# Together AI

Together AI 是一个面向开发者的 AI 云平台，提供友好且易用的 API，用于运行、微调和部署开源及前沿 AI 模型。它特别适合构建 AI 应用、代码智能体（Coding Agents）、RAG 系统、模型评估以及自定义模型工作流的团队。

Canonical URL: https://aiidelist.com/zh/ide/together-ai

Language: zh

更新日期: 2026-10-06

## 概览

- 分类: Developer Workflow Tools
- Together AI 是一个开发者基础设施平台，面向需要托管开源模型推理、微调、评估和基于 GPU 部署的团队，而非完整的 AI 代码编辑器。
- 编辑器基础: Standalone
- 平台: Web, API, Python SDK, TypeScript SDK, OpenAI-compatible SDKs, MCP-compatible coding agents
- 开源: 否
- 本地模型支持: 否
- 自带 API 密钥: 否

## 简评

如果你需要一个 API 优先的开源模型平台，支持实验、代码智能体、微调和生产推理，且不想自行管理大部分服务栈，请选择 Together AI。

## 适合场景

- 需要托管开源模型推理的 AI 应用开发者
- 构建代码智能体或智能体化开发工具的团队
- RAG、嵌入、重排序和评估流水线
- 希望从 OpenAI 兼容原型迁移到开源模型替代方案的初创公司
- 需要微调及生产部署选项的 ML 团队

## 优点

- 非常适合构建基于开源和可定制模型产品的团队。
- 兼容 OpenAI 的 API，使许多现有应用的迁移变得相对简单。
- 覆盖了从无服务器实验到专用生产部署的全路径。
- 通过 Agent Skills 和文档 MCP 服务器提供实用的代码智能体集成。
- 隐私文档声明，默认情况下不对输入和输出数据进行保留。

## 局限

- 寻找完整 AI 原生代码编辑器的用户
- 寻找无代码聊天机器人构建器的非技术用户
- 需要保证有永久免费额度的团队
- 必须完全离线运行所有推理的项目
- 管理模型基础设施比使用单一集成构建器更复杂的小型原型
- 其本身不是 IDE 或编码助手，而是开发者工具背后的基础设施。
- 根据官方计费文档，目前没有免费试用，需要预充值余额。
- 不同供应商和模态的模型定价及可用性可能会频繁变动。
- 专用端点如果不停止或删除，在闲置时也会计费。
- 团队仍需针对每个工作负载评估模型的质量、延迟和安全表现。

## 为什么选择 Together AI？

Together AI 并非代码编辑器、IDE 扩展或自主编码智能体。它更应被视为模型基础设施层，当这些工具需要托管的开源模型推理、微调模型、嵌入（Embeddings）、重排序（Reranking）、多模态生成或基于 GPU 的部署时，可以调用 Together AI。

这使得它对构建 AI 产品的开发团队（而非仅仅在编辑器中使用 AI 的用户）最具价值。编码助手可以辅助编写代码，而 Together AI 则更接近应用、智能体或评估流水线背后的运行时和模型平台。

其核心吸引力在于工作流的连续性。团队可以从无服务器（Serverless）API 开始，在兼容 OpenAI 的接口下测试多个开源模型；当流量增加时，可迁移至专用端点；当通用模型表现不足时，还可以进行模型微调。这减少了在不同供应商之间拼凑推理、定制和部署服务的需求。

## 核心工作流

实际的 Together AI 工作流通常从模型选择开始。团队无需默认选择单一的闭源模型系列，而是可以根据任务（如编码、推理、函数调用、嵌入、重排序、图像生成、语音或多模态任务）来对比开源或托管模型。

对于现有的 OpenAI 风格应用，迁移路径通常非常直接：更换 API 密钥，修改 Base URL，然后更新模型字符串及任何不支持的参数。虽然这不能免去评估环节，但确实降低了已经使用 OpenAI SDK 或兼容抽象层的团队的集成摩擦。

一旦原型进入生产环境，决策重点将从模型质量转向延迟、吞吐量、成本和运维控制。无服务器推理适合实验和波动流量，而专用端点则更适合对性能预测或自定义部署行为有要求的场景。

## 适用场景

Together AI 非常适合需要模型灵活性的 AI 开发者产品。例如：代码生成后端、内部工程智能体、文档问答系统、语义搜索、合成数据生成、基准测试自动化，以及需要持续优化成本和延迟的面向客户的助手。

它对构建 AI 代码智能体的团队也很有帮助。Together 发布了 Agent Skills 和文档 MCP 服务器，使 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI、VS Code 和 OpenCode 等智能体能够查阅最新的 Together AI 文档，从而生成更准确的 SDK 代码。由于模型 ID、价格、端点行为和 SDK 模式会随时间变化，这一点尤为重要。

对于机器学习（ML）团队，微调工作流比通用聊天 API 更重要。Together 支持训练任务、模型部署和检查点（Checkpoint）下载路径，因此团队可以根据偏好选择托管服务，或者将模型产物导出到本地或其他外部环境部署。

## 竞品对比

与 OpenRouter 相比，Together AI 不太像一个通用的模型路由层，而更像是一个专注于开源模型、定制化和部署的 AI 基础设施平台。如果目标只是通过一个 API 访问多个供应商，OpenRouter 通常更简单；但如果微调、专用端点或 GPU 基础设施在你的规划中，Together 则更具吸引力。

与 Replicate 相比，Together AI 更侧重于大语言模型（LLM）平台。Replicate 在发现和运行各种托管模型（尤其是图像和 ML 演示）方面表现出色；而 Together 更适合需要生产级推理 API、OpenAI 兼容迁移和模型塑造工作流的团队。

