Benchmarks

২০২৬ সালের সবচেয়ে সস্তা ও দ্রুততম LLM API প্রোভাইডার: Groq বনাম Cerebras

2026-09-02·18 মিনিট মিনিট পড়া·LLMPodium Team

দ্রুত উত্তর: ২০২৬ সালে Cerebras Llama 3.3 70B-তে প্রতি সেকেন্ডে ৪৫০-৯২০ টোকেন সহ সবচেয়ে দ্রুততম LLM API, আর Groq ১৫০ মিলিসেকেন্ডের কম TTFT সহ ২৮০-৩১০ টোকেন সরবরাহ করে। বিপরীতে, DeepInfra প্রতি ১০ লাখ টোকেনে $০.১৪/$০.২৮ মূল্যে DeepSeek V3 অফার করে সবচেয়ে সস্তা LLM API প্রোভাইডার। উচ্চ নির্ভরযোগ্যতার জন্য Fireworks ও OpenRouter স্বয়ংক্রিয় ফেইলওভার দেয়।

1. ভূমিকা: ২০২৬ সালে LLM ইনফারেন্সের অর্থনীতি

২০২৬ সালে জেনারেটিভ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ইউনিট অর্থনীতিতে বড় পরিবর্তন এসেছে। ঐতিহ্যবাহী ক্লাউড জিপিইউ সরবরাহকারীদের আধিপত্য ভেঙে দুটি নতুন হার্ডওয়্যার পদ্ধতি তৈরি হয়েছে:

অন-চিপ SRAM সমৃদ্ধ অতি-দ্রুত ASIC আর্কিটেকচার: Cerebras (ওয়েফার-স্কেল ইঞ্জিন WSE-3) এবং Groq (ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং ইউনিট LPU) অন-চিপ SRAM-এ সরাসরি মডেলের ওজন সংরক্ষণ করে মেমরি ব্যান্ডউইথের সীমাবদ্ধতা কাটিয়ে উঠেছে। ফলে প্রতি সেকেন্ডে ২৫০ থেকে ৯০০+ টোকেন উৎপাদন সম্ভব হচ্ছে।
সাশ্রয়ী মূল্যের বৃহৎ জিপিইউ ফ্লিট (vLLM / TensorRT-LLM): DeepInfra, Together AI এবং Fireworks AI এর মতো প্রোভাইডাররা Nvidia H100 SXM5 ও H200 ক্লাস্টার পরিচালনা করে, যা কন্টিনিউয়াস ব্যাচিং ও প্রিফিক্স ক্যাশিং ব্যবহারের মাধ্যমে টোকেনের মূল্য বহুলাংশে হ্রাস করেছে।
স্মার্ট রাউটিং গেটওয়ে: OpenRouter বিশ্বব্যাপী ৪০টিরও বেশি ডেটাসেন্টারের মধ্যে ট্র্যাফিক পরিচালনা করে তাৎক্ষণিক ফেইলওভার নিশ্চিত করে।

LLMPodium দল Meta Llama 3.3 70B Instruct, DeepSeek V3 (671B MoE) এবং Alibaba Qwen 2.5 72B Instruct মডেলে এই প্রোভাইডারগুলোর বিশদ পরীক্ষা চালিয়েছে।

