Groq vs Cerebras vs SambaNova: En Hızlı LLM Inference API (2026)

Bir LLM chatbot prototipi kurmak kolay. Her büyük cloud sağlayıcısının GPU’su birkaç API çağrısıyla çalışır. Ama kullanıcı 500 ms bekledikten sonra yazmaya başlamak yerine hızlı, neredeyse gerçek zamanlı bir yanıt bekliyorsa tablo değişir. Kod tamamlama araçları, sesli asistanlar, yüksek hacimli müşteri hizmetleri botu; bunların tamamında gecikme doğrudan kullanıcı memnuniyetini ve dönüşüm oranını etkiliyor.

Groq, Cerebras ve SambaNova bu boşluğu doldurmak için piyasaya girdi. Üçü de genel amaçlı GPU yerine LLM inference için tasarlanmış özel donanım üzerine kurulu API hizmetleri sunuyor. Hepsi yüksek hız vaat ediyor; ama mimari seçimleri, model desteği ve fiyatlandırma açısından aralarında belirgin ayrımlar var.

Neden Hız Fark Yaratır

Web uygulamalarında 200 ms’nin üzerindeki gecikme kullanıcı etkileşimini düşürüyor. Sohbet arayüzlerinde bu eşik daha da düşüyor: cümle ortasında durup bekleten bir chatbot, kullanışlı bile olsa sinirlendirici hissettiriyor.

Geleneksel GPU cloud’unda Llama 3.1 70B gibi bir modelden 500-800 token/saniye almak iyimser bir beklenti. Yoğun saatlerde bu değer 150-200’e kadar düşebiliyor. Öte yandan Groq, Cerebras ve SambaNova gibi hız odaklı platformlar aynı modelde 1.000-2.500 token/saniye aralığını sürekli koruyabiliyor.

Hız tek başına bir hedef değil; etkisini bağlam belirliyor. Gece yarısı toplu metin özetleme işi için A100 kümesi yeterli. Ama canlı asistan, gerçek zamanlı kod önerisi veya yüksek hacimli API entegrasyonu söz konusuysa milisaniyeler rakipten ayrışmanın aracına dönüşüyor.

Groq: LPU ile Farklı Bir Yaklaşım

Groq, 2016’da kuruldu ve “LPU” (Language Processing Unit) adını verdiği özel bir yonga geliştirdi. Geleneksel GPU’dan temel farkı şu: GPU, paralel sayısal işlem için optimize edilmiş genel amaçlı bir hızlandırıcı. LPU ise sıralı token üretimi, yani autoregressive inference için tasarlandı.

Autoregressive modellerde her yeni token bir öncekine bağlı olarak hesaplanıyor. Bu sıralı yapı GPU’nun paralellik avantajını kısmen etkisizleştiriyor. LPU, bu ardışık hesaplamayı çok daha az gecikmeyle yapabiliyor çünkü bellek bant genişliği ve yonga içi veri akışı tam bu problem için optimize edilmiş.

Groq’un API’sı OpenAI ile uyumlu bir arayüz sunuyor. Mevcut openai Python paketinin base_url parametresini değiştirerek büyük kod değişikliği yapmadan Groq’a geçmek mümkün.

# pip install groq
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": "system", "content": "Kısa ve net yanıt ver."},
        {"role": "user", "content": "Python'da async/await ne zaman kullanılır?"}
    ],
    temperature=0.2,
    max_tokens=512,
)

print(response.choices[0].message.content)
# Streaming için stream=True eklenebilir

2026 başı itibarıyla Groq’un desteklediği başlıca modeller: Llama 3.1/3.2/3.3 (8B, 70B, 405B), Mixtral 8x7B, Gemma 2 9B/27B, Qwen 2.5 Coder ve Whisper (ses-metin). Free tier mevcuttur; ücretli planlarda rate limit ve bağlam penceresi genişliyor.

Groq’un zayıf noktası model çeşitliliği: kütüphaneye yeni model eklemek zaman alıyor çünkü her model LPU mimarisi için ayrıca derleniyor. Öte yandan desteklenen modellerde üretilen hız rakiplerinden genellikle yüksek çıkıyor.

Cerebras: Wafer-Scale Donanım

Cerebras, daha radikal bir fiziksel çözüm seçti. WSE-3 (Wafer Scale Engine 3) adını verdikleri yonga, tek bir silikon üzerine entegre edilmiş en büyük işlemci olma özelliğini koruyor. Standart bir CPU yongası küçük bir parmak ucu büyüklüğünde; WSE-3 ise 46.225 mm² yüzeyiyle bir tabak büyüklüğünde.

Bu boyut belirli bir problemi çözüyor: büyük modellerde KV cache ve model ağırlıkları için gereken bellek bant genişliği darboğaz oluşturuyor. Wafer-scale yaklaşım, çok daha fazla on-chip belleği tek bir yongaya sığdırarak yonga dışı bellek transferini azaltıyor. Bu nedenle büyük modellerde elde edilen latency avantajı özellikle belirgin çıkıyor.

