Together AI API لتشغيل النماذج وتخصيصها في السحابة

شرح مبسط: ما الذي يفعله موقع Together AI؟

Together AI منصة سحابية تشغّل نماذج الذكاء الاصطناعي لتطبيقاتك. يرسل برنامجك سؤالًا أو نصًا أو مدخلًا آخر يدعمه النموذج، ثم يستقبل إجابة أو محتوى مولّدًا. عند البدء بواجهة API المستضافة، لا تحتاج إلى شراء وحدة GPU أو إدارة خادم للنموذج بنفسك.

تدير المنصة شركة Together Computer, Inc. وتخدم المطورين وفرق تعلم الآلة. يمكن استخدامها لبناء مساعدين واستخراج المعلومات وإضافة وظائف توليد المحتوى، ثم تخصيص بعض النماذج ببياناتك. يظل فريقك مسؤولًا عن واجهة التطبيق ومنطق العمل وفحص جودة النتائج.

من إنشاء مفتاح API إلى أول نتيجة

1. أنشئ حسابًا وراجع متطلبات الرصيد، ثم افتح صفحة API keys الخاصة بالمشروع وأنشئ مفتاحًا. احفظ قيمته كاملة لأنها تظهر مرة واحدة.
2. اضبط متغير البيئة TOGETHER_API_KEY وثبّت حزمة Python أو TypeScript الرسمية، أو استخدم REST مباشرة.
3. اختر معرّف نموذج متاحًا من الدليل، وأرسل طلب محادثة يتضمن model وmessages. افحص محتوى الرسالة المعادة.
4. جرّب أمثلة من عملك وقارن جودة الإجابات وزمن الاستجابة واستهلاك الرموز قبل ربط النتيجة بالمستخدمين.

يتضمن دليل البدء الرسمي أمثلة قابلة للتشغيل. للطرق المتوافقة في حزمة OpenAI، استخدم مفتاح Together والعنوان الأساسي https://api.together.ai/v1 ومعرّف نموذج Together. راجع نطاق التوافق بدل افتراض تطابق جميع الواجهات.

تستطيع النماذج الداعمة إعادة JSON وفق مخطط محدد. استدعاء الأدوات يعيد اسم دالة ومعاملاتها، بينما يتولى تطبيقك التحقق والتنفيذ. تختلف الصور والسياق والأدوات المتاحة باختلاف النموذج؛ اختبر أيضًا جودة العربية المطلوبة في مهمتك.

اختيار التنفيذ الفوري أو المعالجة على دفعات

تلائم الخدمة دون إدارة خوادم التجارب وحركة الطلبات المتغيرة. الأداء فيها قائم على أفضل جهد، وقد تظهر أخطاء 429 أو 503 وقت الضغط. وزّع الطلبات واستخدم عددًا محدودًا من المحاولات مع زيادة وقت الانتظار تدريجيًا. لا تتيح هذه الخدمة اختيار منطقة المعالجة.

للأعمال التي يمكنها الانتظار، جهّز ملف JSONL بمعرّف custom_id فريد لكل طلب، وارفعه ثم أنشئ مهمة Batch. تابع الحالة ونزّل النتائج وملفات الأخطاء وطابق الإجابات بالمعرّفات. يشرح دليل المعالجة بالدفعات التنسيق والخطوات.

تحجز Provisioned Throughput قدرة معالجة وفق أهداف متفق عليها. أما Dedicated Model Inference فتستخدم موارد GPU مخصصة. قارن معدل الاستخدام وزمن الاستجابة والمنطقة والالتزام التعاقدي قبل الحجز.

التكلفة وحدود الاستخدام المجاني

تم التحقق في 12 أكتوبر 2026: تصف المستندات الرسمية الخدمة الذاتية بأنها مدفوعة برصيد مسبق، ولا تقدم تجربة مجانية عامة. تختلف قيمة الحد الأدنى للشراء الأول بين مركز المساعدة ووثائق المطورين؛ لذا راجع المبلغ داخل حسابك. تسعير نموذج واحد بصفر لا يعني أن المنصة كلها مجانية دون حدود.

