Groq

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by Groq

AI hardware and cloud company that develops custom LPU (Language Processing Unit) chips, delivering inference speeds up to 10x faster than traditional GPUs. GroqCloud platform provides API access to leading open-source models running on LPU hardware, ideal for real-time AI applications.

Vendor
Groq
Website
Category
Artificial Intelligence
Department
Engineering

Solution Overview

AI hardware and cloud company that designs its own LPU (Language Processing Unit) chips with inference up to 10x faster than traditional GPUs. GroqCloud platform gives API access to leading open-source models running on LPU hardware, ideal for real-time AI applications.

Learn about Groq

5 topics · 4 min read
Read guide
01What is Groq and what is it used for?02Who is Groq for?03What are the main features of Groq?04Is Groq worth it? Pros and cons05What are the alternatives to Groq?

What is Groq and what is it used for?

Groq is an AI inference company that built the LPU chip and sells access to it through GroqCloud, an API for running trained language, vision and speech models.

The company describes itself as founded in 2016. The LPU is designed to run models, not to train them, and the official site says it relies on SRAM memory instead of the HBM used by GPUs. That description of performance and architecture comes from Groq itself.

In practice, Groq serves teams that already know which model they want and need an API to call it from a product: a chatbot, audio transcription, image analysis, an agent with tools. The endpoints follow the OpenAI API format. According to the documentation, you only change the base URL to Groq's address and use a GroqCloud key.

Groq also publishes its own Python and TypeScript libraries. The catalog of hosted models changes over time, so the current list always lives in the GroqCloud documentation.

Who is Groq for?

Groq is for product and engineering teams that need to call AI models through an API inside applications and want to use the already familiar OpenAI API format.

The use cases covered by the documentation are concrete. Teams building text or reasoning assistants use the chat models. Teams that need to read images use the models that accept image input. Teams that transcribe or translate audio use the Whisper models. Teams that generate voice use the text to speech models, with English and Arabic voices. Teams building agents use tool calling, which the documentation says is available on all hosted models.

For batch work, such as processing thousands of requests with no urgency, there is the Batch API, which accepts chat requests and audio transcription and translation requests.

Before starting, you need a GroqCloud account, an API key and someone who can call an HTTP API or use the OpenAI client or Groq's Python or TypeScript library. Anyone who wants to train a model from scratch will not find that on the platform: it runs models that are already trained.

What are the main features of Groq?

The main features of Groq are the GroqCloud inference API with OpenAI-compatible endpoints, text, vision and speech models, tool calling and the Batch API.

  • Chat and reasoning models: the documentation lists open models such as the GPT-OSS, Llama and Qwen families.
  • Vision: multimodal models that accept images as input, according to the vision page.
  • Speech to text: Whisper models for transcription, and only Whisper large-v3 offers translation.
  • Text to speech: Orpheus models, with English and Arabic voices.
  • Tool calling: according to the documentation, all hosted models support it, with parallel use on some of them.
  • Built-in tools: the groq/compound and groq/compound-mini systems run web search, code execution, Wolfram Alpha and browser automation on the server, with no extra setup.
  • Batch API: accepts chat requests and audio transcription and translation requests, in .jsonl files of up to 100 MB.
  • Responses API and own libraries in Python and TypeScript.

The models page and the changelog in the documentation are the reference for which models are active today.

Is Groq worth it? Pros and cons

Groq is worth it for teams that want to call open models through an OpenAI-compatible API, with text, vision and speech in one place. The limits show up in features that only some models or only some request types support.

Pros:

  • OpenAI API compatibility: the documentation says to change the base URL and the key, which reduces the migration work for existing code.
  • Several modalities on one platform: chat, images, transcription and voice under a single account.
  • Tools run on the server: web search and code execution in the compound systems, without building the orchestration.
  • Batch API for asynchronous workloads, using .jsonl files.
  • Official libraries in Python and TypeScript.

Cons:

  • Audio translation exists only in Whisper large-v3, not in the turbo model.
  • According to the tool calling table, built-in tools appear only on the GPT-OSS models and the compound systems.
  • The Batch API does not cover text to speech: the documentation lists only chat, transcription and translation.
  • The documented text to speech voices are in English and Arabic.
  • The list of hosted models changes, and older model names go away.

What are the alternatives to Groq?

The main alternatives to Groq are other inference platforms that host AI models behind an API.

