選擇開源模型的推論 API 供應商，不只看誰提供模型——更要看哪家能以最低成本、最廣泛的模型選擇，提供最佳輸出品質。相同的模型，根據你呼叫的來源不同，結果可能出現顯著差異，價格甚至相差五倍。本文將比較五大頂尖供應商——Novita AI、Together AI、Fireworks AI、DeepInfra 與 Groq——從三個真正重要的面向進行分析：模型目錄涵蓋範圍、定價，以及實際基準測試的輸出品質。
為何你的推論供應商選擇至關重要
當你透過第三方 API 呼叫開源模型時，底層的權重是完全相同的——但各供應商之間的服務基礎架構、量化選擇與最佳化堆疊卻有顯著差異。這個差異比多數開發者想像的還要重要。
以 OpenAI 的旗艦開放權重模型 gpt-oss-120B (high) 為例：各供應商對每 100 萬個輸入 token 的收費從 $0.05 到 $0.60 不等——價差高達 12 倍。在獨立基準測試中，即使模型完全相同，輸出品質的分數也會出現可測量的差距。而且，當一家供應商在 OpenRouter 上支援超過 66 個模型時，另一家可能只有少數幾個。這些差異在生產規模的使用下會持續累積，影響你每月的基礎設施費用，以及使用者收到的輸出品質。
本次比較的五家供應商簡介
在深入數據之前，先簡單介紹各家供應商：
Novita AI 是一個 AI 與代理雲端平台，協助開發者與新創公司以高效能、高可靠性與成本效益，建構、部署並擴展模型與代理應用。它涵蓋廣泛的開源模型——包括 GLM、MiniMax、Kimi、Qwen、DeepSeek、OpenAI 的開放權重 gpt-oss 系列、Meta 的 Llama 系列等——全部整合在一個與 OpenAI 相容的端點之下。
Together AI 是歷史悠久的推論供應商，擁有強大的生態系統整合能力，在使用 LangChain、LlamaIndex 等框架的團隊中相當受歡迎。它提供穩健的主流開源模型選擇，輸出速度具有競爭力。
如果 Together 是你慎重考慮的對象，可以參考深入的 Together AI 與 Novita AI 比較 ，其中詳細比較了定價、API 相容性、批次任務、專用端點與生產工作流程的權衡。
Fireworks AI 專注於低延遲推論，定位在延遲敏感的應用場景。其模型目錄較為精選，優先考量可投入生產的模型而非廣度。想比較該定位與 Novita AI 的模型 API、Agent Sandbox、批次推論與 GPU Cloud，請參閱專屬的 Fireworks AI 替代方案 指南。
DeepInfra 提供廣泛的模型目錄，定價 consistently 具競爭力，使其成為注重成本、重視原始模型多樣性的工作負載的常見選擇。
Groq 專為速度而生，採用客製化 LPU 硬體，提供極高的 token 吞吐量。其模型目錄刻意保持精簡，圍繞最能發揮 Groq 硬體架構優勢的模型進行最佳化。
各家供應商的模型目錄有多廣泛？
模型涵蓋的廣度決定了你是能將基礎設施集中在單一供應商，還是需要為不同使用場景維護多組 API 金鑰。
OpenRouter 的供應商排行榜——按每日 token 流量排序——提供了一個直接且真實的訊號，顯示哪些推論供應商正在處理最多的生產流量。在該排名中，位於 DeepInfra 之上的 12 家供應商裡，多數是第一方模型供應商（小米、阿里雲、Google Vertex、Amazon Bedrock、MiniMax、xAI、OpenAI、StepFun、Google AI Studio、Z.ai）——主要提供自家模型的公司。排除封閉原始碼模型供應商與模型創作者後，Novita AI 在 OpenRouter 的純第三方推論供應商中，以每日 token 流量排名第一，每日處理 1,358 億個 token，每月處理 4.6 兆個 token，涵蓋 66 個可用模型。
DeepInfra 是最接近的競爭者，每日處理 1,036 億個 token，在 OpenRouter 上有 75 個模型。Together AI、Fireworks AI 與 Groq 並未出現在該排名的前列。
OpenRouter 上的模型數量反映的是透過該平台活躍服務的模型。作為對照，Artificial Analysis 針對各家供應商的 API 端點統計如下：
| **供應商 ** | OpenRouter 上的模型數 |
| Novita AI | 66 |
| DeepInfra | 75 |