الأسعار العامة بالدولار الأمريكي وليست بالريال السعودي. تُحسب النصوص وفق رموز الإدخال والإخراج للنموذج، وللوسائط وحدات تسعير مختلفة. تُحاسب النسخ المخصصة الجاهزة حسب الوقت حتى إن كانت خاملة. التدريب والاستضافة اللاحقة والتخزين بنود منفصلة، ولا نقدّر هنا تحويل العملات أو الرسوم المحلية.

استخدم جدول الأسعار الحالي وقواعد الرصيد مع حجم عملك الفعلي. أوقف عمليات النشر غير المستخدمة أو قلّل عدد نسخها.

في الضبط الدقيق تُحسب رموز التدريب والتحقق المعالجة، وتتأثر التكلفة بالنموذج والطريقة وأي رسوم دنيا مطبقة.

تخصيص النموذج ببياناتك

يوفر الضبط الدقيق LoRA أو تحديث جميع أوزان النموذج، مع تدريب خاضع للإشراف أو DPO باستخدام بيانات التفضيلات. جهّز JSONL أو Parquet بالتنسيق المناسب، وارفع البيانات وانتظر التحقق، ثم اختر النموذج والإعدادات وراجع تقدير التكلفة.

بعد التدريب، قارن النتيجة بالنموذج الأصلي على أمثلة لم تدخل التدريب. يمكنك نشر النموذج على نقطة نهاية مخصصة أو تنزيل نقطة الحفظ وفق الترخيص. يوضح دليل الضبط الدقيق المسار؛ تحسن الجودة يحتاج إلى قياس فعلي.

للأعمال الأكبر توجد مجموعات GPU تدعم Kubernetes أو Slurm والتخزين المستمر. يتطلب تشغيلها خبرة بنية تحتية أكبر من مجرد استدعاء API.

حفظ البيانات يختلف عن استخدامها في التدريب

حفظ الطلبات والإجابات مفعّل افتراضيًا. أما السماح باستخدامها لتدريب النماذج فهو اختيار منفصل ومعطّل افتراضيًا. يستطيع مسؤول المؤسسة تعطيل حفظ الطلبات لتفعيل Zero Data Retention لطلبات الاستدلال التالية، مما يعطّل أيضًا نماذج passthrough.

توضح وثائق عدم الاحتفاظ بالبيانات أن بيانات الفوترة الوصفية وبيانات الحساب تبقى محفوظة. وتبقى ملفات Batch والضبط الدقيق المرفوعة حتى تحذفها. الإعداد لا يمحو البيانات السابقة بأثر رجعي، كما تخضع الطلبات المحوّلة إلى مزود خارجي لسياساته أيضًا.

قبل الاستخدام التجاري، راجع ترخيص النموذج وشروط الخدمة. إتاحة نموذج مفتوح لا تعني أن كل استخدام مسموح تلقائيًا.

الأسئلة الشائعة

كيف أحصل على مفتاح API؟

أنشئه من إعدادات API keys في مشروعك واحفظه في متغير بيئة. استخدم مفتاح Together مع الحزمة أو عميل REST، وليس مفتاح مزود آخر.

هل Together AI مجاني؟

لا تفترض وجود تجربة عامة مجانية أو رصيد ترحيبي. المستندات الحالية تصف وصولًا مسبق الدفع؛ تحقق من شروط الحساب وسعر النموذج الذي تختاره.

هل يمكن تبديل النماذج عبر الواجهة نفسها؟

نعم في نقاط النهاية المتوافقة باستخدام معرّف صالح آخر، لكن يجب مراجعة تنسيق المدخلات وحدود السياق وJSON ودعم الأدوات لكل نموذج.

هل تُستخدم طلباتي لتدريب النماذج؟

يتطلب ذلك موافقة منفصلة ومعطّلة افتراضيًا. حفظ الطلبات مفعّل افتراضيًا بصورة مستقلة؛ اضبط ZDR عند الحاجة وأدر ملفاتك المرفوعة على حدة.

المصادر الرسمية ومجتمع المطورين

• مركز الدعم: مقالات المساعدة والتذاكر.
• حالة الخدمة: متابعة الأعطال.
• GitHub الرسمي: الحزم والأمثلة.
• مجتمع Discord: النقاش التقني.
• Together AI على X: إعلانات المنتج.