Groq liefert bei GPT-OSS-120B laut Artificial Analysis einen Durchsatz von 4,79-facher Geschwindigkeit gegenüber dem Basiswert bei einer Fehlerrate von 4,1 %, während Together AI nur 35,84-fache Tokenrate bei 8,3 % Fehlerrate erreicht. Für Unternehmen, die KI-Agenten in Produktion skalieren, sind Latenz und Zuverlässigkeit entscheidend. Groqs niedrigere Fehlerrate und die Partnerschaft mit IBM watsonx Orchestrate (angekündigt am 20. Oktober 2025) zeigen, dass Inference-Infrastruktur zunehmend Wettbewerbsmerkmal ist. Together AI bleibt beim Preisniveau konkurrenzfähig, büßt aber Zuverlässigkeitspunkte ein, die in mission-kritischen Sektoren wie Gesundheit oder Finanz ins Gewicht fallen.

Together AI vs. Groq: Inference-Durchsatz, Latenz und Token-Preise im Enterprise-Vergleich Q3 2025

Bei der Auslieferung von OpenAIs Open-Source-Modell GPT-OSS-120B liefern Groq und Together AI nach Messungen von Artificial Analysis grundlegend unterschiedliche Leistungsprofile: Groq erreicht einen Durchsatz von 4,79 Tokens pro Sekunde bei einer Fehlerquote von 4,1 Prozent, Together AI kommt auf 35,84 Tokens pro Sekunde, verzeichnet jedoch eine deutlich höhere Fehlerquote von 8,3 Prozent. Diese Zahlen betreffen die High-Performance-Variante des Modells (gpt-oss-120b); für das preisreduzierte Pendant (gpt-oss-120b-low) misst Artificial Analysis bei Groq 1,19 Tokens pro Sekunde mit 2,9 Prozent Fehlerquote und bei Together AI 2,14 Tokens pro Sekunde mit 7,4 Prozent Fehlerquote.

Leistungsprofil im Detail

Die Benchmarks von Artificial Analysis erfassen sowohl einzelne Anfragen als auch agentische Multi-Turn-Sitzungen und gewichten beide Szenarien im Durchschnitt gleichmäßig. Für das Full-Performance-Modell gpt-oss-120b zeigt sich im Plattformvergleich:

• Groq erzielt 4,79 Tokens/Sekunde Durchsatz, 90 Prozent Genauigkeit und eine Fehlerquote von 4,1 Prozent bei einem Kontextfenster von 131.000 Tokens.
• Together AI kommt auf 35,84 Tokens/Sekunde, 81 Prozent Genauigkeit und eine Fehlerquote von 8,3 Prozent, ebenfalls bei 131.000 Tokens Kontext.

Für das Low-Cost-Modell gpt-oss-120b-low kehrt sich das Bild hinsichtlich der absoluten Durchsatzzahlen zwar um, die relative Fehlerquote bleibt bei Together AI jedoch höher (7,4 Prozent gegenüber 2,9 Prozent bei Groq).

Zum Vergleich: Cerebras erreicht bei gpt-oss-120b einen Durchsatz von 2,07 Tokens/Sekunde bei einer Fehlerquote von 0,0 Prozent, Baseten 11,60 Tokens/Sekunde bei 0,0 Prozent Fehlerquote und SambaNova 6,84 Tokens/Sekunde bei 2,7 Prozent. Together AI führt beim reinen Durchsatz das Feld unter den gemessenen Anbietern an, zahlt dafür aber den höchsten Preis bei der Zuverlässigkeit.

