如果你正在比較 Novita AI 和 Together AI，請不要在第一次聊天完成呼叫後就停下腳步。兩者都可以適用於 OpenAI 風格的 LLM 工作流程，但當你考慮原型階段之後應用程式的需求時，定價、API 和開發者工作流程的差異會變得更加明顯，包括批次作業、專用端點、模型選擇、成本控管和生產環境運維。當你想要在單一工作流程中整合模型 API、批次推論、專用端點、代理工具和 GPU 資源時，Novita AI 值得考慮。當 Together 的模型目錄、微調路徑、訓練堆疊或基礎設施設定更符合你的生產計畫時，Together AI 則值得評估。
如果 Together 只是更廣泛提供商清單中的一個選項，在決定前也請參考 2026 年最佳 LLM API 提供商 的比較、穩健的 LLM 推論基礎設施服務商檢查清單、多提供商 LLM 平台指南 以及 開放原始碼模型頂尖推論 API 提供商指南。若需相鄰的單一提供商評估，請依據相同的工作負載標準，比較 Fireworks AI 替代方案 和 Baseten vs Novita AI 的指南。
快速比較
| 類別 | Novita AI | Together AI | 說明 |
| 主要適用場景 | AI 與代理雲端，提供模型 API、批次推論、專用端點、代理沙盒和 GPU 資源 | 開放原始碼 AI 平台，用於執行、微調、訓練和服務模型 | 當你想要一個能同時處理模型 API 和生產部署選項的工作流程時，Novita 是強力選擇；當你的團隊已經圍繞 Together 的開放模型基礎設施進行建置時，Together 則是強力選擇。 |
| LLM API 相容性 | 透過 https://api.novita.ai/openai 提供 OpenAI 相容的 LLM API |
支援 OpenAI 相容 API | 現有 OpenAI SDK 使用者通常只需變更 base URL、API 金鑰和模型名稱即可開始使用。 |
| 模型探索 | 模型庫和 /openai/v1/models 端點列出可用模型及元資料 |
模型目錄使用 provider/model IDs，並支援 OpenAI SDK 路由 | 請將模型名稱視為特定於提供商的 ID，而非可互換的標籤。 |
| 定價模式 | 無伺服器模型 API 的公開逐 token 定價、支援非同步 LLM 工作的批次 API，以及專用端點的 GPU 按時計價 | 公開無伺服器逐 token 定價，以及批次、專用推論、微調和 GPU 路徑 | 在生產環境使用前，請逐一比較 Novita AI 定價 和 Together AI 定價模型，針對每個模型和每種部署模式進行評估。 |
| 生產工作流程 | 即時模型 API、用於非同步作業的 LLM 批次 API、專用部署、代理沙盒和 GPU 雲端 | 無伺服器推論、批次作業、專用推論、微調和 GPU 叢集 | 在僅根據首次呼叫 API 的便利性做出決定前，請先比較 Novita AI 針對 API、批次和專用端點的工作流程選項 與 Together 的服務、批次和訓練工作流程。 |
| 敏感宣稱 | 請勿僅從定價表格推斷獨立延遲、品質、正常運作時間或最便宜供應商的宣稱 | 同樣注意事項 | 在選擇前，請對相同目標模型執行相同提示進行測試。 |
LLM API 工作流程比較
對於已經使用 OpenAI SDK 的開發者而言，Novita AI 和 Together AI 都簡化了首次遷移步驟。在 Novita 的 LLM API 指南中，遷移路徑是將 base URL 設定為 https://api.novita.ai/openai，設定 API 金鑰，並更新模型名稱。Novita AI OpenAI 相容 API 文件 也在 OpenAI 相容端點系列下記錄了聊天完成、完成、模型列表和模型檢索功能。
Together 也支援常見推論工作流程的 OpenAI 風格 SDK 遷移。請將其視為相容性檢查，而非複製貼上的指示：在變更生產流量之前，請確認支援的端點系列、模型 ID、串流行為、工具行為以及任何不支援的 OpenAI 平台表面。
