Together AI API per usare e personalizzare modelli AI

In parole semplici: a cosa serve Together AI?

Together AI è una piattaforma cloud che esegue modelli di intelligenza artificiale per le tue applicazioni. Il programma invia una domanda, un testo o un altro input supportato e riceve una risposta o contenuti generati. Usando l’API ospitata puoi iniziare senza acquistare GPU o gestire un server per il modello.

Il servizio di Together Computer, Inc. si rivolge a sviluppatori e team di machine learning. Può alimentare assistenti, estrazione di dati e funzioni generative, oltre a consentire la personalizzazione dei modelli. Interfaccia, logica applicativa e verifica dei risultati restano responsabilità del team.

Dalla chiave API al primo test

1. Crea un account, controlla le condizioni del credito e genera una chiave nella pagina API keys del progetto. Salvala: il valore completo viene mostrato una sola volta.
2. Imposta TOGETHER_API_KEY come variabile d’ambiente e installa l’SDK Python o TypeScript, oppure usa REST.
3. Scegli un identificativo valido dal catalogo e invia una richiesta di chat con model e messages. Controlla il contenuto della risposta.
4. Valuta poi esempi reali, confrontando qualità, latenza e token consumati.

La guida iniziale offre esempi eseguibili. Per i metodi compatibili dell’SDK OpenAI, configura una chiave Together e https://api.together.ai/v1 come URL di base, oltre all’ID del modello Together. Verifica l’effettivo supporto nella documentazione di compatibilità.

I modelli abilitati possono restituire JSON conforme a uno schema. Il function calling propone nomi e argomenti di funzioni: l’applicazione deve validarli ed eseguire le azioni. Input visivi, strumenti e contesto disponibile dipendono dal modello scelto.

Adattare un modello ai dati del progetto

Il fine-tuning supporta LoRA e aggiornamento completo dei pesi, con apprendimento supervisionato o DPO basato su preferenze. Prepara JSONL o Parquet nel formato richiesto, carica i dati, attendi la validazione e scegli modello e impostazioni. Controlla la stima del costo prima di avviare il training.

Confronta il risultato con il modello base su esempi esclusi dal training. Puoi distribuirlo su un endpoint dedicato o scaricare il checkpoint, nel rispetto della licenza. La guida al fine-tuning copre il percorso; il miglioramento va misurato.

Per carichi più ampi esistono cluster GPU con Kubernetes o Slurm e storage persistente. Richiedono più competenze infrastrutturali rispetto a una chiamata API.

Scegliere come eseguire le richieste

Serverless è adatto a prototipi e traffico variabile. Il servizio è best-effort: in caso di 429 riduci il ritmo delle richieste; con 503 attendi prima di riprovare. Usa tentativi limitati con attesa esponenziale. Non è possibile selezionare la regione di esecuzione serverless.

Per elaborazioni differite, prepara un JSONL con una custom_id unica per richiesta, caricalo, avvia il job Batch e attendi il completamento. Scarica risultati ed errori e abbina le risposte agli input tramite gli ID. Il tutorial Batch descrive il formato.

Provisioned Throughput riserva capacità con obiettivi concordati. Dedicated Model Inference usa GPU dedicate. Confronta utilizzo continuativo, latenza, regione e impegni contrattuali: hardware riservato poco utilizzato può costare più del previsto.

Prezzi, credito e disponibilità gratuita

Verifica del 12 ottobre 2026: il servizio self-service usa credito prepagato e i documenti ufficiali indicano l’assenza di una prova gratuita generale. Le fonti ufficiali riportano importi diversi per l’acquisto minimo iniziale: controlla quindi la cifra nel tuo account. Un singolo modello a prezzo zero non rende gratuita l’intera piattaforma.

I listini pubblici sono in dollari USA. Il testo si paga secondo i token di input e output del modello; i media hanno unità specifiche. Le repliche dedicate pronte vengono fatturate nel tempo anche quando inattive. Training e hosting successivo sono separati; per i cluster va considerato anche lo storage.

Usa il listino aggiornato e le regole del credito con volumi realistici. Arresta o riduci le repliche dei deployment inutilizzati.

Il fine-tuning conteggia i token elaborati per training e validazione; modello, metodo e minimi applicabili incidono sul costo.

Configurare la gestione dei dati

La memorizzazione di prompt e risposte è attiva per impostazione predefinita. L’uso per addestrare modelli richiede invece un consenso separato, inizialmente disattivato. L’amministratore dell’organizzazione può disabilitare la memorizzazione per attivare Zero Data Retention sulle future richieste di inferenza; vengono disabilitati anche i modelli passthrough.

Secondo la guida ZDR, metadati di fatturazione e dati dell’account rimangono. I file caricati per Batch e fine-tuning restano fino alla loro eliminazione. ZDR non cancella retroattivamente i dati precedenti; i modelli inoltrati a fornitori esterni seguono anche le loro politiche.

Prima dell’uso commerciale, verifica la licenza del modello e i termini del servizio: non tutti i modelli aperti consentono gli stessi impieghi.

Domande frequenti

Dove trovo la chiave API?

Creala nelle impostazioni API keys del progetto e conservala in una variabile d’ambiente. Serve una chiave Together, non quella di un altro fornitore.

Together AI è gratuito?

Non presumere un piano gratuito generale o credito iniziale omaggio. La documentazione attuale descrive accesso prepagato: verifica requisiti dell’account e prezzo del modello.

Posso cambiare modello con la stessa API?

Sì, sugli endpoint supportati, indicando un ID valido. Ricontrolla formati, contesto, JSON strutturato e strumenti: le funzionalità non sono identiche.

I prompt vengono usati per il training?

Solo con il consenso specifico, disattivato di default. La memorizzazione è distinta ed è attiva inizialmente; valuta ZDR e gestisci separatamente i file caricati.

Risorse ufficiali e community

• Assistenza: articoli e ticket.
• Stato del servizio: eventuali interruzioni.
• GitHub ufficiale: SDK ed esempi.
• Community Discord: confronto tecnico.
• Together AI su X: aggiornamenti.