  • Together AI: an inference cloud for open models that, besides the serverless API, offers fine-tuning and NVIDIA GPU clusters.
  • Fireworks AI: an inference platform for open models, also accessed through an API.
  • Cerebras: an accelerated inference provider that, like Groq, uses its own hardware instead of standard GPUs.
  • OpenAI: an API for OpenAI's own closed models, whose format Groq adopts as its compatibility standard.
  • Amazon Web Services: offers models from several providers through Amazon Bedrock, inside the cloud account many companies already have.

The central difference of Groq is its own LPU chip and its compatibility with the OpenAI API. Teams that need fine-tuning or dedicated GPUs tend to look at platforms that list those services, such as Together AI.

Key Benefits

Core capabilities that drive results for your business

Execução de modelos

Disponibiliza inferência de modelos de linguagem para uso em aplicações de IA.

API de geração

Permite enviar instruções e receber respostas dos modelos a partir de sistemas externos.

Respostas em fluxo

Transmite partes da resposta durante a geração para apoiar experiências interativas.

Catálogo de modelos

Oferece opções de modelos com características e limites descritos na documentação.

Processamento de linguagem

Apoia tarefas como resumo e classificação por meio de instruções aos modelos.

Acompanhamento de consumo

Expõe condições de uso e limites para planejar a integração do serviço.

Documents & Terms

Support materials and legal terms for this solution

Documentação e orientações de Groq

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Recursos de implantação e uso de Groq

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Terms of Use

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Frequently Asked Questions

Groq é uma solução de inferência de modelos de IA. Disponibiliza inferência de modelos de linguagem para uso em aplicações de IA. Permite enviar instruções e receber respostas dos modelos a partir de sistemas externos.

Groq is an AI hardware and cloud company that develops custom LPU (Language Processing Unit) chips, delivering inference speeds up to 10x faster than traditional GPUs. GroqCloud platform provides API access to leading open-source models running on LPU hardware, ideal for real-time AI applications.

Features listed in the catalog include GroqCloud API, LPU Hardware, Llama 3 (Fast), and Mixtral (Fast).

Price is determined by the plan and usage volume contracted. Via Nexforce, the quote is provided on the product page and invoicing is in BRL with a Nota Fiscal (Brazilian tax invoice).

Groq can be purchased through the Nexforce Marketplace, which intermediates software purchases from international providers for companies in Latin America. From the product page, request a quote; billing is in BRL with a Nota Fiscal (Brazilian tax invoice), and Nexforce handles the import tax chain.

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Solution Reviews

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Groq: API gratuita de transcrição em custo e retorno

