✦ AI Native Cloud · 开源 AI 基础设施

Together AI AI Native Cloud

从推理到训练,从微调到部署——Together AI 正在构建 AI 时代的基础设施,让开源模型以更低的成本、更高的性能服务全球开发者。

200+开源模型支持
6-60x成本节省
400%推理加速
$11.5亿+年度预订额

✨ 核心能力 全栈 AI 云平台

Together AI 提供从推理、训练到微调、部署的全链路 AI 基础设施,让开发者专注于构建产品而非管理算力[reference:0]。

无服务器推理

按需运行开源模型,无需管理基础设施。性能约为同类最快方案的两倍,极大降低使用门槛[reference:1]。

📊

批量推理

以异步方式处理大规模工作负载,单模型可扩展至 300 亿 Token。成本相较实时 API 最高可降低 50%[reference:2][reference:3]。

🖥️

专用模型推理

在专有基础设施上部署模型,为追求速度、控制力和最优经济性的团队设计[reference:4]。

🎞️

专用容器推理

为生成式媒体工作负载优化的 GPU 基础设施。部署视频、音频、图像模型,由 Together Research 提供性能加速[reference:5]。

🧠

模型微调

在自有数据上微调开源模型,提升准确性、减少幻觉、控制行为——无需管理训练基础设施[reference:6]。

🔬

加速计算

从自助即时集群到数千张 GPU,全部由 Together Kernel Collection 优化,实现更好的性能[reference:7]。

🏖️

代码沙箱

快速、安全的代码沙箱,为 AI 应用和智能体搭建完整的开发环境[reference:8]。

💾

托管存储

为 AI 工作负载优化的高性能托管存储,对象存储和并行文件系统,零出口费用[reference:9]。

📦 产品矩阵 覆盖 AI 开发生命周期

Together AI 提供完整的工具链,支持从实验探索到大规模生产的每一个环节[reference:10]。

推理服务

Serverless · Batch · Dedicated

三种推理模式覆盖不同场景:无服务器适合快速迭代,批量推理适合大规模异步任务,专用部署适合对性能和可靠性有严格要求的生产环境[reference:11][reference:12]。

模型微调

Fine-Tuning API

支持从 Hugging Face Hub 微调任意开源模型[reference:13]。支持 Kimi-K2、GLM-4.7 等大模型,面向工具调用、推理和智能体任务优化[reference:14]。

训练基础设施

Accelerated Compute

提供接入数千张显卡的训练集群[reference:15]。开发者可使用 Kubernetes 或更灵活的 Slurm 管理集群[reference:16]。内置自动检测与修复系统,保障训练流程稳定性[reference:17]。

代码执行

Code Sandbox & Code Interpreter

可定制的微 VM 沙箱环境,毫秒级启动[reference:18]。通过 API 进行会话级代码执行,为 AI 编程工具提供生产级基础设施[reference:19]。

🔬 技术优势 研究驱动的工程实力

Together AI 的核心竞争力来自世界级的研究团队与生产系统的紧密结合[reference:20]。

⚡ FlashAttention-4

由首席科学家 Tri Dao 领导的研究项目[reference:21]。在 NVIDIA Blackwell B200 GPU 上实现 1,605 TFLOPs/s,达到 71% 硬件利用率,比 Triton 实现快 2.7 倍[reference:22]。在长上下文工作负载(视频理解、编码智能体)中实现更低成本的智能能力[reference:23]。

🚀 Together Megakernel

将整个模型运行在单个内核中,瞄准 H100 的 HBM 带宽上限[reference:24]。帮助实时语音客户将首包延迟从 281ms 降至 77ms——3.6 倍性能提升,单位经济性改善 7.2 倍[reference:25]。

🧩 together.compile

将内核优化自动化,单次函数调用即可在启动时生成优化内核栈[reference:26]。在 Flux Kontext 基准测试中,相较 torch.compile 实现 41% 的性能提升[reference:27]。

🧠 ATLAS 引擎

自研软件引擎,采用自适应推测解码技术[reference:28]。通过自动适应用户需求变化,可将部分推理工作负载速度提升 400%[reference:29]。

💰 成本优势 开源模型的经济学

使用开源模型的企业通常可实现 6 到 20 倍的成本降低,同时保持同等或更好的性能[reference:30]。

6-60x
相比闭源模型的成本节省[reference:31]
6x
Decagon 迁移至 Together AI 后的成本降低[reference:32]
80%
通过推理优化软件可降低的运行成本[reference:33]

🏢 客户案例 全球领先的 AI 公司信赖 Together AI

数千家付费客户正在使用 Together AI 构建下一代 AI 产品[reference:34][reference:35]。

⌨️ Cursor

AI 代码编辑器,帮助数百万开发者提升编程效率。借助 Together AI 的推理基础设施运行开源模型[reference:36][reference:37]。

🤖 Cognition

Devin AI 软件工程师的创造者,全球领先的 AI 智能体团队[reference:38][reference:39]。

🎧 ElevenLabs

AI 语音技术的全球领导者,使用 Together AI 的基础设施支撑其语音合成与智能体产品[reference:40]。

🎵 Suno

AI 音乐生成的先锋,通过 Together AI 的平台运行其音乐生成模型[reference:41]。

📞 Decagon

AI 客服软件开发商,迁移至 Together AI 后推理成本降低 6 倍[reference:42][reference:43]。

🗣️ Cartesia

企业级语音 AI 公司,Together AI 语音平台的专用模型合作伙伴[reference:44]。

📊 平台规模 开源 AI 正在被大规模采用

200+
支持的开源模型[reference:45]
3x
平台开源模型使用量年增长[reference:46]
$11.5亿+
年度预订额[reference:47][reference:48]
50x
未来五年公有云容量扩张计划[reference:49][reference:50]

👥 适用人群 谁在使用 Together AI

👨‍💻 AI 开发者
🚀 AI 创业公司
🏢 企业技术团队
🔬 研究机构
📊 数据科学家
🤖 智能体构建者
🎯 开源模型用户
🏭 大规模推理需求方

❓ 常见问题 快速了解

Together AI 与闭源模型 API 有什么区别?

Together AI 运行开源模型,成本通常低 6-60 倍,同时性能相当或更优[reference:51]。开发者拥有完整的模型控制权和定制能力[reference:52]。

支持哪些模型?

支持 200+ 开源模型,包括 DeepSeek、Nemotron、MiniMax、Kimi、GLM、Llama、Qwen、Mistral 等[reference:53][reference:54]。

如何开始使用?

新用户通常可获得约 $25 的免费额度[reference:55]。访问 together.ai 注册即可通过 OpenAI 兼容 API 运行模型[reference:56]。

Together AI 是开源的吗?

Together AI 的平台本身是商业云服务,但其核心技术——FlashAttention、ThunderKittens 等——以开源形式发布[reference:57]。