Groq

Übersicht

Groq ist ein Halbleiter- und Inferenz-Plattform-Unternehmen, das die Language Processing Unit (LPU) entwickelt hat, Custom-Hardware speziell für sequenzielle Verarbeitung von Sprachmodellen, die beispiellose Inferenz-Geschwindigkeit liefert und 500-800 Tokens pro Sekunde für große Sprachmodelle erreicht—10-20x schneller als typische GPU-basierte Inferenz. Anders als GPUs optimiert für parallele Training-Workloads eliminiert Groqs LPU-Architektur Memory-Bottlenecks und bietet deterministische Performance mit nahezu sofortiger First-Token-Latenz oft unter 100ms und nachhaltiger hoher Durchsatzrate selbst bei Skalierung. Diese Durchbruchleistung ermöglicht Echtzeit-Konversations-KI, sofortige Dokumentenverarbeitung und responsive interaktive Anwendungen, die zuvor durch LLM-Latenz limitiert waren. Groq bietet Cloud-API-Zugriff auf beliebte Open-Source-Modelle inklusive Llama 3.1, Mixtral 8x7B und Gemma auf LPU-Infrastruktur mit wettbewerbsfähigen Preisen und großzügigen kostenlosen Stufen.

Hauptfunktionen

• Custom LPU hardware
• 500-800 tokens/s speed
• Sub-100ms first token
• 10-20x faster than GPU
• Llama 3.1, Mixtral, Gemma
• Free tier
• OpenAI-compatible API
• Consistent low latency

Anwendungsfälle

• Real-time voice assistants
• Live customer support
• Interactive coding assistants
• Real-time moderation
• Instant summarization
• High-frequency analysis

Technische Spezifikationen

Groq LPU liefert deterministische Performance: Llama 3.1 70B generiert mit 550+ Tokens/s bei 50-80ms First-Token-Latenz. Llama 3.1 8B überschreitet 800 Tokens/s. Mixtral 8x7B erreicht 450+ Tokens/s. Kontext-Fenster bis 128k Tokens für Llama 3.1. Null Kaltstart—Modelle immer warm.

Preisgestaltung

Kostenlos: 14.400 Anfragen/Tag. Pay-as-you-go: Llama 3.1 70B $0,59/$0,79 pro Million Tokens (Input/Output). Llama 3.1 8B $0,05/$0,08. Mixtral 8x7B $0,24/$0,24. Deutlich günstiger als OpenAI, viel schneller.

Code-Beispiel

from groq import Groq\nimport time\n\nclient = Groq(api_key="your_groq_api_key")\nstart = time.time()\n\nstream = client.chat.completions.create(\n    model="llama-3.1-70b-versatile",\n    messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum computing"}],\n    stream=True\n)\n\nfor chunk in stream:\n    if chunk.choices[0].delta.content:\n        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")\n\nprint(f"\\nTime: {time.time()-start:.2f}s")

Professionelle Integrationsdienste von 21medien

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Ressourcen

Offizielle Website: https://groq.com