AITOT
Blog

Benchmark Inference AI 2026: H100 vs A100 vs B200 vs Hosted

Bandingkan 22 host inference 2026 — token/detik, latency, dolar per juta. Groq, Cerebras, SambaNova, Together, Fireworks, self-host H100/B200.

3 min read· By AITOT Editorial

Performance inference AI 2026 mencakup spread 10× di model sama. Llama 4 70B jalan 580 token/detik di SambaNova vs 38 token/detik di Together AI hosted — model sama, hardware bawah berbeda total. Panduan ini benchmark 22 provider inference. Untuk math real-time, gunakan Kalkulator Benchmark Inference AI.

Aturan "Tercepat ≠ Termurah" apply tajam. Groq dan Cerebras hampir selalu tercepat tapi sering bukan termurah. SambaNova kadang manage keduanya.

Seberapa cepat Llama 4 70B 2026?

Output token/detik batch=1, tercepat pertama:

HostToken/detikTTFTBiaya/1M out
SambaNova580110ms$0,60
Cerebras450120ms$0,85
Groq320180ms$0,79
B200 ×4 self-host165220ms$2,10
Fireworks110290ms$0,90
Together92320ms$0,88
Self-host H100 ×4 (vLLM)85380ms$1,95
DeepInfra70410ms$0,60

Provider inference mana 2026?

  • Latency terendah chat UX — Groq, Cerebras, atau SambaNova.
  • Termurah — DeepInfra ($0,60/M output) atau self-host Llama di GPU sewa.
  • Balance tercepat dan termurah — SambaNova standout.
  • Output model kualitas tertinggi — Fireworks atau Together.
  • Pricing enterprise predictable — Reserved Together atau AWS Bedrock.
  • Self-host untuk kontrol — vLLM di H100 SXM atau B200.

Pattern umum 2026: multi-host routing: Groq/SambaNova untuk chat user-facing, Together/Fireworks untuk batch back-end.

Formula dolar-per-juta-token?

$/M_output = host_pricing_per_1M_output_tokens
effective_$/M = $/M_output + (input_tokens/output_tokens) × $/M_input
monthly_cost = effective_$/M × output_tokens_per_month / 1.000.000

Contoh 1.000 input + 500 output token/request, 100k request/bulan:

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

Biaya tersembunyi inference?

  • TTFT inflation context panjang. 32k token RAG context tambah 1–3 detik TTFT.
  • Rate limit. 5–20 request/detik/account. Traffic spiky throttled.
  • Cold start. Request pertama setelah 5+ menit idle 3–8× lebih lambat.
  • Speculative decoding overhead. Beberapa provider tagih speculatively-decoded token. 5–15% bill.
  • Request gagal tidak selalu refund. Stream half-completed dari network drop tagih token completed.

Kapan H100 vs B200 vs A100 untuk self-hosted?

  • H100 SXM5 — sweet spot 2026 untuk serving 7B–70B model.
  • B200 — menang untuk sustained high-volume. 2× throughput di 1,6× harga = 25% lebih murah/juta token.
  • A100 80GB — hanya worth untuk fine-tune 7B dan embedding.
  • H100 PCIe — 35% lebih murah SXM5 dengan 80% throughput.
  • L40S — surprising competitive untuk sub-7B dan embedding.

Untuk pricing per tipe GPU, lihat Kalkulator Harga GPU.

Throughput scale dengan batch size?

Batch sizeLlama 4 70B H100 SXM ×4Effective $/M output
1 (streaming)85 tok/detik$1,95
8580 tok/detik$0,29
321.800 tok/detik$0,094
64 (max)2.400 tok/detik$0,071

Pipeline batch back-end bisa hit 7× throughput per dollar dari streaming chat. Together dan Fireworks offer endpoint "batch" terpisah di rate lebih rendah.

Yang datang berikutnya 2026?

  1. Normalisasi supply B200. Q3 2026 expect harga turun 30–40%.
  2. GB300 cluster availability. Blackwell Ultra 1KW akhir 2026.
  3. Kompetisi chip spesialis. AMD MI400, Trainium 3, Tenstorrent.

Refresh data benchmark inference tanggal 1 setiap bulan.