与 RunPod 等原生 GPU 平台相比，Together AI 牺牲了一定的底层控制权，以换取更高级的 API、模型目录访问和托管服务模式。希望自行管理容器、驱动程序和推理框架的团队可能更倾向于 GPU 基础设施；而希望更快交付 AI 产品的团队则可能更喜欢 Together 的托管方案。

## 最佳配置建议

对于大多数开发团队，最稳妥的初始配置是将模型层抽象在内部供应商接口之后。尽可能通过兼容 OpenAI 的客户端使用 Together AI，但避免将模型 ID、上下文假设或价格假设硬编码到应用逻辑中。

针对代码智能体工作负载，建议针对你自己的代码库任务，至少测试一个编码专用模型和一个通用推理模型。公开的基准测试有助于缩小范围，但代码库导航、工具调用、补丁质量和错误恢复能力通常与具体工作负载高度相关。

对于生产级应用，应区分开发、预发和生产环境的 API 密钥。Together 的项目级密钥模型有助于实现这一模式，但团队仍应建立自己的预算监控、重试逻辑、回退机制、请求日志策略和安全检查。

## 迁移说明

最简单的迁移路径是从已使用 OpenAI 兼容聊天补全（Chat Completions）的应用开始。首先更换 Base URL 和密钥，然后针对流式传输、函数调用、结构化输出、上下文长度和拒绝模式测试特定模型的行为。

不要假设不同模型系列的行为完全一致。提示词格式、工具调用可靠性、JSON 稳定性、延迟和推理风格可能会有显著差异。一次成功的迁移应在切换生产流量前，包含回归提示词测试、成本快照、延迟测试以及任务级的质量评估。

从原型转向规模化应用的团队还应注意专用端点的闲置计费。无服务器推理对不规则流量更简单，而专用部署则需要生命周期管理，以确保未使用的端点不会持续消耗预算。

## 功能

### 模型访问

- 兼容 OpenAI 的推理 API
- 无服务器和专用模型端点
- 支持文本、视觉、图像、视频、音频、嵌入、重排序和内容审核
- 针对常见工作负载的模型推荐指南

### 模型定制

- 有监督微调 (SFT)
- 支持 LoRA 和全量微调选项
- 偏好微调 / DPO 支持
- 微调模型部署或检查点下载

### 开发工作流

- Python 和 TypeScript SDK
- 通过更换 Base URL 兼容 OpenAI SDK
- 面向代码智能体的文档 MCP 服务器
- 适用于 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI、VS Code 和 OpenCode 的 Agent Skills

### 生产基础设施

- 专用端点
- 专用容器
- GPU 集群
- 成本分析和项目级 API 密钥

## 价格

paid

- Prepaid Credits: $5 minimum — 额度充值 — Together AI 目前需要预充值余额方可使用；官方计费文档显示目前不提供免费试用。
- Serverless Inference: Usage-based — 每 1M Token 或输出单位 — 针对聊天、视觉、图像、音频、视频、嵌入、重排序和内容审核 API 的模型特定计费。
- Batch Inference: Usage-based — 异步工作负载 — 在对延迟要求不高的场景下，批量处理工作负载相比实时推理可降低成本。
- Fine-Tuning: From $0.48 — 每 1M 训练 Token — 适用于 16B 参数以下模型的有监督 LoRA 微调起步价；专用托管另行计费。
- GPU Clusters: From $4.79 — 每 GPU 小时 — 按需 GPU 集群定价以 NVIDIA HGX H100 起步；同时也列出了 H200 和 B200 选项。
- Enterprise / Reserved: Custom — 预留 GPU 容量、AI Factory 部署、私有网络、数据驻留和企业合同需通过销售洽谈。

价格核对日期: 2026-06-23

## 支持的模型

- Kimi K2.7 Code
- Kimi K2.6
- GLM-5.2
- MiniMax M3
- Llama 3.3 70B
- gpt-oss-20B
- gpt-oss-120B
- Qwen3 235B
- Gemma 4 31B
- DeepSeek V4 Pro
- FLUX
- Whisper Large v3

## 隐私与数据处理

Together AI 文档说明，默认不存储输入和输出，训练数据共享需主动加入；透传的第三方模型可能遵循上游供应商政策。企业客户可商讨私有网络和数据驻留选项。

## 企业功能

- 私有网络
- 基于 VPC 的部署
- 数据驻留选项
- 专用端点
- 专用容器
- 预留 GPU 集群
- 项目级 API 密钥
- 成本分析
- 规模化及企业合同计费

## 替代工具

- OpenRouter
- Fireworks AI
- Replicate
- Hugging Face Inference Endpoints
- GroqCloud
- Baseten
- Modal
- RunPod
- AWS Bedrock
- Google Vertex AI

## 资料来源

- [官方网站](https://www.together.ai/)
- [价格页面](https://www.together.ai/pricing)
- [文档概览](https://docs.together.ai/intro)
- [计费与充值](https://docs.together.ai/docs/billing-credits)
- [OpenAI 兼容性](https://docs.together.ai/docs/inference/openai-compatibility)
- [SDK 集成](https://docs.together.ai/docs/inference/sdk-integrations)
- [代码智能体配置](https://docs.together.ai/docs/agent-skills)
- [推荐模型](https://docs.together.ai/docs/inference/recommended-models)
- [微调模型部署](https://docs.together.ai/docs/fine-tuning/deployment)
- [隐私与安全](https://docs.together.ai/docs/privacy-and-security)

最近核对日期: 2026-06-23

## 更新记录

- 2026-06-23: 创建目录条目，并验证了官方定位、定价模式、代码智能体集成、OpenAI 兼容性及隐私说明。