# pip install cerebras-cloud-sdk
import cerebras.cloud.sdk as cerebras

client = cerebras.Cerebras(api_key="your-cerebras-api-key")

response = client.chat.completions.create(
    model="llama3.1-70b",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Kısa ve net yanıt ver."},
        {"role": "user", "content": "Python'da async/await ne zaman kullanılır?"}
    ],
    temperature=0.2,
    max_tokens=512,
)

print(response.choices[0].message.content)

Cerebras’ın model kataloğu Groq’tan daha kısıtlı: Llama 3.1 serisi (8B, 70B, 405B), Qwen 3 ve birkaç ek model. Ancak 405B gibi büyük modellerde Cerebras’ın hız avantajı belirginleşiyor. Diğer platformlarda bu boyuttaki modeller kısmi katman dağılımı gerektirirken WSE-3 modeli tek yonga üzerinde çalıştırabiliyor.

Cerebras’ın API’sı da OpenAI uyumlu. Rate limitler ücretsiz kota kapsamında makul; enterprise planı daha yüksek throughput ve SLA sunuyor.

SambaNova: RDU ile Esnek Mimari

SambaNova, “Reconfigurable Dataflow Unit” (RDU) adını verdiği farklı bir yaklaşım benimsedi. RDU, hesaplama grafiğini dinamik olarak yapılandırarak farklı model mimarilerine uyum sağlıyor. Bu esneklik belirli modellere kilitlenen donanımların aksine daha geniş model desteğine kapı açıyor.

SambaNova’nın bir diğer farklılaştırıcı özelliği: özellikle büyük modellere odaklanması. Llama 3.1 405B ve benzeri parametreli ağır modeller SambaNova’nın güçlü olduğu alan. Şirket, on-premises kurulum seçeneği de sunuyor; bu özellik veri gizliliği gerektiren kurumsal müşteriler için önemli.

# SambaNova OpenAI-uyumlu API
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-sambanova-api-key",
    base_url="https://api.sambanova.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="Meta-Llama-3.3-70B-Instruct",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Kısa ve net yanıt ver."},
        {"role": "user", "content": "Python'da async/await ne zaman kullanılır?"}
    ],
    temperature=0.2,
    max_tokens=512,
)

print(response.choices[0].message.content)

SambaNova’nın API’sı OpenAI uyumlu olduğu için mevcut kod tabanına entegrasyon en az değişiklik gerektiriyor: sadece base_url ve api_key parametre değişikliği yeterli. Bu, LiteLLM gibi yönlendirme katmanlarıyla birlikte birden fazla sağlayıcıyı fallback zincirinde kullanmayı da kolaylaştırıyor.

Hız Karşılaştırması

Kağıt üzerindeki hız iddiaları üretim ortamındaki gerçek performansla her zaman örtüşmüyor. Bununla birlikte 2026 başında yapılan bağımsız testlerin ortalamaları genel bir tablo ortaya koyuyor.

Llama 3.1 70B Instruct için yaklaşık değerler:

Llama 3.1 405B için (büyük model avantajı belirginleşiyor):

Cerebras büyük modelde belirgin öne çıkıyor. Groq küçük-orta modellerde daha hızlı; SambaNova ise ikisi arasında dengeyi koruyor.

Bu rakamlar anlık yük durumuna, batch boyutuna ve bağlam uzunluğuna göre değişiyor. Kendi senaryonuzu test etmeden karar vermek yetersiz kalır.

Model Çeşitliliği

Hangi modellere erişilebileceği seçim kararını etkileyen kritik faktörlerin başında geliyor.

Groq: Llama 3.1/3.2/3.3 serisinin tüm boyutları, Mixtral 8x7B, Gemma 2, Qwen 2.5 Coder, DeepSeek-R1 Distill, Whisper. Katalog sürekli büyüyor ama her ekleme donanım derleme sürecini gerektirdiği için diğer platformlardan yavaş.

Cerebras: Ağırlıklı olarak Llama 3.1 (8B, 70B, 405B), Qwen 3, ve seçili birkaç model. Katalog en dar olan platform bu; ama desteklenen modellerde özellikle büyük boyutlarda tutarlı hız sunuyor.

SambaNova: Llama 3.1/3.3 serisinin büyük boyutları, Qwen 2.5, DeepSeek-R1, özel fine-tune edilmiş modeller (enterprise). RDU’nun esnekliği yeni mimarileri daha hızlı desteklemeye olanak tanıyor.

Desteklenen modeller bağlamında önemli bir not: Groq ve Cerebras birincil olarak açık kaynak modellere odaklanıyor. GPT-4o veya Claude Opus gibi kapalı modellere erişmek istiyorsanız doğrudan OpenAI veya Anthropic API’larına başvurmanız gerekiyor. Genel API karşılaştırması için OpenAI vs Anthropic vs Google vs Groq: LLM API Karşılaştırması yazımıza bakabilirsiniz.

