Together AI

什么是 Together AI

Together AI 是面向生成式 AI 全生命周期的 AI 加速云平台，提供从推理、微调到训练与大规模部署的一体化能力。平台依托可扩展的 GPU 集群与高性能调度，帮助团队以更低延迟、更高吞吐运行开源大模型，并按需弹性伸缩。通过 OpenAI 兼容 API，开发者无需重写现有代码即可接入对话、图像、代码等多模态模型，快速上线应用。用户可在同一平台上选择与管理 200+ 生成式模型，执行指令对齐、参数高效微调与全量训练，配合监控、日志与成本控制工具，实现性能与成本的平衡。平台支持自动模型路由、批处理与缓存加速、权重加载优化、张量与流水并行等推理优化策略，兼顾稳定性与成本可控。内置数据与实验管理、检查点存储、模型版本管理及可观测性面板，便于团队协作与可重复实验。借助企业级权限与配额管理，组织可细粒度管控 API 密钥、调用速率与预算。在合规可控环境中自研与托管模型的企业，可利用专有隔离、数据安全与可观测性能力，缩短从原型到生产的时间。

Together AI主要功能

• OpenAI 兼容接口：提供 /chat/completions 等端点与常用 SDK 生态，降低迁移与集成成本。
• 多模态模型目录：覆盖对话、图像生成与理解、代码生成等 200+ 开源大模型，便于按场景选型。
• 高性能推理服务：批处理、结果缓存、模型路由、自动扩缩容与并行推理，兼顾低延迟与高吞吐。
• 微调与训练：支持 LoRA 等参数高效微调与全量训练，提供数据管道、检查点与实验管理。
• 一体化部署：模型版本管理、A/B 测试与灰度发布，快速将模型推向生产环境。
• 成本与性能优化：智能调度 GPU 资源、混合精度与内存优化工具，帮助在性能与成本间取得平衡。
• 企业级安全：专有隔离、VPC 接入、访问控制与审计日志，支持数据不出域的合规要求。
• 可观测性与治理：调用指标、日志追踪、用量与预算告警，便于持续优化与配额管理。

Together AI适用人群

适用于需要快速构建与扩展生成式应用的团队，包括初创公司与产品团队、数据科学家与机器学习工程师、平台与基础架构团队、以及电商、内容媒体、游戏、金融、制造等行业的研发与创新部门。无论是调用现成模型完成推理，还是在私有数据上进行微调与训练，Together AI 都能提供统一的基础设施与一致的开发体验。

Together AI使用步骤

1. 注册账号并完成组织与计费配置，创建工作区与访问角色。
2. 在控制台生成 API 密钥，选择就近区域以降低推理延迟。
3. 在模型目录中筛选合适的多模态模型，查看上下文长度、速率限制与性能特征。
4. 通过 OpenAI 兼容端点发起推理请求，或在控制台与 SDK 中进行快速测试与集成。
5. 配置推理参数（温度、最大输出、批大小等），结合缓存与批处理优化吞吐与成本。
6. 需要微调时，准备标注数据集，选择微调方法与资源规格，提交训练并跟踪指标与日志。
7. 将微调产物注册为新版本模型，设置自动扩缩与路由策略，进行 A/B 测试并灰度发布。
8. 接入监控与预算告警，基于用量与质量反馈持续调优提示词、模型选择与资源配置。

Together AI行业案例

电商客户服务团队利用 Together AI 部署对话模型，结合企业知识库进行问答与工单分流，通过批处理与缓存降低高峰期成本并保持低延迟。内容媒体公司在平台上并行使用文本与图像模型，批量生成多语言摘要与配图，并通过模型版本管理进行 A/B 评估以提升点击率。软件企业采用代码生成模型辅助开发与单元测试生成，凭借可观测性面板监控质量回归并迭代提示。金融与制造行业则将合规隔离与访问控制用于内部文档检索与报告撰写，兼顾数据安全与生产可用性。

Together AI收费模式

通常以按量计费为主：推理 API 按令牌、图像或请求计费，微调与训练按计算时长与存储用量计费；不同模型与资源规格价格不同。面向组织与企业提供容量折扣与定制方案，支持配额与预算控制。部分功能可能提供限额免费用量或试用活动，具体价格与权益以官网与实际订阅条款为准。

Together AI优点和缺点

Together AI热门问题

• 问题 1: Together AI 是否支持将现有开源权重在平台上托管与运行？

  支持运行与微调开源大模型，可在平台中管理权重与版本，并结合专有隔离与访问控制满足企业数据安全需求。

• 问题 2: 如何为不同任务选择合适的模型与硬件配置？

  根据任务类型、上下文长度、目标延迟与预算进行权衡，先用小规模基准集评测，再结合模型路由与批处理策略上线。

• 问题 3: 是否支持长上下文与多模态应用？

  平台提供多款长上下文与多模态模型，可用于对话、图像与代码等场景，建议根据实际延迟与成本要求选择合适配置。

• 问题 4: 数据与调用是否会用于模型训练？

  平台提供企业级隐私与权限控制，数据可按需配置不用于训练或仅限内部使用，具体以所选方案与合同条款为准。

• 问题 5: 如何优化推理成本与稳定性？

  启用批处理与缓存、限制最大输出、合理设置并发与重试、选择性使用更小模型处理简单请求，并对高负载场景启用自动扩缩容。

• 问题 6: 与自建 GPU 集群相比有什么差异？

  Together AI 上线快、维护成本低、弹性好，适合快速迭代；自建在底层可控性与特定优化上更灵活，需投入较高运维与资本成本。