Together AI 完整攻略：从新手到高手

Together AI 完整使用攻略：开源大模型的一站式推理云

是什么 / 适合谁

Together AI 是一家面向开发者和企业的开源大模型推理云平台。它聚合了 Llama、Mistral、DeepSeek、Qwen 等主流开源模型，提供统一的 API 接口，让用户无需自建 GPU 集群就能调用高性能的开源大模型。核心定位是“开源 LLM 的一站式推理服务”——你写代码调用 API，它负责跑模型、算结果。

适合人群：

• 需要低成本部署开源大模型的个人开发者或小团队
• 想尝试 Llama 3、Mistral 等模型但缺乏本地算力的用户
• 正在做 AI 应用原型验证、需要快速迭代的创业者
• 对 OpenAI 价格敏感，愿意用开源模型替代的企业技术选型者

不适合人群：

• 完全零编程基础的非技术用户（需要写代码调用 API）
• 对数据隐私要求极高、必须本地部署的企业（数据会经过云端）
• 网络环境受限、无法稳定访问海外服务的用户

阶段学习路径

第1天：注册与首次调用

1. 注册账号

   • 访问 Together AI 官网，用邮箱注册。需要网络能正常访问海外服务。
   • 注册后进入 Dashboard，找到 API Keys 页面，生成一个 Key。复制保存好。

2. 安装 SDK

   pip install together
   

3. 写第一行代码

   from together import Together
   
   client = Together(api_key="你的API_KEY")
   
   response = client.chat.completions.create(
       model="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct-Turbo",
       messages=[{"role": "user", "content": "用一句话解释量子计算"}]
   )
   print(response.choices[0].message.content)
   

   运行成功即完成首次调用。注意：模型名称需从官方文档复制，大小写敏感。

第1周：掌握核心功能

1. 理解不同模型

   • 在 Models 页面浏览支持的模型，重点关注：
     • Llama 系列（通用对话、代码生成）
     • Mistral 系列（推理效率高）
     • DeepSeek 系列（数学、编程强）
   • 用同一个 prompt 测试不同模型，感受风格差异。

2. 参数调优

   response = client.chat.completions.create(
       model="mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1",
       messages=[...],
       temperature=0.7,  # 控制随机性，0-2
       max_tokens=1024,  # 最大输出长度
       top_p=0.9,        # 核采样
       stop=["\n\n"]     # 停止词
   )
   

3. 流式输出

   stream = client.chat.completions.create(
       model="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct-Turbo",
       messages=[...],
       stream=True
   )
   for chunk in stream:
       print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
   

进阶：构建实际应用

1. 函数调用（Function Calling）
   让模型返回结构化 JSON，适合构建工具调用链：

   tools = [
       {
           "type": "function",
           "function": {
               "name": "get_weather",
               "parameters": {
                   "type": "object",
                   "properties": {"city": {"type": "string"}}
               }
           }
       }
   ]
   response = client.chat.completions.create(
       model="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct-Turbo",
       messages=[...],
       tools=tools
   )
   

2. 嵌入（Embeddings）
   将文本转为向量，用于语义搜索或 RAG：

   response = client.embeddings.create(
       model="BAAI/bge-base-en-v1.5",
       input=["文本内容"]
   )
   

3. 批量处理与缓存

   • 使用 together.Files 上传批量数据
   • 对重复请求启用客户端缓存（如 Redis），降低 API 调用成本

优势

• 模型丰富：Llama、Mistral、DeepSeek、Qwen 等几十个开源模型，一个 API 全搞定，免去逐个对接的麻烦。
• 推理速度快：采用 FlashAttention 优化和 vLLM 推理引擎，延迟比多数同类平台低 30%-50%。
• 价格优势明显：Llama 3 70B 的推理成本约为 GPT-4 的 1/10，适合高频调用场景。
• 开发者友好：Python SDK 设计简洁，文档清晰，提供 Playground 可在线测试模型效果。
• 支持微调：提供 Fine-tuning API，可用自有数据微调开源模型。

短板

• 国内访问受限：需要稳定的海外网络连接，无法直接在中国大陆正常使用。
• 学习门槛高：面向开发者，需要会 Python 或 REST API 调用，非技术人员几乎无法使用。
• 数据隐私风险：数据会传输到海外服务器处理，不适合处理敏感信息。
• 模型更新滞后：新模型发布后，Together AI 通常需要 1-2 周才上架，不如官方快。
• 免费额度少：新用户仅 $25 试用金，用完即需付费，无永久免费层。

价格规划

计费模式：按 token 计费，输入和输出分开计价。

典型模型价格（每百万 token）：

• Llama 3 8B：输入 $0.1，输出 $0.1
• Llama 3 70B：输入 $0.7，输出 $0.7
• Mixtral 8x7B：输入 $0.3，输出 $0.3
• DeepSeek V2：输入 $0.14，输出 $0.14

省钱策略：

1. 优先选小模型：日常对话用 8B 模型，复杂任务才切 70B
2. 控制输出长度：设置合理的 max_tokens，避免模型无限制生成
3. 利用缓存：对相同 prompt 的结果做本地缓存
4. 监控用量：Dashboard 有实时用量统计，设置警报阈值

付费方式：支持信用卡和 PayPal，无国内支付渠道。

不合适怎么办

如果 Together AI 不满足你的需求，可以考虑以下替代方案：

• Groq：同样面向开发者，推理速度极快（LPU 架构），模型选择少但延迟更低。适合对实时性要求高的场景。
• DeepSeek API：国产平台，无需网络限制，价格极低（约 Together AI 的 1/3）。适合国内开发者。
• Hugging Face Inference API：模型最全，但速度较慢，适合实验性项目。
• Ollama + 本地部署：如果数据隐私是刚需，用 Ollama 在本地跑开源模型，零成本但需要 GPU。
• 百度千帆 / 阿里百炼：国内大厂平台，提供 Llama 等开源模型，支持国内支付，但价格较高。

决策建议：

• 追求性价比 + 能稳定访问海外 → 选 Together AI
• 国内网络受限 → 选 DeepSeek API 或国内大厂平台
• 数据敏感 → 本地部署 Ollama
• 极致低延迟 → 选 Groq