Together AI
Infrastructure d'inférence LLM cloud avec 200+ modèles open-source, tarification par tokens, inference rapide pour production
Fiche mise à jour le
Notre avis
Pour qui
Équipes dev/ML qui cherchent choix maximal de modèles open-source avec tarif transparent et infrastructure stable.
À éviter si
Vous êtes non-technique ou cherchez UI générique type ChatGPT : Together est une infrastructure dev, pas un produit end-user.
- Prix
- Payant
- À partir de
- Chat/text $0.03-$4.50 par million tokens (input) ; outputs $0.12-$15/M tokens selon modèle
- Prise en main
- Avancé
- En français
- Non
- API
- Oui
Présentation
Together AI est un fournisseur d'inférence LLM cloud qui propose un catalogue massif de 200+ modèles open-source (Llama 3.1, Mistral, DeepSeek, Code Llama, Qwen, etc.) et propriétaires via une API unique compatible OpenAI. Tarification pay-as-you-go basée uniquement sur les tokens consommés : chat/text de $0.03 (Llama-3.1 8B) à $4.50 (Llama-3.1 405B) par million tokens en input, sortie $0.12-$15/M tokens selon model. Provisioned Throughput (PTUs) offre réservation de capacité pour utilisateurs haute-volume avec rabais volume. Fine-tuning supporté ($0.48-$8/M tokens). Sandbox de code, GPU on-demand (H100, B200, GPU clusters loués à l'heure).
Together AI n'offre pas d'interface en français et pas de support francophone ; l'outil est exclusivement API/SDK pour developers (Python, JavaScript, REST). Documentation technique riche et active pour intégration. Avantage clé distinctive : choix massif de modèles sans équivalent (200+), tarifs affichés de manière transparent par token (pas de markup markup 5.5% caché comme OpenRouter), zéro contrats minimums ou engagement long terme. Faiblesse : courbe d'apprentissage technique élevée requise ; nécessite expertise ML/dev ou équipe technique dédiée pour exploiter pleinement l'infrastructure. Point critique pour TCO : tarifs par tokens varient drastiquement selon taille et type modèle (Llama-3.1 8B à $0.03/M vs 405B à $4.50/M = 150x écart) ; understanding très précis du use case et model selection avant s'engager est vital pour éviter dérive coûts.
Alternatives
Groq
Inférence LLM ultra-rapide via LPU (Language Processing Unit) propriétaire, plateforme cloud pour modèles haute-performance
Cerebras
Inférence LLM ultra-rapide (20x plus rapide) sur matériel wafer-scale propriétaire, tarification transparente par tokens et subscription
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