Together AI

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ツール紹介:

大規模GPUクラスタで生成AIの学習・微調整・推論を高速化。OpenAI互換APIと200+モデル対応。開発を加速
登録日:

2025-10-21
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ツール情報

Together AIとは

Together AIは、生成AIの企画・開発・運用を一気通貫で支えるAI Acceleration Cloudです。高速な推論、効果的な微調整（ファインチューニング）、大規模学習を、扱いやすいAPIとスケーラブルなGPUインフラで提供します。ユーザーはオープンソースモデルを選び、独自データで微調整して本番環境にデプロイでき、性能とコストの最適化を継続的に行えます。チャット、画像生成、コード補完など複数モダリティにわたる200以上の生成AIモデルをサポートし、OpenAI互換APIにより既存アプリからの移行も容易です。推論エンドポイントは高スループットかつ低レイテンシに設計され、学習・微調整ジョブはスケールアウト可能なGPUクラスターで実行。プロトタイプから大規模運用まで、開発速度と運用効率を両立させる基盤として活用できます。

Together AIの主要機能

OpenAI互換のAPIエンドポイント：既存のチャット/補完API呼び出しを最小変更で移行可能。
200+の生成AIモデル対応：チャット、画像、コードなど多様なタスクに最適なモデルを選択。
高速推論インフラ：低レイテンシ・高スループットの推論エンドポイントで本番負荷に対応。
微調整（ファインチューニング）：独自データでモデルを適合化し、精度向上と運用一体化を実現。
大規模学習とデプロイ：スケーラブルなGPUクラスター上で学習し、そのまま安定運用に移行。
コストと性能の最適化：モデル選定、バッチング、並列化などで費用対効果を最大化。
マルチモダリティ対応：テキスト、画像、コードなど横断的なワークフローに対応可能。

Together AIの適用対象

オープンソースモデルを活用して自社要件に合わせたいMLエンジニア・データサイエンティスト、コスト最適化とスケールを両立したいスタートアップ/企業、既存のOpenAI APIワークロードを移行・併用したい開発チーム、生成AIの研究開発を迅速に反復したい研究組織に適しています。プロトタイプから本番運用までを短サイクルで回したいプロダクトチームにも有用です。

Together AIの使用手順

アカウント作成とAPIキー取得：管理コンソールでプロジェクトを作成しAPIキーを発行。
モデル選定：用途（チャット、画像、コード補完など）に合うオープンソースモデルをカタログから選ぶ。
推論の実行：OpenAI互換エンドポイントにリクエストを送り、レイテンシやスループットを確認。
微調整の準備：学習用データを前処理し、ジョブ設定（エポック、学習率など）を定義。
微調整ジョブの実行と評価：GPUクラスターでジョブを実行し、検証指標で性能を評価。
デプロイ：微調整済みモデルを推論エンドポイントとして公開し、バージョン管理を行う。
運用最適化：ログ/メトリクスを確認し、バッチサイズやモデル選択でコスト・性能を継続最適化。

Together AIの業界活用例

カスタマーサポートでは、社内ナレッジで微調整したチャットモデルを導入し、一次応答の自動化と解決率向上を実現。ECでは商品説明文生成やクエリ拡張で検索CVを改善。ソフトウェア開発ではコード補完モデルを用いてPRレビュー支援やテスト生成を効率化。メディア・ゲーム分野では画像生成とテキスト生成を組み合わせ、プロトタイピング速度を加速。いずれもスパイク時の負荷に合わせて推論を自動的にスケールし、運用コストを抑制します。

Together AIの料金モデル

料金は公式サイトで公開されており、API利用やGPUリソース消費量に基づく従量課金が採用されています。具体的な単価、対象モデルごとの料金、無料枠や試用の有無は時期やプランにより異なるため、最新の公式ドキュメントを参照してください。

Together AIの優点と欠点

優点:

OpenAI互換APIにより既存ワークロードを迅速に移行・統合できる。
200+のモデルから用途に最適なものを柔軟に選択可能。
推論・微調整・学習を単一基盤で完結でき、開発から運用への移行が円滑。
スケーラブルなGPUクラスターで高負荷にも対応しやすい。
コスト最適化の選択肢（モデル選定/並列化/バッチング）が豊富。

欠点:

クラウド基盤への依存が前提となり、オンプレ運用が必須な要件には適さない場合がある。
微調整や学習の品質はデータ前処理とアノテーション品質に大きく左右される。
モデルごとの特性差が大きく、最適化には評価・選定の工数が必要。

Together AIのよくある質問

質問1: OpenAI APIからの移行はどの程度の変更で可能ですか？
多くの場合、エンドポイントURLと一部パラメータの差分を調整するだけで動作します。実装詳細は公式のOpenAI互換APIリファレンスを確認してください。
質問2: どのモデルが利用できますか？
チャット、画像、コードなど複数モダリティのオープンソースモデルを多数提供しています。最新の対応モデル一覧は公式カタログで確認できます。
質問3: 微調整後のモデルはどのようにデプロイしますか？
微調整完了後、そのまま推論エンドポイントとして公開し、バージョンを管理して本番に組み込めます。
質問4: コストを抑えるためのベストプラクティスはありますか？
用途に合ったモデルサイズの選択、バッチング・並列実行の調整、キャッシュ戦略の導入が効果的です。メトリクスを観測し継続的に最適化してください。