Llama 3.3 Instruct 70B Benchmarking und Analyse von API-Anbietern
Diese Analyse soll Sie bei der Auswahl des besten API-Anbieters von Llama 3.3 Instruct 70B für Ihren Anwendungsfall unterstützen.
Am schnellsten
Groq
SambaNova
Amazon
Google Vertex
AzureAusgabegeschwindigkeit
Insgesamt 14 Anbieter
Niedrigste Latenz
Google VertexGroq
CoreWeaveAmazon
ScalewayZeit bis zum ersten Token
Insgesamt 14 Anbieter
Niedrigster Preis
DeepInfra (Turbo, FP8)
Nebius Base
Novita
Parasail (FP8)
CloudflareMischpreis (pro 1 Mio. Tokens)
Insgesamt 14 Anbieter
Llama 3.3 70B ist über 14 API-Anbieter verfügbar, die jeweils unterschiedliche Leistungsmerkmale und Preise bieten. Im Folgenden werden die wichtigsten Metriken der Anbieter verglichen.
- Bei der Ausgabegeschwindigkeit führen Groq (327.2 Tokens/s), SambaNova (295.1 Tokens/s) und Amazon (153.7 Tokens/s). Die Geschwindigkeit unterscheidet sich erheblich zwischen den Anbietern: Der Unterschied zwischen dem schnellsten und langsamsten beträgt 4328 %.
- Bei der Latenz bieten Google Vertex (0.65 s), Groq (0.91 s) und CoreWeave (0.92 s) die niedrigste Zeit bis zum ersten Token.
- Bei den Preisen bieten DeepInfra (Turbo, FP8) (0.12), Nebius Base (0.16) und Novita (0.16) die niedrigsten Mischpreise pro 1 Mio. Tokens. Die Preise unterscheiden sich je nach Anbieter bis zum 8.6-Fachen.
Wichtigste Ergebnisse
Aktualisierung: Der Standard-Workload für das Performance-Benchmarking wurde auf 10k Eingabetokens umgestellt, um Produktionsanwendungsfälle besser abzubilden. Oben können weiterhin andere Workloads ausgewählt werden.
Preise
Pricing: Cache Hit, Input, and Output
Pricing: Blended Price
Pricing: Cache Discount
Output Speed vs. Price
Geschwindigkeit
Gemessen anhand der Ausgabegeschwindigkeit (Tokens pro Sekunde)
Output Speed: Llama 3.3 Instruct 70B
Latency vs. Output Speed
Latenz
Gemessen anhand der Zeit (in Sekunden) bis zum ersten Token
Zeit bis zum ersten Token
Ende-zu-Ende-Antwortzeit
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
Ende-zu-Ende-Antwortzeit
Wichtige Vergleichsmetriken und API-Funktionen
 Fireworks | 131k | Offen | -- | -- | -- | -- | -- | ||
| Google | 128k | Offen | -- | 145 | 0.66 | 4.11 | -- | ||
| Groq | 131k | Offen | -- | 325 | 0.84 | 2.38 | -- | ||
| Novita | 131k | Offen | -- | 40 | 1.75 | 14.17 | -- | ||
| Parasail | 131k | Offen | -- | 80 | 2.47 | 8.74 | -- | ||
| SambaNova | 128k | Offen | -- | 302 | 1.76 | 3.42 | -- | ||
| Nebius | 128k | Offen | -- | 7 | 4.69 | 76.31 | -- | ||
| CoreWeave | 128k | Offen | -- | 82 | 0.89 | 6.98 | -- | ||
 Together AI | 131k | Offen | -- | 72 | 1.46 | 8.37 | -- | ||
| Microsoft Azure | 128k | Offen | -- | 123 | 2.12 | 6.17 | -- | ||
| DeepInfra | 131k | Offen | -- | 17 | 2.40 | 32.45 | -- | ||
| Cloudflare | 24k | Offen | -- | -- | -- | -- | -- | ||
| Amazon Bedrock | 128k | Offen | -- | 155 | 1.14 | 4.36 | -- | ||
| Scaleway | 100k | Offen | -- | 88 | 1.29 | 6.99 | -- | ||
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zu den Anbietern von Llama 3.3 Instruct 70B
Llama 3.3 Instruct 70B ist über 14 API-Anbieter verfügbar: Fireworks, Google Vertex, Groq, Novita, Parasail (FP8), SambaNova, Nebius Base, CoreWeave, Together AI Turbo, Azure, DeepInfra (Turbo, FP8), Cloudflare, Amazon und Scaleway. Jeder Anbieter bietet unterschiedliche Leistungsmerkmale und Preise.