對於大多數 LLM 應用團隊來說，第一個測試很直接：透過兩個提供商執行同一組小型提示，記錄 token 使用量，比較輸出品質，並注意串流、工具呼叫、結構化輸出、上下文長度限制和錯誤處理上的任何差異。
模型目錄與可用性
Novita 的模型庫很有用，因為它回答了開發者通常會問的第一個問題：哪些模型可用、費用為何、支援多少上下文，以及該在請求中使用哪個模型 ID。這是建立模型候選清單的正確起點，但不應將其誤認為是 Novita 的全部產品。
對於即時應用，Novita 的 OpenAI 相容 LLM API 讓開發者可以切換 base URL、選擇模型，並執行他們已經熟悉的聊天完成工作流程。對於離線或延遲的工作，Novita 的 LLM 批次 API 支援使用 OpenAI 相容批次端點進行非同步 .jsonl 作業，適用於聊天完成和完成任務。對於需要隔離運算資源的生產工作負載，Novita 部署提供專用 GPU 支援端點，具備自動擴展、縮小至零、LoRA 適配器支援，以及針對文字工作負載的 OpenAI 相容聊天 API。
Together 也透過無伺服器推論、批次作業、專用推論、微調、訓練和 GPU 叢集提供了強大的生產路徑。一個有用的比較應該將兩者都視為生產選項：當你想要在同一個開發者雲端中整合模型 API、批次推論、專用端點、代理工具和 GPU 選項時，Novita 是很好的選擇；當 Together 的模型目錄、微調/訓練堆疊或基礎設施設定符合你團隊既有的建置計畫時，Together 則是很好的選擇。
不要假設一個共享的模型名稱在兩個供應商上意味著相同的生產行為。供應商可能在模型變體、量化、上下文視窗、快取行為、工具支援、速率限制或路由上有所不同。在切換供應商之前，請使用每個供應商的即時模型列表和模型詳細頁面來確認確切的模型 ID 和支援的功能。
定價比較與注意事項
定價變化很快，因此請將以下範例視為截至 2026 年 6 月 5 日的當前快照，而非永久價格表。
| 範例重疊模型區域 | Novita AI 公開定價快照 | Together AI 公開定價快照 | 注意事項 |
| OpenAI GPT OSS 120B | 輸入 $0.05/Mt，輸出 $0.25/Mt | 輸入 $0.15/1M，輸出 $0.60/1M | 在將價格行視為等同之前，請比較確切的模型 ID 和限制。 |
| OpenAI GPT OSS 20B | 輸入 $0.04/Mt，輸出 $0.15/Mt | 輸入 $0.05/1M，輸出 $0.20/1M | 較低的列示 token 價格並不證明更好的輸出品質或延遲。 |
| Llama 3.3 70B Instruct | 輸入 $0.135/Mt，輸出 $0.40/Mt | 輸入 $1.04/1M，輸出 $1.04/1M | 應在即時文件中驗證上下文、模型 ID 和服務堆疊。 |
| Qwen3 235B A22B Instruct 2507 | 輸入 $0.09/Mt，輸出 $0.58/Mt | 列示 FP8 吞吐量行的輸入 $0.20/1M，輸出 $0.60/1M | 相似的模型家族名稱仍可能代表不同的部署選擇。 |
| Deepseek V4 Pro | Novita 定價頁面顯示輸入 $1.6/Mt、快取讀取 $0.135/Mt、輸出 $3.2/Mt；Novita 模型/首頁可能顯示接近但不同的值 | Together 定價頁面列出 DeepSeek V4 Pro 輸入 $2.10、快取輸入 $0.20、輸出 $4.40 | 這是一個很好的例子，說明為什麼即時定價檢查很重要。 |
