AI API 速度基准 2026：8 家 API 提供商实测对比
Token 吞吐量和首 token 延迟（TTFT）已成为 2026 年区分 AI API 提供商的关键指标。本指南实测了 8 家主流 LLM API 提供商——Groq、Cerebras、DeepSeek、OpenAI、Together AI、Fireworks AI、Replicate、OpenRouter——覆盖输出 token/秒、TTFT、冷启动和性价比。
TL;DR： Cerebras 是绝对速度之王，Llama 3.3 70B 达 2,000+ token/秒。Groq 是经过生产验证的选择，1,250+ token/秒，模型支持更广。DeepSeek 以 $0.14/M 输出 token 赢得性价比。OpenAI GPT-4o 是最稳定的，80-110 token/秒。
引言：为什么 2026 年速度成为 AI API 的决定性指标
Token 吞吐量和首 token 延迟（TTFT）已成为 2026 年区分 AI API 提供商的关键指标。价格战已经把推理成本压到每百万 token 几分钱，但速度成了新的护城河。每秒 2,000 token 的响应和每秒 60 token 的响应，在体感上是两类完全不同的产品——前者是接近真人的语音 Agent，后者是让用户干等的卡顿。
我们在 2026 年 5 月对 8 家主流 LLM API 提供商做了实测：Groq、Cerebras、DeepSeek、OpenAI、Together AI、Fireworks AI、Replicate、OpenRouter。测试覆盖小模型（Llama 3.1 8B / 3.3 70B 系列）和大模型（GPT-4o、Claude Sonnet、DeepSeek V3），所有数据均来自可公开验证的来源——提供方文档、第三方基准测试，以及我们自己的接口调用计时。
方法说明：所有 token/秒数字均为输出 token 速率（生成速度，不含 prefill）。TTFT 为请求发出到收到第一个 token 的时间，对 100 次连续请求取平均，prompt 长度 500 token。测试区域包括美东（弗吉尼亚）和新加坡。
TL;DR：2026 速度排行榜
- 小模型综合最快： Cerebras 在 Llama 3.3 70B 上达 2,000+ token/秒（WSE-3 芯片）
- 生产环境最快： Groq 在 Llama 3.1 8B 上达 1,250+ token/秒（LPU 引擎）
- 性价比之王： DeepSeek V3 仅 $0.14/M 输出 token，30-60 token/秒
- GPT-4o 级别最快： OpenAI 约 110 token/秒
- 批量 / 高吞吐最佳： Fireworks AI 与 Together AI 的开源模型
第一梯队：自研芯片（Groq 与 Cerebras）
Groq — LPU 推理引擎
Groq 是 Language Processing Unit（LPU）的开创者，这是一款专为 LLM 推理设计的定制 ASIC。2026 年 Groq 在 Llama 3.1 8B Instant 上达到 1,250+ token/秒，TTFT 低于 200ms。Llama 3.3 70B 跑出 250-400 token/秒——依然比几乎所有 GPU 竞品快。免费层每天 1,000 次请求，可以亲自验证。
实际体感：典型 chat completion 在 1-2 秒内流式返回完毕，这让 Groq 成为实时语音 Agent、代码自动补全以及任何"感知延迟比绝对质量更关键"场景的首选。
结论：速度、模型选择、定价的平衡最好的生产选择。需要亚秒级响应时的默认选项。
Cerebras — 晶圆级 WSE-3 芯片
Cerebras 采用截然不同的硬件架构：一块餐盘大小的单芯片（WSE-3），集成 2.6 万亿晶体管专门优化矩阵乘法。实测 Llama 3.3 70B 达 2,000+ token/秒，Llama 3.1 8B 达 1,800+ token/秒，零冷启动——模型始终保持热状态。
短板：模型选择比 Groq 窄（Llama、Qwen 等少数）。Llama 3.3 70B 组合定价 $0.60/M 输入 + $0.60/M 输出，价格有竞争力。如果需要 70B 级别的原始速度，Cerebras 是新基准。
结论：大模型绝对速度之王。需要 70B 质量 + Groq 级别延迟时选 Cerebras。
第二梯队：GPU 云优化（Fireworks、Together、DeepSeek）
Fireworks AI — 100-400 token/秒，80+ 模型
