複数のオープンソースLLMを統一APIで叩ける、開発チームの推論基盤
Together AIは、Llama、Mistral、Qwen、DeepSeek、GLMなど200種類以上のオープンソースLLMをOpenAI互換APIで提供するクラウド推論プラットフォーム。モデル選定からデプロイ、ファインチューニング、本番運用までを1つのAPIキーで完結でき、自前でGPUクラスタを組まずにマルチモデル戦略を取りたい開発チームやAIスタートアップ向けに設計されている。
主要機能
- マルチモデル推論API: 200+のオープンソースモデルをOpenAI互換エンドポイントで呼び分け可能。SDKのbase_urlを差し替えるだけで既存コードからLlamaやMistralに移行でき、複数モデルのA/Bテストも数行で実装できる。
- FlashAttention-4採用の高速推論: NVIDIA Blackwell環境でcuDNN比1.3倍高速化。レスポンス重視の対話UIや、1リクエスト数千トークンの長文生成でも実用的なレイテンシを維持する。
- Batch Inference API: 大量バッチ処理を通常価格の50%オフで実行。夜間のログ要約、数十万件のメール分類など、即時性不要なジョブのコストを半減できる。
- LoRAファインチューニング: 自社データでカスタムモデルを構築し、そのまま専用エンドポイントとしてホスティング可能。データ前処理から学習・配信までを同一プラットフォームで完結する。
編集部の検証メモ
公開料金プランを精査すると、GLM-5.1がinput $1.40 / output $4.40 per 1M tokens、主要Llama系も従量課金で、GPT-5クラス品質のオープンソースモデルをOpenAI APIの1/3〜1/5のコストで運用できる試算となる。月間1,000万トークンを処理するチャットボット用途で比較すると、GPT-5利用時の月額相当を6〜7割削減できる計算で、Batch APIを併用すればさらに半減する。競合のNovita.aiやReplicateと比べた差別化は、(1)モデル数とOpenAI互換性の両立、(2)Blackwell世代の推論最適化、(3)ファインチューニング〜本番ホスティングまでの一貫提供、の3点。GPUを直接借りるHyperstack（H100 $1.35/hr〜）よりは単価が高いが、運用工数を含めた総コストでは中規模チームに有利と判断した。
想定ユーザー
オープンソースLLMを本番投入してAPIコストを圧縮したいAIスタートアップ、自社データでチューニングした専用モデルを運用したいSaaS開発チーム、複数モデルを比較しながらプロダクト開発を進めるエンジニアに向く。一方、ノーコードでチャットボットを作りたい非エンジニアや、日本語UI・国内サポートを必須とする企業には不向きで、その場合は国内ベンダーのマネージドAIサービスを検討すべきだろう。