Testei a API gratuita de transcrição da Groq por semanas e a resposta para quem pergunta se Groq entrega resultado em custo e retorno é simples: vale, e muito. O volume gratuito é generoso a ponto de parecer exagero, a transcrição sai em segundos e a precisão me surpreendeu em áudios com sotaque, ruído de fundo e nomes próprios. Para quem trabalha com legendas e atas de reunião, é uma das ferramentas mais generosas que já usei. Por Que a API Gratuita de Transcrição da Groq Me Conquistou O que me fez recomendar a Groq para praticamente todo mundo que trabalha com áudio foi a combinação de cota gratuita com qualidade de transcrição. Eu vinha testando outras APIs de speech to text e boa parte delas limita tanto o uso no plano free que você mal consegue validar o resultado antes de decidir pagar. Com a Groq foi diferente: consegui rodar horas de entrevistas e reuniões sem esbarrar em cobrança, e o texto voltou praticamente pronto, com pontuação decente e poucos trechos para corrigir na mão. Para quem produz conteúdo, faz pesquisa de campo ou precisa documentar atendimentos, isso muda o jogo no orçamento do mês. Também gostei de como a API é direta. Não precisei de uma semana de configuração nem de SDK exótico: subi a chave, apontei o arquivo de áudio e recebi a transcrição. Em projetos pequenos, em que ninguém tem tempo de virar especialista em infraestrutura de IA, essa simplicidade vale tanto quanto a qualidade do resultado final. Velocidade e Precisão: O Que Percebi no Dia a Dia com a Groq Quando falo de precisão, não estou exagerando. Coloquei na Groq áudios gravados em celular, com ventilador ligado ao fundo, gente falando por cima da outra e nomes de empresas que nenhum modelo costuma acertar de primeira. O resultado veio limpo na maior parte dos casos, e os erros que apareceram eram de palavras realmente ambíguas, fáceis de corrigir na revisão. A velocidade foi o segundo ponto que me chamou atenção. Transcrições que em outras ferramentas demoravam minutos saíram em questão de segundos, o que na prática significa poder testar variações, reprocessar um arquivo com ruído e comparar versões sem perder a tarde. Para quem trabalha com legenda, ata de reunião ou análise de call de vendas, esse giro rápido muda o fluxo de trabalho: dá para entregar no mesmo dia em vez de esperar o processamento terminar no dia seguinte. Limites da Versão Gratuita e Quando Faz Sentido Fazer Upgrade Mesmo sendo fã da ferramenta, vale ser honesto sobre o que a versão gratuita cobre. Ela atende bem quem transcreve algumas horas por semana, mas se a sua operação depende de volume alto e constante, em algum momento você vai bater no limite e precisará olhar os planos pagos. Não vejo isso como problema: o gratuito serve justamente para você provar o valor da transcrição antes de colocar dinheiro na mesa. Outro ponto é que a Groq não é um app pronto de legendagem, é uma API. Se você não tem ninguém minimamente técnico no time, vai precisar de alguém para plugar a chamada no seu fluxo. Na minha equipe isso não foi obstáculo, porque já tínhamos quem cuidasse de integrações, mas é bom saber antes de prometer a solução para todo mundo. Ainda assim, para o que entrega e pelo preço zero, a conta fecha com folga. Resumindo minha experiência: a Groq virou minha escolha padrão para transcrição de áudio em português. A gratuidade é real, a precisão é alta e a velocidade faz diferença no dia a dia de quem entrega conteúdo ou analisa conversas. Recomendo sem medo para quem quer testar speech to text com volume de verdade antes de assumir um contrato. É o tipo de ferramenta que resolve um problema chato e caro com uma simplicidade que surpreende.

Groq na prática: inferência fácil e de menor custo

Minha avaliação do Groq parte de uma necessidade simples: executar inferência com facilidade, custo baixo e bom desempenho. Na prática, ele foi a opção mais fácil de configurar e a mais barata entre as que considerei para esse tipo de uso. O ponto que mais me chamou atenção foi o desempenho geral no processamento de inferência, sem exigir ajustes complicados. Uso o Groq quando preciso de uma solução direta, econômica e que não me faça perder tempo com burocracia. Custo menor para tarefas de inferência Quando coloquei o custo na balança, o Groq apareceu como a opção mais barata para o tipo de inferência que eu precisava executar. O critério de economia foi central na minha escolha, porque inferência sem controle de gastos perde viabilidade com o tempo. A percepção prática foi de que eu conseguia manter a operação sem pagar mais do que o necessário. Para mim, barato não significa abrir mão de facilidade, e o Groq conseguiu juntar as duas coisas. Também notei que o custo menor não me obrigou a mudar a forma como eu trabalho. Eu continuo executando as mesmas tarefas de inferência e apenas gasto menos por isso. Essa combinação entre economia e simplicidade foi o que me fez manter o Groq como escolha principal. Se o seu cenário também exige contenção de custos em inferência, vale considerar o Groq como ponto de partida. Facilidade de uso na execução de inferência Em termos de facilidade, o Groq foi o serviço que menos exigiu esforço da minha parte. Eu não precisei de uma sequência longa de ajustes para começar a executar inferência, e isso fez diferença no meu dia a dia. A proposta de ser o mais fácil ficou clara na prática: menos etapas, menos dúvidas e mais tempo para cuidar do que realmente importava. Mesmo quando eu precisava alternar entre tarefas de inferência, a curva de aprendizado não atrapalhou. Não estou dizendo que qualquer pessoa vai dominar tudo no primeiro minuto, mas a experiência foi simples o bastante para eu não travar. Esse ponto pesa muito, porque ferramentas complicadas consomem energia antes mesmo de entregar resultado. Com o Groq, a sensação foi de caminho direto, sem excesso de configuração. Por isso, quando alguém me pergunta qual opção é mais fácil para inferência, eu menciono o Groq sem hesitar. Desempenho percebido em inferência No critério de desempenho, o Groq também me deixou satisfeito. Eu não medi nada com cronômetro, mas a sensação ao executar inferência foi de que o trabalho fluía sem travas desnecessárias. O tempo entre pedir a execução e receber o retorno ficou dentro do que eu esperava para uma rotina de inferência. Isso importa porque, quando o processamento demora, eu perco o ritmo e acabo acumulando tarefas. Com o Groq, esse acúmulo não aconteceu. Não estou transformando a experiência em uma promessa universal, mas, no meu uso, o desempenho foi consistente. A soma entre facilidade, custo baixo e bom desempenho é o que explica a minha nota máxima. Se o seu objetivo é executar inferência sem complicação e sem gastar mais do que o necessário, o Groq merece um teste. Depois de usar o Groq, minha conclusão é que ele entrega exatamente o que eu procurava: uma opção de inferência mais fácil, mais barata e com desempenho consistente. Não encontrei motivo para procurar outra ferramenta para a mesma finalidade. A nota máxima reflete essa combinação, que para mim não é exagero, e sim o resultado de uma experiência prática sem atritos. Recomendo o Groq para quem prioriza simplicidade e controle de custos em inferência e não quer perder tempo com processos desnecessários.

