Together AI
Together Computer, Inc. · Programación
Together AI es una plataforma en la nube de IA para desarrolladores y equipos que ejecutan, ajustan y entrenan modelos generativos.
Acerca de Together AI
Qué es Together AI
Together AI es una plataforma en la nube de pila completa para IA en producción, construida alrededor de modelos de código abierto e inferencia rápida. Incluye un catálogo de modelos de chat, visión, imagen, audio y embeddings que puedes llamar desde una sola API, además de las GPU para entrenar y ajustar los tuyos. Está pensada para desarrolladores y equipos de producto que quieren lanzar funciones de IA sin montar su propia infraestructura.
¿Quieres la versión corta? Es infraestructura, no una aplicación.
La propuesta es velocidad y costo. Según Together AI, la plataforma ejecuta modelos abiertos populares varias veces más rápido que las configuraciones base y mantiene bajos los precios por token al servirlos en hardware optimizado. Pagas por millón de tokens para la inferencia sin servidor, o por hora para endpoints reservados y clústeres de GPU.
¿El problema? Es una plataforma para quien construye, no una app de chat. Sin interfaz de consumidor, sin ventana de chat. Si buscas una UI amable, mira en otro lado. Si quieres un endpoint compatible con OpenAI al que puedas apuntar tu código en una tarde, sigue leyendo.
Cómo empezar
- Crea una cuenta en el panel de Together AI y obtén una clave de API desde la página de ajustes.
- Instala el SDK de Python o JavaScript, o envía solicitudes HTTP directas al endpoint compatible con OpenAI.
- Elige un modelo del catálogo y envía una primera solicitud de chat completions para confirmar que tu clave funciona.
- Sustituye tus propios prompts, añade streaming o llamadas a herramientas, y conecta el endpoint a tu app.
- Cuando crezca el tráfico, pasa de la inferencia sin servidor a un endpoint dedicado o reserva GPU para entrenar.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de Together AI.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Desarrolladores
- Startups que lanzan funciones de IA
- Equipos de ML que ajustan modelos
- Investigadores
Tareas
- Ejecutar inferencia de LLM en producción
- Ajustar un modelo base con datos propios
- Entrenar modelos grandes desde cero
- Generar imágenes, audio o embeddings
- Prototipar una función de IA
Casos de uso
- Una app que necesita un backend de chatbot pero no tiene equipo de ML
- Un equipo con tráfico irregular
- Lotes sensibles al costo
- Una empresa con reglas de datos
Funciones clave
Inferencia sin servidor para modelos abiertos
Together AI aloja un catálogo amplio de modelos de código abierto, desde modelos de chat y razonamiento hasta modelos de visión, imagen, audio y embeddings. Llamas a cualquiera de ellos desde una sola API y pagas por millón de tokens, así que no hay capacidad que aprovisionar de antemano. Eso hace fácil probar una docena de modelos contra tu tarea antes de elegir uno.
API compatible con OpenAI
El endpoint sigue la misma forma de solicitud que la de OpenAI, lo que significa que el código existente suele funcionar tras cambiar la URL base y la clave. En la práctica, es la misma forma de API de LLM que ya conoces. Hay SDKs para Python y JavaScript, y la API de lotes te deja encolar trabajos grandes a un precio menor. Para equipos que ya construyen sobre herramientas al estilo OpenAI, el cambio es sobre todo configuración.
Endpoints dedicados y aprovisionados
Cuando la latencia sin servidor no es lo bastante constante, puedes mover un modelo a un endpoint dedicado con rendimiento garantizado. Eso encaja en apps de producción donde los tiempos de respuesta deben mantenerse estables bajo carga. Cambias la flexibilidad del pago por token por capacidad reservada y rendimiento predecible.
Ajuste fino sin poseer GPU
Puedes ajustar modelos compatibles con tus propios datos y luego servir la versión ajustada desde la misma cuenta. Eso sirve cuando un modelo base conoce el idioma pero no tu dominio, tu tono o tus reglas de formato. Como el entrenamiento y la inferencia viven juntos, no tienes que mover pesos entre proveedores.
