Mistral AI Pricing
Shares tags: pricing & licensing, billing units, per token
Déverrouillez le pouvoir des modèles open-source hébergés par Together, avec une tarification flexible qui s'adapte à vos besoins.
Tags
Similar Tools
Other tools you might consider
Mistral AI Pricing
Shares tags: pricing & licensing, billing units, per token
Cohere Usage
Shares tags: pricing & licensing, billing units, per token
OpenAI Usage APIs
Shares tags: pricing & licensing, billing units, per token
AWS Bedrock Token Metering
Shares tags: pricing & licensing, billing units, per token
overview
Together API propose une structure tarifaire transparente et flexible qui permet aux développeurs d'utiliser efficacement plus de 200 modèles. Avec des coûts variant selon les familles de modèles, les utilisateurs peuvent faire évoluer leurs projets sans dépasser leur budget.
features
Notre API d'inférence par lot vous permet de traiter des milliards de jetons à un tarif avantageux, ce qui la rend idéale pour les projets soucieux des coûts ne nécessitant pas de réponses en temps réel. Cette fonctionnalité réduit considérablement les coûts, garantissant que vous obtenez le meilleur rapport qualité-prix pour des charges de travail volumineuses.
use_cases
Adaptez et affinez les modèles de Together pour répondre à vos données et exigences uniques. Choisissez entre des options de fine-tuning LoRA ou de fine-tuning complet pour améliorer les performances du modèle, avec des coûts conçus pour s'adapter aux besoins de votre équipe.
L'API Together utilise un modèle de paiement par jeton où les coûts varient en fonction des jetons d'entrée et de sortie à travers différents modèles, allant de 0,27 $ à 1,25 $ par million de jetons.
L'inférence par lot permet de traiter des milliards de tokens à un tarif réduit, offrant environ 50 % d'économies par rapport aux tarifs standard, ce qui la rend idéale pour les tâches non en temps réel.
Oui, l'API Together offre des options de réglage flexible, incluant à la fois LoRA et un réglage complet, permettant aux équipes d'adapter les modèles à leurs ensembles de données uniques.