Together AI API：大模型调用、微调与云端部署平台

通俗理解：Together AI 是干什么用的？

Together AI 是面向开发者和企业的 AI 云平台。可以把它理解为“已经备好模型和算力的云端机房”：你的网站或程序把问题、文本或受支持的图片等输入发过去，平台运行你选中的模型，再把回答或生成结果返回给程序。初次接入时，不必先购买显卡、下载模型权重和维护推理服务器。

Together AI API 适合为应用加入智能问答、内容提取、图像理解或生成等能力。需要进一步定制时，还可以用自己的数据微调模型，或者使用 GPU 集群运行更复杂的训练任务。它由 Together Computer, Inc. 运营，重点是帮助团队构建和运行 AI 功能；模型选择、业务界面、结果校验和实际业务流程仍需要开发者完成。

从申请 API 密钥到完成第一次模型调用

1. 注册账号，在账单设置中查看当前的充值和使用条件，然后进入项目的 API keys 页面创建密钥。完整密钥只展示一次，应妥善保存。
2. 将密钥放入 TOGETHER_API_KEY 环境变量，使用官方 Python、TypeScript SDK，或直接发送 REST 请求。
3. 从当前模型目录选择准确的模型 ID。调用聊天接口时，提交 model 和包含提示词的 messages，读取返回消息中的正文，确认请求已成功完成。
4. 用几组真实任务检查回答质量、响应时间和 token 消耗，再接入业务。提取字段的场景，应同时检查字段缺失、内容错误和无法回答的样本。

官方快速入门提供可以运行的示例。已有 OpenAI SDK 调用代码时，可以为受支持的接口配置 Together 的密钥与基础地址 https://api.together.ai/v1，并换成 Together 的模型 ID。具体接口与参数应对照兼容性说明，不能只凭“兼容”就假设全部行为相同。

选模型要从任务出发：聊天模型处理对话和文本任务，视觉模型理解受支持的图像输入，媒体模型生成对应格式的内容。支持结构化输出的模型可以按 JSON Schema 返回字段，方便程序读取；支持工具调用的模型会返回函数名称和参数，由你的应用验证、执行并回传结果。工具调用能力本身不等于平台已经替你完成外部操作。

按业务流量选择 Serverless、批处理或专用部署

Serverless 推理适合先验证想法，或者请求量变化较大的应用。平台维护模型服务，用户按实际使用计费，但性能属于尽力提供。高负载时可能返回 429 或 503，应平滑请求峰值、设置有限次数的指数退避重试，并为用户保留失败处理路径。Serverless 不能自行选择服务地区。

如果任务不要求实时返回，例如为一批资料分类、提取结构化信息，可以考虑 Batch 批处理：把请求整理成 JSONL，每条设置唯一 custom_id，上传并创建任务，等待完成后下载结果，再按 ID 对齐原始输入、检查错误记录。批处理操作文档给出了当前格式与命令。

Provisioned Throughput 用于按约定预留模型处理能力；Dedicated Model Inference 则把模型部署到专用 GPU 资源上。选择时应比较持续吞吐、延迟目标、硬件利用率和地区要求。专用资源即使没有新请求，也可能因为副本仍处于就绪状态而继续计费，不能只比较每百万 token 的报价。

用业务数据微调模型，或使用 GPU 集群训练

如果现有模型在固定任务、输出风格或业务规则上表现不理想，可以准备高质量示例进行微调。Together 提供 LoRA 与全参数微调，也支持监督微调和基于偏好数据的 DPO；这些选择解决的问题不同，应先明确希望改善的行为。

实际流程是：准备符合任务格式的 JSONL 或 Parquet 数据，上传并等待校验，选择支持的基础模型和训练设置，查看费用估算，再启动任务。训练结束后，用没有参与训练的样本与基础模型比较，确认质量提升是否抵得过训练和托管成本。模型可以部署到专用端点，也可以下载训练后的检查点；具体步骤见微调快速入门。微调不会自动消除错误或保证业务效果。

对需要自行组织大型训练任务的团队，GPU 集群提供 Kubernetes 或 Slurm 工作负载管理与持久化存储。这条路线适合具备模型和基础设施经验的团队，预算中需要同时考虑计算资源、预留周期以及存储，而不只是 API 调用量。

Together AI 如何收费，有没有免费额度？

截至 2026 年 10 月 12 日核实，官方计费文档将自助服务描述为预付费积分模式，并说明目前没有通用免费试用。帮助中心与开发文档对最低充值额的表述不一致，因此这里不把某个金额写成统一门槛；请以账户账单页面实际要求为准。个别模型标价为零，也不代表整个平台可以无限免费使用。

公开价目表使用美元。文本推理通常分别计算输入和输出 token，不同模型的单价不同；图像、语音和视频采用对应模型的计费单位。专用推理按就绪副本的运行时间计费，微调按处理的训练及验证 token 和相关条件计费，训练后的托管另算。GPU 集群的计算资源与持久化存储也需要分别预算。

建议先用真实任务估算每次调用的输入长度、输出长度和月请求量，再查看官方价格表与积分规则。对闲置部署及时停止或缩容，并检查仍保留的资源，避免把充值金额误当成某种包月无限套餐。

接入前弄清楚：数据存储、训练授权和零保留

官方将“保存提示词与回复”和“允许数据用于训练”分开管理：前者默认开启，后者属于单独授权且默认关闭。组织管理员关闭提示词存储后，可以为此后的推理请求开启零数据保留（ZDR）；这一操作也会禁用需要保留提示词的 passthrough 转发模型。详细边界见零数据保留说明。

ZDR 不等于账户中的所有数据都会消失。计费所需的请求元数据、账户资料仍会保留；主动上传给 Batch 或微调任务的文件，也会保留到你删除为止。设置不会追溯删除此前已处理的数据。使用第三方转发模型时，还需要了解上游提供商的数据政策，不能把“第三方开发的模型由 Together 托管”和“请求被转发给第三方”混为一谈。

准备商业使用时，还要检查所选模型自己的许可，以及平台服务条款。平台支持开放模型，不代表所有模型都采用同一许可，也不代表任何输入和输出都没有使用限制。

常见问题

Together AI API 密钥在哪里申请？

在账户所属项目的 API keys 页面创建。保存后放入环境变量，通过 SDK 或 REST 请求使用；不要把其他模型提供商的密钥当成 Together 密钥。

Together AI 可以一直免费用吗？

不能根据旧教程中的赠送积分或某个零价模型作这种判断。当前官方计费资料说明没有通用免费试用，自助使用采用预付费模式，实际充值要求和模型价格需要在账户及官网核对。

一个 API 能调用不同的大模型吗？

可以在受支持的接口中选择不同的 Together 模型 ID。但上下文长度、图像输入、结构化输出和工具调用等能力取决于具体模型，切换前应重新检查并测试。

我的提示词会被用来训练模型吗？

训练用途需要单独选择加入，默认关闭；但提示词和回复的存储默认开启。如果需要 ZDR，应检查组织级隐私设置。批处理和微调上传文件仍需单独管理、删除。

官方资源与开发者社区

• 官方帮助中心：查询账单问题并提交支持工单。
• 服务状态页：排查平台服务异常。
• 官方 GitHub：查看 SDK、示例和开发资料。
• 官方 Discord 社区：交流接入问题和开发经验。
• 官方 X 账号：查看产品更新公告。