Groq 免费

开发公司 Groq, Inc.

地区美国

官网 https://groq.com

Groq 通过自研语言处理器（LPU）提供业界领先推理速度，在AI训练模型领域以最快 1000 tokens/秒的推理速度运行 Llama 4、Qwen3 等主流开源模型，面向开发者提供免费 API Key，按量计费低至 $0.075/百万 tokens，是构建低延迟 AI 应用的首选推理平台。

Groq — 自研 LPU 驱动的超高速 AI 推理平台

核心参数与统计

参数	详情
归属地	美国（US）
支持平台	Web（GroqCloud 控制台）、API
核心硬件	LPU（Language Processing Unit，语言处理器）
推理速度	最快 1,000 tokens/秒（Llama 3 70B 等模型）
API 兼容性	OpenAI API 兼容接口
免费额度	免费 API Key，有速率限制
按量计费	$0.075–$0.60/百万 tokens（依模型）
创始人	Jonathan Ross（前 Google TPU 设计师）

Groq 的核心参数差异在于推理速度：在同等模型规格下，Groq 的 LPU 推理速度比 NVIDIA GPU 方案快 10-100 倍。这一性能差距在对话类应用中直接体现为近乎即时的首 token 输出（TTFT，Time to First Token），在需要长文本生成的场景下更能体现出总延迟的显著优势。

用户与市场认可

Groq 自 2024 年 2 月公测上线后迅速引发全球开发者关注，API Key 申请一度出现排队等候现象。凭借在多项公开速度测试中碾压 OpenAI、Anthropic 和 Google 等主流云端推理服务的表现，Groq 在开发者社区（Hacker News、X/Twitter 开发者圈）建立了极高知名度。

公司已完成多轮融资，获得多家顶级 VC 支持，估值持续增长，是 AI 基础设施赛道中最受关注的硬件驱动推理平台之一。众多知名 AI 应用和开发者已将 Groq 用于生产环境，尤其在需要低延迟实时对话、语音 AI 和代码助手等场景中。在第三方 AI 推理速度 benchmark 平台（如 Artificial Analysis）的测评中，Groq 长期占据推理速度排行榜首位。

成本优势

模型	输入价格（/百万 tokens）	输出价格（/百万 tokens）	说明
Llama 3.1 8B	$0.05	$0.08	轻量模型，极低成本
Llama 3.3 70B	$0.59	$0.79	主力模型，性价比均衡
Llama 4 Scout	$0.11	$0.34	新一代高效模型
Llama 4 Maverick	$0.50	$0.77	高能力版本
对比：GPT-4o（OpenAI）	$2.50	$10.00	贵约 10-50 倍
对比：Claude 3.5 Sonnet	$3.00	$15.00	贵约 10-50 倍

Groq 的按量计费价格是目前主流商业推理服务中最低的梯队之一，在使用同等参数规模开源模型的情况下，成本比 OpenAI GPT-4o 低 10-50 倍。对于高并发、高 token 消耗的生产级应用，这一价格差距意味着数量级的成本节省。免费 API Key 的提供进一步降低了开发者的评估门槛。

主要功能

LPU 超高速推理：自研语言处理器（LPU）专为顺序 token 生成优化，在推理速度上大幅领先传统 GPU 方案，为开发者提供接近实时的 AI 生成体验，适合构建流式对话、实时代码补全等延迟敏感型应用。
OpenAI 兼容 API：Groq API 完全兼容 OpenAI SDK 和接口格式，现有使用 OpenAI API 的应用只需更改 base_url 和 API Key 即可切换至 Groq，迁移成本极低。
主流开源模型支持：支持 Llama 4（Scout/Maverick）、Llama 3.1/3.3、Qwen3 系列、DeepSeek-R1-Distill、Mixtral 等主流开源模型，在新模型发布后通常数天内完成接入。
流式输出（Streaming）：支持 SSE 流式输出，首 token 输出时间（TTFT）极低，适合构建打字机效果的实时对话界面。
结构化输出（JSON Mode）：支持 JSON 格式输出约束，保证 LLM 输出符合预定义 Schema，适合需要结构化数据提取的应用场景。
工具调用（Function Calling）：支持 OpenAI 兼容的 Function Calling 格式，可构建具备工具使用能力的 AI Agent。
GroqCloud 控制台：Web 端控制台提供模型测试 Playground、API Key 管理、使用量监控和账单查看，无需编写代码即可快速测试模型效果。
免费开发者 API：提供免费 API Key，设有速率限制（Requests per Minute/Tokens per Day），足够开发和测试阶段使用，无需信用卡注册。

