Together AIとは？
Together AIはオープンウェイトのAIモデルのために作られたクラウドです。Kimi K3、DeepSeek V4、GLM-5.3、Qwen、gpt-ossなどのモデルを使える共有API、バッチAPI、ファインチューニングのジョブ、あなた専用に確保したGPUで モデルを動かす専用エンドポイント、学習用の素のGPUクラスタまで、全範囲をカバーしています。
共有APIの料金は100万トークンあたりです。たとえばgpt-oss-120Bは入力$0.15、出力$0.60、DeepSeek V4 Flash 0731は$0.14と$0.28、新しいV4.1 Flashは$0.30と$1.20です。バッチジョブは最大50%安くなります。専用のH100エンドポイントは1時間$5.49です。レンタルのH100クラスタはオンデマンドで1時間$3.99、ジョブが中断されてもよければ$1.99、91から180日の予約で$3.19です。
プラットフォームは完全な前払い制です。無料トライアルはなく、最初のクレジット購入は最低$15で、残高がゼロになるとAPIアクセスが止まります。
Together AIの料金は？
| プラン | 価格 | 内容 |
|---|---|---|
| gpt-oss-120B | $0.15 in / $0.60 out per 1M tokens | |
| Kimi K3 | $3 in / $15 out per 1M tokens | |
| Dedicated H100 | $5.49/hour | |
| Dedicated B200 | $8.99/hour | |
| H100 GPU cluster | $3.99/hour on demand, $1.99 preemptible | |
| Fine-tuning | From $0.34 per 1M tokens |
前払い制で、最初の購入は最低$15、無料トライアルはありません。100万トークンあたり、たとえばgpt-oss-120Bは入力$0.15／出力$0.60、Kimi K3は$3／$15です。バッチは最大50%引きです。専用エンドポイント：H100 1時間$5.49、B200 1時間$8.99。GPUクラスタ：H100 オンデマンド1時間$3.99、プリエンプティブル$1.99。ファインチューニングは100万トークンあたり$0.34からです。
Together AIは使う価値があるか？
オープンなAIモデルを本格的に動かそうとすると、たいていは複数のアカウントを使い分けることになります。試作するAPI用、ファインチューニング用、そして提供に使うGPU用です。
Togetherはそのすべてを1つの前払い残高でまかないます。共有APIで試作し、学習トークン100万あたり$2.50でgpt-oss-120Bをファインチューニングし、専用エンドポイントで提供できます。料金体系は、ワークロードが大きくなってもそのまま使い続けることを優遇しています。推論だけでなく学習用クラスタまでカバーするライバルはほとんどありません。
共有APIの料金は市場並みで、カタログの入れ替わりが速いので注意が必要です。2026年10月の料金ページでは、gpt-oss-120Bは100万トークンあたり入力$0.15、出力$0.60ですが、DeepSeek V4.1 Flashの入力は旧版のV4 Flash 0731の2倍以上です（$0.30対$0.14）。特定のモデル名に固定しているなら、アップグレードすると請求額が変わります。大きなモデルではキャッシュされた入力が大幅に割り引かれ、バッチAPIは最大50%安く課金されます。
専用ハードウェアでは、Togetherは明らかに安価です。専用のH100エンドポイントは1時間$5.49で、Fireworks AIの$8.00を下回り、B200は$13.00に対して$8.99です。学習用クラスタはさらに安く、H100がオンデマンドで1時間$3.99、プリエンプティブルで$1.99です。ただしH200のエンドポイントと、GB200およびGB300のシステムは営業経由のみです。
日々の利用はシンプルになりました。旧来のBuild Tier制度と、支出に応じたレート制限は廃止されました。変更履歴によれば、サーバーレスのユーザーのほとんどはもう制限に当たらないとのことですが、需要が高いときには429エラー（APIが「リクエストが多すぎる」と返すもの）が今も起きます。
注意点：前払い制で、トライアルはなく、残高がゼロになると完全に止まります。そのため本番のアカウントにはカードでの自動チャージが必要です。プロンプトの保存はデフォルトでオフではなくプライバシー設定の1つで、Zero Data Retentionは自分でオンにする必要があります。オンにすれば、入力と出力は保存されず、学習にも使われません。
結論：モデルに専用のGPUが必要になったら、Togetherはそれを借りる安価な場所です。ただし初日にZero Data Retentionと自動チャージをオンにしてください。
真価を発揮する場面
文 書チャットボットを作る、エンジニア2人のスタートアップ
GPUを運用せずに、OpenAI形式のAPIの裏でオープンモデルを提供する
