Top 5 Super Fast LLM API Providers

Die fünf schnellsten Anbieter von LLM-APIs – KDnuggets

Schnelle Anbieter, die Open-Source-LLMs anbieten, überschreiten die bisherigen Geschwindigkeitsgrenzen und liefern niedrige Latenzzeiten sowie starke Leistungen, die sie für Echtzeitanwendungen, langandauernde Programmieraufgaben und Produktions-SaaS-Anwendungen geeignet machen.

Von Abid Ali Awan, KDnuggets Assistant Editor am 16. Februar 2026 in Sprachmodellen

Große Sprachmodelle wurden erst dann wirklich schnell, als Groq seine eigene maßgeschneiderte Verarbeitungsarchitektur, die Groq Language Processing Unit (LPU), einführte. Diese Chips wurden speziell für die Inferenz von Sprachmodellen entwickelt und veränderten sofort die Erwartungen an die Geschwindigkeit. Zu diesem Zeitpunkt lagen die durchschnittlichen Antworten von GPT-4 bei etwa 25 Tokens pro Sekunde. Groq demonstrierte Geschwindigkeiten von über 150 Tokens pro Sekunde und bewies damit, dass Echtzeit-AI-Interaktion endlich möglich war.

Diese Veränderung zeigte, dass schnellere Inferenz nicht nur von der Nutzung mehrerer GPUs abhängt. Ein besseres Siliziumdesign oder optimierte Software können die Leistung erheblich steigern. Seitdem sind viele andere Unternehmen in diesen Bereich eingetreten und haben die Geschwindigkeiten der Token-Generierung weiter erhöht. Einige Anbieter liefern jetzt Tausende von Tokens pro Sekunde auf Open-Source-Modellen. Diese Verbesserungen verändern die Art und Weise, wie Menschen große Sprachmodelle nutzen. Anstatt Minuten auf Antworten zu warten, können Entwickler jetzt Anwendungen erstellen, die sich sofort und interaktiv anfühlen. Jetzt: Die entscheidenden AI-Entwicklungen des Jahres 2025

In diesem Artikel betrachten wir die fünf schnellsten Anbieter von LLM-APIs, die diese neue Ära prägen. Wir konzentrieren uns auf niedrige Latenz, hohe Durchsatzraten und reale Leistungen bei beliebten Open-Source-Modellen.

1. Cerebras

Cerebras hebt sich durch seinen hohen Durchsatz hervor, indem es einen sehr unterschiedlichen Hardwareansatz verfolgt. Anstelle von GPU-Clustern betreibt Cerebras Modelle auf seinem Wafer-Scale Engine, das eine gesamte Siliziumscheibe als einen einzigen Chip nutzt. Dies beseitigt viele Kommunikationsengpässe und ermöglicht massive parallele Berechnungen mit sehr hoher Speicherbandbreite. Das Ergebnis ist eine extrem schnelle Token-Generierung, während die Latenz des ersten Tokens niedrig bleibt.

Diese Architektur macht Cerebras zu einer starken Wahl für Arbeitslasten, bei denen die Anzahl der Tokens pro Sekunde am wichtigsten ist, wie z. B. lange Zusammenfassungen, Extraktionen und Code-Generierung oder hochfrequente Produktionsendpunkte.

Beispielhafte Leistungsmerkmale:

• 3.115 Tokens pro Sekunde auf gpt-oss-120B (hoch) mit ~0,28s für den ersten Token
• 2.782 Tokens pro Sekunde auf gpt-oss-120B (niedrig) mit ~0,29s für den ersten Token
• 1.669 Tokens pro Sekunde auf GLM-4.7 mit ~0,24s für den ersten Token
• 2.041 Tokens pro Sekunde auf Llama 3.3 70B mit ~0,31s für den ersten Token

Was zu beachten ist: Cerebras hat eindeutig die Geschwindigkeit im Fokus. In einigen Fällen, wie bei GLM-4.7, können die Preise höher sein als bei langsameren Anbietern, aber für durchsatzorientierte Anwendungsfälle können die Leistungsgewinne die Kosten überwiegen.

2. Groq

Groq ist bekannt dafür, wie schnell sich seine Antworten in der Praxis anfühlen. Seine Stärke liegt nicht nur im Token-Durchsatz, sondern auch in der extrem kurzen Zeit bis zum ersten Token. Dies wird durch Groqs maßgeschneiderte Language Processing Unit erreicht, die für deterministische Ausführung konzipiert ist und die Planungsüberhänge, die in GPU-Systemen üblich sind, vermeidet. Infolgedessen beginnen die Antworten fast sofort zu fließen.

Dies macht Groq besonders stark für interaktive Arbeitslasten, bei denen Reaktionsfähigkeit ebenso wichtig ist wie rohe Geschwindigkeit, wie z. B. Chat-Anwendungen, Agenten, Co-Piloten und Echtzeitsysteme.

Beispielhafte Leistungsmerkmale:

• 935 Tokens pro Sekunde auf gpt-oss-20B (hoch) mit ~0,17s für den ersten Token
• 914 Tokens pro Sekunde auf gpt-oss-20B (niedrig) mit ~0,17s für den ersten Token
• 467 Tokens pro Sekunde auf gpt-oss-120B (hoch) mit ~0,17s für den ersten Token
• 463 Tokens pro Sekunde auf gpt-oss-120B (niedrig) mit ~0,16s für den ersten Token
• 346 Tokens pro Sekunde auf Llama 3.3 70B mit ~0,19s für den ersten Token

Wann es eine gute Wahl ist: Groq glänzt in Anwendungsfällen, in denen ein schneller Antwortstart entscheidend ist. Selbst wenn andere Anbieter einen höheren Spitzen-Durchsatz bieten, liefert Groq konsequent eine reaktionsschnellere und lebendigere Benutzererfahrung.

