Together AI
KI-Infrastrukturplattform ('AI Native Cloud') für Inference, Fine-Tuning und GPU-Cluster. Eigene Forschung (FlashAttention, ATLAS). Pay-as-you-go. Kunden: Cursor, Decagon.
Überblick
Together AI bezeichnet sich selbst als "AI Native Cloud" — eine Full-Stack-Plattform für Inference, Fine-Tuning und GPU-Computing, die von eigener Spitzenforschung angetrieben wird. Das Unternehmen ist unter anderem bekannt für FlashAttention (1–4), das zu den meistgenutzten Optimierungen im gesamten AI-Bereich gehört. Kunden wie Cursor und Decagon nutzen Together AI für produktionsreife Inferenz zu deutlich günstigeren Preisen als bei proprietären Anbietern (laut Seite: 6x günstiger als gpt-5 mini).
Stärken
- Forschungsgetrieben: FlashAttention, ATLAS, ThunderKittens — die eigene Forschung macht die Infrastruktur schneller als die Konkurrenz.
- Alle großen Open-Source-Modelle: Llama, DeepSeek, Qwen, Mistral, MiniMax, Kimi, GLM — alle per API abrufbar.
- Günstig bei großem Volumen: Pay-as-you-go ohne versteckte Fixkosten. Batch Inference kostet laut Seite 50% weniger.
- Full-Stack: Von Serverless Inference über GPU Clusters bis Fine-Tuning und Managed Storage — alles aus einer Hand.
- GPU-Hardware der neuesten Generation: NVIDIA GB300, GB200, B200, H200, H100 verfügbar.
Schwächen
- Developer-fokussiert: Together AI ist primär für Entwickler und KI-Teams konzipiert — kein No-Code-Interface.
- Preistransparenz: Detaillierte Preise sind nur auf der Pricing-Seite und im API-Dashboard sichtbar, nicht auf der Hauptseite.
- Für kleine Projekte kann der Aufwand zu groß sein — besser geeignet ab mittlerem bis großem Volumen.
✅ Stärken
- FlashAttention-Forschung
- Alle Open-Source-Modelle
- GPU H100–GB300
- Günstige Batch Inference
❌ Schwächen
- Developer-only (kein No-Code)
- Latenzen variieren
