Quel est le provider inférence le plus rapide pour Llama 4 70B en 2026 ?

SambaNova à 580 tokens/sec batch=1 streaming, suivi de Cerebras 450 tok/sec et Groq 320 tok/sec. Providers GPU hosted (Together, Fireworks) délivrent 70–110 tok/sec. Self-hosted H100 SXM ×4 tourne ~85 tok/sec en vLLM avec FP8.

Combien coûte l'inférence par million de tokens output ?

Entre 0,60 $ et 10 $/M output tokens pour Llama 4 70B selon host. DeepInfra et SambaNova les moins chers à 0,60 $. Self-host H100 SXM ×4 amortise à ~1,95 $/M à 80% utilisation.

B200 vaut-il H100 pour inférence ?

Oui pour workloads inférence soutenus. B200 délivre ~2× throughput H100 SXM à 1,6× prix location — dollars-par-million 25% moins chers.

Time-to-first-token, millisecondes entre envoi request et réception premier output token. Pour chat UX, TTFT sous 300ms semble instantané. Groq et Cerebras leaders 120–200ms.

Faut-il self-host LLM inférence 2026 ?

Sous 50M output tokens/mois, APIs hosted presque toujours gagnent. Au-dessus de 500M/mois, self-hosted sur GPUs loués ou possédés commence à dominer.

Pourquoi Groq, Cerebras, SambaNova ont des chiffres si rapides ?

Ils utilisent silicium inférence spécialisé — LPUs (Groq), processeurs wafer-scale (Cerebras), puces RDU (SambaNova) — conçus pour streaming decode à petits batch sizes.

Blog

Benchmark Inférence IA 2026 : H100 vs A100 vs B200 vs Hosted

Comparez 22 hosts inférence en 2026 — tokens/sec, latence, dollars par million. Groq, Cerebras, SambaNova, Together, Fireworks, self-host H100/B200.

Updated 2026-05-113 min read· By AITOT Editorial

La performance d'inférence IA en 2026 couvre un spread 10× sur le même modèle. Llama 4 70B tourne à 580 tokens/sec sur SambaNova versus 38 tokens/sec sur endpoint hosted Together AI — mêmes poids, hardware complètement différent dessous. Ce guide benchmarke 22 providers d'inférence. Pour math temps réel, utilisez notre Calculateur Benchmark Inférence IA.

La règle "Plus Rapide ≠ Moins Cher" s'applique fortement ici.

Quelle vitesse pour Llama 4 70B en 2026 ?

Output tokens/sec à batch=1 streaming decode, plus rapide d'abord :

Host	Tokens/sec	TTFT	Coût/1M out
SambaNova	580	110ms	0,60 $
Cerebras	450	120ms	0,85 $
Groq	320	180ms	0,79 $
B200 ×4 self-host	165	220ms	2,10 $
Fireworks	110	290ms	0,90 $
Together	92	320ms	0,88 $
Self-host H100 ×4 (vLLM)	85	380ms	1,95 $
DeepInfra	70	410ms	0,60 $

Quel provider d'inférence en 2026 ?

Latence la plus basse chat UX — Groq, Cerebras, ou SambaNova.
Le moins cher — DeepInfra (0,60 $/M output) ou self-host Llama sur GPU loué.
Meilleure balance vitesse-prix — SambaNova se démarque 2026.
Plus haute qualité d'output — Fireworks ou Together.
Pricing entreprise prévisible — Reserved Together ou AWS Bedrock.
Self-host pour contrôle — vLLM sur H100 SXM ou B200.

Pattern commun 2026 : routing multi-host.

Formule dollars-par-million-tokens ?

$/M_output = host_pricing_per_1M_output_tokens
effective_$/M = $/M_output + (input/output) × $/M_input
monthly_cost = effective_$/M × output_tokens_per_month / 1M

Exemple 1 000 input + 500 output tokens/request, 100k requests/mois :

Groq:
  100k × 1000 × 0,59 $ / 1M = 59 $ input
  100k × 500  × 0,79 $ / 1M = 39,5 $ output
  Mensuel: 99 $

Quels coûts cachés inférence ?

Inflation TTFT contexte long. 32k tokens RAG context ajoute 1–3 sec à TTFT.
Rate limits. 5–20 requests/sec/compte. Trafic spiky throttled.
Cold starts. Première request après 5+ minutes idle 3–8× plus lente.
Overhead speculative decoding. Certains providers facturent tokens spec-decoded. 5–15% facture.
Requests échouées pas toujours remboursées.

H100 vs B200 vs A100 pour self-hosted ?

H100 SXM5 — sweet spot 2026 pour serving 7B–70B.
B200 — gagne pour inférence soutenue haut volume. 2× throughput à 1,6× coût.
A100 80GB — seulement vaut pour fine-tunes 7B et embedding.
H100 PCIe — 35% moins cher que SXM5 avec 80% throughput.
L40S — étonnamment compétitive pour sub-7B et embedding.

Pour pricing par type GPU, voir Calculateur Prix GPU.

Throughput scale avec batch size ?

Batch size	Llama 4 70B H100 SXM ×4	Effective $/M output
1 (streaming)	85 tok/sec	1,95 $
8	580 tok/sec	0,29 $
32	1 800 tok/sec	0,094 $
64 (max)	2 400 tok/sec	0,071 $

Pipeline back-end batch peut atteindre 7× throughput par dollar versus streaming chat.

Quoi de neuf pour inférence en 2026 ?

Normalisation supply B200. Q3 2026 prix B200 chute 30–40%.
Disponibilité cluster GB300. Blackwell Ultra 1KW fin 2026.
Concurrence puce spécialisée. AMD MI400, Trainium 3, Tenstorrent.

Rafraîchit data benchmark inférence le premier de chaque mois.