Together AI API para ejecutar y adaptar modelos de IA

En palabras sencillas: ¿para qué sirve Together AI?

Together AI es una plataforma en la nube que ejecuta modelos de inteligencia artificial para tus aplicaciones. Tu programa envía una pregunta, un texto u otra entrada compatible y recibe una respuesta o contenido generado. Puedes comenzar con una API alojada sin comprar una GPU ni mantener un servidor de modelos.

La plataforma de Together Computer, Inc. está orientada a desarrolladores y equipos de aprendizaje automático. Sirve para construir asistentes, extraer información y añadir funciones generativas. También permite ajustar modelos y utilizar clústeres de GPU, pero tu equipo sigue siendo responsable de integrar la aplicación y comprobar la calidad del resultado.

Cómo pasar de una clave API a una respuesta útil

1. Crea una cuenta y revisa los requisitos de saldo. En API keys de tu proyecto, genera una clave y guárdala: el valor completo solo se muestra una vez.
2. Configura la variable TOGETHER_API_KEY e instala el SDK oficial de Python o TypeScript, o utiliza REST.
3. Elige un identificador de modelo vigente y envía una petición de chat con model y messages. Comprueba el texto de la respuesta.
4. Prueba casos reales, incluidos datos incompletos, y compara calidad, latencia y consumo de tokens antes de publicar la función.

La guía de inicio incluye ejemplos ejecutables. Para los métodos compatibles del SDK de OpenAI, configura una clave de Together y la URL base https://api.together.ai/v1, además del identificador correcto del modelo. Consulta la referencia de compatibilidad.

Los modelos compatibles con salida estructurada pueden devolver JSON según un esquema. La llamada a funciones devuelve nombres y argumentos; es tu aplicación la que debe validar y ejecutar la acción. Visión, generación multimedia, contexto y herramientas dependen de cada modelo.

Precios, créditos y límites del acceso gratuito

Comprobado el 12 de octubre de 2026: el autoservicio utiliza créditos de prepago y la documentación oficial indica que no existe una prueba gratuita general. El centro de ayuda y la documentación técnica discrepan sobre la compra mínima inicial. Comprueba el importe en tu cuenta; una tarifa cero para un modelo no convierte toda la plataforma en un servicio gratuito ilimitado.

Las tarifas públicas están en dólares estadounidenses. La inferencia de texto distingue tokens de entrada y salida, mientras que los modelos multimedia utilizan sus propias unidades. Los despliegues dedicados cobran por el tiempo de las réplicas listas, incluso si están inactivas. El entrenamiento, el alojamiento posterior y el almacenamiento de clústeres son conceptos distintos.

Calcula tu carga real con la tabla de precios y las reglas de créditos. Detén o reduce las réplicas de los despliegues que ya no necesites.

En el ajuste fino cuentan los tokens procesados de entrenamiento y validación; el modelo, el método y los mínimos aplicables también influyen.

Elegir entre peticiones inmediatas y trabajos por lotes

Serverless permite empezar sin aprovisionar GPU y encaja con tráfico variable. Su rendimiento es de mejor esfuerzo: ante errores 429 o 503, reduce las ráfagas y aplica reintentos limitados con espera exponencial. No puedes seleccionar la región de servicio en esta modalidad.

Para tareas que pueden esperar, prepara un archivo JSONL con una custom_id única por petición, súbelo y crea un trabajo Batch. Después consulta el estado, descarga resultados y revisa los errores antes de unirlos con los datos de origen. La guía de procesamiento por lotes explica el formato.

Provisioned Throughput reserva capacidad con objetivos acordados. Dedicated Model Inference ofrece despliegues sobre GPU dedicadas. Compara utilización sostenida, latencia, región y compromisos de capacidad; mantener hardware dedicado ocioso puede aumentar el coste.

Ajuste fino con datos propios y entrenamiento en GPU

El ajuste fino permite adaptar un modelo a una tarea concreta. Together ofrece LoRA y ajuste completo de pesos, con entrenamiento supervisado o DPO basado en preferencias. Prepara datos JSONL o Parquet adecuados, súbelos, espera la validación, elige el modelo base y revisa la estimación antes de iniciar el trabajo.

Al terminar, compara el modelo con la versión base usando ejemplos reservados para evaluación. Puedes desplegarlo en un endpoint dedicado o descargar el checkpoint según sus condiciones de licencia. La guía de ajuste fino describe el recorrido; entrenar no garantiza eliminar errores.

Los clústeres de GPU con Kubernetes o Slurm y almacenamiento persistente sirven para cargas más amplias. Requieren conocimientos de infraestructura y un presupuesto que incluya cómputo y almacenamiento.

Qué revisar antes de enviar datos de tu empresa

Guardar prompts y respuestas está activado por defecto. Autorizar su uso para entrenar modelos es una opción separada y desactivada inicialmente. El administrador de la organización puede desactivar el almacenamiento para habilitar Zero Data Retention en futuras peticiones de inferencia; esto también desactiva los modelos passthrough.

Según la documentación de retención, ZDR no borra datos anteriores ni elimina todos los recursos: se conservan metadatos de facturación y datos de cuenta, y los archivos subidos para Batch o ajuste fino permanecen hasta que los borres. Los modelos que reenvían peticiones a un proveedor externo siguen también su política de datos.

Para un uso comercial, revisa la licencia concreta del modelo y las condiciones del servicio. No todos los modelos abiertos permiten los mismos usos.

Preguntas frecuentes

¿Dónde consigo una clave API?

En la configuración API keys de tu proyecto. Guárdala en una variable de entorno y úsala con el SDK o cliente REST; las claves de otros proveedores no sirven como sustituto.

¿Puedo usar Together AI gratis?

No presupongas una prueba general ni créditos de bienvenida. La documentación actual describe acceso de prepago; verifica los requisitos de cuenta y la tarifa del modelo elegido.

¿Puedo cambiar de modelo sin cambiar de API?

Sí, en los endpoints compatibles, indicando otro identificador válido. Revisa de nuevo formatos, ventana de contexto, salida JSON y herramientas para evitar incompatibilidades.

¿Se usan mis prompts para entrenar?

El entrenamiento requiere una autorización separada y está desactivado por defecto. El almacenamiento sí está activado inicialmente: revisa ZDR y gestiona por separado los archivos de entrenamiento y lotes.

Recursos oficiales y comunidad

• Centro de soporte: dudas y tickets.
• Estado del servicio: incidencias de disponibilidad.
• GitHub oficial: SDK y ejemplos.
• Comunidad de Discord: conversación técnica.
• Together AI en X: novedades del producto.