企業ガイド

一緒にAI

Together AI offers cloud services for inference, fine-tuning, training, and GPU infrastructure for AI models.

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このページでは2分の読書
  1. 概要
  2. ディープダイブ
  3. 現実世界の実装
  4. Together AI の未来
  5. 実践する
  6. 探検を続けましょう
  7. よくある質問

概要

It supports open models and documents an OpenAI-compatible API, but API shape, model availability, service features, privacy settings, and licenses can vary.

ディープダイブ

Together AI offers inference APIs, fine-tuning, and GPU-cluster services. Its OpenAI-compatibility documentation describes supported SDK methods and lists unsupported or partially supported endpoints, so compatibility is not necessarily complete. The company helped release RedPajama datasets; the Data-v2 announcement describes a filtered and deduplicated 30-trillion-token corpus with quality annotations. Together documents speculative decoding and other inference optimizations, but speed depends on model, workload, hardware, and service configuration. Its privacy policy states that it does not use user data to train models without explicit opt-in and describes a Zero Data Retention setting for prompts and responses; review current product settings and terms for the chosen service. RedPajama is a separate open-data project associated with Together; RedPajama-Data-v2 is a dataset release, while Together’s hosted inference APIs are a different service.

現実世界の実装

Point a compatible client at Together’s documented base URL after checking endpoint and parameter compatibility.

Compare serverless inference, dedicated model inference, and GPU clusters for a specific workload.

Review the privacy settings and terms before submitting prompts, files, or fine-tuning data.

Consult the RedPajama dataset documentation when evaluating its research data rather than assuming it is a hosted model.

Together AI の未来

Together’s model catalog, GPU hardware, pricing, and API support change over time. Check current documentation and terms before selecting a model or deployment; evaluate compatibility, data handling, latency, and cost for the intended workload.

実践する

なぜそれが重要なのか

  • ベンダー戦略. ベンダーのロードマップは、チームが次に構築できる機能に影響を与えます。
  • 費用と予算. 商業条件と導入オプションは、長期的なコストとリスクに影響します。
  • リスクと安全性. 企業のインセンティブは、製品のデフォルト、安全姿勢、オープン性を形成します。

気をつけてください

  • 実際の制作ワークフローでは、発売の発表が安定性を上回る可能性があります。
  • API の価格設定やポリシーの変更により、一夜にして想定が崩れる可能性があります。
  • 単一ベンダーへの依存により、ロックインと移行のコストが増加します。

次のステップ

  1. 独自のタスクとデータセットを使用してプロバイダーを評価します。
  2. 統合する前に、プライバシー、セキュリティ、法的条件を確認してください。
  3. モデルやベンダー全体でフォールバック計画を維持します。
  4. ロードマップの変更がチームを驚かせないように、リリース ノートを監視します。

探検を続けましょう

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よくある質問

What is Together AI?

Together AI offers cloud services for inference, fine-tuning, training, and GPU infrastructure for AI models. It supports open models and documents an OpenAI-compatible API, but API shape, model availability, service features, privacy settings, and licenses can vary.

How should Together AI’s hosted model catalog be described?

Together hosts open-weight models, but openness and license terms are specific to each checkpoint and do not make every model open source under the same terms.

What is RedPajama in Together AI’s project history?

Together describes RedPajama as its open-data effort and separately announces releases such as RedPajama-Data-v2. That project identity is distinct from the hosted inference API.

What does “OpenAI-compatible” mean for a Together API integration?

Together documents compatibility for supported endpoint and request formats; users still need to verify the base URL, model ID, endpoint, and parameter support.

Which inference technique does Together discuss for high-throughput long-context inference?

Together’s speculative-decoding article discusses that technique for inference throughput; observed performance depends on the model, workload, and serving setup.

What should an enterprise verify before sending prompts or files to a hosted model service?

Open-weight access and API compatibility do not by themselves determine data handling. Together documents privacy settings, retention options, and service-specific terms that users should review.