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，但当你关注应用在原型之后的需求（批处理任务、专用端点、模型选择、成本控制和生产运维）时，定价、API 和开发者工作流的差异会更加清晰。当你想在一个工作流中整合模型 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。当 Together 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，Together AI 也值得评估。
如果 Together 只是你更广泛的提供商候选列表中的一员，在做出决定前，也请参考 2026 年最佳 LLM API 提供商对比、稳健的 LLM 推理基础设施提供商清单、多提供商 LLM 平台指南，以及 面向开源模型的顶级推理 API 提供商指南。对于相邻的单一提供商评估，请对照相同的工作负载标准，阅读 Fireworks AI 替代方案 和 Baseten 对比 Novita AI 指南。
快速对比
| 类别 | Novita AI | Together AI | 含义 |
| 主要适配场景 | AI 与智能体云：模型 API、批处理推理、专用端点、智能体沙箱及 GPU 资源 | 开源 AI 平台：运行、微调、训练和服务模型 | Novita 适合需要将模型 API 与生产部署选项整合在一个工作流中的场景；Together 适合团队已围绕其开放模型基础设施进行构建的场景。 |
| LLM API 兼容性 | 通过 https://api.novita.ai/openai 提供兼容 OpenAI 的 LLM API |
支持兼容 OpenAI 的 API | 现有 OpenAI SDK 用户通常只需更改 base URL、API Key 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 ID，并支持 OpenAI SDK 路由 | 请将模型名称视为提供商特定的 ID，而非可互换的标签。 |
| 定价模式 | 无服务器模型 API 按 token 公开定价，异步 LLM 工作的批处理 API 价格，以及专用端点按 GPU 小时定价 | 公开的无服务器 token 定价，外加批处理、专用推理、微调和 GPU 路径 | 在生产使用前，请逐模型、逐部署模式对比 Novita AI 定价 与 Together AI 定价。 |
| 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、批处理任务、专用推理、微调和 GPU 集群 | 评估决策时，请将 Novita AI 针对 API、批处理和专用端点的工作流选项 与 Together 的服务、批处理和训练工作流进行比较，而不要仅凭首次调用的 API 便利性就做决定。 |
| 敏感声明 | 请勿仅凭定价表格推断独立延迟、质量、可用性或最便宜提供商 | 同理 | 在选择前，请在相同目标模型上运行相同提示词。 |
LLM API 工作流对比
Novita AI 和 Together AI 都降低了已使用 OpenAI SDK 的开发者的首次迁移门槛。在 Novita 的 LLM API 指南中，迁移路径是：将 base URL 设置为 https://api.novita.ai/openai，设置 API key，并更新模型名称。Novita AI 兼容 OpenAI 的 API 文档 还记录了在兼容 OpenAI 的端点家族下的聊天补全、补全、模型列表和模型检索。
Together 也支持通用推理工作流的 OpenAI 风格 SDK 迁移。请将其视为兼容性检查，而非复制粘贴指令：在生产流量切换前，确认支持的端点家族、模型 ID、流式行为、工具行为以及任何不支持的 OpenAI 平台表面。
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提示集，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差异。
模型目录和可用性
Novita 的模型库很有用，因为它回答了开发者通常首先提出的问题：哪些模型可用、费用是多少、支持多少上下文，以及请求中应使用哪个模型 ID。这是开始模型候选名单的正确位置，但不应将其误认为是 Novita 的整个产品。
对于实时应用，Novita 的兼容 OpenAI 的 LLM API 允许开发者切换 base URL、选择模型，并运行他们已经熟悉的同类聊天补全工作流。对于离线或延迟工作，Novita 的 LLM 批处理 API 支持异步 .jsonl 任务，具有兼容 OpenAI 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工作负载，Novita 部署提供专用的 GPU 支持端点，具有自动缩放、缩零、LoRA 适配器支持以及用于文本工作负载的兼容 OpenAI 的聊天 API。
Together 也在无服务器推理、批处理任务、专用推理、微调、训练和 GPU 集群方面提供了强大的生产路径。一个有用的对比应将两者都视为生产选项：当你想在同一个开发者云中获得模型 API、批处理推理、专用端点、智能体工具和 GPU 选项时，Novita 是合适的选择；当其模型目录、微调/训练堆栈或基础设施设置与你团队已有的构建计划相匹配时，Together 是合适的选择。
不要假设共享的模型名称意味着在两个提供商上具有相同的生产行为。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、速率限制或路由上存在差异。在切换提供商之前，请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。
定价对比及注意事项
定价变化很快，因此请将以下示例视为截至 2026 年 6 月 5 日的当前快照，而非永久价格表。
| 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 $0.05/百万 token，输出 $0.25/百万 token | 输入 $0.15/百万 token，输出 $0.60/百万 token | 在将价格行视为等价之前，请比较确切的模型 ID 和限制。 |
| OpenAI GPT OSS 20B | 输入 $0.04/百万 token，输出 $0.15/百万 token | 输入 $0.05/百万 token，输出 $0.20/百万 token | 较低的列出的 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 $0.135/百万 token，输出 $0.40/百万 token | 输入 $1.04/百万 token，输出 $1.04/百万 token | 请在实时文档中验证上下文、模型 ID 和服务栈。 |
| Qwen3 235B A22B Instruct 2507 | 输入 $0.09/百万 token，输出 $0.58/百万 token | 列出的 FP8 Throughput 行：输入 $0.20/百万 token，输出 $0.60/百万 token | 相似的模型系列名称仍可能代表不同的部署选择。 |
| Deepseek V4 Pro | Novita 定价页面显示：输入 $1.6/百万 token，缓存读取 $0.135/百万 token，输出 $3.2/百万 token；Novita 模型/主页表面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 | 这是一个很好的例子，说明为什么实时定价检查很重要。 |