Praktische Implikationen für Entscheider

1. Zuverlässigkeit vor Durchsatz bei missionskritischen Workloads

Eine Fehlerquote von 8,3 Prozent bei Together AI bedeutet, dass statistisch jede zwölfte Anfrage fehlschlägt. Für Branchen wie Finanzwesen, Gesundheitswesen oder öffentliche Verwaltung ist dieser Wert ein ernsthafter Auswahlkritiker. Groq liegt mit 4,1 Prozent zwar ebenfalls nicht im Spitzenfeld der Zuverlässigkeit, schneidet aber deutlich besser ab. Anbieter wie Baseten oder Cerebras erzielen 0,0 Prozent Fehlerquote, was für fehlerintolerante Produktivpipelines relevant ist. Ergänzend dazu geht die strategische Ausrichtung von Groq in Richtung Enterprise-Zuverlässigkeit: IBM und Groq haben am 20. Oktober 2025 eine strategische Go-to-Market- und Technologiepartnerschaft bekanntgegeben, die Groqs Inferenztechnologie GroqCloud in IBM watsonx Orchestrate integriert und darüber hinaus die Unterstützung von IBM-Granite-Modellen auf GroqCloud plant.

2. Durchsatz vs. Latenz: Verschiedene Anwendungsszenarien erfordern verschiedene Metriken

Together AI erbringt den höchsten gemessenen Token-Durchsatz im Plattformfeld. Das ist relevant für Batch-Verarbeitung großer Dokumentenmengen, bei der Latenz pro Anfrage weniger zählt als maximale Token-Menge pro Zeiteinheit. Für interaktive Anwendungen, agentic Workflows mit kurzer Antworterwartung oder Echtzeit-Assistenten ist dagegen die First-Token-Latenz entscheidend, die Artificial Analysis separat ausweist. Entscheider sollten daher workloadspezifisch testen, bevor sie sich auf Durchsatzwerte allein verlassen. Weitere Einordnung zu API-Latenz und -Benchmarks bietet der Artikel Artificial Analysis 2025: API-Latenz-Benchmarks und Enterprise-ROI.

3. Preisvergleich bei gpt-oss-120b-low: Google am teuersten, Baseten und Cerebras am günstigsten

Bei der Low-Cost-Variante gpt-oss-120b-low fallen die Preisunterschiede zwischen Anbietern erheblich aus. Google liegt mit einer gemessenen Latenz von 16,78 Tokens/Sekunde und einer Fehlerquote von 14,8 Prozent am unteren Ende der Zuverlässigkeitsskala. Baseten und Cerebras erzielen jeweils eine Fehlerquote von unter einem Prozent. Together AI liegt mit 7,4 Prozent wieder über dem Mittelfeld. Für kostenoptimierte Szenarien, bei denen die Fehlerrate tolerierbar ist, bleibt Together AI eine Option, für preissensitive Projekte mit Stabilitätsanforderung sind Baseten oder Cerebras zu prüfen. Eine breitere Perspektive zu Kostenvergleichen bietet LLM API Benchmark: Kosteneffizienz, Latenz und Vergleich.

4. IBM-Groq-Partnerschaft verändert das Enterprise-Spielfeld

Die angekündigte Integration von GroqCloud in watsonx Orchestrate und die geplante Unterstützung von IBM-Granite-Modellen auf Groqs Infrastruktur erweitert das Angebot für Unternehmenskunden, die agentic AI skalieren möchten. IBM nennt ausdrücklich Healthcare, Finance, Government, Retail und Manufacturing als Zielsektoren. Gleichzeitig plant die Partnerschaft, Red Hats Open-Source-vLLM-Technologie mit Groqs LPU-Architektur zu kombinieren. Für Unternehmen, die bereits in IBM-Ökosystemen operieren, verschiebt das die Auswahlkalkulation zugunsten von Groq. Hintergründe zu agentic AI und Kosteneffizienz finden sich in Groq API vs. Together AI: Latenz, Performance und Token-Preise im Vergleich.

Quellen

• Artificial Analysis: gpt-oss-120b Leistungs-Benchmarks und Preisanalyse der API-Anbieter
• Artificial Analysis: gpt-oss-120b-low Leistungs-Benchmarks und Preisanalyse der API-Anbieter
• IBM Newsroom: IBM and Groq Partner to Accelerate Enterprise AI Deployment with Speed and Scale (20. Oktober 2025)

Häufige Fragen

Welcher Anbieter liefert beim Modell GPT-OSS-120B den höheren Inferenz-Durchsatz: Together AI oder Groq?

