AI TOOL DATABASE v2
Together AI
Together AIは、オープンモデルをAPIで試す段階から専用GPUで本番配信する段階までを一つの基盤でつなげるAIクラウドです。
選定サマリー
30秒で向き不向きを確認
AI位置づけ
AIネイティブ（AIそのものが中核のサービス）
向いている
オープンモデルをAPIで比較したい開発者
向いていない
GPUやモデル選定を一切考えず単一の完成済みAI SaaSだけを使いたいユーザー
料金
従量課金。Serverlessはモデル別token課金、DedicatedはGPU利用時間、Fine-tuningは処理token数などで課金。
最大の強み
Serverless・Batch・Dedicated・Fine-tuningを一つのAI基盤で扱える
注意点
モデルごとにtoken単価・性能・制限が異なり比較設計が必要
THINKLAB判定
Together AIは『オープンモデルをAPIで試す』だけでなく、Batch・Fine-tuning・専用GPU本番配信まで一社でつなぎたいチームに強い候補です。
概要
Together AIは、生成AIモデルの推論・カスタマイズ・本番配信を扱うAI Native Cloudです。
Serverless Inferenceでは多数のモデルを従量課金APIで利用でき、Batch Inferenceでは大量の非同期処理、Dedicated Model Inferenceではsingle-tenantの専用GPU、Fine-tuningではSFTやDPOなどのモデル調整を扱えます。
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特に、Serverlessで検証したコードをOpenAI互換APIのままDedicatedへ移行しやすく、トラフィックが増えた際に性能・コスト・分離性を段階的に強化できる点が特徴です。
主な機能
Serverless Inference
オープンモデルを中心としたモデル群をAPIで素早く試せる従量課金型推論。
変動トラフィックやPoCに向きます。
Batch Inference
大量リクエストを非同期処理する仕組み。
公式では1モデルあたり最大300億enqueued tokens、対象ServerlessモデルではリアルタイムAPI比で最大50%のコスト削減を案内しています。
Dedicated Model Inference
予約・分離されたGPUでモデルを配信。
custom model、autoscaling、zero-downtime rollout、A/B test、multi-region failoverなど本番向け制御を提供します。
OpenAI-compatible API
ServerlessとDedicatedでOpenAI互換APIを利用でき、検証から専用環境への移行時にアプリ側の変更を抑えやすい設計です。
Fine-tuning
LoRA/full fine-tuningやSFT/DPOなどを使ってモデルを用途特化し、推論環境まで同じプラットフォームで接続できます。
Dedicated Container Inference
標準LLM runtimeに限らない独自engine・model・生成メディア系pipelineを専用コンテナとして運用する選択肢があります。
AI機能の詳細・制約はページ下部の「詳細情報」にまとめています
活用例
個人・一般
オープンモデルAPIの比較・導入
複数のtext・code・image等のモデルをAPIから試し、品質・速度・価格を比較してアプリへ組み込む。
大規模バッチ生成
要約、分類、データ生成、embedding等の大量処理をBatch Inferenceへ送り、リアルタイム性より単価を優先する。
専用推論基盤
steady trafficや低latency要件がある本番サービスをDedicated Endpointへ移し、GPU・replica・rolloutを制御する。
モデルの用途特化
Fine-tuningで独自データに適応させ、調整済みモデルを同じ基盤で配信する。
業務・組織
PoCから本番への段階移行
Serverlessで市場検証し、利用量が増えたらDedicatedやProvisioned Throughputへ移行してSLA・性能・コストを最適化する。
自社モデルの本番配信
Hugging FaceやS3等にあるcustom/open-weight modelを専用endpointへ展開し、GPU運用をTogether AI側へ委ねる。
料金
固定月額ではなく用途別の従量課金が中心です。
Serverlessはモデルごとのtoken等、Batchは対象モデルでリアルタイムより低価格、Fine-tuningは処理token数と手法、DedicatedはGPU構成と稼働時間で料金が決まります。
無料の継続利用枠なし（有料プラン中心）
Serverless Inference
モデル別従量課金
共有推論API。モデルごとにinput/output等の単価が異なるため公式Pricingで確認。
Batch Inference
対象モデルはリアルタイムAPI比で最大50%低価格
大量の非同期処理向け。公式では1モデルあたり最大300億enqueued tokensを案内。
Dedicated Model Inference
GPU時間ベース
single-tenant GPU。GPU種類・台数・replica・稼働時間で料金が変動。
Fine-tuning
処理token数・モデルサイズ・手法で従量課金
