Together AI API pour intégrer et personnaliser des modèles

À quoi sert Together AI, expliqué simplement ?

Together AI est une plateforme cloud qui fait fonctionner des modèles d’intelligence artificielle pour vos applications. Votre logiciel transmet une question, du texte ou une autre entrée prise en charge, puis récupère une réponse ou un média généré. Avec l’API hébergée, vous pouvez démarrer sans acheter de GPU ni administrer un serveur de modèles.

Exploitée par Together Computer, Inc., elle s’adresse aux développeurs et aux équipes de machine learning. Elle permet de créer des assistants et des fonctions d’extraction ou de génération, puis de personnaliser certains modèles. L’interface du produit, la logique métier et la validation des résultats restent à construire par votre équipe.

Réussir un premier appel avant de développer

1. Créez un compte, vérifiez les conditions de crédit et générez une clé dans la page API keys du projet. Conservez-la : sa valeur complète n’est affichée qu’une fois.
2. Définissez TOGETHER_API_KEY dans l’environnement et installez le SDK Python ou TypeScript, ou utilisez REST.
3. Sélectionnez un identifiant de modèle actuel et envoyez une requête de chat avec model et messages. Vérifiez le contenu de la réponse.
4. Testez ensuite des exemples représentatifs et comparez qualité, latence et consommation de tokens.

Le guide de démarrage fournit des exemples exécutables. Pour les méthodes compatibles du SDK OpenAI, utilisez une clé Together et l’adresse de base https://api.together.ai/v1, ainsi qu’un identifiant de modèle Together. La référence de compatibilité précise les limites.

Les modèles compatibles peuvent produire du JSON conforme à un schéma. Les appels de fonctions renvoient un nom et des arguments que votre application doit valider et exécuter. Les formats multimodaux, la longueur du contexte et les outils disponibles varient selon le modèle.

Choisir une capacité adaptée aux délais attendus

Le serverless convient aux essais et au trafic variable. Son fonctionnement repose sur le meilleur effort : des erreurs 429 ou 503 peuvent apparaître en période de forte demande. Réduisez les pics et prévoyez des tentatives limitées avec attente exponentielle. Cette offre ne permet pas de choisir la région de traitement.

Les travaux différés peuvent passer par Batch. Préparez un fichier JSONL avec une custom_id unique par requête, téléversez-le, lancez le traitement, suivez son état puis téléchargez les résultats. Rapprochez les identifiants et contrôlez les erreurs. Le tutoriel Batch décrit le format actuel.

Provisioned Throughput réserve une capacité avec des objectifs contractuels. Dedicated Model Inference déploie les modèles sur des GPU dédiés. Comparez utilisation réelle, latence, région et durée d’engagement avant de retenir une infrastructure réservée.

Comprendre les tarifs et les crédits prépayés

Vérification du 12 octobre 2026 : les documents officiels décrivent un accès en libre-service prépayé, sans essai gratuit général. Le minimum d’achat initial diffère entre le centre d’aide et la documentation technique. Vérifiez donc le montant affiché dans votre compte. Un modèle à tarif nul ne signifie pas que toute la plateforme est gratuite sans limite.

Les prix publics sont en dollars américains. Les tokens d’entrée et de sortie ont des tarifs propres à chaque modèle ; les médias utilisent d’autres unités. Une réplique dédiée prête à servir peut être facturée même au repos. Le fine-tuning compte les tokens traités pour l’entraînement et la validation, tandis que l’hébergement ultérieur est facturé séparément. Le stockage des clusters constitue aussi un poste distinct.

Consultez les tarifs actuels et les règles des crédits. Estimez le coût avec vos volumes réels et arrêtez les déploiements devenus inutiles.

Le modèle, la méthode d’entraînement et les minimums applicables peuvent modifier le coût du fine-tuning.

Distinguer stockage, entraînement et rétention nulle

Le stockage des prompts et des réponses est activé par défaut. L’utilisation pour entraîner des modèles est un consentement séparé, désactivé par défaut. L’administrateur de l’organisation peut couper le stockage pour activer Zero Data Retention sur les futures requêtes d’inférence ; les modèles passthrough sont alors désactivés.

La documentation ZDR précise que les métadonnées de facturation et les informations de compte restent conservées. Les fichiers envoyés pour Batch ou le fine-tuning restent stockés jusqu’à leur suppression. ZDR ne supprime pas rétroactivement les données précédentes. En cas de transfert à un fournisseur tiers, sa politique de données intervient également.

Les usages commerciaux doivent respecter la licence du modèle choisi et les conditions du service. Les modèles ouverts ne partagent pas nécessairement les mêmes autorisations.

Adapter un modèle à vos exemples

Le fine-tuning propose LoRA ou une modification de tous les poids, avec apprentissage supervisé ou DPO à partir de préférences. Préparez des données JSONL ou Parquet conformes à la tâche, téléversez-les et attendez leur validation. Choisissez ensuite un modèle compatible, vérifiez l’estimation et lancez le travail.

Évaluez le résultat face au modèle initial sur des exemples conservés à part. Vous pouvez déployer le modèle sur un endpoint dédié ou télécharger son checkpoint. Le parcours de fine-tuning explique les étapes ; un entraînement ne garantit pas une amélioration.

Pour des tâches de calcul plus larges, les clusters GPU prennent en charge Kubernetes ou Slurm et le stockage persistant. Ils demandent davantage de compétences d’exploitation qu’un simple appel API.

Questions fréquentes

Comment obtenir une clé API Together AI ?

Créez-la dans les paramètres API keys du projet, puis conservez-la dans une variable d’environnement. Utilisez cette clé avec le SDK ou votre client REST.

Existe-t-il un accès gratuit permanent ?

Les documents de facturation actuels ne promettent pas d’essai gratuit général. Vérifiez le crédit requis dans votre compte et le prix du modèle ; les anciens tutoriels sur les crédits offerts peuvent être dépassés.

Peut-on changer de modèle avec la même API ?

Oui pour les endpoints compatibles, en changeant l’identifiant. Vérifiez les formats, le contexte maximal, le JSON et les outils pris en charge avant de conserver les mêmes paramètres.

Mes prompts servent-ils à entraîner les modèles ?

Cet usage nécessite un consentement distinct, désactivé initialement. Le stockage est toutefois activé par défaut : vérifiez les paramètres de l’organisation et supprimez séparément les fichiers envoyés pour les traitements.

Ressources officielles et communauté

• Centre d’assistance : base de connaissances et tickets.
• État du service : incidents de disponibilité.
• GitHub officiel : SDK et exemples.
• Communauté Discord : échanges techniques.
• Together AI sur X : annonces produit.