模型与版本演进

Groq 以推理基础设施为核心，模型演进方向是持续跟进最新开源模型并提供更快的推理速度。

里程碑	时间
公司成立，开始 LPU 芯片研发	2016
首代 LPU 芯片发布	2020
GroqCloud 面向企业提供推理服务	2023
Groq API 公测开放，支持 Llama 2 + Mixtral	2024-02
Llama 3 发布当天同步上线，速度测试轰动社区	2024-04
接入 Llama 3.1 405B 超大参数模型	2024-07
接入 DeepSeek-R1-Distill 系列	2025-01
接入 Llama 4 Scout/Maverick	2025-04
接入 Qwen3 系列模型	2025-05
持续跟进最新开源模型	2025–2026

Groq 通常在主流开源模型发布后数天内完成接入，这一速度在同类推理服务中属于最快梯队，体现了其在开源模型生态中的积极投入。

技术优势

LPU 架构专项优化：Groq 的 LPU（语言处理器）是专为 Transformer 推理任务设计的定制芯片，区别于 NVIDIA GPU 的通用矩阵运算架构。LPU 采用 SRAM 片内存储而非 HBM 显存，消除了 GPU 推理中大量的显存带宽瓶颈；同时采用确定性计算调度（无需动态内存管理），实现了极低且高度稳定的推理延迟。

内存带宽优势：AI 推理（尤其是自回归 token 生成）的速度瓶颈在于显存带宽，而非计算单元利用率。LPU 的 SRAM 架构带宽远高于 GPU 的 HBM，这是 Groq 速度领先的根本技术原因，也是纯软件优化无法弥合的硬件差距。

OpenAI API 完全兼容：Groq 从第一天起就设计为 OpenAI API 兼容格式，这一策略极大降低了开发者接入门槛，形成了快速的用户增长飞轮——任何使用 OpenAI SDK 的现有代码都可以零代码改造地切换至 Groq。

极低价格 + 高速的双重优势：Groq 同时实现了「比竞品快」和「比竞品便宜」两个维度的领先，这在推理服务市场中是罕见的组合，构成了强大的市场竞争优势，尤其在开源模型生态中形成护城河。

如何使用

入口	说明
GroqCloud 控制台	访问 https://console.groq.com，注册后获取 API Key 并在 Playground 测试
Python SDK	使用 OpenAI Python SDK，将 `base_url` 设为 `https://api.groq.com/openai/v1`
REST API	直接调用 Groq REST API，格式与 OpenAI Chat Completions 完全一致

典型使用步骤（Python）：

访问 https://console.groq.com，使用 GitHub/Google 账号注册（免费，无需信用卡）。
在控制台「API Keys」页面创建并复制 API Key。
安装 SDK：pip install groq（或直接使用 openai 库）。

调用示例：

from groq import Groq
client = Groq(api_key="YOUR_GROQ_API_KEY")
response = client.chat.completions.create(
 model="llama-3.3-70b-versatile",
 messages=[{"role": "user", "content": "你好，请介绍一下自己"}],
 stream=True
)
for chunk in response:
 print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

通过控制台「Usage」页面监控 token 消耗和速率限制情况。

产品定价

Groq 采用「免费 API + 按量付费」的定价模式：

免费 API Key：注册即可获得，设有速率限制（每分钟请求数、每日 token 上限），足够开发测试和中低频使用场景，无需绑定信用卡。
按量计费（付费）：绑定支付方式后解除速率限制，按实际消耗的 tokens 计费，价格依模型规格不同：
- 小参数模型（如 Llama 3.1 8B）：约 $0.05–$0.08/百万 tokens（输入/输出）
- 中等参数模型（如 Llama 3.3 70B）：约 $0.59–$0.79/百万 tokens
- 无月度订阅费，仅按使用量计费，适合流量波动较大的应用
企业版：针对高并发、高 SLA 要求的企业客户提供专属协议，包含更高速率限制和技术支持，需联系 Groq 销售团队。

与 OpenAI 等商业模型相比，Groq 的按量计费价格通常低 10-50 倍；与其他开源模型托管服务（如 Together AI、Replicate）相比，Groq 的价格处于竞争区间，同时速度优势明显。

