Together AI API để chạy và tinh chỉnh mô hình AI

Giải thích dễ hiểu: Together AI dùng để làm gì?

Together AI là nền tảng đám mây chạy mô hình AI cho ứng dụng của bạn. Chương trình gửi câu hỏi, văn bản hoặc đầu vào được hỗ trợ rồi nhận câu trả lời hay nội dung được tạo ra. Khi dùng API được lưu trữ sẵn, bạn không phải mua GPU hoặc tự vận hành máy chủ mô hình.

Nền tảng do Together Computer, Inc. vận hành, hướng đến lập trình viên và nhóm học máy. Bạn có thể xây dựng trợ lý, trích xuất thông tin và tính năng tạo nội dung, sau đó tinh chỉnh mô hình bằng dữ liệu riêng. Giao diện sản phẩm, quy trình nghiệp vụ và việc kiểm tra kết quả vẫn thuộc trách nhiệm của nhóm phát triển.

Từ khóa API đến yêu cầu đầu tiên

1. Tạo tài khoản, xem điều kiện số dư rồi tạo khóa tại trang API keys của dự án. Lưu khóa an toàn vì giá trị đầy đủ chỉ hiển thị một lần.
2. Đặt biến môi trường TOGETHER_API_KEY và cài SDK Python hoặc TypeScript chính thức, hoặc dùng REST.
3. Chọn ID mô hình đang có trong danh mục và gửi yêu cầu chat với model và messages. Kiểm tra nội dung thông điệp trả về.
4. Thử các tình huống thực tế, so sánh chất lượng, độ trễ và số token. Với ứng dụng tiếng Việt, kiểm tra cả cách diễn đạt và khả năng làm theo hướng dẫn.

Hướng dẫn bắt đầu có ví dụ chạy được. Các phương thức OpenAI SDK được hỗ trợ có thể dùng khóa Together và URL gốc https://api.together.ai/v1, cùng ID mô hình Together. Xem phạm vi tương thích trước khi chuyển ứng dụng.

Mô hình phù hợp có thể trả JSON theo lược đồ. Gọi hàm tạo tên hàm và đối số; ứng dụng của bạn phải kiểm tra rồi thực thi. Đầu vào hình ảnh, cửa sổ ngữ cảnh và công cụ phụ thuộc từng mô hình.

Chi phí và giới hạn sử dụng miễn phí

Kiểm tra ngày 12 tháng 10 năm 2026: tài liệu chính thức mô tả dịch vụ tự phục vụ bằng tín dụng trả trước và không có bản dùng thử miễn phí chung. Trung tâm trợ giúp và tài liệu kỹ thuật nêu mức mua ban đầu tối thiểu khác nhau, nên hãy kiểm tra số tiền trong tài khoản. Một mô hình có giá bằng không không có nghĩa toàn bộ nền tảng miễn phí không giới hạn.

Giá công khai tính bằng đô la Mỹ. Văn bản có giá token đầu vào và đầu ra theo mô hình; nội dung đa phương tiện dùng đơn vị riêng. Bản sao triển khai riêng đã sẵn sàng có thể tính phí theo thời gian dù đang rảnh. Huấn luyện, lưu trữ mô hình sau đó và dung lượng lưu trữ cụm là các khoản riêng.

Dùng bảng giá hiện tại và quy tắc tín dụng để tính theo khối lượng thực tế. Dừng hoặc giảm tài nguyên triển khai không còn dùng.

Tinh chỉnh tính số token đã xử lý trong huấn luyện và xác thực; mô hình, phương pháp và mức phí tối thiểu áp dụng cũng ảnh hưởng chi phí.

Tinh chỉnh bằng dữ liệu của bạn

Together hỗ trợ LoRA hoặc cập nhật toàn bộ trọng số, cùng huấn luyện có giám sát và DPO dựa trên dữ liệu ưu tiên. Chuẩn bị JSONL hoặc Parquet phù hợp, tải lên và chờ xác thực. Sau đó chọn mô hình nền, thiết lập và xem ước tính chi phí trước khi chạy.