定价的结论是基于适配性而非绝对性。截至检查时间，Novita 列出的无服务器价格在几个重叠示例行上较低，这使得 Novita 对成本敏感的评估和生产工作负载具有吸引力。但不要止步于无服务器 token 价格。Novita 还具有批处理推理和专用部署，而 Together 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，请比较你实际将要使用的部署模式，包括 API 定价、批处理定价和专用端点定价。
开发者工作流示例
请将这些代码片段用作工作流模式。在生产中使用任一提供商之前，请确认当前的模型 ID、端点行为以及账户限制。
使用 OpenAI Python SDK 的 Novita AI API 工作流
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": "你是一位简洁的技术助手。"},
{"role": "user", "content": "总结无服务器 LLM 推理的权衡。"},
],
max_tokens=512,
)
print(response.choices[0].message.content)
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
为了进行真正的对等测试，请保持提示词、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。
- 工具调用或结构化输出行为（如果你的应用依赖它们）。
- 在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直接进入生产，而不必因为工作负载变得更重要而更换提供商时，请选择 Novita AI。Novita 支持 LLM 工作流的常见阶段：实时兼容 OpenAI 的 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：
- 你想在承诺某个提供商或模型之前比较多个 LLM。
- 单位经济性很重要，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 批处理 API 的异步 LLM 工作负载，而不是实时调用。
- 你需要针对更稳定流量、隔离 GPU 资源、自定义模型或 LoRA 适配器的专用端点。
- 你的应用还需要图像、音频、视频、视觉、智能体沙箱或 GPU 资源，且最好在同一平台方向上。
- 你想要一个允许你从 API 调用开始，同时仍保留批处理、专用、智能体和 GPU 路径的提供商。
价格仍然是决策的一部分，但并非全部。在切换实时流量之前，请验证工作负载的输出质量、延迟、限制、批处理行为、部署行为和功能兼容性。
何时选择 Together AI
当 Together 的模型目录、微调路径、训练基础设施或部署设置与你的团队更匹配时，请选择 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、批处理任务和专用模型推理。
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，并且偏好 Together 的批处理工作流。
- 你希望为可预测流量、延迟敏感应用或高吞吐量生产工作负载提供专用推理，并且 Together 的部署模型符合你的要求。
- 你的团队已有与 Together 的 GPU 集群或专用推理产品相匹配的基础设施需求。
简单的警示是：不要仅仅因为工作负载涉及批处理任务或专用推理就选择 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、批处理或专用设置更适合你的工作负载时，才选择它。
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，请完成这些检查。有关更广泛的平台评估，专注于在投入前避免 LLM API 锁定，请参阅 如何无锁定地切换 LLM API 提供商：平台清单。
- 从提供商的实时模型目录或模型列表端点确认当前模型 ID。
- 确认 base URL 和端点家族。
- 验证聊天补全、补全、流式、工具、结构化输出和嵌入（仅限你的应用使用它们）。
- 比较上下文窗口、最大输出和任何模态限制。
- 重新运行代表性提示词，并按任务类型对输出评分。
- 在相关情况下，使用实时输入、输出、缓存、批处理和专用端点定价比较总成本。
- 在现实有效载荷大小和并发度下测试延迟。
- 审核账户限制、速率限制、错误形态、重试行为和备用计划。
- 如果生产输出质量或可靠性发生变化，保持回滚路径。
最终建议
从你实际需要运行的工作流开始。如果你需要在一个 Novita 账户下使用兼容 OpenAI 的模型 API、批处理推理、专用端点、智能体工具或 GPU 资源，那么 Novita AI 应该属于首个测试集。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，也请同时测试 Together。
最安全的工作流是使用相同的提示词、相同的成功标准以及你计划使用的部署模式来测试两个提供商。根据实际模型、工作负载、价格表、批处理行为、端点行为和运维约束来选择，而不是基于笼统的“最佳”、“最快”或“最便宜”的说法。
常见问题
Novita AI 是否兼容 OpenAI？
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 是否兼容 OpenAI？
是的。Together 支持通用推理工作流的 OpenAI 风格兼容性。在生产迁移之前，请验证支持的端点家族、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 平台表面。
Novita AI 是否比 Together AI 更便宜？
截至 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了较低的列出 token 价格。但这并不能证明 Novita 对每个工作负载都更便宜，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。
哪个平台拥有更多模型？
两个平台都定位于广泛的模型访问。Novita 的主页说明开发者可以通过单个 API 运行 200+ 个模型，而 Together 的产品表面也描述了可访问 200+ 个模型。对于生产决策，请使用每个提供商的实时模型目录，而不是仅比较标题上的模型数量。
我应该从 Together AI 迁移到 Novita AI 吗？
如果你希望使用兼容 OpenAI 的模型 API，同时保留在同一工作流中使用批处理推理、专用端点、智能体工具和 GPU 资源的空间，可以考虑测试 Novita AI。不要仅仅因为某一行定价看起来更低就进行迁移。首先要验证确切模型 ID、上下文窗口、质量、延迟、流式行为、批处理行为、端点行为、工具支持以及你工作负载的总成本。
我应该从 Novita AI 迁移到 Together AI 吗？
如果在测试后，Together 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。只有在 Together 在你关心的确切模型、部署模式、成本配置和可靠性目标上表现更好时，才进行切换。
我可以在两个平台上使用相同的 OpenAI SDK 代码吗？
对于基本的聊天补全，迁移模式类似：更改 base URL，设置提供商 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 平台特性。
