Together AI 定价信息：探索无服务器API和推理集群的成本效益

Together AI扩展DeepSeek-R1的部署

Together AI通过新的无服务器API和推理集群的推出，进一步增强了DeepSeek-R1的部署能力，为大规模推理模型应用提供高速和可扩展的解决方案。这一创新的推出不仅提高了生产效率，还提供了灵活而具成本效益的定价方案，让企业能够更好地控制和预测成本。

增强的无服务器API的特点

无服务器API是现代应用程序架构中一个重要的组成部分，能够为公司提供无缝扩展和高效的工作流。Together AI的新无服务器API的速度是市场上其他API的两倍，支持低延迟、生产级推理，并具备无缝的可扩展性。其主要特点包括无需基础设施管理的即时扩展、灵活的按需付费定价，以及托管在Together AI数据中心的增强安全性。与OpenAI兼容的API进一步促进了现有应用的轻松集成，可支持每分钟高达9000个请求的高速率限制。

实时扩展和按需定价

无服务器API的实时扩展功能意味着企业可以根据需要动态调整计算资源，而不必提前购买或维护硬件。这种灵活性为企业在应对流量高峰时提供了极大的便利。此外，按需定价模型让企业只为实际使用的资源付费，避免了资源浪费。

安全性和兼容性

在无服务器API的设计中，安全性和兼容性是两个重要的考量。Together AI的数据中心提供了高度安全的环境，确保数据的隐私和合规性。同时，与OpenAI兼容的设计使得开发者可以轻松将API集成到现有的系统中，而无需进行大量的代码修改。

Together推理集群的优势

为了补充无服务器解决方案，Together AI推出了Together推理集群。这些集群提供了针对高吞吐量、低延迟推理优化的专用GPU基础设施。通过这种专有的基础设施，Together推理集群能够实现高达每秒110个令牌的解码速度，尤其适合处理多变的、令牌密集的推理工作负载。

专有推理引擎的效率

Together推理集群利用了专有的Together推理引擎，其效率据报道比开源引擎如SGLang快2.5倍。这种性能提升意味着企业可以在显著减少GPU数量的情况下实现相同的吞吐量，从而降低基础设施成本，并在保持高性能的同时提高资源利用率。

高性能和低成本的结合

通过优化的硬件和软件配置，Together推理集群为企业提供了一种高性能与低成本的结合方案。这种设置特别适合那些需要处理大量数据的企业，帮助它们在竞争激烈的市场中保持领先地位。

Together AI的成本效益分析

Together AI的定价策略以灵活性和透明度为核心，提供了一系列集群大小，以匹配不同的工作负载需求。通过基于合同的定价模型，企业可以获得成本的可预测性，这对于拥有高容量工作负载的企业尤其有益。

基于合同的定价模型

这种定价模型允许企业根据自身的需求和预算选择最合适的资源配置，避免了过度支出或资源不足的情况。对于那些需要长期使用推理集群的企业，基于合同的定价提供了一个稳定的成本预期。

隔离的基础设施

Together AI的专用基础设施确保了位于北美数据中心内的安全、隔离的环境，符合隐私和合规要求。通过企业支持和服务水平协议保证99.9%的正常运行时间，Together AI为关键任务应用程序提供可靠的性能。

Together AI的应用场景

Together AI的产品不仅适用于大型企业，也适合中小型企业和初创公司。其无服务器API和推理集群可以广泛应用于各种行业，包括金融、健康、零售等。

金融领域的应用

在金融领域，Together AI的高速推理能力可以帮助企业快速处理大量交易数据，提高交易决策的准确性和速度。这对于需要实时分析市场变化的金融机构来说尤为重要。

健康行业的应用

在健康行业中，Together AI的产品可以用于医学影像分析、基因数据处理等领域，帮助医生更快地做出诊断决策，提高医疗服务的效率和准确性。

零售行业的应用

对于零售企业，Together AI的解决方案可以用于消费者行为分析、库存管理等方面，帮助企业更好地了解市场趋势和消费者需求，从而优化供应链和提高客户满意度。

技术实现和代码示例

为了更好地理解Together AI的技术实现，以下是一个简单的代码示例，展示如何使用ChatTogether模型进行语言翻译：

from langchain_together import ChatTogether

llm = ChatTogether(
    model="meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf",
    temperature=0,
    max_tokens=None,
    timeout=None,
    max_retries=2,
    # 使用API代理服务提高访问稳定性
)

messages = [
    (
        "system",
        "You are a helpful assistant that translates English to French. Translate the user sentence.",
    ),
    ("human", "I love programming."),
]
ai_msg = llm.invoke(messages)
print(ai_msg.content)  # 输出: "J'adore la programmation."

这段代码展示了如何使用Together AI的ChatTogether模型进行英语到法语的翻译。通过实例化ChatTogether对象并设置适当的参数，开发者可以轻松调用API完成翻译任务。