關於 Together AI
Together AI 是什麼
Together AI 是一套為正式環境 AI 打造的全端雲端平台，圍繞開源模型與快速推論而建。你會拿到一份聊天、視覺、圖像、音訊與嵌入模型的目錄，全部透過單一 API 呼叫，外加用來訓練與微調自家模型的 GPU。它鎖定的是想在不必自建基礎架構的前提下推出 AI 功能的開發者與產品團隊。
想看簡短版？它是基礎架構，不是應用程式。
賣點是速度與成本。根據 Together AI 的說法，這套平台執行熱門開源模型的速度是基準環境的好幾倍，並因為把模型跑在最佳化硬體上而壓低每 token 的價格。無伺服器推論按每百萬 token 計費，預留端點與 GPU 叢集則按小時計費。
問題在哪？它是給開發者用的平台，不是聊天 App。沒有消費者介面，沒有聊天視窗。想要親切的 UI，請另尋他處。想要一個下午就能讓程式碼接上的 OpenAI 相容端點，就繼續看下去。
開始使用
- 在 Together AI 儀表板建立帳號，並從設定頁面取得 API 金鑰。
- 安裝 Python 或 JavaScript SDK，或直接對 OpenAI 相容端點送出 HTTP 請求。
- 從目錄挑一個模型，送出第一次 chat completions 請求，確認金鑰可用。
- 換上你自己的提示詞，加入串流或工具呼叫，再把端點接進你的 App。
- 流量成長後，從無伺服器推論轉向專用端點，或預留 GPU 來訓練。
產品資訊
快速了解 Together AI 的定價、支援平台與效能。
適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 開發者：透過單一 OpenAI 相容 API 呼叫開源的聊天、圖像與音訊模型，不必在不同供應商之間切換。
- 推出 AI 功能的初創團隊：先採用按 token 計費的無伺服器推論，在尋找產品市場契合點時不必為閒置的 GPU 付費。
- 微調模型的 ML 團隊：在租用的 H100、H200 或 B200 叢集上執行訓練工作，無需自購硬體。
- 研究者：隨需啟動短期的 GPU 實驗，跑完就關掉。
任務
- 在正式環境執行 LLM 推論：把模型放在低延遲端點後方，並隨流量擴縮容量。
- 用自己的資料微調基礎模型：讓開源模型貼合自家領域，並在同一平台部署。
- 從零訓練大型模型：預留具備 InfiniBand 網路的多節點 GPU 叢集來做分散式訓練。
- 生成圖像、音訊或嵌入：從同一個帳號呼叫視覺、圖像、音訊與嵌入端點。
- 做 AI 功能原型：先用幾分鐘測試模型，再決定是否投入完整開發的工程時間。
情境
- 需要聊天機器人後端卻沒有 ML 團隊的 App：把前端指向託管的聊天端點，完全省去模型維運。
- 流量起伏大的團隊：平日用無伺服器推論，發布高峰用專用容量。
- 對成本敏感的批次工作：夜間跑批次工作，每 token 費率比互動請求更低。
- 有資料規範的企業：把權重與工作負載放在可自選模型執行地點的平台上。
主要功能
開源模型的無伺服器推論
Together AI 託管一份涵蓋廣泛的開源模型目錄，從聊天與推理模型到視覺、圖像、音訊與嵌入模型都有。你透過單一 API 呼叫其中任何一個，並按每百萬 token 付費，因此不必事先準備容量。這讓你在選定模型之前，能輕鬆拿十幾款模型來測試你的任務。
OpenAI 相容 API
端點採用與 OpenAI 相同的請求格式，也就是說現有程式碼通常在換掉基礎 URL 與金鑰後就能運作。實務上，它就是你已经熟悉的那套 LLM API 格式。SDK 提供 Python 與 JavaScript 版本，批次 API 則讓你用更低的價格排入大型工作。對於已經建在 OpenAI 風格工具上的團隊，切換多半只是設定問題。
專用與預留端點
當無伺服器延遲不夠穩定時，你可以把模型移到具備保證吞吐量的專用端點。這適合回應時間必須在負載下保持穩定的正式環境 App。你用按 token 計費的彈性，換取預留容量與可預期的效能。
不必自擁 GPU 的微調
你可以用自家資料微調支援的模型，再從同一個帳號提供調校後的版本。當基礎模型懂語言、卻不懂你的領域、語氣或格式規則時，這就派得上用場。因為訓練與推論在同一處，你不必在供應商之間搬動權重。
用於訓練的 GPU 叢集
Together AI 出租裸機 GPU 叢集，配備 NVIDIA H100、H200、B200 與 GB200 硬體，並以 InfiniBand 連接來執行分散式工作。你可以從幾張 GPU 擴展到數千張，並在跑完後關閉。新的 B200 容量可隨需取得，這在你需要測試想法、卻不想長期預留時很重要。
單一帳號涵蓋多種模態
除了文字，這套平台也涵蓋圖像生成、音訊、影片、轉錄與重排序。打造多模態產品的團隊，可以從單一供應商、單一計費帳號取得多種能力。這減少了要管理的合約、金鑰與儀表板數量。
透明的每 token 價格
價格依模型列出，分別標示輸入、輸出與快取輸入的費率，並為非急件工作提供更便宜的批次層級。快取輸入的價格能大幅削減重複提示詞的成本。你可以在決定供應商之前估算每項功能的支出。不必預約業務通話。
優缺點
優點
- 在單一 OpenAI 相容 API 背後，提供涵蓋廣泛的開源模型目錄。
- 無伺服器推論可免費起步，不必事先準備 GPU 容量。
- 每 token 價格加上快取輸入與批次折扣，容易估算。
- 微調、推論與 GPU 訓練都在同一平台，權重不必在供應商之間搬移。
- 可隨需取用現代 NVIDIA 叢集，包括 B200，並具備 InfiniBand 網路。
缺點
- 沒有消費者 App、沒有聊天介面、也沒有視覺化建構工具，非開發者無法直接使用。
- 無伺服器延遲隨負載變動，對需要高度穩定回應時間的 App 是個問題。
- 模型選擇經常變動，一有新的開源模型推出就可能汰換，釘選的模型可能被棄用而被迫遷移。
- 成本隨用量成長，繁重的正式環境流量很快就會超出便宜的入門層級。
常見問題
它是一套用生成式 AI 開發應用的雲端平台。開發者用它對開源模型執行推論、用自家資料微調模型，並在租用的 GPU 叢集上訓練模型，全都透過單一 API。一個帳號就能涵蓋這三件事。
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