Together AI

Inference-Plattform für 100+ Open-Source-Modelle mit Serverless-, Provisioned- und Dedicated-Angeboten.

Together AI bietet Inference für mehr als 100 Open-Source-Modelle. Laut Dokumentation gibt es Serverless-Inference pro Token, reservierte Provisioned Throughput-Kapazität und Dedicated Model Inference nach GPU-Minuten.

Wofür du es nutzt

Ein offenes Modell per API aufrufen, ohne selbst GPUs bereitzustellen.
Chat, Function Calling, Vision, Bild, Video, Speech-to-Text, Text-to-Speech und Embeddings in einem Anbieter bündeln, soweit das konkrete Modell die Modalität unterstützt.
Mit Beispielen wie moonshotai/Kimi-K3 oder Qwen experimentieren.
Batch-Jobs nutzen; die Dokumentation nennt dafür bis zu 50 Prozent Rabatt gegenüber Serverless-Raten.

Preise und Grenzen

Together AI bietet laut Billing-Hinweis keine kostenlosen Trials. Vor der Nutzung ist ein Mindestkauf von 5 US-Dollar erforderlich. Das Konto arbeitet mit Prepaid-Credits und optionaler automatischer Aufladung; negative oder nachträgliche Abrechnung ist nicht vorgesehen.

Token-, GPU- und Modellpreise ändern sich je Endpoint und Kapazitätsart. Vergleiche die aktuelle Model-Preistabelle, bevor du eine Kostenrechnung oder ein Monatslimit festlegst. Ein allgemeiner Studierendenpreis ist in den geprüften Quellen nicht ausgewiesen.

Praktischer Einstieg

Starte mit einem kleinen Serverless-Request, miss Tokens und Latenz und setze ein Ausgabenlimit. Provisioned oder Dedicated lohnt sich erst, wenn das Lastprofil deines Workflows sichtbar ist.

Quick-Win

Wähle ein Modell aus der aktuellen Liste und führe denselben kurzen Prompt mit und ohne Streaming aus. So erkennst du früh, welche API-Antwort und welche Kosten dein eigener Code tatsächlich erhält.

// Lokaler Graph

Together AI im Kontext

9 direktKarte öffnen

// Quick Win

Wähle ein Modell aus der aktuellen Liste und führe einen kurzen Prompt mit und ohne Streaming aus; notiere Tokens und Kosten.

// Stark in

Entwickler, die bewusst auf offene Modelle setzen
Projekte mit eigenem, fine-getuntem Modell
Teams, die Cloud-Bindung vermeiden wollen

// Nicht gedacht für

Einstieg ohne Programmiererfahrung
Reiner Fokus auf maximales Tempo bei wenigen Modellen
Studi-Projekte, die nur ein Modell antippen wollen

// Beziehungen

Kombiniert sich gut mit

Hugging FaceDas offene Modell suchst du dir auf Hugging Face, dann lässt du es über Together als API laufen, ohne selbst GPUs aufzusetzen.
CursorIn Cursor schreibst du die Anbindung an den Together-Endpoint und prüfst die Antworten, bevor du dich drauf verlässt.
LangGraphDen Agenten-Graph baust du in LangGraph, jeder Knoten ruft dein über Together gehostetes Modell. So bleibst du auf offenen Modellen, ohne an eine Cloud gebunden zu sein.

Alternative wenn …

Dir geht's nur um maximales Tempo bei wenigen Modellen →GroqCloud
Du willst nur ein fertiges Modell per API ausführen, kein Fine-Tuning →Replicate

Wofür du es nutzt

Ein offenes Modell per API aufrufen, ohne selbst GPUs bereitzustellen.

Chat, Function Calling, Vision, Bild, Video, Speech-to-Text, Text-to-Speech und Embeddings in einem Anbieter bündeln, soweit das konkrete Modell die Modalität unterstützt.

Mit Beispielen wie moonshotai/Kimi-K3 oder Qwen experimentieren.

Batch-Jobs nutzen; die Dokumentation nennt dafür bis zu 50 Prozent Rabatt gegenüber Serverless-Raten.

Preise und Grenzen

// Beziehungen

Kombiniert sich gut mit

Hugging FaceDas offene Modell suchst du dir auf Hugging Face, dann lässt du es über Together als API laufen, ohne selbst GPUs aufzusetzen.
CursorIn Cursor schreibst du die Anbindung an den Together-Endpoint und prüfst die Antworten, bevor du dich drauf verlässt.
LangGraphDen Agenten-Graph baust du in LangGraph, jeder Knoten ruft dein über Together gehostetes Modell. So bleibst du auf offenen Modellen, ohne an eine Cloud gebunden zu sein.

Alternative wenn …

Dir geht's nur um maximales Tempo bei wenigen Modellen →GroqCloud
Du willst nur ein fertiges Modell per API ausführen, kein Fine-Tuning →Replicate