Clústeres de GPU para entrenamiento
Together AI alquila clústeres de GPU bare-metal con hardware NVIDIA H100, H200, B200 y GB200, conectados por InfiniBand para trabajos distribuidos. Puedes escalar desde un puñado de GPU hasta miles y apagarlas cuando termina la ejecución. La nueva capacidad B200 está disponible bajo demanda, algo que importa cuando necesitas probar una idea sin una reserva larga.
Varias modalidades en una sola cuenta
Más allá del texto, la plataforma cubre generación de imágenes, audio, vídeo, transcripción y reranking. Un equipo que construye un producto multimodal puede sacar varias capacidades de un solo proveedor y una sola cuenta de facturación. Eso reduce el número de contratos, claves y paneles que hay que gestionar.
Precios transparentes por token
Los precios se listan por modelo, con tarifas separadas de entrada, salida y entrada en caché, y un nivel de lotes más barato para trabajo no urgente. El precio de entrada en caché puede recortar costos de golpe en prompts repetidos. Puedes estimar el gasto por función antes de comprometerte con un proveedor. Sin llamada comercial.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- Catálogo amplio de modelos de código abierto tras una única API compatible con OpenAI.
- La inferencia sin servidor empieza gratis, sin capacidad de GPU que aprovisionar de antemano.
- El precio por token con descuentos de entrada en caché y lotes es fácil de modelar.
- El ajuste fino, la inferencia y el entrenamiento con GPU viven en una plataforma, así que los pesos no se mueven entre proveedores.
- Acceso bajo demanda a clústeres NVIDIA modernos, incluido B200, con red InfiniBand.
Desventajas
- Sin app de consumidor, sin interfaz de chat y sin constructor visual, así que quien no programa no puede usarla directamente.
- La latencia sin servidor varía con la carga, lo que es un problema para apps que necesitan tiempos de respuesta muy constantes.
- La selección de modelos cambia a menudo según salen nuevos modelos abiertos, así que un modelo fijado puede quedar obsoleto y forzar una migración.
- Los costos escalan con el uso, y un tráfico de producción intenso puede superar rápido el nivel inicial barato.
Preguntas frecuentes
Es una plataforma en la nube para construir con IA generativa. Los desarrolladores la usan para ejecutar inferencia sobre modelos de código abierto, ajustar modelos con sus propios datos y entrenar modelos en clústeres de GPU alquilados, todo desde una sola API. Una cuenta cubre las tres cosas.
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Alternativas a Together AI
Forefront
Forefront · ProgramaciónForefront es una plataforma web para construir con IA de código abierto. Te deja ajustar los principales modelos de lenguaje de código abierto con tus propios datos, evaluar cómo rinden y ejecutarlos a través de una API o exportarlos para alojarlos tú mismo. Los desarrolladores que quieren la comodidad de una plataforma cerrada pero insisten en ser dueños de sus modelos y sus datos son el público objetivo.
Startkit
StartKit.AI · ProgramaciónStartkit es un boilerplate para crear productos de SaaS con IA y wrappers de IA. Piénsalo como un boilerplate para startups de IA con las partes aburridas ya conectadas: autenticación, pagos con Stripe y Lemon Squeezy, límites de uso, correo transaccional y un kit de inicio de API de IA que habla con OpenAI, Anthropic, Groq o Llama. Clonas el repositorio, pones tu precio y te dedicas a la parte del producto por la que la gente paga de verdad. Está hecho con Next.js sobre React y Tailwind, así que buena parte del código boilerplate ya te resulta familiar.
Testim
Tricentis · ProgramaciónTestim es una plataforma de automatización de pruebas impulsada por IA para crear y ejecutar pruebas de extremo a extremo en aplicaciones web, móviles y Salesforce. Se apoya en el aprendizaje automático para mantener las pruebas estables cuando cambia una interfaz, así que los equipos dedican menos tiempo a reparar selectores rotos. No está nada mal para una herramienta de pruebas automatizadas que puedes empezar a usar hoy mismo. Creas pruebas grabando acciones en un navegador y luego añades JavaScript cuando necesitas más control. Es una opción sólida para equipos de QA con mucho trabajo.