SFT/DPO、LoRA/full training等で価格が異なり、推論hosting料金は別途発生する場合があります。
公式 Pricing ページを開く料金確認：2026年8月27日
強み・弱み
強み
- Serverless・Batch・Dedicated・Fine-tuningを一つのAI基盤で扱える
- OpenAI互換APIでServerlessからDedicatedへ移行しやすい
- Dedicatedではsingle-tenant GPU、autoscaling、A/B・shadow・rollbackなど本番制御が充実
- オープンモデルやcustom modelの選択肢が広い
弱み
- モデルごとにtoken単価・性能・制限が異なり比較設計が必要
- Dedicated Endpointは停止しない限りcompute料金が継続する場合がある
- 最適なServerless/Dedicated/Provisioned構成にはtraffic特性とGPUコストの理解が必要
比較・競合
迷うときの比較軸
- 対応モデル
- input/output token単価
- tokens/secとTTFT
- Batch料金
- Fine-tuning対応
- Dedicated GPU料金
- custom model対応
- データ保持・学習利用
- SLA・autoscaling
Together AI vs Fireworks AI
同じく高速な生成AI推論・fine-tuning・dedicated deploymentを提供。実モデルでlatencyと単価を比較したい。
Together AI vs GroqCloud
低latency推論を強く訴求。Together AIはfine-tuningや専用GPU、custom modelを含む基盤全体の幅が広い。
Together AI vs RunPod
RunPodはGPU compute/Pod/Serverlessを柔軟に扱うインフラ寄り。Together AIはモデルAPIと最適化済み推論をより上位レイヤーで提供。
Together AI vs OpenRouter
OpenRouterは多数provider/modelへの統一routingが中心。Together AIは自社AIクラウド上で推論・training・dedicated deploymentまで提供。
THINKLABの結論
選定サマリーの判定を、選び方として整理したものです。
選ぶべき場合
Serverlessで素早く検証し、将来はcustom/fine-tuned modelやsingle-tenant Dedicatedへ同じAPI思想で拡張したい場合。
別製品を選ぶべき場合
単一モデルしか使わずインフラ選定を極力なくしたい場合や、Dedicatedの常時compute費用を管理できない場合。
確信度: high
詳細情報
導入判断の本線から外した補足です。必要な項目だけ開いてください。
AI機能の詳細
Serverless Inference
共有基盤上のモデルをリアルタイムAPIまたはBatch APIから呼び出し、入力・出力token等に応じて利用します。
制約
利用可能モデル、rate limit、価格、context長はモデルごとに異なります。
Dedicated Model Inference
モデルとGPU構成を専用endpointへ配置し、single-tenant環境で安定したlatency・throughputを確保します。
autoscaling、rollout、A/B、shadow trafficなど本番運用機能も提供されます。
制約
endpoint稼働中はtoken利用がなくてもcompute料金が発生し得るため、停止・auto-shutdown設計が重要です。
Fine-tuning
学習データを使って対応モデルをSFTやDPO等で調整し、完成したモデルをServerless LoRAまたはDedicated Endpoint等で推論できます。
制約
対応モデル・手法・料金はモデルサイズやtraining方式によって異なります。
向き不向き（一覧）
こんな人におすすめ
- オープンモデルをAPIで比較したい開発者
- PoCから高トラフィック本番まで同一基盤で拡張したいチーム
- Fine-tuningと推論をまとめて運用したいAIチーム
- single-tenant GPU推論が必要な企業
おすすめしないケース
- GPUやモデル選定を一切考えず単一の完成済みAI SaaSだけを使いたいユーザー
- 従量課金の監視やendpoint停止管理を行えない運用
プラットフォーム / API
対応プラットフォーム
- Web
API
あり
セキュリティ / データの扱い
Dedicated deploymentではsingle-tenantのisolated GPU、region選択、SOC 2 Type II・ISO 27001等を案内しています。
企業利用ではdeployment方式ごとのデータ条件を確認してください。
取扱い: Dedicated Model Inferenceの公式説明ではpromptsとmodel weightsは利用者のcontrol下にあり、single-tenant GPUでtraffic/dataを共有しないとしています。
学習・送信: Together AIはDedicated Inferenceについて顧客データをtrainingに利用しないと明記しています。Serverless等を含む詳細条件は最新のPrivacy/Termsも確認してください。