Together AI API für Inferenz und eigene Modelle

Einfach erklärt: Wofür ist Together AI da?

Together AI betreibt KI-Modelle in der Cloud, die Sie aus einer eigenen Anwendung aufrufen können. Ihre Software sendet beispielsweise eine Frage oder ein unterstütztes Bild und erhält eine Modellantwort zurück. Für den Einstieg über die gehostete API müssen Sie keine eigene GPU kaufen oder einen Modellserver betreiben.

Die Plattform von Together Computer, Inc. richtet sich an Entwickler und ML-Teams. Sie können damit Assistenten, Extraktionsfunktionen oder generative Anwendungen aufbauen und später Modelle mit eigenen Daten anpassen. Die Auswahl eines geeigneten Modells, die Benutzeroberfläche und die Prüfung der Ergebnisse bleiben Aufgaben Ihres Teams.

Serverless, Batch oder reservierte Kapazität?

Serverless eignet sich für Tests und schwankende Last. Together übernimmt den Betrieb, die Leistung wird jedoch nach Best-Effort-Prinzip bereitgestellt. Bei 429 sollten Sie die Anfragerate reduzieren; bei 503 nach kurzer Pause erneut versuchen. Begrenzte Wiederholungen mit exponentiellen Wartezeiten verhindern zusätzliche Last. Eine Serverregion lässt sich bei Serverless nicht auswählen.

Für zeitunkritische Aufgaben bietet sich Batch an: Anfragen als JSONL mit eindeutiger custom_id vorbereiten, hochladen, Auftrag starten, Status abfragen und Ergebnisse herunterladen. Prüfen Sie Fehler und ordnen Sie Antworten anhand der IDs zu. Die Batch-Anleitung erklärt das Dateiformat.

Provisioned Throughput reserviert Modellkapazität mit vereinbarten Leistungszielen. Dedicated Model Inference nutzt dedizierte GPU-Ressourcen. Entscheidend sind Auslastung, Latenz, Regionsanforderungen und Vertragsbedingungen; dedizierte Hardware ist nicht automatisch wirtschaftlicher.

Eine erste Anfrage sinnvoll testen

1. Konto anlegen und die aktuellen Guthabenbedingungen prüfen. Im Projekt unter API keys einen Schlüssel erstellen und sicher speichern; er wird nur einmal vollständig angezeigt.
2. TOGETHER_API_KEY als Umgebungsvariable setzen und das Python- oder TypeScript-SDK installieren. Alternativ ist REST verfügbar.
3. Eine aktuelle Modell-ID auswählen und eine Chat-Anfrage mit model und messages senden. Den Inhalt der zurückgegebenen Nachricht prüfen.
4. Anschließend repräsentative Aufgaben testen und Antwortqualität, Latenz sowie Tokenverbrauch vergleichen.

Der offizielle Schnellstart enthält ausführbare Beispiele. Bei unterstützten OpenAI-SDK-Aufrufen konfigurieren Sie einen Together-Schlüssel und https://api.together.ai/v1 als Basisadresse; auch die Modell-ID muss zu Together passen. Die Kompatibilitätsübersicht zeigt den tatsächlichen Umfang.

Unterstützte Modelle können strukturierte JSON-Ausgaben liefern. Beim Function Calling erzeugt das Modell Funktionsnamen und Argumente; Ihre Anwendung validiert und führt die Aktion aus. Kontextlänge, Bildverarbeitung und Werkzeugunterstützung unterscheiden sich je nach Modell.

Kosten und Grenzen kostenloser Nutzung

Stand: 12. Oktober 2026. Der Self-Service verwendet vorausbezahltes Guthaben; die offiziellen Abrechnungsunterlagen nennen keine allgemeine kostenlose Testphase. Zum Mindestbetrag für den ersten Guthabenkauf widersprechen sich Hilfecenter und Entwicklerdokumentation. Prüfen Sie deshalb den Betrag im Konto. Ein kostenlos gelistetes Einzelmodell bedeutet keinen unbegrenzten Gratiszugang zur Plattform.