3. SambaNova

SambaNova bietet starke Leistungen, indem es seine maßgeschneiderte Reconfigurable Dataflow Architecture nutzt, die darauf ausgelegt ist, große Modelle effizient auszuführen, ohne auf die traditionelle GPU-Planung angewiesen zu sein. Diese Architektur streamt Daten auf vorhersehbare Weise durch das Modell, reduziert den Overhead und verbessert den nachhaltigen Durchsatz. SambaNova kombiniert diese Hardware mit einem eng integrierten Software-Stack, der für große Transformermodelle, insbesondere die Llama-Familie, optimiert ist.

Das Ergebnis ist eine hohe und stabile Token-Generierungsgeschwindigkeit über große Modelle hinweg, mit wettbewerbsfähiger Latenz für den ersten Token, die gut für Produktionsarbeitslasten geeignet ist.

Beispielhafte Leistungsmerkmale:

• 689 Tokens pro Sekunde auf Llama 4 Maverick mit ~0,80s für den ersten Token
• 611 Tokens pro Sekunde auf gpt-oss-120B (hoch) mit ~0,46s für den ersten Token
• 608 Tokens pro Sekunde auf gpt-oss-120B (niedrig) mit ~0,76s für den ersten Token
• 365 Tokens pro Sekunde auf Llama 3.3 70B mit ~0,44s für den ersten Token

Wann es eine gute Wahl ist: SambaNova ist eine starke Option für Teams, die Llama-basierte Modelle einsetzen und hohe Durchsatzraten sowie zuverlässige Leistungen wünschen, ohne sich ausschließlich auf eine einzelne Spitzenbenchmarkzahl zu konzentrieren.

4. Fireworks AI

Fireworks AI erzielt hohe Token-Geschwindigkeiten, indem es sich auf Software-Optimierung anstelle eines einzelnen Hardwarevorteils konzentriert. Seine Inferenzplattform wurde entwickelt, um große Open-Source-Modelle effizient bereitzustellen, indem das Modell-Laden, die Speicheranordnung und die Ausführungspfade optimiert werden. Fireworks wendet Techniken wie Quantisierung, Caching und modell-spezifisches Tuning an, sodass jedes Modell nahe seiner optimalen Leistung läuft. Es nutzt auch fortschrittliche Inferenzmethoden wie spekulative Dekodierung, um den effektiven Token-Durchsatz zu erhöhen, ohne die Latenz zu steigern.

Dieser Ansatz ermöglicht es Fireworks, starke und konsistente Leistungen über mehrere Modellfamilien hinweg zu liefern, was es zu einer zuverlässigen Wahl für Produktionssysteme macht, die mehr als ein großes Modell verwenden.

Beispielhafte Leistungsmerkmale:

• 851 Tokens pro Sekunde auf gpt-oss-120B (niedrig) mit ~0,30s für den ersten Token
• 791 Tokens pro Sekunde auf gpt-oss-120B (hoch) mit ~0,30s für den ersten Token
• 422 Tokens pro Sekunde auf GLM-4.7 mit ~0,47s für den ersten Token
• 359 Tokens pro Sekunde auf GLM-4.7 ohne Schlussfolgerung mit ~0,45s für den ersten Token

Wann es eine gute Wahl ist: Fireworks eignet sich gut für Teams, die starke und konsistente Geschwindigkeiten über mehrere große Modelle benötigen, was es zu einer soliden Allround-Wahl für Produktionsarbeitslasten macht.

5. Baseten

Baseten zeigt besonders starke Ergebnisse bei GLM 4.7, wo es nahe an der Spitze der Anbieter abschneidet. Seine Plattform konzentriert sich auf optimierte Modellbereitstellung, effiziente GPU-Nutzung und sorgfältiges Tuning für spezifische Modellfamilien. Dies ermöglicht es Baseten, soliden Durchsatz bei GLM-Arbeitslasten zu liefern, auch wenn seine Leistung bei sehr großen GPT OSS-Modellen moderater ist.

Baseten ist eine gute Option, wenn die Geschwindigkeit von GLM 4.7 Priorität hat, anstatt den Spitzen-Durchsatz über jedes Modell hinweg.

Beispielhafte Leistungsmerkmale:

• 385 Tokens pro Sekunde auf GLM 4.7 mit ~0,59s für den ersten Token
• 369 Tokens pro Sekunde auf GLM 4.7 ohne Schlussfolgerung mit ~0,69s für den ersten Token
• 242 Tokens pro Sekunde auf gpt-oss-120B (hoch)
• 246 Tokens pro Sekunde auf gpt-oss-120B (niedrig)

Wann es eine gute Wahl ist: Baseten verdient Aufmerksamkeit, wenn die Leistung von GLM 4.7 am wichtigsten ist. In diesem Datensatz liegt es nur hinter Fireworks bei diesem Modell und weit vor vielen anderen Anbietern, auch wenn es nicht an der Spitze bei größeren GPT OSS-Modellen konkurriert.

Vergleich der Anbieter für extrem schnelle LLM-APIs

Die folgende Tabelle vergleicht die Anbieter basierend auf der Token-Generierungsgeschwindigkeit und der Zeit bis zum ersten Token über große Sprachmodelle hinweg und hebt hervor, wo jede Plattform am besten abschneidet.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der es liebt, Maschinenlernmodelle zu entwickeln. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs über Technologien im Bereich Maschinenlernen und Datenwissenschaft. Abid hat einen Master-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationsengineering. Seine Vision ist es, ein KI-Produkt zu entwickeln, das mithilfe eines Graph-Neural-Netzwerks für Studenten, die mit psychischen Erkrankungen kämpfen, hilfreich ist.

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