| Together AI | 28 |
| Groq | 8 |
| Fireworks AI | 7 |
66 個模型這個數字反映的是 Novita AI 在 OpenRouter 上的列表。Novita AI 的完整 API 目錄目前支援超過 200 個模型，包括尚未在 OpenRouter 上提供的模型。請造訪 novita.ai/models 查看完整清單。
定價比較：Novita AI 擁有明顯的成本優勢
我們直接從各家供應商的官方定價頁面，擷取了 OpenAI gpt-oss 模型的定價——這是 OpenAI 發布的首批開放權重模型（2025 年 8 月，Apache 2.0 授權），現已廣泛獲得各大推論供應商支援。
gpt-oss-120B (high) — 各供應商定價
| **供應商 ** | ** 輸入 (每 100 萬個 token)** | ** 輸出 (每 100 萬個 token)** |
| Novita AI | $0.05 | $0.25 |
| DeepInfra | $0.04 | $0.19 |
| Together AI | $0.15 | $0.60 |
| Fireworks AI | $0.15 | $0.60 |
| Groq | $0.15 | $0.60 |
gpt-oss-20B (low) — 各供應商定價
| **供應商 ** | ** 輸入 (每 100 萬個 token)** | ** 輸出 (每 100 萬個 token)** |
| Novita AI | $0.04 | $0.15 |
| Together AI | $0.05 | $0.20 |
| Fireworks AI | $0.07 | $0.30 |
| Groq | $0.08 | $0.30 |
| DeepInfra | N/A | N/A |
*價格截至 2026 年 3 月，資料來源為各家供應商的官方定價頁面。
對於相同的模型，各供應商之間的價格差異最高可達 5.9 倍。對於 gpt-oss-20B，Novita AI 是最便宜的選擇，每 100 萬個 token 的混合價格為 $0.07。對於 gpt-oss-120B，Novita AI 的價格略高於 DeepInfra，但遠低於 Together AI、Fireworks 與 Groq——這三家的混合價格同為 $0.26，幾乎是 Novita 價格的 2.6 倍。
這對生產規模的意義
對於一個每月在 gpt-oss-120B (high) 上處理 1 億個輸入 token 與 3,300 萬個輸出 token 的團隊：
| **供應商 ** | ** 每月成本 ** | ** 與 Novita AI 比較** |
| Novita AI | 約 $10 | — |
| DeepInfra | 約 $8 | −$2 |
| Together AI | 約 $26 | +$16 |
| Fireworks AI | 約 $26 | +$16 |
| Groq | 約 $26 | +$16 |
從 Together AI、Fireworks 或 Groq 轉換到 Novita AI，單一模型每月約可節省 $190。在一個可能同時包含 DeepSeek、Llama、GLM 與 Qwen 等多種模型的多模型生產環境中，節省的成本會按比例放大。請至 Novita AI 的定價頁面 查看完整模型目錄的當前費率。
輸出品質分數：各家供應商對模型的服務品質並不相同
定價只是故事的一半。Artificial Analysis 會獨立基準測試每家供應商端點的實際輸出品質——對各家供應商執行相同的提示，並衡量真實的回應品質，而不僅僅是吞吐量或正常運行時間。
對於 gpt-oss-120B (high)，結果非常明確。在 GPQA Diamond（科學知識與推理，N=16 次獨立運行）上評估的五家供應商中，Novita AI 得分最高：
雖然 GPQA 的差距乍看之下不大——79.0% 對 77.5%——但這些是在一個專門設計為困難基準的測試中，經過 16 次獨立運行的中位數分數。在這種難度級別上，1.5 個百分點的差異並非微不足道。它真實反映了各家供應商的服務堆疊在處理模型推理鏈時的實際差異。
對於推理密集型的工作負載——代理流程、程式碼生成、複雜的問答系統——使用 Novita AI 不僅付出更少，還能獲得可測量的更好輸出。
根據你的使用場景選擇合適的供應商
選擇 Novita AI，如果：
