Together AI

Together AI 是面向开放权重模型的 AI 云平台，覆盖推理、模型微调、评测、批处理、专用端点以及 GPU 相关部署。它的核心取舍不是“哪个模型排名最高”，而是要先确定模型、流量形态、延迟稳定性、数据边界和是否需要控制权，再选择 Serverless、Dedicated Endpoint 或更完整的训练与部署路径。模型目录、价格和可用能力会变化，使用前应以当前控制台和官方文档为准。

先确定推理部署形态

官方当前把推理分为 Serverless、Provisioned Throughput、Dedicated Model Inference 和 Dedicated Container Inference。多数团队可先用 Serverless 验证输入输出和质量；流量稳定后再比较预留吞吐或专用推理。无论使用哪一层，都应以固定测试集比较吞吐、首 token 延迟、总延迟、错误率和单位成本，避免一开始就为未知流量预留 GPU。

从 API Key 到第一条请求

1. 创建项目密钥：在账户的 API keys 页面创建密钥；官方 Quickstart 提醒新密钥只显示一次，应保存到密码管理器或 CI 的密钥存储中。
2. 选择调用方式：可使用 Together 的 Python/TypeScript SDK、cURL，或把 OpenAI 客户端的 base URL 指向 https://api.together.ai/v1。密钥通过 TOGETHER_API_KEY 等环境变量注入，不要写进前端代码、仓库或日志。
3. 固定最小请求：记录模型字符串、系统提示、采样参数、是否流式、输入语言和响应格式；先用短输入验证鉴权、模型可用性和错误处理。
4. 再接入业务：为超时、限流、模型下线、内容安全和空响应设置重试/回退策略，区分可重试错误与需要人工处理的输入错误。

OpenAI 兼容只解决客户端接入，不代表各模型在工具调用、结构化输出、视觉输入、上下文长度或安全策略上完全一致；迁移时仍要用自己的评测集检查行为差异。

按能力和证据选择模型

Together AI 的目录覆盖聊天与文本、推理、代码、视觉、图像/视频生成、语音、Embedding、Rerank 和审核等能力。选型记录至少包含：模型 ID、提供方、版本日期、输入模态、上下文窗口、输出限制、函数/结构化输出支持、许可、价格单位和官方示例。推荐模型页是当前起点，不是永久白名单。

• 文本与代码：先用固定提示集比较正确性、工具调用、长上下文和输出稳定性，再看吞吐和价格。
• 视觉与生成：确认图片/视频输入格式、分辨率、异步任务、输出保存与内容政策，不要只用一张样例图判断。
• Embedding/Rerank：把向量维度、语言覆盖、批量接口和索引兼容性纳入 RAG 测试；模型替换可能需要重建索引。
• 第三方开放模型：确认模型卡、权重许可、商用条件和 Together 的托管方式；平台提供的接口不自动改变原模型许可。

微调、评测与自有权重

当提示词、检索和工具编排仍不能满足领域语气、格式或任务一致性时，再考虑微调。Together 文档提供 LoRA、全量微调及偏好优化等路径；训练前应拆出训练、验证和盲测集，定义准确率、格式通过率、拒答率、延迟和成本等指标。

1. 检查数据格式、敏感信息、重复样本和许可，先用小规模作业验证损失曲线与输出行为。
2. 记录基础模型、数据版本、随机种子、超参数、评测脚本和 checkpoint，避免只保留一个不可复现的最终权重。
3. 需要部署时，确认模型是否能进入 Serverless LoRA 或 Dedicated Model Inference；上传自有模型的来源、格式、单节点限制和部署区域以当前文档为准。
4. 上线前做回归与安全评测，保留旧模型回退路径，不因一次离线分数提升就替换生产模型。

把推理接入可观测的生产链路

批处理适合不要求即时响应的离线任务；实时接口则应设置超时、并发上限、幂等键和降级模型。模型目录或价格更新后重新跑一小组基准，并把结果和发布日期一起存档。

隐私、数据保留与账户边界

Together 的 Privacy & Security 文档说明，平台默认不保存输入和输出，但可能使用临时缓存；训练数据共享为 opt-in，账户中还可设置 Zero Data Retention。ZDR 只对启用后的请求生效，启用后相应内容不会留存供后续检索或删除，因此团队应先确认合规、调试和审计需求再选择。

• 不要把客户密钥、个人信息、内部提示词或训练数据直接发送到测试项目；先做脱敏和最小权限。
• 对有区域驻留、VPC、专用网络或隔离 GPU 要求的项目，核对当前企业方案、合同和可用区域，不能只依据营销页。
• 保留模型许可、数据来源、隐私设置、删除流程和供应商变更记录，尤其是把第三方开放模型用于商业产品时。
• 评估 Serverless、Provisioned、Dedicated 与自建推理的总成本时，把工程维护、监控、GPU 闲置和迁移成本一起计算。

官网：https://www.together.ai/（https://www.together.ai/）