Anbietervergleich

So treffen Sie die Wahl bei deepinfra vs together ai

Die Antwort auf deepinfra vs together ai hängt vom Modell, der Arbeitslast und dem tatsächlichen Anfrageaufkommen ab. Deepinfra und Together AI kommen beide für Inferenz infrage; vergleichen Sie dieselben Anfragen, bevor Sie eine Anwendung umstellen.

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Die kurze Antwort

6 Min. Lesezeit

Gesamtkostentabelle

Vergleichen Sie bei deepinfra vs together ai das genaue Modell und die aktuellen Konditionen beider Anbieter, bevor Sie die monatlichen Kosten schätzen. Veröffentlichte Preise erfassen nicht alle Kosten einer Arbeitslast.

Deepinfra Together AI
Modellauswahl Prüfen Sie im Deepinfra-Katalog, ob das benötigte Modell in der erforderlichen Version verfügbar ist. Prüfen Sie im Together AI-Katalog, ob dasselbe Modell in derselben Version verfügbar ist.
Eingabenutzung Wenden Sie den aktuellen Deepinfra-Preis für Eingaben auf die gemessene Prompt-Nutzung an. Wenden Sie den aktuellen Together AI-Preis für Eingaben auf dieselbe gemessene Nutzung an.
Ausgabenutzung Schätzen Sie die Ausgabekosten separat anhand der tatsächlichen Antwortlängen. Verwenden Sie dieselben Antwortlängen und den entsprechenden Preis für die Ausgabe.
Lange Anfragen Prüfen Sie, ob die benötigte Kontextlänge verfügbar ist und wie sie abgerechnet wird. Prüfen Sie die entsprechende Kontextoption und ihre Abrechnungsbedingungen.
Fehler und Wiederholungsversuche Berücksichtigen Sie das bei einem Test mit Deepinfra beobachtete Verhalten bei Wiederholungsversuchen. Berücksichtigen Sie das bei einem Test mit Together AI beobachtete Verhalten bei Wiederholungsversuchen.
Integrationsaufwand Berücksichtigen Sie alle Code-, Monitoring- und Prompt-Anpassungen, die für die Nutzung von Deepinfra nötig sind. Berücksichtigen Sie denselben Aufwand bei einem Wechsel zu Together AI.
Effektive monatliche Kosten Berechnen Sie diese anhand Ihres gemessenen Anfragemixes und der aktuellen Konditionen. Berechnen Sie diese anhand des identischen Anfragemixes und der aktuellen Konditionen.

Wo sich die Qualität unterscheidet

Anbieternamen sind keine Qualitätsbewertungen. Beginnen Sie mit identischen Eingaben und prüfen Sie dann, ob jeder Dienst die für Ihre Aufgabe benötigte Modellversion und die erforderlichen Einstellungen anbietet.

Deepinfra

Eine gute Wahl, wenn das verfügbare Modell bei Ihrem Evaluierungsdatensatz zuverlässige Ergebnisse liefert.

Gut geeignet

  • Lässt sich mit denselben aufgabenspezifischen Prompts und Bewertungskriterien beurteilen wie Together AI.
  • Ermöglicht bestehenden Deepinfra-Nutzern, die Qualität zu testen, ohne zuerst die Anwendung zu ändern.
  • Kann die Qualitätsanforderungen der Aufgabe erfüllen, auch wenn ein anderer Anbieter bei einem unabhängigen Benchmark vorne liegt.

Abwägungen

  • Ein gutes Ergebnis für ein Modell belegt nicht die Qualität des übrigen Modellangebots.
  • Unterschiede bei Modellversionen oder Standardeinstellungen können einen direkten Vergleich unbrauchbar machen.

Together AI

Ein starker Kandidat, wenn das entsprechende Modell und die Konfiguration denselben Qualitätsmaßstab erfüllen.

Funktioniert gut

  • Kann anhand zurückgehaltener Beispiele und eines gemeinsamen Bewertungsschemas mit Deepinfra verglichen werden.
  • Bietet möglicherweise ein Modell oder eine Konfiguration, die besser zu einer bestimmten Aufgabe passt.
  • Liefert ein nützliches zweites Ergebnis, um zu prüfen, ob ein beobachtetes Problem anbieterspezifisch ist.

Abwägungen

  • Ein Anbieterwechsel, ohne Modell und Einstellungen konstant zu halten, kann die Ursache einer Qualitätsänderung verschleiern.
  • Eine kleine Auswahl beeindruckender Ausgaben kann Fehler bei alltäglichen oder schwierigen Eingaben verdecken.