定價的重點在於適用性，而非絕對比較。在檢查時，Novita 列示的無伺服器價格在幾個重疊的範例行中較低，這使得 Novita 對於成本敏感的評估和生產工作負載具有吸引力。但不要只停留在無伺服器 token 價格上。Novita 還有批次推論和專用部署，而 Together 則有其自己的批次、專用推論、微調和 GPU 選項。如果你的工作負載對延遲敏感、高吞吐量、非同步，或更適合隔離運算，請比較你實際會使用的部署模式，包括 API 定價、批次定價和專用端點定價。
開發者工作流程範例
請將以下程式碼片段視為工作流程模式。在生產環境中使用任一供應商之前，請確認當前的模型 ID、端點行為和帳戶限制。
使用 OpenAI Python SDK 的 Novita AI API 工作流程
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": "你是一位簡潔的技術助理。"},
{"role": "user", "content": "總結無伺服器 LLM 推論的取捨。"},
],
max_tokens=512,
)
print(response.choices[0].message.content)
在遷移前檢查 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"
對兩個供應商執行相同提示
為了進行公平的比較，請保持提示、溫度、最大輸出和評估標準穩定。然後記錄：
- 每個供應商使用的模型 ID。
- 輸入 token、輸出 token 和最終成本。
- 上下文視窗和最大輸出限制。
- 串流行為。
- 如果你的應用程式依賴工具呼叫或結構化輸出行為。
- 在實際請求形狀下的延遲。
- 失敗模式和重試行為。
何時選擇 Novita AI
當你想要從模型測試進入生產環境，且無需因為工作負載變得更加嚴肅而更換供應商時，請選擇 Novita AI。Novita 支援 LLM 工作流程的常見階段：即時 OpenAI 相容 API 呼叫、非同步批次推論、專用端點、代理工具和 GPU 資源。
Novita 在以下情況特別實用：
- 你想要在承諾使用單一供應商或模型之前比較幾個 LLM。
- 單位經濟效益很重要，你需要檢查每個模型的輸入、輸出和快取定價。
- 你有符合 Novita 的 LLM 批次 API 而非即時呼叫的非同步 LLM 工作負載。
- 你需要穩定流量、隔離 GPU 資源、自訂模型或 LoRA 適配器的專用端點。
- 你的應用程式還需要在同一個平台方向下使用圖片、音訊、影片、視覺、代理沙盒或 GPU 資源。
- 你想要一個讓你可以從 API 呼叫開始，同時仍保有批次、專用、代理和 GPU 路徑的供應商。
價格仍然只是決策的一部分。在切換即時流量之前，請驗證你工作負載的輸出品質、延遲、限制、批次行為、部署行為和功能相容性。
何時選擇 Together AI
當 Together 的模型目錄、微調路徑、訓練基礎設施或部署設定更符合你的團隊時，請選擇 Together AI。Together 的文件和產品頁面強調運行開放原始碼模型、微調模型、啟動 GPU 叢集、批次作業和專用模型推論。
Together 在以下情況特別實用：
- 你今天需要無伺服器推論，但預期稍後會使用 Together 的微調或訓練工作流程。
- 你有離線工作負載，例如評估、分類、合成資料生成或摘要，並且偏好 Together 的批次工作流程。
- 你想要為可預測的流量、延遲敏感應用程式或高吞吐量生產工作負載提供專用推論，而 Together 的部署模型符合你的需求。
- 你的團隊已經有與 Together 的 GPU 叢集或專用推論產品一致的基礎設施需求。
注意事項很簡單：不要僅僅因為工作負載涉及批次作業或專用推論就選擇 Together。Novita 也支援這些路徑。只有在測試後，Together 的特定模型、微調、訓練、批次或專用設定對你的工作負載更具優勢時，才選擇 Together。
開發者遷移檢查清單
在從 Together AI 遷移到 Novita AI、從 Novita AI 遷移到 Together AI，或從 OpenAI 遷移到任一供應商之前，請完成以下檢查。若需更廣泛的平台評估，重點在於在承諾前避免 LLM API 鎖定，請參閱 如何切換 LLM API 供應商而不被鎖定：平台檢查清單。