OpenAI SDKの接続先をTogetherにして、gpt-oss-120Bを呼び出します。月に入力7億5,000万トークンと出力2億5,000万トークンで、定価では約$262です。キャッシュされた入力やバッチを使えばさらに安くなります。
20億トークンでサポート用モデルをファインチューニングするMLエンジニア
Llama 3.1 8BでLoRAを学習させて提供する
Llama 3.1 8Bの教師ありファインチューニングは100万トークンあたり$0.34なので、この実行で約$680です。専用のH100 1台で24時間提供すると、月約$4,000です。
研究所の財務責任者
H100 64台で3か月間の事前学習の予算を立てる
91から180日の料金であるGPU時間あたり$3.19では、H100 64台を90日使って約$441,000で、オンデマンドの約$552,000を下回ります。$1.99のプリエンプティブルはさらに安いですが、中断されることがあります。
導入前に確認すること
- 導入
- アカウントを作り、最低$15のクレジットを購入し、APIキーを発行して、OpenAI互換のSDKで呼び出します。無料トライアルはありません。
- 連携
- OpenAI互換のチャット、埋め込み、バッチのエンドポイント。Together SDK。ファインチューニングとGPUクラスタは同じコンソールにあります。
- データとプライバシー
- オプトインしない限り学習には使われません。Zero Data Retentionは自分で有効にする設定です。SOC 2 Type 2とISO 27001:2022を取得しており、レポートはtrust.together.aiから入手できます。
- 大規模利用時のコスト
- 専用のH100エンドポイントを1か月動かし続けると約$4,000（$5.49 x 730時間）です。8 GPUのH100クラスタは、オンデマンドで月約$23,300、91から180日の予約で$18,600です。
- 制限
- 2026年10月以降、サーバーレスにはティアごとの固定レート制限はありませんが、負荷が高いと429を返すことがあります。バッチではモデルごとに最大300億トークンをキューに入れられます。
良い点
- 推論、ファインチューニング、GPUクラスタを1つの前払いアカウントで使える
- 専用のH100エンドポイントは1時間$5.49で、Fireworksの$8.00より安い
- バッチAPIは最大50%引き
- SOC 2 Type 2とISO 27001:2022
気になる点
- 無料 トライアルがなく、最初の購入は最低$15
- 自動チャージがオンでなければ、残高ゼロでAPIアクセスが止まる
- Zero Data Retentionは手動で有効にする必要がある
- H200、GB200、GB300の容量は営業への問い合わせが必要
おすすめの人
オープンモデルで開発し、API呼び出しからファインチューニング、自前のGPUへと1つのプロバイダで移行したいチームに向いています。
Together AIの代替
Together AI：よくある質問
- Together AIは使う価値があるか？
- Togetherは$15のAPIチャージから予約制のH100クラスタまで、あらゆる段階のオープンモデルを1つの請求で動かせます。専用ハードウェアは専業ホストより安価です。 評価は5点満点中4.5点です。
- Together AIの料金は？
- 前払い制で、最初の購入は最低$15、無料トライアルはありません。100万トークンあたり、たとえばgpt-oss-120Bは入力$0.15／出力$0.60、Kimi K3は$3／$15です。バッチは最大50%引きです。専用エンドポイント：H100 1時間$5.49、B200 1時間$8.99。GPUクラスタ：H100 オンデマンド1時間$3.99、プリエンプティブル$1.99。ファインチューニングは100万トークンあたり$0.34からです。
- Together AIの欠点は？
- 無料トライアルがなく、最初の購入は最低$15; 自動チャージがオンでなければ、残高ゼロでAPIアクセスが止まる; Zero Data Retentionは手動で有効にする必要がある; H200、GB200、GB300の容量は営業への問い合わせが必要.
- Together AIは誰に向いている か？
- オープンモデルで開発し、API呼び出しからファインチューニング、自前のGPUへと1つのプロバイダで移行したいチームに向いています。
- チームや本番環境でTogether AIを使うと費用はいくらか？
- 専用のH100エンドポイントを1か月動かし続けると約$4,000（$5.49 x 730時間）です。8 GPUのH100クラスタは、オンデマンドで月約$23,300、91から180日の予約で$18,600です。
- Together AIは企業データを扱っても安全か？
- オプトインしない限り学習には使われません。Zero Data Retentionは自分で有効にする設定です。SOC 2 Type 2とISO 27001:2022を取得しており、レポートはtrust.together.aiから入手できます。
- Together AIの代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はFireworks AI, Groq, Modal 、 OpenRouterです。
回答確認日：2026年10月22日