Wo Zeitunterschiede auftreten

Latenz kann Unterschiedliches bedeuten: Bei einem interaktiven Assistenten zählt die Zeit bis zum ersten sichtbaren Token, während bei einem Batch-Auftrag vor allem die Zeit bis zum vollständigen Abschluss wichtig sein kann.

oder

Option 1

Nutzer warten auf eine gestreamte Antwort

Bevorzugen Sie den Anbieter, bei dem die Zeit bis zum ersten Token in Ihrer Region und bei Ihrer üblichen Prompt-Länge konstanter ist.

Testen Sie dasselbe Modell und dieselben Prompts zu verschiedenen Tageszeiten über Deepinfra und Together AI. Erfassen Sie sowohl langsame Ausreißer als auch den Median; eine gelegentlich lange Wartezeit kann stärker ins Gewicht fallen als ein kleiner Vorteil im Durchschnitt.

oder

Option 2

Ein Batch-Prozess verarbeitet viele Anfragen

Bevorzugen Sie den Anbieter, der den gesamten Batch bei der benötigten Anzahl gleichzeitiger Anfragen zuverlässig abschließt.

Messen Sie die gesamte verstrichene Zeit, abgeschlossene Anfragen, Wiederholungsversuche und Antwortlänge zusammen. Eine schnellere Einzelantwort ist nicht unbedingt besser, wenn eine höhere Last zu mehr Fehlern führt.

oder

Option 3

Die aktuelle Integration hält ihre Frist bereits ein

Behalten Sie sie bei, sofern die Alternative keinen deutlichen, reproduzierbaren Vorteil bietet.

Berücksichtigen Sie die Zeit, die nötig ist, um Prompts erneut zu testen, die Verarbeitung von Anfragen anzupassen und die Ergebnisse zu überwachen. Ein geringfügiger Zeitvorteil rechtfertigt möglicherweise keine Änderung eines stabilen Workflows.

Ähnliche Vergleiche

Die Wahl eines Anbieters kann auch von den verfügbaren Modellen, den aktuellen Preisen und den anderen Anbietern abhängen, die Sie vergleichen.

Wann sich ein Wechsel lohnt

Wechseln Sie, wenn ein passendes Modell Ihre Qualitätsanforderungen erfüllt und bei gemessenen Kosten, Latenz oder Zuverlässigkeit eine spürbare Verbesserung bietet. Bleiben Sie bei Deepinfra, wenn die bisherigen Ergebnisse Ihre Anforderungen bereits erfüllen und der vermeintliche Vorteil von Together AI unter realistischem Datenverkehr verschwindet. Unter umgekehrten Bedingungen sollten Sie bei Together AI bleiben. Hat keiner der beiden Anbieter einen klaren Vorsprung, ist ein kleiner Pilotversuch sicherer als eine vollständige Migration: Behalten Sie Ihre Prompts bei, dokumentieren Sie die aktuellen Konditionen und vergleichen Sie Fehler ebenso sorgfältig wie erfolgreiche Antworten.

Testen Sie die Alternative, bevor Sie Ihren Workflow ändern

  • Verwenden Sie identische Prompts und Generierungseinstellungen.
  • Messen Sie vollständige Antworten, nicht nur die Zeit bis zum ersten Token.
  • Prüfen Sie vor Ihrer Entscheidung die aktuelle Modellverfügbarkeit und die Konditionen.
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FAQ zum Vergleich

Eine allgemeingültige Antwort für alle Modelle und Anfragen gibt es nicht. Prüfen Sie die aktuellen Konditionen beider Anbieter für das genaue Modell und berechnen Sie dann anhand einer repräsentativen Auswahl Ihrer Prompts die Nutzung für Ein- und Ausgabe.

Nicht unbedingt. Prüfen Sie zuerst die Modellversion und die Generierungseinstellungen und vergleichen Sie dann viele Ausgaben statt nur einer einzelnen Antwort. Unterschiede können auch durch Sampling und das Verhalten der Dienste entstehen.

Testen Sie beide Anbieter von dem Standort aus, an dem Ihre Anwendung läuft. Vergleichen Sie die Zeit bis zum ersten Token, die gesamte Antwortzeit und besonders langsame Antworten mit demselben Modell, denselben Prompt-Längen und denselben Antwortlimits.

Erfassen Sie bei Ihrem aktuellen Anbieter Ausgangswerte für Qualität, Kosten, Latenz und Fehler. Testen Sie dieselbe Anwendung beim alternativen Anbieter und wägen Sie wiederholbare Verbesserungen gegen den Aufwand für Integration und erneute Tests ab.

Ja, aber betrachten Sie es als Vergleich vollständiger Optionen und nicht als kontrollierten Anbietertest. Bewerten Sie jede Option anhand der für Ihre Aufgabe erforderlichen Ausgaben und legen Sie bei der Interpretation des Ergebnisses offen, dass unterschiedliche Modelle verwendet wurden.

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