Together AI API para integrar e ajustar modelos de IA

Em linguagem simples: para que serve a Together AI?

A Together AI é uma plataforma de nuvem que executa modelos de inteligência artificial para os seus aplicativos. Seu programa envia uma pergunta, um texto ou outra entrada compatível e recebe uma resposta ou conteúdo gerado. A API hospedada permite começar sem comprar uma GPU nem manter um servidor de modelos.

Operada pela Together Computer, Inc., a plataforma atende desenvolvedores e equipes de aprendizado de máquina. Ela pode sustentar assistentes, extração de informações e funções generativas, além de permitir ajustes com dados próprios. A interface, a lógica do produto e a avaliação das respostas continuam a cargo da equipe.

Preços em dólar e limites do uso gratuito

Verificação em 12 de outubro de 2026: o autosserviço usa créditos pré-pagos e os documentos oficiais informam que não há teste gratuito geral. A central de ajuda e a documentação técnica divergem sobre o valor mínimo da primeira compra. Confira o valor na sua conta; um modelo com tarifa zero não significa acesso ilimitado gratuito à plataforma.

Os preços públicos estão em dólares dos Estados Unidos, não em reais. Texto usa tarifas de tokens de entrada e saída por modelo; mídia tem unidades específicas. Réplicas dedicadas prontas cobram pelo tempo, mesmo sem novas chamadas. Ajuste fino, hospedagem posterior e armazenamento dos clusters são despesas distintas. Conversão cambial e encargos locais não são estimados aqui.

Calcule os volumes reais com a tabela de preços e as regras de créditos. Pare ou reduza implantações que não estiver usando.

O ajuste fino conta tokens processados no treinamento e na validação, com condições por modelo, método e cobrança mínima.

Como fazer a primeira chamada à API

1. Crie uma conta, confira os requisitos de saldo e gere uma chave na página API keys do projeto. Salve o valor completo, exibido uma única vez.
2. Configure a variável de ambiente TOGETHER_API_KEY e instale o SDK oficial de Python ou TypeScript, ou use REST.
3. Escolha um ID de modelo atual e envie uma requisição de chat com model e messages. Confira o conteúdo da mensagem retornada.
4. Teste exemplos reais e compare qualidade, latência e consumo de tokens antes de integrar a função ao produto.

O guia inicial traz exemplos executáveis. Nos métodos compatíveis do SDK OpenAI, configure uma chave Together e a URL base https://api.together.ai/v1, além de um ID de modelo Together. Confira a referência de compatibilidade.

Modelos compatíveis podem retornar JSON conforme um esquema. Chamadas de função produzem nomes e argumentos que seu aplicativo precisa validar e executar. Contexto, entrada de imagens e ferramentas variam conforme o modelo.

Qual forma de execução faz sentido?

Serverless é útil para protótipos e tráfego variável, sem administrar GPUs. O desempenho é de melhor esforço: erros 429 e 503 podem ocorrer sob demanda elevada. Distribua picos e use tentativas limitadas com espera exponencial. Essa modalidade não permite escolher a região de processamento.

Para tarefas que podem esperar, use Batch: prepare JSONL com custom_id único por requisição, envie o arquivo, crie o trabalho e acompanhe o status. Baixe as saídas, relacione os IDs aos dados originais e revise os erros. O tutorial de lotes explica o formato atual.

Provisioned Throughput reserva capacidade com metas acordadas. Dedicated Model Inference oferece implantação em GPUs dedicadas. Compare utilização, latência, região e compromissos antes de reservar infraestrutura.

Ajustar modelos com dados próprios

O ajuste fino oferece LoRA e treinamento de todos os pesos, com opções supervisionadas ou DPO baseado em preferências. Prepare dados JSONL ou Parquet, faça o upload e aguarde a validação. Depois escolha modelo e configurações, confira a estimativa de custo e inicie o trabalho.

Ao terminar, compare com o modelo base usando exemplos separados do treinamento. É possível hospedar o resultado em um endpoint dedicado ou baixar o checkpoint, conforme a licença. O guia de ajuste fino apresenta o fluxo. A melhora de qualidade precisa ser demonstrada em testes.

Cargas maiores podem usar clusters GPU com Kubernetes ou Slurm e armazenamento persistente. Essa opção exige conhecimento de infraestrutura e orçamento para computação e armazenamento.

Como configurar o tratamento dos dados

O armazenamento de prompts e respostas vem ativado por padrão. A autorização para treinamento de modelos é separada e vem desativada. Administradores da organização podem desligar o armazenamento para habilitar Zero Data Retention em futuras requisições de inferência; isso também desativa modelos passthrough.

A documentação de retenção esclarece que metadados de cobrança e dados da conta permanecem. Arquivos enviados para Batch e ajuste fino ficam armazenados até serem excluídos. ZDR não apaga dados anteriores retroativamente. Modelos que encaminham requisições a terceiros também seguem a política do fornecedor de destino.

Antes do uso comercial, confira a licença de cada modelo e os termos do serviço. Modelos abertos podem ter permissões diferentes.

Perguntas frequentes

Onde obtenho a chave API?

Crie uma chave na página API keys do projeto e guarde-a em uma variável de ambiente. Use essa chave no SDK ou cliente REST, sem substituir por credenciais de outro fornecedor.

A Together AI é gratuita?

Não conte com teste geral gratuito ou créditos de boas-vindas. A documentação atual descreve acesso pré-pago; confira o requisito da conta e o preço do modelo escolhido.

Posso trocar de modelo na mesma API?

Sim, nos endpoints compatíveis, usando outro ID válido. Verifique novamente formatos, limite de contexto, JSON estruturado e ferramentas.

Meus prompts são usados para treinar modelos?

Esse uso depende de uma autorização separada, desativada por padrão. O armazenamento é independente e vem ligado; revise ZDR e exclua arquivos enviados quando necessário.

Recursos oficiais e comunidade

• Central de suporte: artigos e chamados.
• Status do serviço: consultar incidentes.
• GitHub oficial: SDKs e exemplos.
• Comunidade Discord: dúvidas técnicas.
• Together AI no X: anúncios do produto.