Together AI

Together AI ist eine Plattform, über die du Open-Weights-Modelle (z. B. Llama- oder Mistral-Familien) per API für Inferenz und teilweise auch fürs Training bzw. Fine-Tuning nutzen kannst. Sie richtet sich an Teams, die leistungsfähige Large Language Model (LLM)-Workloads betreiben möchten, ohne selbst sofort eine komplette GPU-Infrastruktur und eigenes Model Serving (Modellbereitstellung) aufzubauen.

Im Kern bietet Together AI „Modelle als Service“: Du wählst ein Modell aus, sendest Prompts an eine API und erhältst Antworten zurück – ähnlich wie bei proprietären Anbietern, aber mit Fokus auf Open-Model-Ökosysteme. Das ist besonders attraktiv, wenn du moderne Generative KI (Generative AI)-Anwendungen bauen willst, dabei aber mehr Flexibilität bei Modellwahl, Kostenstruktur oder technischer Kontrolle suchst.

Wie funktioniert Together AI (vereinfacht)?

• Modell auswählen: Du entscheidest dich für ein Open-Weights-Modell (z. B. für Chat, Code, Embeddings oder multimodale Aufgaben).
• API-Aufruf für Inference: Dein System sendet einen Prompt (inkl. System-/Rollen-Anweisungen) und erhält eine Antwort; häufig unterstützt als Stream (Token-Streaming) für geringere wahrgenommene Latenz.
• Optional: Anpassung: Je nach Angebot kannst du Modelle über Fine-Tuning oder leichtgewichtige Verfahren wie LoRA an Domänensprache, Tonalität oder spezielle Aufgaben anpassen.
• Betrieb & Skalierung: Die Plattform übernimmt GPU-Management, Skalierung und Optimierungen, die sonst ein eigenes Setup mit Inference-Servern erfordern würde.

Wofür wird Together AI genutzt? (typische Use Cases)

• Chat- und Assistenzsysteme: Alternative oder Ergänzung zu ChatGPT-ähnlichen Setups – z. B. für Support, interne Wissensassistenten oder Produkt-Features.
• RAG-Anwendungen: Kombination aus RAG (Retrieval-Augmented Generation) und Vektordatenbank (Vector Database): Dokumente werden per Embeddings in Vektoren umgewandelt, gesucht und als Kontext in den Prompt eingespeist.
• Agenten & Tool-Use: Aufbau von AI Agents (KI-Agenten) mit Function Calling / Tool Use (z. B. Daten abfragen, Tickets erstellen, Workflows auslösen).
• Automatisierung: Integration in n8n-Pipelines oder andere Automations-Stacks, um Texte zu klassifizieren, zu extrahieren, zusammenzufassen oder zu generieren.

Warum ist Together AI interessant?

Der Hauptvorteil liegt in der Kombination aus Open-Model-Flexibilität und Managed Inference. Statt selbst GPUs zu beschaffen, Inferenz-Stacks zu betreiben und Performance-Tuning zu machen, kannst du schneller produktiv werden und Modelle je nach Aufgabe wechseln (z. B. günstigeres Modell für Routine, stärkeres Modell für komplexe Anfragen). Gleichzeitig ist es ein pragmatischer Mittelweg zwischen „alles selbst hosten“ und „nur proprietäre APIs nutzen“.

Was kostet Together AI?

Die Preise sind typischerweise nutzungsbasiert (z. B. pro Token/Request bzw. nach Modell und Durchsatz) und hängen stark von Faktoren wie Modellgröße, Kontextlänge (Kontextfenster (Context Window)), Latenzanforderungen und Streaming ab. Für belastbare Kalkulationen solltest du zusätzlich Themen wie Cost Optimization (Token-Kostenoptimierung) und API Rate Limits (Ratenbegrenzung) berücksichtigen.

Worauf solltest du achten?

• Qualität & Halluzinationen: Auch Open-Modelle können Halluzinationen (Hallucinations) erzeugen; RAG, Guardrails und Tests sind entscheidend.
• Security & Compliance: Prüfe Anforderungen an Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI und ggf. Data Residency (Datenresidenz).
• Produktionsbetrieb: Für stabile Systeme sind Monitoring/Evals und klare Qualitätsmetriken wichtig (z. B. Evaluation (Eval) & Benchmarking).

Zusammengefasst: Together AI ist eine praxisnahe Plattform, um Open-Weights-LLMs schnell in Anwendungen zu bringen – von Chat über RAG bis Agenten-Workflows – ohne den kompletten Infrastruktur-Overhead eines eigenen Inference-Stacks.