服务商概述

Together AI 成立于 2022 年，总部位于美国旧金山，是AI 平台领域专注开源大模型的推理云服务商，前身是加州大学伯克利分校的 Together 研究项目。平台提供 200+ 主流开源模型的低延迟推理 API，覆盖 Llama、Mistral、DeepSeek、Qwen 等系列，同时提供模型微调、训练集群与 Together GPU Cloud 服务，并与 本地 LLM 部署方案形成互补。

Together AI 的核心价值在于把开源模型变成生产可用的 API：自研推理引擎针对 NVIDIA GPU 深度优化，支持 FP8/INT4 量化、动态批处理和 KV Cache 复用；API 完全兼容 OpenAI 格式，开发者只需修改 endpoint 即可从闭源方案零成本迁移。作为开源推理赛道的代表，Together AI 与 Fireworks AI、DeepSeek 等平台共同推动开源模型在 LLM 推理优化方向的应用落地。

核心优势

  • 200+ 开源模型矩阵：覆盖 Llama 3/3.1（8B–70B）、Mistral、Mixtral MoE、DeepSeek、Qwen、CodeLlama 等主流系列，模型更新紧跟 Hugging Face 社区节奏，选型空间大。
  • 低延迟高吞吐推理：自研推理引擎针对 NVIDIA GPU 深度优化，支持 FP8/INT4 量化与动态批处理，高并发下仍能保持较低延迟，适合 AI 聊天机器人等实时交互场景。
  • 完善的微调服务：支持 LoRA/QLoRA 与全参数微调，微调后的模型可直接部署为 API 端点。参考 AI 模型微调教程可快速上手从数据准备到部署的全流程。
  • OpenAI 兼容 API：支持 Streaming、Function Calling、JSON Mode 等核心特性，从 OpenAI 迁移只需替换 endpoint 和 API Key，成本与灵活性兼具。
  • 弹性 GPU 算力：提供 A100/H100 训练集群与预购容量，既支持开源模型分布式训练，也为高并发生产推理提供吞吐保障。

产品生态

Together Inference（推理 API）

核心产品，提供 200+ 开源模型的按量推理服务，支持流式输出、批量推理（Batch Inference）和函数调用。适合文本生成、代码补全、Agent 工具调用等场景，按 Token 计费。

Together Fine-tuning（模型微调）

面向企业定制需求，支持 LoRA、QLoRA 和全参数微调三种范式。用户上传自有数据集，平台自动完成数据格式化与预处理，微调模型可一键部署为 API 端点，适合打造行业专属模型。

Together GPU Cloud

面向开发者的弹性 GPU 计算平台，提供 H100/A100 等实例，支持开源模型的分布式训练、推理部署和 Notebook 开发环境，按 GPU 时长计费。

模型托管与端到端推理

支持将训练或微调完成的模型直接托管为推理端点，与训练、微调服务形成「训练—微调—部署」闭环，降低模型上线门槛。

不足之处

  • 免费额度有限：免费层配额较低，高频生产调用需付费，长期成本需结合 AI 基础设施投入提前规划。
  • 高并发可能排队：热门的 70B 级模型在流量高峰可能出现排队，关键业务建议预购容量（Provisioned Throughput）保障吞吐。
  • 依赖开源社区节奏：模型能力与迭代速度受开源社区影响，无法像闭源厂商那样自研专属模型，个性化程度受限。
  • 中国区访问延迟：服务器主要位于美国，中国大陆直连延迟较高，需通过 Cloudflare 等方案优化链路，或补充 DeepSeek 作为本地备选。

适用场景

  • 开源模型 API 推理（★★★★★）：需要运行 Llama、Mistral、DeepSeek 等开源模型的场景，Together AI 提供低延迟、高吞吐的按量 API，性价比突出。
  • OpenAI 迁移与替代（★★★★★）：API 完全兼容 OpenAI 格式，适合希望降低推理成本、摆脱闭源依赖的团队，迁移成本低。
  • 模型微调与定制（★★★★☆）：基于开源模型做 LoRA 或全参数微调，打造行业专属模型，适合需要私有化 AI 能力的场景。
  • AI Agent 与工具调用（★★★★☆）：原生支持函数调用，适合构建 多步推理和外部工具集成的自动化工作流。
  • 大规模分布式训练（★★★★☆）：通过 GPU 集群进行开源模型训练或微调，适合研究团队与 AI 企业。
  • 中国大陆低延迟场景（★★☆）：美国节点导致国内直连延迟较高，建议评估 DeepSeek 等国内平台。

价格参考

服务项 计费方式 参考价格
模型推理 按 Token 计费 8B 级约 $0.10/百万 Token；70B 级约 $0.90/百万 Token；Mixtral 8x7B 约 $0.60/百万 Token
模型微调 按训练时长 + Token 量 约 $5–20/小时（视 GPU 规格与训练规模而定）
GPU 训练集群 按 GPU 时长计费 定制报价（A100/H100 集群）
预购容量 按月预购 商务洽谈（保障高并发吞吐）

注：以上为公开参考价，实际以官网最新定价为准。大批量非实时任务建议对比 Fireworks AI、Replicate 等平台后选择最优方案。

常见问题

  • Together AI 支持哪些模型？ 支持 Llama 3/3.1（8B/70B）、Mistral、Mixtral、DeepSeek、Qwen、CodeLlama 等 200+ 开源模型，并紧跟社区更新。选型可参考 LLM 推理优化指南。

  • API 兼容 OpenAI 吗？ 完全兼容，支持 Streaming、Function Calling、JSON Mode 等核心特性，从 OpenAI 迁移只需修改 endpoint 和 API Key。详见 OpenAI API 平台指南。

  • 如何做模型微调？ 支持 LoRA/QLoRA 与全参数微调，上传数据集后平台自动预处理，微调模型可一键部署。完整流程参考 AI 模型微调教程。

  • 生产环境如何保障吞吐？ 高并发场景建议预购容量（Provisioned Throughput）并配置弹性伸缩，同时通过 AI 平台生态内的监控体系追踪延迟与成本。

  • 在中国大陆能直接用吗？ 服务器主要位于美国，国内直连延迟较高，建议结合 Cloudflare 优化网络，或评估 DeepSeek 作为本地备选方案。