2. সামগ্রিক বেঞ্চমার্ক তুলনা: গতি, বিলম্ব এবং খরচ

+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                                    ২০২৬ LLM API প্রোভাইডার বেঞ্চমার্ক ম্যাট্রিক্স (LLAMA 3.3 70B ও DEEPSEEK V3)                         |
+------------------+-------------------+-----------------+--------------------+--------------------+--------------------+-------------+
| প্রোভাইডার       | হার্ডওয়্যার ইঞ্জিন | TTFT (P50/P95)  | আউটপুট TPS (70B)   | ইনপুট $/1M টোকেন   | আউটপুট $/1M টোকেন  | আপটাইম SLA  |
+------------------+-------------------+-----------------+--------------------+--------------------+--------------------+-------------+
| Cerebras         | WSE-3 (ওয়েফার)   | 112ms / 185ms   | 485 - 920 tok/s    | $0.60              | $0.60              | 99.9%       |
| Groq             | LPU (কাস্টম TSP)  | 138ms / 215ms   | 280 - 315 tok/s    | $0.59              | $0.79              | 99.9%       |
| Fireworks AI     | FireAttention H100| 185ms / 310ms   | 135 - 165 tok/s    | $0.90              | $0.90              | 99.95%      |
| Together AI      | TurboEngine H100  | 210ms / 340ms   | 115 - 145 tok/s    | $0.88              | $0.88              | 99.9%       |
| DeepInfra        | vLLM / H100 SXM5  | 310ms / 540ms   | 68 - 88 tok/s      | $0.23              | $0.40              | 99.8%       |
| OpenRouter (Auto)| মাল্টি-প্রোভাইডার | 245ms / 520ms   | 75 - 320 tok/s     | $0.23 - $0.90      | $0.40 - $0.90      | 99.99%*     |
+------------------+-------------------+-----------------+--------------------+--------------------+--------------------+-------------+

3. হার্ডওয়্যার তুলনা: Groq বনাম Cerebras

+----------------------------------------------------------------------------------------------+
|                                    GROQ বনাম CEREBRAS তুলনা                                  |
+--------------------------+---------------------------------+---------------------------------+
| বৈশিষ্ট্য                | Groq LPU                        | Cerebras WSE-3                  |
+--------------------------+---------------------------------+---------------------------------+
| উৎপাদন গতি (70B)         | 280 - 315 tok/s                 | 485 - 920 tok/s (১.৮x - ২.৯x)   |
| প্রথম টোকেন বিলম্ব (P50)  | 138 ms                          | 112 ms                          |
| মূল্য (Llama 3.3 70B)    | $0.59 in / $0.79 out প্রতি 1M   | $0.60 in / $0.60 out প্রতি 1M   |
| কনটেক্সট উইন্ডো          | 128k টোকেন                      | 8k - 32k টোকেন                  |
| টুল কলিং ও JSON          | শতভাগ কার্যকর (100% schema)     | দ্রুত বর্ধনশীল (98.2%)          |
| সমর্থিত মডেল             | Llama 3.3, Qwen 2.5, DeepSeek   | Llama 3.3 70B, Llama 3.1 8B     |
+--------------------------+---------------------------------+---------------------------------+

Groq API Key: Groq Cloud Console থেকে সরাসরি একটি Groq API key সংগ্রহ করা যায়, যা OpenAI SDK সমর্থিত (বিনামূল্যে ৩০ RPM সুবিধা)।
DeepInfra: DeepSeek V3-এর জন্য সবচেয়ে সাশ্রয়ী ($০.১৪/$০.২৮ প্রতি ১০ লাখ টোকেন)।
Fireworks AI ও Together AI: এন্টারপ্রাইজ SLA ৯৯.৯৫% ও নির্ভুল স্ট্রাকচার্ড ডেটা আউটপুট।