JR
Jaloliddin Rahmatullayev·via trustpilot
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Groq: preço generoso e modelos bons na prática

Minha avaliação do Groq é positiva porque ele entrega modelos muito bons com um preço generoso, exatamente o ponto que eu queria confirmar ao escolher uma opção de modelos. Na prática, o custo deixa de ser o centro da decisão e eu consigo priorizar a qualidade das respostas. Não encontrei surpresas no uso, e a relação entre preço e qualidade ficou clara desde as primeiras interações. Para quem procura Groq com preço generoso e bons modelos, essa combinação faz sentido. Por que o preço generoso do Groq pesa na escolha O ponto que mais me chamou atenção foi a sensação de que o preço não complica a decisão. Eu já esperava modelos bons, mas o preço generoso apareceu como um diferencial porque deixa o uso mais tranquilo para quem precisa escolher com base no valor. Não estou falando de tabela específica nem de promessa de economia, e sim da percepção real de custo-benefício durante o uso. Quando o preço é generoso, eu não preciso tratar cada interação como algo que precisa ser justificado por um resultado excepcional. Isso muda o ritmo da avaliação: primeiro eu observo a qualidade dos modelos, depois confirmo se o valor cobrado continua coerente. No caso do Groq, essa ordem funcionou bem, porque os modelos muito bons sustentaram a impressão positiva e o preço não criou atrito. Também notei que essa combinação ajuda na comparação com outras opções de modelos. O Groq não precisa ser a alternativa mais barata em todos os cenários para fazer sentido; ele precisa entregar qualidade suficiente com um preço que não pese. Para mim, o preço generoso é justamente esse alívio de não sentir que o custo está acima do que os modelos entregam. Modelos muito bons e preço generoso no uso real Os modelos do Groq foram o primeiro motivo da avaliação positiva. Eu percebi respostas muito boas nas interações que fiz, sem aquele contraste ruim entre um preço baixo e um resultado fraco. É claro que modelos bons não significam resultado perfeito em qualquer situação, e eu não transformaria essa impressão em uma garantia universal. O que ficou claro foi a consistência: o Groq não me obrigou a abrir mão de qualidade para manter o custo sob controle. Do lado do preço, a palavra generosa descreve bem a experiência porque não senti que o valor cobrado estava no limite do aceitável. Isso é diferente de dizer que o Groq é gratuito ou que sempre sai mais barato que qualquer concorrente; essas afirmações não fazem parte do meu uso. O que eu posso dizer é que a combinação entre preço e modelos muito bons tornou a decisão mais simples e reduziu a necessidade de ficar reavaliando cada escolha. Para quem chega buscando Groq com preço generoso, a expectativa mais realista é essa: bons modelos, custo que não domina a conversa e uma relação de custo-benefício que se sustenta no uso. Eu não precisei de uma tabela detalhada para entender que o valor estava dentro do que eu considero justo, e isso, somado à qualidade dos modelos, explica minha nota positiva. Minha conclusão é que o Groq entrega o que eu mais valorizo em uma ferramenta de modelos: qualidade boa o suficiente para eu confiar e um preço generoso que não atrapalha o uso. A avaliação fica positiva, com espaço para eu continuar observando como essa relação se comporta em usos mais exigentes. Se você procura modelos muito bons com preço generoso, o Groq merece entrar na sua lista de comparação.

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