Together AI API ile model kullanımı ve özelleştirme

Basitçe: Together AI ne işe yarar?

Together AI, yapay zekâ modellerini kendi uygulamanız için bulutta çalıştıran bir platformdur. Programınız bir soru, metin veya desteklenen başka bir girdi gönderir; seçilen model bir yanıt ya da üretilmiş içerik döndürür. Barındırılan API ile başlamak için GPU satın almanız veya model sunucusu yönetmeniz gerekmez.

Together Computer, Inc. tarafından işletilen hizmet, geliştiricilere ve makine öğrenmesi ekiplerine yöneliktir. Asistan, bilgi çıkarma ve içerik üretme özellikleri geliştirilebilir; modeller özel verilerle uyarlanabilir. Ürün arayüzü, iş kuralları ve çıktıların doğrulanması yine ekibin sorumluluğundadır.

API anahtarından ilk çalışan isteğe

1. Hesap açın, bakiye koşullarını kontrol edin ve projenin API keys sayfasında anahtar oluşturun. Tam değer yalnızca bir kez gösterildiği için güvenli biçimde kaydedin.
2. TOGETHER_API_KEY ortam değişkenini ayarlayın. Resmî Python veya TypeScript SDK’sını kurun ya da REST kullanın.
3. Güncel katalogdan bir model kimliği seçip model ve messages alanlarıyla sohbet isteği gönderin. Dönen mesajın içeriğini kontrol edin.
4. Gerçek örneklerle doğruluğu, gecikmeyi ve token tüketimini ölçün; uygulamaya bağlamadan önce başarısız örnekleri de deneyin.

Başlangıç rehberi çalıştırılabilir örnekler sunar. Desteklenen OpenAI SDK yöntemlerinde Together anahtarı ve https://api.together.ai/v1 temel adresi, ayrıca Together model kimliği kullanılabilir. Kapsamı uyumluluk belgesinden kontrol edin.

Destekleyen modeller şemaya uygun JSON döndürebilir. Fonksiyon çağırma, işlev adı ve argüman üretir; doğrulama ve gerçek çalıştırma uygulamanıza aittir. Görüntü girdisi, bağlam uzunluğu ve araç desteği modele göre değişir.

Ücretler ve ücretsiz kullanım sınırı

12 Ekim 2026 tarihinde kontrol edilen resmî belgeler, self servis erişimi ön ödemeli kredi modeliyle açıklar ve genel bir ücretsiz deneme sunulmadığını belirtir. İlk kredi alımının asgari tutarı konusunda yardım merkezi ile geliştirici belgeleri farklı rakamlar verir. Bu nedenle hesabınızda görünen koşulu kontrol edin. Tek bir modelin sıfır fiyatı tüm platformu sınırsız ücretsiz yapmaz.

Açık fiyatlar ABD doları cinsindedir. Metin kullanımında giriş ve çıkış tokenları modele göre ücretlenir; medya modellerinde birimler değişir. Hazır durumdaki özel replikalar boşta kalsa bile süre üzerinden ücret doğurabilir. Eğitim, sonraki barındırma ve küme depolaması ayrı kalemlerdir.

Gerçek hacminizi güncel fiyatlara ve kredi kurallarına göre hesaplayın. Kullanılmayan dağıtımları durdurun veya replika sayısını azaltın.

İnce ayarda işlenen eğitim ve doğrulama tokenları sayılır; model, yöntem ve geçerli asgari ücret koşulları maliyeti etkiler.

Kendi verinizle modeli uyarlamak

İnce ayar seçenekleri arasında LoRA ve tüm ağırlıkların güncellenmesi; eğitim yöntemleri arasında denetimli öğrenme ve tercih verileriyle DPO bulunur. Uygun JSONL veya Parquet verisini hazırlayın, yükleyin ve doğrulamayı bekleyin. Modeli ve ayarları seçtikten sonra maliyet tahminini inceleyin.

Eğitim sonunda ayrılmış test örnekleriyle temel modeli ve yeni modeli karşılaştırın. Sonucu özel uç noktada barındırabilir veya checkpoint olarak indirebilirsiniz. İnce ayar rehberi süreci anlatır; kalite artışı otomatik olarak garanti edilmez.

Daha geniş eğitim işlerinde Kubernetes veya Slurm ve kalıcı depolama sunan GPU kümeleri kullanılabilir. Bu yol, API çağrısından daha fazla altyapı bilgisi gerektirir.

Anlık istek mi, toplu iş mi?

Serverless, denemeler ve değişken trafik için uygundur. Performans best-effort esasına dayanır; yoğunluk sırasında 429 veya 503 alınabilir. Ani yükleri dağıtın ve artan bekleme süreleriyle sınırlı yeniden deneme uygulayın. Serverless için hizmet bölgesi seçilemez.

Bekleyebilen işler için her satırda benzersiz custom_id bulunan bir JSONL hazırlayıp Batch işi oluşturabilirsiniz. Dosyayı yükleyin, işi başlatın, durumu izleyin ve sonuçları indirin. Yanıtları kimliklerle eşleştirip hataları kontrol edin. Batch rehberi güncel biçimi açıklar.

Provisioned Throughput, üzerinde anlaşılmış hedeflerle kapasite ayırır. Dedicated Model Inference ise ayrılmış GPU kaynaklarında çalışır. Sürekli kullanım oranını, gecikmeyi, bölge gereksinimini ve taahhütleri birlikte değerlendirin.

Veri saklama ile eğitim iznini ayırın

İstem ve yanıtların saklanması varsayılan olarak açıktır. Model eğitiminde kullanma izni ise ayrı bir tercihtir ve başlangıçta kapalıdır. Kuruluş yöneticisi saklamayı kapatarak sonraki çıkarım istekleri için Zero Data Retention’ı etkinleştirebilir; passthrough modelleri de kapanır.

ZDR belgesi, faturalama üst verilerinin ve hesap bilgilerinin saklandığını açıklar. Batch ve ince ayar için yüklenen dosyalar silinene kadar kalır. Ayar geçmiş verileri geriye dönük silmez. Üçüncü tarafa iletilen modellerde ilgili sağlayıcının veri politikası da geçerlidir.

Ticari kullanım öncesinde model lisansını ve hizmet koşullarını inceleyin. Açık modellerin tümü aynı kullanım haklarını sunmaz.

Sık sorulan sorular

API anahtarını nereden alırım?

Projenin API keys ayarlarında oluşturup bir ortam değişkeninde saklayın. Together anahtarını SDK veya REST istemcisiyle kullanın.

Together AI ücretsiz mi?

Genel ücretsiz deneme veya başlangıç hediyesi varsaymayın. Güncel belgeler ön ödemeli erişim tarif eder; hesap koşullarını ve seçtiğiniz modelin fiyatını kontrol edin.

Aynı API üzerinden model değiştirilebilir mi?

Desteklenen uç noktalarda geçerli model kimliğini değiştirerek evet. Girdi biçimleri, bağlam, JSON ve araç desteğini yeniden kontrol edin.

İstemlerim eğitimde kullanılıyor mu?

Eğitim için ayrı izin gerekir ve varsayılan olarak kapalıdır. Saklama ise başlangıçta açıktır; gerekiyorsa ZDR’ı ayarlayın ve yüklediğiniz dosyaları ayrıca yönetin.

Resmî kaynaklar ve geliştirici topluluğu

• Destek merkezi: bilgi bankası ve talepler.
• Hizmet durumu: kesinti bilgileri.
• Resmî GitHub: SDK ve örnekler.
• Discord topluluğu: teknik sorular.
• Together AI X hesabı: ürün duyuruları.