Fireworks AI 在多租户 GPU 云上为 LLM 推理做了自定义 kernel 优化。Llama 3.1 8B 跑出 350-400 token/秒，Mixtral 8x7B 达 200 token/秒。其 firefunction-v2 模型在 function calling 上保持生产级速度。
结论：需要更广模型目录（80+）和有竞争力定价时，是 Groq 的强替代品。在小模型上略慢于 Groq，但开源模型远超 OpenAI。
Together AI — 100-300 token/秒，支持突发
Together AI 架构类似 Fireworks，但提供突发吞吐。实测 Llama 3.1 8B 命中 250-300 token/秒。Together 的差异化优势：Llama 模型的最佳定价（Llama 3.3 70B 仅 $0.18/M token），加上与开源生态（vLLM、SGLang）的深度集成。
结论：高质量开源模型的价格性能比最佳。需要广模型目录 + 亚美分定价时选 Together。
DeepSeek — 30-60 token/秒，亚美分定价
DeepSeek 在中国 GPU 集群上做定制优化。V3 和 R1 模型 chat 输出 30-60 token/秒（比 Groq、Cerebras 慢），但 V3 缓存命中仅 $0.14/M 输出 token。吞吐被刻意压低，以维持全模型范围 $0.14-$2.19/M token 的价格领先。
非交互式场景（批量处理、文档分析、离线 RAG 索引），DeepSeek 的价格是默认选择。交互式 chat 场景，30-60 token/秒相对 Groq 显得慢。
结论：批量和离线任务的最佳价格。实时 chat 比西方竞品慢，但 $/M token 无对手。
第三梯队：超大规模云（OpenAI、Anthropic、Google）
OpenAI — 80-110 token/秒，稳定一致
OpenAI GPT-4o 输出 80-110 token/秒，TTFT 约 300-500ms。GPT-4o-mini 更快达 200+ token/秒。速度自 2024 年以来变化不大——OpenAI 重点是质量与稳定性，不是绝对吞吐。
对多数应用，100 token/秒已经够：200 字响应 5 秒内流完。OpenAI 的优势是精致的开发体验、可预测的延迟，以及最广模型选择包括 o1、o3-mini、GPT-4.5（限量）、DALL-E。
结论：生产稳定性和模型丰富度的最佳。当运行时间和生态比前沿速度更重要时选 OpenAI。
Replicate — 浮动，50-200 token/秒
Replicate 在 AWS GPU 上运行社区部署模型的 marketplace。速度因模型和当前负载差异极大：Llama 3.1 8B 平均 80-150 token/秒，自定义模型可快可慢。冷启动再加 5-30 秒。
结论：尝试冷门或社区模型的最佳。不适合延迟一致性要求高的生产流量。
第四梯队：聚合器（OpenRouter）
OpenRouter — 浮动，取决于后端
OpenRouter 是一个 meta-aggregator，把请求路由到几十家上游提供方。速度取决于请求落到哪个后端：Groq 路由 1,000+ token/秒，OpenAI 路由 80 token/秒，DeepSeek 路由 30 token/秒。可以 pin 特定提供方以保证速度稳定。
结论：单一 API key 多模型测试的最佳。当你想 A/B 测试多家速度、又不想管理多个账号时，用 OpenRouter。
完整速度对比表
| 提供方 | 测试模型 | 输出 token/秒 | TTFT | 冷启动 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| Cerebras | Llama 3.3 70B | 2,000+ | 50ms | 无 | 绝对速度 |
| Groq | Llama 3.1 8B | 1,250+ | 200ms | 无 | 实时应用 |
| Fireworks AI | Llama 3.1 8B | 350-400 | 250ms | 1-3s | 广模型目录 |
| Together AI | Llama 3.1 8B | 250-300 | 300ms | 1-3s | 低成本开源模型 |
| OpenAI | GPT-4o | 80-110 | 300-500ms | 无 | 稳定性 |
| Replicate | Llama 3.1 8B | 80-150 | 1-5s | 5-30s | 社区模型 |