Laut den Messungen von Artificial Analysis erzielt Groq beim GPT-OSS-120B-Modell (High-Variante) einen Durchsatz von 4,79 Einheiten pro Sekunde, während Together AI auf 35,84 kommt. Together AI liegt damit beim reinen Durchsatz deutlich höher. Allerdings weist Together AI eine deutlich höhere Fehlerquote auf: 8,3 Prozent der Anfragen schlagen fehl, gegenüber 4,1 Prozent bei Groq. Unternehmen mit hohen Zuverlässigkeitsanforderungen sollten diesen Unterschied einkalkulieren.

Wie unterscheiden sich die Token-Preise von Together AI und Groq für GPT-OSS-120B in der Low-Variante?

Artificial Analysis gibt für die Low-Variante des GPT-OSS-120B bei Together AI eine Latenz von 2,14 Sekunden und bei Groq von 1,19 Sekunden an. Zum Preis: Together AI weist in der Low-Variante eine Fehlerrate von 7,4 Prozent auf, Groq von 2,9 Prozent. Konkrete Preis-pro-Token-Werte sind in den veröffentlichten Benchmark-Tabellen für beide Anbieter als relative Vergleichswerte ausgewiesen, nicht als absolute Dollarbeträge je Million Token. Für verbindliche Preise empfiehlt sich die direkte Anfrage bei den Anbietern, da sich Listenpreise kurzfristig ändern können.

Ist Groq für den Einsatz in unternehmenskritischen Branchen wie Gesundheitswesen oder Finanzwesen geeignet?

Groq hat im Oktober 2025 eine strategische Partnerschaft mit IBM bekanntgegeben. Im Rahmen dieser Kooperation wird Groqs Inferenztechnologie GroqCloud in IBM watsonx Orchestrate integriert. Ziel ist es, agentenbasierte KI-Workflows gerade in Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen, Handel und Fertigung skalierbar zu machen. IBM Granite-Modelle sollen künftig ebenfalls auf GroqCloud verfügbar sein. Die Partnerschaft adressiert explizit die Herausforderungen Geschwindigkeit, Kosten und Zuverlässigkeit beim Übergang von KI-Pilotprojekten in den Produktivbetrieb.

Wie zuverlässig sind Together AI und Groq im direkten Vergleich bei der High-Variante des GPT-OSS-120B?

Gemäß Artificial Analysis beträgt die gemessene Fehlerquote bei Groq (High) 4,1 Prozent, bei Together AI 8,3 Prozent. Groq schneidet damit beim Zuverlässigkeitsindikator besser ab. Zum Vergleich: Anbieter wie Crusoe oder Microsoft Azure weisen in derselben Messreihe Fehlerquoten von 0,0 Prozent aus, was zeigt, dass es im Markt erhebliche Unterschiede gibt. Für mission-critical Deployments ist die Fehlerrate ein ebenso relevanter Faktor wie Durchsatz und Preis.

Welche technologische Grundlage unterscheidet Groq von anderen Inferenzanbietern wie Together AI?

Groq setzt auf eine selbst entwickelte LPU-Architektur (Language Processing Unit), die speziell für KI-Inferenz ausgelegt ist. Im Rahmen der IBM-Partnerschaft ist zudem geplant, Red Hat Open-Source-vLLM-Technologie mit Groqs LPU-Architektur zu integrieren. Together AI hingegen betreibt seinen Dienst auf gängigerer GPU-basierter Infrastruktur. Die unterschiedlichen Hardwareansätze spiegeln sich in den Benchmark-Ergebnissen wider: Groq zeigt bei der Low-Variante des GPT-OSS-120B eine geringere Latenz als Together AI, erzielt bei der High-Variante jedoch einen niedrigeren Rohrdurchsatz.

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