Llama 3.3 Instruct 70B ist derzeit über 14 API-Anbieter, die wir bewerten und beobachten verfügbar.
Die Anbieter mit der niedrigsten Zeit bis zum ersten Token für Llama 3.3 Instruct 70B sind Google Vertex (0.65s), Groq (0.91s) und CoreWeave (0.92s). Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Reaktion.
Die nach Mischpreis günstigsten Anbieter für Llama 3.3 Instruct 70B sind DeepInfra (Turbo, FP8) ($0.12 pro 1 Mio. Tokens), Nebius Base ($0.16 pro 1 Mio. Tokens) und Novita ($0.16 pro 1 Mio. Tokens). Der Mischpreis basiert auf einem Tokenverhältnis von 7:2:1 für Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe.
Die Anbieter mit dem niedrigsten Preis für Eingabetokens bei Llama 3.3 Instruct 70B sind DeepInfra (Turbo, FP8) ($0.10 pro 1 Mio. Eingabetokens), Nebius Base ($0.13 pro 1 Mio. Eingabetokens) und Novita ($0.14 pro 1 Mio. Eingabetokens).
Die Anbieter mit dem niedrigsten Preis für Ausgabetokens bei Llama 3.3 Instruct 70B sind DeepInfra (Turbo, FP8) ($0.32 pro 1 Mio. Ausgabetokens), Novita ($0.40 pro 1 Mio. Ausgabetokens) und Nebius Base ($0.40 pro 1 Mio. Ausgabetokens).
Die Preise für Llama 3.3 Instruct 70B unterscheiden sich je nach Anbieter bis zum 8.6-Fachen. Am günstigsten ist DeepInfra (Turbo, FP8) mit $0.12 pro 1 Mio. Tokens, während Scaleway $1.05 pro 1 Mio. Tokens berechnet.
Die Ausgabegeschwindigkeit von Llama 3.3 Instruct 70B unterscheidet sich erheblich zwischen den Anbietern. Groq ist mit 327.2 Tokens/s am schnellsten und damit um den Faktor 44.3 schneller als Nebius Base mit 7.4 Tokens/s.
13 von 14 Anbietern unterstützen den JSON-Modus für Llama 3.3 Instruct 70B: Fireworks, Google Vertex, Groq, Novita, Parasail (FP8), SambaNova, Nebius Base, CoreWeave, Together AI Turbo, Azure, DeepInfra (Turbo, FP8), Cloudflare und Scaleway.
Alle 14 Anbieter von Llama 3.3 Instruct 70B unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).
Der beste Anbieter für Llama 3.3 Instruct 70B hängt von Ihren Prioritäten ab: Groq bietet die höchste Ausgabegeschwindigkeit, Google Vertex die niedrigste Latenz und DeepInfra (Turbo, FP8) den konkurrenzfähigsten Preis.
Berücksichtigen Sie bei der Wahl eines Anbieters für Llama 3.3 Instruct 70B die Ausgabegeschwindigkeit für durchsatzintensive Aufgaben, die Latenz für interaktive Anwendungen mit schneller erster Reaktion, den Preis für kostensensible Workloads und API-Funktionen wie den JSON-Modus oder Funktionsaufrufe.
Ja, die Leistung eines Anbieters kann sich durch Änderungen an der Infrastruktur, Lastverteilung und Aktualisierungen im Laufe der Zeit verändern. Wir bewerten alle Anbieter fortlaufend und zeigen historische Leistungstrends in den Diagrammen „Im Zeitverlauf“ an.
Informationen zur Intelligenz, zu den Fähigkeiten und Modalitäten von Llama 3.3 Instruct 70B sowie zum Vergleich mit anderen Modellen finden Sie auf der Modellübersichtsseite. Modellübersicht anzeigen