- 從供應商的即時模型目錄或模型列表端點確認當前模型 ID。
- 確認 base URL 和端點系列。
- 僅在你的應用程式使用時，驗證聊天完成、完成、串流、工具、結構化輸出和嵌入。
- 比較上下文視窗、最大輸出和任何模態限制。
- 重新執行代表性提示，並根據任務類型對輸出進行評分。
- 使用相關的即時輸入、輸出、快取、批次和專用端點定價來比較總成本。
- 測試在實際負載大小和並發下的延遲。
- 檢閱帳戶限制、速率限制、錯誤型態、重試行為和備援計畫。
- 保留一個回滾路徑，以防生產輸出品質或可靠性發生變化。
最終建議
從你實際需要執行的工作流程開始。如果你需要在一個 Novita 帳戶下使用 OpenAI 相容模型 API、批次推論、專用端點、代理工具或 GPU 資源，那麼 Novita AI 應該在你的第一個測試集中。如果你還需要 Together 的微調路徑、訓練堆疊、模型目錄、批次工作流程、專用推論或 GPU 叢集設定，請同時測試 Together。
最安全的工作流程是使用相同的提示、相同的成功標準以及你計畫使用的部署模式來測試兩個供應商。根據實際的模型、工作負載、價格表、批次行為、端點行為和操作限制來選擇，而不是根據籠統的「最佳」、「最快」或「最便宜」的宣稱。
常見問題
Novita AI 是否與 OpenAI 相容？
是的。Novita 的 LLM API 文件描述了與 OpenAI API 標準的相容性，並展示了使用官方 OpenAI SDK 搭配 base_url="https://api.novita.ai/openai" 的範例。
Together AI 是否與 OpenAI 相容？
是的。Together 支援常見推論工作流程的 OpenAI 風格相容性。在生產遷移之前，請驗證支援的端點系列、模型 ID、串流行為、工具支援、結構化輸出行為以及任何不支援的 OpenAI 平台表面。
Novita AI 是否比 Together AI 便宜？
在 2026 年 6 月 5 日檢查時，Novita 的公開定價頁面顯示幾個重疊範例模型行的列示 token 價格較低。但這並不證明 Novita 對每個工作負載都更便宜，因為模型 ID、上下文視窗、快取行為、批次折扣、專用端點、延遲和輸出品質都會影響實際成本。
哪個平台有更多模型？
兩個平台都定位於提供廣泛的模型存取。Novita 的首頁表示開發者可以透過單一 API 執行 200 多個模型，而 Together 的產品頁面也描述可存取 200 多個模型。對於生產決策，請使用每個提供商的即時模型目錄，而不是僅比較標題式的模型數量。
我應該從 Together AI 遷移到 Novita AI 嗎？
如果你想要 OpenAI 相容的模型 API，同時希望在相同工作流程中保留批次推論、專用端點、代理工具和 GPU 資源，請考慮測試 Novita AI。不要僅僅因為某個定價行看起來較低就進行遷移。首先驗證確切的模型 ID、上下文視窗、品質、延遲、串流行為、批次行為、端點行為、工具支援以及你工作負載的總成本。
我應該從 Novita AI 遷移到 Together AI 嗎？
如果測試後，Together 的模型目錄、微調工作流程、訓練堆疊、批次工作流程、專用推論或 GPU 叢集選項更適合你的工作負載，請考慮 Together AI。不要僅僅因為應用程式需要批次推論或專用端點就離開 Novita；Novita 兩者都支援。只有在 Together 在你關心的確切模型、部署模式、成本配置和可靠性目標上表現更好時，才進行切換。
我可以對兩者使用相同的 OpenAI SDK 程式碼嗎？
對於基本的聊天完成，遷移模式類似：更改 base URL、設定供應商 API 金鑰，並使用供應商支援的模型 ID。對於生產應用程式，請分別驗證串流、工具、結構化輸出、嵌入、模型列表以及任何不支援的 OpenAI 平台功能。