应用场景

1. 实时对话 AI 应用 构建客服机器人、实时问答助手或语音 AI 应用时，用户体验对首 token 延迟（TTFT）极为敏感。Groq 的 LPU 推理可将首 token 输出时间压缩至 100ms 以内，实现接近即时的对话响应体验，显著优于使用 GPU 推理服务的竞品，适合打造高质量的实时交互 AI 产品。

2. 代码助手与 IDE 集成 开发者工具中的实时代码补全和解释功能对延迟要求极高，等待 2-3 秒才能看到代码建议会严重打断编程心流。Groq 的超低延迟使代码助手能够接近本地模型的响应速度，同时调用云端高性能模型（如 Llama 3.3 70B），兼顾速度和质量。

3. 高吞吐量批量处理 需要批量处理大量文本的任务（如文档摘要、内容分类、数据提取），使用 Groq API 比传统 GPU 推理服务处理相同工作量的时间减少 10 倍以上，在成本相近或更低的情况下显著提升处理效率，适合内容平台和数据处理管道。

4. AI 应用快速原型开发 独立开发者和创业团队在快速验证 AI 产品 MVP 阶段，利用 Groq 的免费 API 额度和低起步成本，在不需要投入大量资金的情况下构建并测试基于 Llama 或 Qwen 等开源模型的应用，降低早期资金风险。

适用人群

AI 应用开发者：构建低延迟 AI 产品的核心推理基础设施，OpenAI 兼容 API 使现有代码迁移成本接近零。
创业公司与独立开发者：极低的按量计费成本和免费 API 额度适合早期阶段控制推理成本，同时不牺牲模型性能。
AI 研究者与学生：免费 API 提供了高速访问主流开源模型的方式，适合实验和研究场景。
需要高吞吐量推理的企业：文档处理、内容生成等批量任务中，Groq 的速度优势直接转化为更低的作业时间成本。
不适配场景：需要使用 GPT-4o、Claude、Gemini 等闭源商业模型的应用（Groq 仅托管开源模型）；需要图像、视频等多模态理解的应用（当前主要支持文本推理）；有严格数据主权要求需要本地部署的场景（Groq 为云端服务）。

总结与展望

Groq 以自研 LPU 硬件为核心壁垒，在 AI 推理速度这一单一维度建立了当前市场无法匹敌的领先优势，并将这一技术优势转化为开发者友好的 API 服务，以极低价格 + 极快速度的组合在开源模型推理市场占据了重要位置。Jonathan Ross 作为 Google TPU 的核心设计者，团队在 AI 芯片领域的技术深度为产品的长期演进提供了坚实基础。

核心竞争力在于：LPU 硬件形成的速度护城河无法通过纯软件优化追平、OpenAI 兼容设计降低迁移摩擦、极低价格打开高并发应用市场，以及快速跟进最新开源模型的迭代速度。当前主要局限包括：仅支持开源模型，闭源模型用户无法迁移；GPU 生态体系的软件生态仍远大于 LPU；多模态和视觉推理能力尚处于早期阶段。

后续关注点：LPU 下一代芯片的能力和成本演进、多模态模型推理支持的扩展、企业级私有化部署方案的可能推出，以及与主流 AI 框架（LangChain、LlamaIndex）生态的深度整合进展。

版本信息

Groq API 当前版本 ：当前支持 Llama 4 Scout/Maverick、Qwen3（多规格）、Llama 3.3 70B、Llama 3.1 405B、DeepSeek-R1-Distill 等主流开源模型，推理速度持续行业领先，按量计费 $0.075–$0.60/百万 tokens（依模型）。（2026-06-04）
Llama 4 支持上线 ：支持 Meta Llama 4 Scout 和 Maverick 模型，继续保持新模型快速跟进的传统，推理速度大幅领先其他云端推理服务。（2025-04-01）
Llama 3 支持上线 ：Meta 发布 Llama 3 当天，Groq 同步上线 Llama 3 推理支持，展示了其跟进最新开源模型的极快速度，Llama 3 70B 推理速度创当时历史纪录。（2024-04-18）
Groq API 公测上线 ：Groq 推理 API 面向开发者公测开放，支持 Llama 2 和 Mixtral，推理速度测试达 500+ tokens/秒，引发开发者社区广泛关注，短时间内 API Key 申请出现排队。（2024-02-01）

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