This model is deprecated. We only continue performance benchmarking for the default 10k input token workload. Results for other workloads are historical and no longer updated.
Meta has launched a newer model, Llama 3.3 70B. We suggest considering it instead.
For more information, see comparison of Llama 3.3 70B to other models and API provider benchmarks for Llama 3.3 70B.
本分析旨在帮助你根据使用场景，选择 Llama 3.1 Instruct 70B 的最佳 API 服务商。
速度最快
Amazon Latency OptimizedAmazon Standard
DeepInfra (Turbo, FP8)DeepInfra输出速度
共 4 家服务商
延迟最低
Amazon Latency OptimizedAmazon StandardDeepInfraDeepInfra (Turbo, FP8)首 Token 延迟
共 4 家服务商
价格最低
DeepInfraDeepInfra (Turbo, FP8)Amazon StandardAmazon Latency Optimized每 100 万 token 的混合价格
共 4 家服务商
可通过 4 家 API 服务商使用 Llama 3.1 70B，每家服务商的性能特征和价格各不相同。下方对比了各服务商的关键指标。
- 输出速度最快的服务商是 Amazon Latency Optimized（115.8 t/s）、Amazon Standard（99.7 t/s）和DeepInfra (Turbo, FP8)（35.5 t/s）。 各服务商之间的速度差异显著，最快与最慢相差 231%。
- 延迟方面，Amazon Latency Optimized（1.26 秒）、Amazon Standard（1.33 秒）和DeepInfra（1.93 秒） 的首 Token 延迟最低。
- 价格方面，DeepInfra（0.40）、DeepInfra (Turbo, FP8)（0.40）和Amazon Standard（0.72） 每 100 万 token 的混合价格最低。 各服务商价格最多相差 2.2 倍。
- Amazon Latency Optimized 兼具最高速度和最低延迟，性能表现最佳。若要优化成本，DeepInfra 的价格最具竞争力。
亮点
价格
Pricing: Cache Hit, Input, and Output
Pricing: Blended Price
Output Speed vs. Price
速度
按输出速度（每秒 token 数）衡量
Output Speed: Llama 3.1 Instruct 70B
Latency vs. Output Speed
延迟
按首 Token 延迟（秒）衡量
首 Token 延迟
端到端响应时间
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
端到端响应时间
关键比较指标与 API 功能
常见问题
关于 Llama 3.1 Instruct 70B 服务商的常见问题
可通过 4 家 API 服务商使用 Llama 3.1 Instruct 70B：Amazon Standard、DeepInfra、Amazon Latency Optimized和DeepInfra (Turbo, FP8)。每家服务商的性能特征和价格各不相同。
目前可通过我们进行基准测试和跟踪的 4 家 API 服务商使用 Llama 3.1 Instruct 70B。
按输出速度计算，Llama 3.1 Instruct 70B 速度最快的服务商是 Amazon Latency Optimized（115.8 t/s）、Amazon Standard（99.7 t/s）和DeepInfra (Turbo, FP8)（35.5 t/s）。输出速度衡量模型开始响应后生成 token 的速度。
Llama 3.1 Instruct 70B 的首 Token 延迟最低的服务商是 Amazon Latency Optimized（1.26s）、Amazon Standard（1.33s）和DeepInfra（1.93s）。延迟越低，初始响应越快。
按混合价格计算，Llama 3.1 Instruct 70B 最实惠的服务商是 DeepInfra（每 100 万 token $0.40）、DeepInfra (Turbo, FP8)（每 100 万 token $0.40）和Amazon Standard（每 100 万 token $0.72）。混合价格采用缓存命中/输入/输出 token 为 7:2:1 的比例。
Llama 3.1 Instruct 70B 输入 token 价格最低的服务商是 DeepInfra（每 100 万输入 token $0.40）、DeepInfra (Turbo, FP8)（每 100 万输入 token $0.40）和Amazon Standard（每 100 万输入 token $0.72）。
Llama 3.1 Instruct 70B 输出 token 价格最低的服务商是 DeepInfra（每 100 万输出 token $0.40）、DeepInfra (Turbo, FP8)（每 100 万输出 token $0.40）和Amazon Standard（每 100 万输出 token $0.72）。
Llama 3.1 Instruct 70B 各服务商价格最多相差 2.2 倍。最实惠的是 DeepInfra，每 100 万 token 收费 $0.40；Amazon Latency Optimized 则收费 $0.90。
Llama 3.1 Instruct 70B 的输出速度在不同服务商之间差异显著。Amazon Latency Optimized 最快，为 115.8 t/s，是 DeepInfra（35.0 t/s）的 3.3 倍。
提供 Llama 3.1 Instruct 70B 的 4 家服务商中，有 2 家支持 JSON 模式：DeepInfra和DeepInfra (Turbo, FP8)。
提供 Llama 3.1 Instruct 70B 的全部 4 家服务商均支持函数调用（工具使用）。
对于 Llama 3.1 Instruct 70B，Amazon Latency Optimized 兼具最高速度和最低延迟，性能表现最佳。若要优化成本，DeepInfra 的价格最具竞争力。
选择 Llama 3.1 Instruct 70B 服务商时，请考虑：输出速度（适合吞吐量密集型任务）、延迟（适合需要快速首次响应的交互式应用）、价格（适合成本敏感型工作负载），以及 JSON 模式或函数调用等 API 功能。
会。服务商性能可能因基础设施变化、负载均衡和更新而随时间波动。我们持续对所有服务商进行基准测试，并在“随时间变化”图表中展示历史性能趋势。
有关 Llama 3.1 Instruct 70B 的智能、能力、模态及其与其他模型的比较，请参阅模型概览页面。 查看模型概览