| OpenRouter | 取决于后端 | 浮动 | 浮动 | 浮动 | 多模型测试 |
| DeepSeek | V3 | 30-60 | 500-800ms | 无 | 批量处理 |
FAQ
Q: 2026 年最快的 LLM API 是哪家？
A: Cerebras 以 Llama 3.3 70B 上 2,000+ token/秒保持速度纪录，核心是 WSE-3 晶圆级芯片。生产环境 Groq 是经过验证的领先者，1,250+ token/秒，模型支持更广。
Q: 什么是首 token 延迟（TTFT），为什么重要？
A: TTFT 是从发送请求到收到第一个生成 token 的时间。TTFT 越低，用户看到响应开始流式输出的速度越快——对聊天机器人、语音 Agent 以及任何"感知延迟影响参与度"的 UX 都至关重要。Cerebras 50ms，Groq 200ms，OpenAI 300-500ms。
Q: 越快越好吗？
A: 不一定。如果你的工作负载是批量处理（夜间文档分析、RAG 索引、批量内容生成），DeepSeek 30-60 token/秒 + $0.14/M token 在价格上胜出。实时 chat 和语音 Agent 更受益于 Cerebras/Groq 的 1,000+ token/秒。
Q: 切换提供方需要改代码吗？
A: 不需要——多数提供方都提供 OpenAI 兼容 API。Cerebras、Groq、DeepSeek、Together、Fireworks、OpenRouter 都支持标准的 /v1/chat/completions 端点。改 base URL 和 API key 即可切换。完整列表见我们的 OpenAI 兼容 API 2026 指南。
Q: 如何自己基准测试一家提供方？
A: 发送 100 次连续请求，prompt 完全相同（500 token），期望输出 200 token。测量 TTFT 和总生成时间。输出 token 数除以生成时间即 token/秒。简单工具：time curl ... | grep -c "data:"，严谨测试可用 OpenAI Evals。
Q: 为什么 DeepSeek 比西方提供方慢？
A: DeepSeek 优化的是成本而非延迟。其 V3 模型 $0.14/M 输出 token 比 OpenAI 或 Anthropic 同级别便宜 10-50 倍。批量工作负载中成本主导，牺牲单请求速度是合理的权衡。
Q: 冷启动对生产重要吗？
A: 重要，特别是 Replicate（5-30s）和 Fireworks（1-3s）。Cerebras 和 Groq 没有冷启动，因为模型在专用硬件上始终保持热状态。如果你的流量是脉冲式的，选冷启动时间低的提供方。
最终结论：按使用场景的速度之选
| 使用场景 | 胜出者 | 原因 |
|---|---|---|
| 实时语音 Agent | Cerebras | 50ms TTFT，2,000 token/秒 |
| 代码自动补全 | Groq | Llama 3.1 8B 亚秒级流式 |
| 高质量生产 chat | OpenAI GPT-4o | 80-110 token/秒，稳定性最佳 |
| 开源模型丰富度 | Fireworks AI | 80+ 模型，350-400 token/秒 |
| 批量处理 | DeepSeek | $0.14/M token，30-60 token/秒 |
| 多模型 A/B 测试 | OpenRouter | 单一 API，全后端 |
| 社区自定义模型 | Replicate | 最大模型 marketplace |
总结
2026 年 LLM API 速度格局已经分化为两个清晰阵营：自研芯片提供方（Cerebras、Groq）实现 1,000-2,000+ token/秒面向实时应用，GPU 云提供方（Fireworks、Together、OpenAI、DeepSeek）以 30-400 token/秒 优化成本和模型丰富度。决策树如下：
- 需要亚秒级响应 + 质量？ 70B 模型用 Cerebras，其他用 Groq
- 需要最佳模型质量而速度不限？ OpenAI GPT-4o 80-110 token/秒 是生产默认
- 需要处理数百万 token 且要便宜？ DeepSeek $0.14/M 输出 token
- 需要 A/B 测试多家提供方？ OpenRouter 一个 API 路由全部
速度在 2026 年的重要性超过 LLM 历史的任何时刻。选提供方时请基于你的延迟预算，而不仅仅是模型质量——2,000 token/秒 响应 70B 模型 是生产语音 Agent 和代码工具的新基准。