- 你需要單一 API 涵蓋廣泛的開源模型——包括前沿模型、OpenAI 開放權重模型與 Meta Llama 系列——全部集中在一處
- 規模化的成本效益是你的優先考量——尤其是在 120B+ 的層級
- 你的工作負載涉及推理、代理或數學——這些領域的輸出品質差異會顯著放大
- 你希望獲得產品級的可靠性，並由第三方推論供應商中最高的每日 token 流量作為後盾
選擇 Groq，如果：
- 原始 token 每秒吞吐量是你的主要需求
- 你正在建構延遲敏感的互動式應用，且模型組合小而固定
選擇 Together AI，如果：
- 你的技術堆疊已與 LangChain、LlamaIndex 或類似框架整合
- 你希望在速度與適中的模型目錄之間取得平衡
選擇 DeepInfra，如果：
- 絕對最低的混合價格是你唯一的考量
- 模型目錄廣度與輸出品質分數是次要考量
選擇 Fireworks AI，如果：
- 最小化首次輸出 token 的時間至關重要，且你能在較小的模型選擇範圍內運作
如何在你的專案中開始使用 Novita AI
第一步：取得你的 API 金鑰
- 在 novita.ai 註冊
- 前往「設定」→「API 金鑰」
- 點擊「建立新金鑰」並安全儲存——請像對待密碼一樣妥善保管
第二步：進行你的第一次 API 呼叫
Novita AI 同時支援 OpenAI 與 Anthropic 客户端函式庫——只需更新基礎 URL 與 API 金鑰即可輕鬆替換
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<Your API Key>",
base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek/deepseek-v3.2",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
],
max_tokens=65536,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
要嘗試不同的模型，只需更改 model 參數——無需其他設定變更。請至 novita.ai/models 瀏覽完整目錄。
結論
當數據並列比較時，情況一目瞭然：Novita AI 在第三方推論供應商中，於模型目錄廣度、具競爭力的定價以及經驗證的輸出品質組合上居於領先地位。對於大多數生產工作負載——尤其是涉及推理模型或多模型管線的工作——它提供了出色的整體價值。
Novita AI 現已可用——無需設定 GPU，無需預留容量，只為你使用的部分付費。請從上述程式碼範例開始，或在 Novita AI Playground 中探索完整模型目錄。
Novita AI 是一個 AI 與代理雲端平台，協助開發者與新創公司以高效能、高可靠性與成本效益，建構、部署並擴展模型與代理應用。
常見問題
我可以從其他推論供應商轉換到 Novita AI，而無需重寫程式碼嗎？
在大多數情況下可以。Novita AI 的 API 同時與 OpenAI 和 Anthropic 客户端函式庫相容。如果你已在使用其中任一套件，切換只需更改基礎 URL 和你的 API 金鑰——無需修改你的提示邏輯、模型呼叫結構或回應解析。請查看 Novita AI 上的模型說明文件頁面，以確認它支援哪個客户端函式庫。如需在投入之前評估平台的完整檢查清單，以避免 LLM API 鎖定，請參閱 如何在無鎖定情況下切換 LLM API 供應商：平台檢查清單。
為何執行相同模型的供應商之間，輸出品質會有差異？
即使模型權重相同，推論品質仍會因各家供應商如何設定量化、批次處理與服務基礎架構而有所不同。Artificial Analysis 透過在即時端點上進行重複基準測試來直接衡量——這些差異是真實存在的，而非理論假設。
Novita AI 的定價與自行託管 gpt-oss-120B 相比如何？
gpt-oss-120B 適合單張 80GB GPU（NVIDIA H100 或 AMD MI300X）。雲端 H100 執行個體的費用約為每小時 $2–$3 美元。以 Novita AI 每 100 萬個輸入 token $0.05 美元計算，你每小時需要處理約 4,000 萬到 6,000 萬個輸入 token 才能在基礎設施成本上達到平衡——這使得 API 對於大多數沒有持續達到該吞吐量的團隊來說，更具成本效益。