Die öffentlichen Preise sind in US-Dollar angegeben. Textmodelle haben modellabhängige Ein- und Ausgabetokenpreise, Medien andere Abrechnungseinheiten. Bereite dedizierte Replikate kosten Laufzeitgebühren, auch wenn sie gerade keine Anfrage bearbeiten. Training und anschließendes Hosting werden getrennt abgerechnet; bei Clustern kommt Speicher hinzu.

Nutzen Sie die Preistabellen und Guthabenregeln mit Ihrem tatsächlichen Lastprofil. Unbenutzte Deployments sollten gestoppt oder herunterskaliert werden.

Beim Fine-Tuning zählt die Menge verarbeiteter Trainings- und Validierungstokens; Modellgröße, Methode, Trainingsart und Mindestgebühren können den Preis beeinflussen.

Modelle anpassen und größere Trainingsaufgaben ausführen

Fine-Tuning unterstützt LoRA und die Anpassung sämtlicher Modellgewichte sowie überwachtes Training und DPO mit Präferenzdaten. Bereiten Sie passende JSONL- oder Parquet-Daten vor, laden Sie sie hoch und warten Sie die Validierung ab. Danach wählen Sie Basismodell und Einstellungen, prüfen die Kostenschätzung und starten das Training.

Vergleichen Sie das Ergebnis mit dem Basismodell anhand zurückgehaltener Testfälle. Das trainierte Modell lässt sich auf einem dedizierten Endpunkt bereitstellen oder als Checkpoint herunterladen. Der Fine-Tuning-Schnellstart beschreibt den Ablauf. Eine Verbesserung muss gemessen werden.

Für selbst organisierte Trainingsaufgaben gibt es GPU-Cluster mit Kubernetes oder Slurm und persistentem Speicher. Diese Variante verlangt mehr Infrastrukturwissen als ein API-Aufruf.

Datenspeicherung vor dem Einsatz konfigurieren

Prompts und Antworten werden standardmäßig gespeichert. Die Verwendung für Modelltraining ist eine separate, standardmäßig deaktivierte Einwilligung. Organisationsadministratoren können die Prompt-Speicherung ausschalten und damit Zero Data Retention für künftige Inferenzanfragen aktivieren. Dabei werden auch Passthrough-Modelle deaktiviert; deren Anfragen gehen sonst an externe Anbieter.

Die ZDR-Dokumentation nennt wichtige Ausnahmen: Abrechnungsmetadaten und Kontodaten bleiben erhalten. Hochgeladene Batch- und Trainingsdateien bleiben bis zur Löschung gespeichert. ZDR löscht frühere Daten nicht rückwirkend.

Prüfen Sie außerdem die Lizenz des ausgewählten Modells und die Nutzungsbedingungen. Offene Modellgewichte bedeuten keine pauschale Freigabe für jede kommerzielle Verwendung.

Häufige Fragen

Wo bekomme ich einen API-Schlüssel?

In den API-key-Einstellungen Ihres Projekts. Speichern Sie ihn als Umgebungsvariable und verwenden Sie ihn mit einem unterstützten SDK oder REST-Client.

Gibt es dauerhaft kostenlose Nutzung?

Eine allgemeine kostenlose Testphase ist laut aktuellen Abrechnungsunterlagen nicht vorgesehen. Prüfen Sie Guthabenanforderungen und den Tarif des konkreten Modells; ältere Gratisguthaben-Anleitungen können überholt sein.

Kann ich das Modell über dieselbe API wechseln?

Bei unterstützten Endpunkten ja. Sie benötigen eine passende Modell-ID und müssen Kontextgrenzen, Eingabeformate sowie JSON- und Tool-Unterstützung erneut prüfen.

Werden meine Prompts zum Training verwendet?

Training erfordert eine separate Einwilligung und ist standardmäßig ausgeschaltet. Die standardmäßige Speicherung ist davon unabhängig; ZDR und das Löschen hochgeladener Dateien müssen gesondert berücksichtigt werden.

Offizielle Hilfe und Entwickler-Community

• Supportportal: Wissensdatenbank und Tickets.
• Dienststatus: aktuelle Störungen prüfen.
• GitHub: SDKs und Beispiele.
• Discord-Community: technische Fragen austauschen.
• Together AI auf X: Produktankündigungen.