4. ৩টি ভিত্তি মডেলে ফলাফল

+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                                  ৩টি ফাউন্ডেশন মডেলে গতি ও খরচের তুলনামূলক চিত্র                                        |
+-----------------------+----------------------+--------------------+--------------------+-------------------+------------+
| মডেল                  | প্রোভাইডার           | আউটপুট TPS (গড়)   | TTFT (P50)         | মোট খরচ (1M টোকেন)| ত্রুটি হার |
+-----------------------+----------------------+--------------------+--------------------+-------------------+------------+
| Llama 3.3 70B         | Cerebras             | 620 tok/s          | 112 ms             | $1.20 (মোট)       | 0.04%      |
| Llama 3.3 70B         | Groq                 | 295 tok/s          | 138 ms             | $1.38 (মোট)       | 0.02%      |
| Llama 3.3 70B         | Fireworks AI         | 148 tok/s          | 185 ms             | $1.80 (মোট)       | 0.01%      |
| Llama 3.3 70B         | Together AI          | 126 tok/s          | 210 ms             | $1.76 (মোট)       | 0.03%      |
| Llama 3.3 70B         | DeepInfra            | 78 tok/s           | 310 ms             | $0.63 (মোট)       | 0.06%      |
+-----------------------+----------------------+--------------------+--------------------+-------------------+------------+
| DeepSeek V3 (671B MoE)| DeepInfra            | 82 tok/s           | 285 ms             | $0.42 (মোট)       | 0.05%      |
| DeepSeek V3 (671B MoE)| Fireworks AI         | 115 tok/s          | 220 ms             | $1.80 (মোট)       | 0.02%      |
| DeepSeek V3 (671B MoE)| Together AI          | 98 tok/s           | 240 ms             | $2.00 (মোট)       | 0.03%      |
| DeepSeek V3 (671B MoE)| OpenRouter (Auto)    | 88 tok/s           | 295 ms             | $0.42 - $1.80     | 0.00%*     |
+-----------------------+----------------------+--------------------+--------------------+-------------------+------------+
| Qwen 2.5 72B Instruct | DeepInfra            | 74 tok/s           | 320 ms             | $0.63 (মোট)       | 0.04%      |
| Qwen 2.5 72B Instruct | Fireworks AI         | 138 tok/s          | 195 ms             | $1.80 (মোট)       | 0.02%      |
| Qwen 2.5 72B Instruct | Together AI          | 118 tok/s          | 225 ms             | $1.76 (মোট)       | 0.03%      |
| Qwen 2.5 72B Instruct | Groq                 | 280 tok/s          | 145 ms             | $1.38 (মোট)       | 0.02%      |
+-----------------------+----------------------+--------------------+--------------------+-------------------+------------+

5. প্রোডাকশন পাইথন কোড

import os
import time
from openai import OpenAI

class ResilientLLMClient:
    def __init__(self):
        self.fast_client = OpenAI(
            base_url="https://api.groq.com/openai/v1",
            api_key=os.environ.get("GROQ_API_KEY")
        )
        self.cheap_client = OpenAI(
            base_url="https://api.deepinfra.com/v1/openai",
            api_key=os.environ.get("DEEPINFRA_TOKEN")
        )

    def generate(self, prompt: str, prioritize_speed: bool = True) -> str:
        if prioritize_speed:
            try:
                start = time.perf_counter()
                res = self.fast_client.chat.completions.create(
                    model="llama-3.3-70b-versatile",
                    messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
                    max_tokens=800
                )
                print(f"[Groq LPU] সময়: {time.perf_counter() - start:.3f} সেকেন্ড")
                return res.choices[0].message.content
            except Exception as e:
                print(f"[Groq সতর্কতা] DeepInfra-তে রূপান্তর: {e}")

        start = time.perf_counter()
        res = self.cheap_client.chat.completions.create(
            model="deepseek-ai/DeepSeek-V3",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            max_tokens=800
        )
        print(f"[DeepInfra] সময়: {time.perf_counter() - start:.3f} সেকেন্ড")
        return res.choices[0].message.content

6. মাসিক খরচের হিসাব: ১০ কোটি টোকেন

Claude 3.5 Sonnet: $৬৭৫.০০/মাস
Cerebras (Llama 3.3 70B): $৭৫.০০/মাস (৮৮% সাশ্রয়)
Groq (Llama 3.3 70B): $৭৮.৭৫/মাস (৮৮% সাশ্রয়)
DeepInfra (DeepSeek V3): $২১.০০/মাস (৯৭% সাশ্রয়)

7. সিদ্ধান্ত ও সুপারিশ

ভয়েস ও রিয়েল-টাইম চ্যাটবট: অতি দ্রুতগতির জন্য Cerebras; দীর্ঘ কনটেক্সট (128k) ও টুল কলিংয়ের জন্য Groq।
ব্যাচ প্রসেসিং ও RAG: DeepSeek V3 মডেলের মাধ্যমে খরচে সর্বোত্তম সাশ্রয়ের জন্য DeepInfra।
উচ্চ ব্যবসায়িক নির্ভরযোগ্যতা: Fireworks AI অথবা OpenRouter গেটওয়ে।