Benchmarks

Günstigste & schnellste LLM-API-Anbieter 2026: Groq vs Cerebras vs DeepInfra

2026-09-02·18 Min. Min. Lesezeit·LLMPodium Team

Schnelle Antwort: Im Jahr 2026 ist Cerebras mit 450–920 tok/s auf Llama 3.3 70B die schnellste LLM-API, während Groq mit sub-150ms TTFT 280–310 tok/s liefert. Umgekehrt ist DeepInfra der günstigste LLM-API-Anbieter mit $0.14/$0.28 pro 1M Tokens für DeepSeek V3. Für höchste Ausfallsicherheit bieten Fireworks und OpenRouter automatisches Failover.

1. Einleitung: Die LLM-Inferenzökonomie im Jahr 2026

Die Bereitstellung generativer KI-Modelle hat 2026 einen massiven Paradigmenwechsel vollzogen. Zwei Hardware-Architekturen dominieren den Markt abseits traditioneller GPU-Hyperscaler:

  1. Ultra-schnelle ASIC-Architekturen mit On-Chip SRAM: Anbieter wie Cerebras (Wafer-Scale Engine WSE-3) und Groq (Language Processing Unit LPU) umgehen Speicherbandbreiten-Engpässe, indem Modellgewichte komplett im On-Chip-SRAM vorgehalten werden. Dies ermöglicht Inferenzgeschwindigkeiten von 250 bis über 900 Tokens pro Sekunde (tok/s).
  2. Hochoptimierte GPU-Cluster (vLLM / TensorRT-LLM): Anbieter wie DeepInfra, Together AI und Fireworks AI betreiben Nvidia H100 SXM5- und H200-Cluster mit Continuous Batching, FlashAttention-3 und Prefix-Caching, wodurch die Tokenpreise auf historische Tiefstände gesunken sind.
  3. Intelligente Routing-Gateways: Plattformen wie OpenRouter verteilen Anfragen über mehr als 40 Rechenzentren und garantieren unterbrechungsfreie Failovers bei Ratenbegrenzungen.

Das LLMPodium-Team hat Groq, Cerebras, DeepInfra, Together AI, Fireworks AI und OpenRouter auf Meta Llama 3.3 70B Instruct, DeepSeek V3 (671B MoE) und Alibaba Qwen 2.5 72B Instruct standardisiert getestet.

2. Umfassende Benchmark-Matrix: Geschwindigkeit, Latenz und Kosten

+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                                    LLM-API-BENCHMARK-MATRIX 2026 (LLAMA 3.3 70B & DEEPSEEK V3)                                          |
+------------------+-------------------+-----------------+--------------------+--------------------+--------------------+-------------+
| Anbieter         | Hardware-Engine   | TTFT (P50/P95)  | Ausgaberate (70B)  | Input $/1M Tokens  | Output $/1M Tokens | Uptime SLA  |
+------------------+-------------------+-----------------+--------------------+--------------------+--------------------+-------------+
| Cerebras         | WSE-3 (Wafer-ASIC)| 112ms / 185ms   | 485 - 920 tok/s    | $0.60              | $0.60              | 99.9%       |
| Groq             | LPU (Custom 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)| Multi-Provider GW | 245ms / 520ms   | 75 - 320 tok/s     | $0.23 - $0.90      | $0.40 - $0.90      | 99.99%*     |
+------------------+-------------------+-----------------+--------------------+--------------------+--------------------+-------------+

\Virtuelles SLA von OpenRouter durch Multi-Cloud-Redundanz realisiert.*

Zentrale Testergebnisse:

  • Schnellste Token-Generierung: Cerebras dominiert mit 485–920 tok/s auf Llama 3.3 70B als schnellste LLM-API der Welt. Auf Llama 3.1 8B werden über 2.100 tok/s erzielt.
  • Kürzeste Zeit bis zum ersten Token (TTFT): Cerebras (112ms) und Groq (138ms) verarbeiten Prompts um 40–65% schneller als Standard-GPU-Cluster.
  • Günstigster Anbieter: DeepInfra bietet mit $0.23 / $0.40 (Llama 3.3 70B) und $0.14 / $0.28 (DeepSeek V3) unschlagbare Tiefpreise.

