具、结构化输出和嵌入。
• 比较上下文窗口、最大输出和任何模态限制。
• 重新运行有代表性的提示词，并按任务类型对输出评分。
• 比较总成本，包括相关场景下的实时输入、输出、缓存、批处理和专用端点定价。
• 在真实的负载大小和并发下测试延迟。
• 审查账户限制、速率限制、错误形式、重试行为和回退计划。
• 如果生产输出质量或可靠性发生变化，保留回滚路径。

最终建议

从你实际需要运行的工作流开始。如果你需要 OpenAI 兼容的模型 API、批处理推理、专用端点、智能体工具或 GPU 资源，且都在一个 Novita 账户下，那么 Novita AI 应该出现在最初的测试集中。如果你还需要 Together 的微调路径、训练栈、模型目录、批处理工作流、专用推理或 GPU 集群设置，请同时测试 Together。

最安全的工作流是使用相同的提示词、相同的成功标准和计划使用的部署模式来测试两个提供商。基于实际模型、工作负载、价格表、批处理行为、端点行为和操作约束来做选择，而不是基于泛泛的“最佳”、“最快”或“最便宜”的说法。

常见问题

Novita AI 与 OpenAI 兼容吗？

是的。Novita 的 LLM API 文档描述了与 OpenAI API 标准的兼容性，并展示了使用官方 OpenAI SDK 且设置 base_url="https://api.novita.ai/openai" 的示例。

Together AI 与 OpenAI 兼容吗？

是的。Together 支持针对常见推理工作流的 OpenAI 风格兼容性。在生产迁移之前，请验证支持的端点系列、模型 ID、流式行为、工具支持、结构化输出行为以及任何不支持的 OpenAI 平台功能。

Novita AI 比 Together AI 便宜吗？

在 2026 年 6 月 5 日检查时，Novita 的公开定价页面在几个重叠的示例模型行上显示较低的列出 token 价格。但这并不证明 Novita 对所有工作负载总是更便宜，因为模型 ID、上下文窗口、缓存行为、批处理折扣、专用端点、延迟和输出质量都会影响实际成本。

哪个平台有更多模型？

两个平台都定位为提供广泛的模型访问。Novita 主页称开发者可通过单个 API 运行 200 多个模型，而 Together 的产品页面也描述了对 200 多个模型的访问。对于生产决策，请使用每个提供商的实时模型目录，而不是仅比较标题中的模型数量。

我应该从 Together AI 迁移到 Novita AI 吗？

如果你希望使用 OpenAI 兼容的模型 API，并希望将批处理推理、专用端点、智能体工具和 GPU 资源保留在同一个工作流中，可以考虑测试 Novita AI。不要仅仅因为某个定价行看起来更低就迁移。首先验证确切模型 ID、上下文窗口、质量、延迟、流式行为、批处理行为、端点行为、工具支持以及工作负载的总成本。

我应该从 Novita AI 迁移到 Together AI 吗？

如果经过测试后，Together AI 的模型目录、微调工作流、训练栈、批处理工作流、专用推理或 GPU 集群选项更适合你的工作负载，可以考虑 Together AI。不要仅仅因为应用需要批处理推理或专用端点就离开 Novita；Novita 两者都支持。只有当 Together 在你关心的确切模型、部署模式、成本概况和可靠性目标上表现更好时，才进行切换。

我可以为两者使用相同的 OpenAI SDK 代码吗？

对于基本的聊天补全，迁移模式类似：更改基础 URL，设置提供商的 API 密钥，并使用提供商支持的模型 ID。对于生产应用，请分别验证流式、工具、结构化输出、嵌入、模型列表以及任何不支持的 OpenAI 平台功能。