Fiyat ve Rate Limit

Temmuz 2026 itibarıyla yaklaşık fiyatlar (1M token başına, input/output):

Fiyatlar rekabetçi bir aralıkta yakınsıyor. Groq büyük modellerde biraz daha pahalı; SambaNova 405B için biraz daha uygun. Orta boy modellerde üçü de birbirine yakın.

Free tier rate limitleri aktif geliştirme için yeterli, üretim yükü için yetersiz. Tüm platformlar enterprise anlaşmada daha yüksek rate limit ve özel kapasite seçeneği sunuyor.

Önemli fark: SambaNova’nın on-premises seçeneği lisans bazlı çalışıyor; uzun vadede API fiyatından tasarruf edilebilir ama altyapı sorumluluğu kurum tarafına geçiyor.

Üretim Hazırlığı

Hız tek başına yeterli değil. Üretim ortamında istikrar, SLA ve araç entegrasyonu en az ham hız kadar önemli.

Streaming desteği: Üç platform da SSE (Server-Sent Events) üzerinden streaming destekliyor. Chatbot arayüzleri ve uzun yanıtlarda bu kritik.

Function calling / Tool use: Groq, Llama 3 ile function calling destekliyor. Cerebras ve SambaNova da araç çağrısını belirli modellerde sunuyor, ancak Groq bu alanda biraz daha olgun.

Uptime ve SLA: Groq 2024-2025 boyunca aralıklı kesinti yaşandığına dair kullanıcı geri bildirimleri aldı. Cerebras ve SambaNova daha küçük müşteri tabanıyla daha istikrarlı bir profil çizdi. Üçü de enterprise plan kapsamında yazılı SLA sunuyor.

Observability: LangSmith, Langfuse veya Arize Phoenix gibi araçlarla entegrasyon büyük ölçüde OpenAI uyumlu API üzerinden çalışıyor; üç platform da bu avantajdan yararlanıyor. LLMOps araçlarını karşılaştıran yazımızda bu entegrasyonları daha geniş ele aldık.

LiteLLM entegrasyonu: Eğer birden fazla sağlayıcı arasında yönlendirme, fallback veya load balancing yapmak istiyorsanız LiteLLM ve yönlendirme bu üç platformu tek bir arayüz altında yönetmenizi kolaylaştırıyor.

Genel Karşılaştırma Tablosu

Hangisi Seçilmeli?

Seçim büyük ölçüde neyi optimize ettiğinize bağlı.

Prototipleme ve geliştirme: Groq açık araların en iyi free tier’ına ve en geniş model kataloğuna sahip. Yeni bir fikri hızla test etmek, farklı modelleri karşılaştırmak istiyorsanız Groq’la başlamak mantıklı.

Küçük-orta model, yüksek hacim: Groq gene öne çıkıyor. 8B-70B aralığındaki Llama modellerinde dakikada on binlerce token üretmesi gereken sistemlerde LPU’nun avantajı belirgin.

Büyük model (405B+), düşük gecikme: Cerebras’ın wafer-scale yaklaşımı burada kazanıyor. 405B’yi GPU cloud’una kıyasla 8-9 kat daha hızlı çalıştırabilmesi, büyük model gerektiren görevlerde Cerebras’ı akla getiriyor.

Veri gizliliği ve on-premises: SambaNova tek seçenek. KVKK veya HIPAA kapsamındaki verilerle çalışan, bulut API’larına veri göndermek istemeyenler için SambaNova’nın yerinde kurulum planları geçerli bir alternatif.

Üretim güvenilirliği: Üçü arasında en büyük geliştirici kitlesine ve dokümantasyona sahip olan Groq, sorun çözme konusunda daha geniş bir topluluk sunuyor. Ancak enterprise SLA gerektiren senaryolarda her üçünden de yazılı taahhüt alınabilir.

Son bir nokta: bu platformlar kendi kendine yeten yeterli GPU çözümlerine alternatif değil, tamamlayıcı. Fine-tuning, pretraining veya özel vektör operasyonları için hâlâ geleneksel GPU kümeleri gerekiyor. Sadece inference aşamasını (kullanıcıya yanıt dönme kısmını) hızlandırıyorlar. Kendi sunucularınızda bu tür bir hız istiyorsanız vLLM, SGLang ve TGI’ın sunucu tarafındaki karşılaştırması konuya daha ayrıntılı giriyor.

Üç platform da API fiyatlarında birbirine yakın. Uygulamanızın bağlam uzunluğunu, hangi modeli kullandığını ve aylık token hacmini netleştirip küçük bir yük testi yapmak iki haftalık geliştirme süresinden daha kısa sürer ve çok daha güvenilir bir karar verir.