Together AI이란 무엇인가요?

Together AI는 최신 오픈소스 AI 모델을 초고속으로 추론하고 효율적으로 학습할 수 있는 개발자용 GPU 클라우드.

Together AI는 어떤 상황에서 사용하나요?

Together AI는 실시간 응답이 필수적인 고성능 AI 챗봇 및 에이전트 서비스, 이미지, 비디오, 오디오 등 멀티모달 콘텐츠 생성 및 처리, 엔터프라이즈 데이터를 활용한 특화 LLM 파인튜닝 및 RAG 구현 등의 상황에서 활용할 수 있습니다.

Together AI의 주요 기능은 무엇인가요?

Together AI의 핵심 기능으로는 텍스트·이미지·코드 등 200개 이상의 오픈소스 모델을 한 API로 호출, ATLAS 추론 엔진으로 적응형 투기적 디코딩을 적용해 토큰 생성을 가속, NVIDIA H100·B200·GB200 기반 전용 GPU 클러스터 제공 등이 있습니다.

Together AI의 장점은 무엇인가요?

Together AI의 주요 장점으로는 ATLAS 엔진과 FlashAttention 커널로 동급 서버리스 추론 대비 토큰 생성이 빠르고 지연이 낮음, 사용량 기반 토큰 과금에 Batch 할인까지 더해져 대량 추론 비용을 잡기 좋음, 새로 공개된 오픈 모델을 빠르게 올려 바로 호출·테스트할 수 있음 등이 있습니다.

Together AI의 단점이나 한계는 무엇인가요?

Together AI의 알려진 한계로는 인프라 설정 및 모델 선택 과정이 초보 개발자에게는 복잡할 수 있음, OpenAI나 Anthropic의 유료 폐쇄형 모델은 직접 제공하지 않음 등이 있습니다. 사용 전 이 점을 고려하시기 바랍니다.

투게더 AI

Together AI

최신 오픈소스 AI 모델을 초고속으로 추론하고 효율적으로 학습할 수 있는 개발자용 GPU 클라우드

부분 무료WebAPIDesktop한국어LLM 기반멀티모달

웹사이트 방문하기together.ai

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소개

Together AI는 오픈소스 LLM을 추론·파인튜닝·학습하는 데 특화된 GPU 클라우드입니다. 자체 추론 엔진 ATLAS와 FlashAttention 계열 커널을 적용해 대규모 모델의 토큰 생성 속도를 끌어올렸고, 서버리스 API와 전용 GPU 클러스터를 동시에 운영합니다. OpenAI와 호환되는 API를 제공하므로 기존 코드에서 엔드포인트만 바꿔 마이그레이션하기 쉽습니다. 200개 이상의 오픈 모델을 한 곳에서 호출하거나 자사 데이터로 파인튜닝해 상용 서비스에 붙일 수 있어, 폐쇄형 모델 의존도를 낮추려는 팀에게 현실적인 선택지가 됩니다.

차별점

ATLAS 엔진: 적응형 투기적 디코딩으로 일반 서버리스 추론 대비 최대 4배 빠른 토큰 생성을 표방
하드웨어부터 커널·컴파일러까지 직접 최적화해 동일 모델을 더 낮은 토큰 단가로 운영
오픈소스 모델을 엔터프라이즈급 인프라에서 그대로 상용 운영할 수 있는 구성

활용 워크플로우

입력

Hugging Face 및 S3 연동 데이터셋OpenAI 호환 REST API 및 SDK 요청200개 이상의 오픈 소스 모델 (Llama 3.2, DeepSeek-R1 등)사용자 정의 LoRA 어댑터 가중치

투게더 AI

ATLAS(AdapTive-LeArning Speculator System) 기반 적응형 추론 최적화FlashAttention-4 및 최적화된 GPU 커널을 통한 연산 가속분산 GPU 클러스터(NVIDIA Blackwell B200) 기반 병렬 파인튜닝샌드박스 환경 내 LLM 생성 코드 인터프리터 실행

출력

초저지연 실시간 추론 스트림 (Sub-100ms Latency)100% 소유권이 보장된 맞춤형 모델 가중치비용 최적화된 Batch API 비동기 처리 결과성능 모니터링 및 실시간 추론 분석 데이터

서버리스 추론 (Serverless Inference)

사용한 토큰만큼 비용을 지불하며 가변적인 API 호출 워크로드를 즉시 처리

전용 GPU 클러스터 (Dedicated Clusters)

독립된 H100/B200 자원을 예약하여 대규모 프로덕션 트래픽 및 보안 요구사항 충족

배치 API (Batch API)

시간 민감도가 낮은 대량 작업을 50% 할인된 가격으로 비동기 처리

커스텀 파인튜닝 (Fine-tuning)

사용자 데이터를 활용해 모델 가중치를 조정하고 비공개 엔드포인트로 배포

핵심 차별점: ATLAS 적응형 학습 시스템과 전용 GPU 커널 기술을 통해 오픈 소스 모델 추론 속도를 기존 클라우드 대비 최대 4배 이상 가속화하는 AI 네이티브 인프라.

주요 기능

텍스트·이미지·코드 등 200개 이상의 오픈소스 모델을 한 API로 호출
ATLAS 추론 엔진으로 적응형 투기적 디코딩을 적용해 토큰 생성을 가속
NVIDIA H100·B200·GB200 기반 전용 GPU 클러스터 제공
데이터 유출 없이 자사 데이터로 학습하는 보안 파인튜닝·프리트레이닝 도구
OpenAI 호환 SDK와 서버리스 엔드포인트로 기존 코드 마이그레이션 지원
실시간이 필요 없는 작업은 Batch API로 추론 비용을 절반까지 절감
STT·LLM·TTS를 한 클라우드에 묶어 엔드투엔드 지연 500ms 미만을 노린 음성 AI 플랫폼
FlashAttention-4·ThunderAgent·together.compile 등 자체 추론 최적화 스택

장점 & 단점

웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다

장점

ATLAS 엔진과 FlashAttention 커널로 동급 서버리스 추론 대비 토큰 생성이 빠르고 지연이 낮음
사용량 기반 토큰 과금에 Batch 할인까지 더해져 대량 추론 비용을 잡기 좋음
새로 공개된 오픈 모델을 빠르게 올려 바로 호출·테스트할 수 있음
FlashAttention 연구를 직접 내놓은 팀이라 추론 최적화 기술의 출처가 분명함
Reliably build, deploy, and scale AI native apps â benefit from cutting-edge research, complete developer experience, and unmatched price-performanc

단점

인프라 설정 및 모델 선택 과정이 초보 개발자에게는 복잡할 수 있음
OpenAI나 Anthropic의 유료 폐쇄형 모델은 직접 제공하지 않음

가격 정보

부분 무료시작 가격: Free ($5 credits) / pay-per-token

사용한 만큼 내는 종량제(Pay-as-you-go) 방식입니다. 서버리스와 배치 추론은 모델별로 100만 토큰당 단가가 붙으며, 소형 모델은 100만 토큰당 $0.06 수준부터 시작합니다. 신규 가입자에게는 테스트용 무료 크레딧이 주어집니다. 전용 GPU 클러스터를 쓸 경우에는 토큰 단가 대신 시간당 요금이 부과되며, 성능을 보장받으려는 팀을 위한 별도 약정 옵션도 마련돼 있습니다.

가격표 확인하기

정보 확인일: 2026. 8. 2.