Together AI API untuk menjalankan dan menyesuaikan model

Penjelasan sederhana: Together AI untuk apa?

Together AI adalah platform cloud yang menjalankan model kecerdasan buatan untuk aplikasi Anda. Program mengirim pertanyaan, teks, atau masukan lain yang didukung, lalu menerima jawaban atau konten yang dihasilkan. Dengan API yang dihosting, Anda bisa mulai tanpa membeli GPU atau mengelola server model sendiri.

Platform milik Together Computer, Inc. ini ditujukan bagi pengembang dan tim machine learning. Anda dapat membuat asisten, ekstraksi informasi, dan fitur generatif, lalu menyesuaikan model dengan data sendiri. Antarmuka produk, logika bisnis, dan pemeriksaan kualitas hasil tetap perlu dikerjakan tim Anda.

Membuat kunci API dan mencoba permintaan pertama

1. Buat akun, periksa persyaratan saldo, lalu buat kunci pada halaman API keys proyek. Simpan nilainya karena kunci lengkap hanya ditampilkan sekali.
2. Atur variabel lingkungan TOGETHER_API_KEY dan pasang SDK resmi Python atau TypeScript, atau gunakan REST.
3. Pilih ID model terkini dan kirim permintaan chat dengan model serta messages. Periksa isi pesan yang dikembalikan.
4. Uji contoh pekerjaan nyata dan bandingkan kualitas, latensi, serta konsumsi token sebelum memasukkannya ke fitur pengguna.

Panduan memulai menyediakan contoh yang dapat dijalankan. Metode OpenAI SDK yang didukung dapat memakai kunci Together dan URL dasar https://api.together.ai/v1, dengan ID model Together yang benar. Baca referensi kompatibilitas untuk memastikan cakupannya.

Model tertentu mendukung keluaran JSON sesuai skema. Function calling menghasilkan nama fungsi dan argumen, sedangkan validasi serta eksekusinya dilakukan aplikasi Anda. Dukungan gambar, panjang konteks, dan alat berbeda pada setiap model.

Fine-tuning dengan data sendiri

Pilihan fine-tuning mencakup LoRA dan pembaruan seluruh bobot, dengan pelatihan terawasi atau DPO berbasis preferensi. Siapkan JSONL atau Parquet yang sesuai, unggah, dan tunggu validasi. Pilih model dasar serta pengaturannya, lalu periksa perkiraan biaya sebelum memulai.

Setelah selesai, bandingkan dengan model dasar menggunakan contoh yang tidak dimasukkan ke pelatihan. Hasil dapat dihosting pada endpoint khusus atau diunduh sebagai checkpoint sesuai lisensinya. Panduan fine-tuning menjelaskan alurnya; peningkatan kualitas perlu dibuktikan lewat pengujian.

Untuk pekerjaan lebih besar tersedia cluster GPU dengan Kubernetes atau Slurm serta penyimpanan persisten. Pilihan ini membutuhkan keahlian infrastruktur lebih banyak dibanding integrasi API.

Harga, kredit dan batas penggunaan gratis

Diperiksa pada 12 Oktober 2026: dokumen resmi menjelaskan akses mandiri dengan kredit prabayar tanpa uji coba gratis umum. Pusat bantuan dan dokumentasi pengembang menyebut jumlah pembelian awal minimum yang berbeda. Periksa angka di akun Anda. Tarif nol pada satu model bukan akses gratis tanpa batas ke seluruh platform.

Harga publik menggunakan dolar AS, bukan rupiah. Teks dihitung menurut token masukan dan keluaran masing-masing model; media memiliki satuan tersendiri. Replika khusus yang siap melayani dapat dikenai biaya waktu walaupun sedang tidak memproses permintaan. Pelatihan, hosting setelahnya, dan penyimpanan cluster adalah komponen terpisah.

Hitung beban nyata menggunakan daftar harga terkini dan aturan kredit. Hentikan atau kurangi replika penerapan yang tidak digunakan lagi.

Fine-tuning menghitung token pelatihan dan validasi yang diproses; model, metode, serta biaya minimum yang berlaku ikut menentukan totalnya.

Memilih serverless, batch, atau kapasitas khusus

Serverless cocok untuk eksperimen dan lalu lintas yang berubah. Kinerjanya bersifat best-effort; saat permintaan tinggi dapat muncul respons 429 atau 503. Ratakan lonjakan dan gunakan percobaan ulang terbatas dengan jeda yang meningkat. Wilayah pemrosesan serverless tidak dapat dipilih.

Untuk pekerjaan yang tidak harus selesai langsung, siapkan JSONL dengan custom_id unik pada setiap permintaan, unggah, lalu buat pekerjaan Batch. Pantau status, unduh hasil, cocokkan ID dengan masukan awal dan tinjau kesalahan. Panduan Batch menjelaskan formatnya.

Provisioned Throughput mencadangkan kapasitas sesuai target yang disepakati. Dedicated Model Inference memakai GPU khusus. Bandingkan tingkat pemakaian, latensi, wilayah dan komitmen kapasitas sebelum memilih.

Penyimpanan data berbeda dari izin pelatihan

Penyimpanan prompt dan respons aktif secara default. Izin memakai data untuk melatih model merupakan pilihan terpisah yang default-nya nonaktif. Administrator organisasi dapat mematikan penyimpanan untuk mengaktifkan Zero Data Retention pada permintaan inferensi berikutnya; model passthrough juga akan dinonaktifkan.

Menurut dokumentasi ZDR, metadata penagihan dan data akun tetap disimpan. Berkas yang diunggah untuk Batch atau fine-tuning tetap ada sampai dihapus. ZDR tidak menghapus data lama secara retroaktif. Model yang meneruskan permintaan ke pihak lain juga melibatkan kebijakan data penyedia tersebut.

Sebelum penggunaan komersial, baca lisensi model dan ketentuan layanan. Model terbuka tidak selalu memberikan hak penggunaan yang sama.

Pertanyaan umum

Di mana mendapatkan kunci API?

Buat kunci di pengaturan API keys proyek dan simpan dalam variabel lingkungan. Gunakan kunci Together dengan SDK atau klien REST, bukan kunci penyedia lain.

Apakah Together AI gratis?

Jangan mengandalkan uji coba umum atau kredit pendaftaran. Dokumentasi saat ini menjelaskan akses prabayar; periksa persyaratan akun dan tarif model yang dipilih.

Bisakah mengganti model lewat API yang sama?

Bisa pada endpoint yang didukung, dengan ID model valid lainnya. Periksa kembali format masukan, konteks, keluaran JSON dan dukungan alat.

Apakah prompt dipakai untuk melatih model?

Pelatihan memerlukan izin terpisah yang default-nya nonaktif. Penyimpanan justru aktif secara default; atur ZDR jika perlu dan kelola berkas unggahan secara terpisah.

Sumber resmi dan komunitas pengembang

• Pusat dukungan: artikel dan tiket bantuan.
• Status layanan: informasi gangguan.
• GitHub resmi: SDK dan contoh.
• Komunitas Discord: diskusi teknis.
• Together AI di X: pengumuman produk.