Khi hoàn thành, so sánh với mô hình nền bằng các ví dụ không tham gia huấn luyện. Bạn có thể triển khai lên endpoint riêng hoặc tải checkpoint về theo điều kiện giấy phép. Hướng dẫn tinh chỉnh trình bày quy trình; chất lượng tốt hơn cần được kiểm chứng.

Tác vụ lớn hơn có thể dùng cụm GPU với Kubernetes hoặc Slurm và lưu trữ lâu dài. Phương án này cần kiến thức hạ tầng nhiều hơn một lần gọi API.

Chọn cách xử lý theo thời gian cần kết quả

Serverless phù hợp để thử nghiệm và phục vụ lưu lượng thay đổi. Hiệu năng theo nguyên tắc cố gắng tối đa; lúc nhu cầu cao có thể gặp 429 hoặc 503. Hãy dàn đều yêu cầu và giới hạn số lần thử lại với thời gian chờ tăng dần. Serverless không cho chọn vùng xử lý.

Với công việc không cần kết quả ngay, chuẩn bị JSONL có custom_id duy nhất cho mỗi yêu cầu rồi tải lên và tạo tác vụ Batch. Theo dõi trạng thái, tải kết quả, đối chiếu bằng ID và xem các lỗi trước khi sử dụng đầu ra. Hướng dẫn Batch mô tả định dạng hiện tại.

Provisioned Throughput đặt trước năng lực xử lý theo mục tiêu đã thỏa thuận. Dedicated Model Inference chạy trên GPU dành riêng. Cần so sánh mức sử dụng, độ trễ, yêu cầu vùng và cam kết trước khi chọn.

Phân biệt lưu dữ liệu và đồng ý huấn luyện

Lưu prompt và câu trả lời được bật mặc định. Dùng dữ liệu để huấn luyện mô hình là lựa chọn riêng, mặc định tắt. Quản trị viên tổ chức có thể tắt lưu prompt để bật Zero Data Retention cho yêu cầu suy luận tiếp theo; thao tác này cũng tắt mô hình passthrough.

Theo tài liệu ZDR, siêu dữ liệu thanh toán và thông tin tài khoản vẫn được giữ. Tệp tải lên cho Batch hoặc tinh chỉnh còn lưu cho đến khi bạn xóa. ZDR không xóa ngược dữ liệu trước đó. Mô hình chuyển tiếp yêu cầu cho bên thứ ba còn chịu chính sách dữ liệu của bên nhận.

Trước khi dùng thương mại, kiểm tra giấy phép mô hình và điều khoản dịch vụ. Các mô hình mở không nhất thiết có cùng quyền sử dụng.

Câu hỏi thường gặp

Lấy khóa API ở đâu?

Tạo khóa trong phần API keys của dự án và lưu vào biến môi trường. Dùng khóa Together với SDK hoặc REST, không thay bằng khóa của nhà cung cấp khác.

Together AI có miễn phí không?

Không nên mặc định có dùng thử chung hoặc tín dụng tặng khi đăng ký. Tài liệu hiện tại mô tả trả trước; kiểm tra yêu cầu tài khoản và giá của mô hình.

Có đổi mô hình trong cùng API được không?

Có trên endpoint hỗ trợ, bằng cách dùng ID hợp lệ khác. Cần kiểm tra lại định dạng đầu vào, ngữ cảnh, JSON và công cụ của mô hình.

Prompt của tôi có được dùng huấn luyện không?

Việc huấn luyện cần đồng ý riêng và mặc định tắt. Lưu prompt lại được bật mặc định; hãy thiết lập ZDR khi cần và quản lý riêng các tệp đã tải lên.

Nguồn chính thức và cộng đồng

• Trung tâm hỗ trợ: bài trợ giúp và phiếu yêu cầu.
• Trạng thái dịch vụ: kiểm tra sự cố.
• GitHub chính thức: SDK và ví dụ.
• Cộng đồng Discord: trao đổi kỹ thuật.
• Together AI trên X: cập nhật sản phẩm.