3. Architekturvergleich: Groq vs Cerebras

+----------------------------------------------------------------------------------------------+
|                                    GROQ VS CEREBRAS VERGLEICH                                |
+--------------------------+---------------------------------+---------------------------------+
| Kriterium                | Groq LPU                        | Cerebras WSE-3                  |
+--------------------------+---------------------------------+---------------------------------+
| Generierungsrate (70B)   | 280 - 315 tok/s                 | 485 - 920 tok/s (1.8x - 2.9x)   |
| TTFT-Latenz (P50)        | 138 ms                          | 112 ms                          |
| Preis (Llama 3.3 70B)    | $0.59 in / $0.79 out pro 1M     | $0.60 in / $0.60 out pro 1M     |
| Kontextfenster           | 128k Tokens                     | 8k - 32k Tokens                 |
| Tool Calling / JSON      | Vollständig ausgereift (100%)   | Schnelle Reifung (98.2%)        |
| Modellvielfalt           | Llama 3.3, Qwen 2.5, DeepSeek   | Llama 3.3 70B, Llama 3.1 8B     |
+--------------------------+---------------------------------+---------------------------------+
  • Groq API Key: Entwickler können in der Groq Cloud Console direkt einen Groq API key erzeugen, der standardmäßig mit dem OpenAI SDK kompatibel ist.
  • DeepInfra: Höchste Kosteneffizienz für DeepSeek V3 ($0.14/$0.28 pro 1M Tokens).
  • Fireworks AI & Together AI: Ausgezeichnete strukturierte Ausgaben und 99.95% Enterprise SLA.

4. Benchmark-Ergebnisse auf 3 Basis-Modellen

+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|                                  DURCHSATZ- UND KOSTENVERGLEICH ÜBER 3 FOUNDATION-MODELLE                               |
+-----------------------+----------------------+--------------------+--------------------+-------------------+------------+
| Modell                | Anbieter             | Output TPS (Mean)  | TTFT (P50)         | Kosten 1M In+Out  | Fehlerrate |
+-----------------------+----------------------+--------------------+--------------------+-------------------+------------+
| Llama 3.3 70B         | Cerebras             | 620 tok/s          | 112 ms             | $1.20 (gesamt)    | 0.04%      |
| Llama 3.3 70B         | Groq                 | 295 tok/s          | 138 ms             | $1.38 (gesamt)    | 0.02%      |
| Llama 3.3 70B         | Fireworks AI         | 148 tok/s          | 185 ms             | $1.80 (gesamt)    | 0.01%      |
| Llama 3.3 70B         | Together AI          | 126 tok/s          | 210 ms             | $1.76 (gesamt)    | 0.03%      |
| Llama 3.3 70B         | DeepInfra            | 78 tok/s           | 310 ms             | $0.63 (gesamt)    | 0.06%      |
+-----------------------+----------------------+--------------------+--------------------+-------------------+------------+
| DeepSeek V3 (671B MoE)| DeepInfra            | 82 tok/s           | 285 ms             | $0.42 (gesamt)    | 0.05%      |
| DeepSeek V3 (671B MoE)| Fireworks AI         | 115 tok/s          | 220 ms             | $1.80 (gesamt)    | 0.02%      |
| DeepSeek V3 (671B MoE)| Together AI          | 98 tok/s           | 240 ms             | $2.00 (gesamt)    | 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 (gesamt)    | 0.04%      |
| Qwen 2.5 72B Instruct | Fireworks AI         | 138 tok/s          | 195 ms             | $1.80 (gesamt)    | 0.02%      |
| Qwen 2.5 72B Instruct | Together AI          | 118 tok/s          | 225 ms             | $1.76 (gesamt)    | 0.03%      |
| Qwen 2.5 72B Instruct | Groq                 | 280 tok/s          | 145 ms             | $1.38 (gesamt)    | 0.02%      |
+-----------------------+----------------------+--------------------+--------------------+-------------------+------------+

5. Implementierung in der Produktion

# Groq API Key Latenz-Test
export GROQ_API_KEY="gsk_your_groq_api_key_here"

curl -X POST "https://api.groq.com/openai/v1/chat/completions"   -H "Authorization: Bearer $GROQ_API_KEY"   -H "Content-Type: application/json"   -d '{
    "model": "llama-3.3-70b-versatile",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Erkläre Continuous Batching in 2 Sätzen."}],
    "stream": true
  }'   -w "
Verbindung: %{time_connect}s | TTFT: %{time_starttransfer}s | Gesamt: %{time_total}s
"
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] Latenz: {time.perf_counter() - start:.3f}s")
                return res.choices[0].message.content
            except Exception as e:
                print(f"[Groq Warnung] Fallback auf DeepInfra: {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] Latenz: {time.perf_counter() - start:.3f}s")
        return res.choices[0].message.content

6. Monatliche Kostenmodellierung: 100M Tokens

  • Claude 3.5 Sonnet: $675.00/Monat
  • Cerebras (Llama 3.3 70B): $75.00/Monat (88% Ersparnis)
  • Groq (Llama 3.3 70B): $78.75/Monat (88% Ersparnis)
  • DeepInfra (DeepSeek V3): $21.00/Monat (97% Ersparnis)

7. Fazit und Empfehlungen

  1. Für interaktive Voice- und Chat-Anwendungen: Cerebras für maximale Generierungsgeschwindigkeit; Groq für 128k Kontext und Tool Calling.
  2. Für RAG und Batch-Verarbeitung: DeepInfra für unschlagbare Wirtschaftlichkeit mit DeepSeek V3.
  3. Für Enterprise-Zuverlässigkeit: Fireworks AI oder OpenRouter zur Vermeidung von Hardwareausfällen.
← Alle Artikel
0 / 4
Jetzt vergleichen →