Together AI

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工具介紹:

AI加速雲OpenAI相容API。訓練/微調/推理全流程提速，200+模型，GPU叢集可擴充，支援開源模型部署。
收錄時間:

2025-10-21
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工具資訊

什麼是 Together AI

Together AI 是一個專為生成式 AI 設計的 AI 加速雲（AI Acceleration Cloud），提供涵蓋整個生成式 AI 生命週期的端到端平台。透過易用且 OpenAI 相容 API，用戶可在同一環境中完成高速推理、模型微調與分散式訓練，並在可擴展的 GPU 叢集上大規模部署。平台支援 200+ 開源與授權模型，涵蓋聊天、圖像生成、程式碼補全、嵌入等多模態工作負載，讓團隊能以熟悉的工具鏈快速上線。Together AI 的核心價值在於提供穩定低延遲與高吞吐的服務，同時透過模型路由、量化與資源調度實現效能與成本最佳化；並結合觀察性、作業排程與權限治理，協助企業從原型走向生產落地而不受單一供應商綁定。

Together AI 主要功能

OpenAI 相容推理 API：以相容的端點與參數快速接入，支援聊天、補全、函數調用、流式輸出與嵌入等常見模式。
高速與可擴展推理：在 GPU 叢集上提供低延遲與高併發，支援批次推理、動態並行與智慧路由，確保穩定吞吐。
微調與訓練：支援全參數與 LoRA/QLoRA 等方法，提供分散式訓練、檢查點管理、資料版本化與作業排程。
部署與 Serving：一鍵建立端點、版本控管與 A/B 測試，並提供自動擴縮與資源隔離以因應流量波動。
成本與效能最佳化：模型量化、推理引擎加速、批次合併與併發調整，兼顧效能與成本效率。
觀察性與治理：提供日誌、指標、追蹤、告警與角色權限，支援審計與團隊協作。
多模態與多模型生態：涵蓋聊天、圖像、程式碼與更多任務，支援 Llama、Mistral、Mixtral、Qwen 等多款開源模型。
資料與模型管理：權重託管、版本管理、權限控管與安全策略，便於合規與可重現實驗。

Together AI 適用人群

適合希望快速交付生成式 AI 應用並兼顧成本與可擴展性的團隊，包括企業級 AI 團隊、資料科學家與 MLOps 工程師；需要從原型迅速走向生產的新創；重視開源模型與避免供應商綁定的開發者；以及研究單位與系統整合商，欲在多模型之間做表現與成本折衷評估的使用情境。

Together AI 使用步驟

註冊並建立工作區，設定組織與專案結構。
取得 API 金鑰，於環境變數設定，或安裝相容 SDK／使用 cURL 等工具。
在模型目錄中選擇合適的聊天、圖像、程式碼或嵌入模型，確認參數與限制。
呼叫推理 API（相容 OpenAI 端點），配置溫度、max_tokens、流式輸出與併發等參數。
檢視日誌與指標，使用批次推理或路由策略以提升吞吐與穩定度。
需要客製時，上傳資料集並啟動微調或訓練工作，追蹤進度與檢查點。
完成後將模型版本部署為端點，設定自動擴縮與 A/B 測試以驗證成效。
在成本面板設定用量配額與預算告警，持續優化模型尺寸、量化與併發策略。
為團隊成員配置角色權限，定期輪替金鑰並落實資料治理政策。

Together AI 行業案例

電子商務以多模型路由建立智慧客服與搜尋重寫，於高峰期自動擴容維持低延遲；遊戲工作室以微調後的對話模型生成 NPC 劇情與任務文案；金融與企業內訓團隊以開源 LLM 搭配檔案檢索打造知識助理，部署於隔離的 GPU 叢集；軟體公司利用程式碼補全與單元測試生成提升研發效率，透過 A/B 測試選擇最佳模型；行銷團隊批次產生多語文案與圖片，藉由批次推理與量化策略降低成本。

Together AI 收費模式

整體以雲端按用量為主的模式提供服務：推理 API 常依輸入/輸出字元或 tokens 與請求量計費；訓練與微調依據使用的 GPU 類型、時長（GPU 小時）、儲存與網路用量計費；亦可採用專用或預留資源以換取更佳的隔離與成本可預測性，企業方案可配合更細緻的治理與配額策略。實際費率與方案以官方公佈為準。

Together AI 優點和缺點

優點：

支援 200+ 多模態與開源模型，OpenAI 相容 API 降低遷移成本。
高效能低延遲的推理與可擴展 GPU 叢集，適合生產級流量。
從推理、微調到訓練與部署的一體化工作流程。
提供量化、批次、路由等多項成本與效能最佳化手段。
對開源生態友善，降低供應商綁定風險。
完善的觀察性、權限與治理，便於團隊協作與合規。

缺點：

需要具備雲端與 MLOps 知識以獲得最佳成本/效能表現。
跨模型表現差異需以評測與治理策略維持一致性。
自行訓練與微調涉及資料品質、隱私與合規管理成本。
專用 GPU 資源供應可能受市場與時段影響。
與既有系統整合與監控需要一定工程投入。

Together AI 熱門問題

問題 1: Together AI 是否與 OpenAI API 相容？

是，多數端點與參數設計相容，常見用戶端程式庫可直接切換，只需更新基底 URL 與模型名稱。
問題 2: 支援哪些模型與多模態任務？

支援超過 200 種生成式 AI 模型，涵蓋聊天、圖像生成、程式碼補全與嵌入等任務，具體清單以官方目錄為準。
問題 3: 可以進行模型微調與自訂訓練嗎？

可，提供全參數與 LoRA/QLoRA 等方法，支援分散式訓練、檢查點管理與結果直接部署為端點。
問題 4: 如何最佳化效能與成本？

選擇合適模型尺寸、啟用量化與批次推理、調整併發與溫度/長度設定，並以指標與日誌持續監控與路由調整。
問題 5: 是否能在隔離或專用 GPU 環境中運行？

能，支援專用或預留資源與自動擴縮設定，以滿足安全與穩定性需求。
問題 6: 可否與既有資料與工具鏈整合？

可透過相容 API 與 SDK 串接現有應用、工作流程與評測管線，並搭配向量資料庫與檔案檢索構建 RAG 場景。