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Together AI通過新的無服務(wù)器API和推理集群的推出，進(jìn)一步增強(qiáng)了DeepSeek-R1的部署能力，為大規(guī)模推理模型應(yīng)用提供高速和可擴(kuò)展的解決方案。這一創(chuàng)新的推出不僅提高了生產(chǎn)效率，還提供了靈活而具成本效益的定價(jià)方案，讓企業(yè)能夠更好地控制和預(yù)測成本。

增強(qiáng)的無服務(wù)器API的特點(diǎn)

無服務(wù)器API是現(xiàn)代應(yīng)用程序架構(gòu)中一個重要的組成部分，能夠?yàn)楣咎峁o縫擴(kuò)展和高效的工作流。Together AI的新無服務(wù)器API的速度是市場上其他API的兩倍，支持低延遲、生產(chǎn)級推理，并具備無縫的可擴(kuò)展性。其主要特點(diǎn)包括無需基礎(chǔ)設(shè)施管理的即時(shí)擴(kuò)展、靈活的按需付費(fèi)定價(jià)，以及托管在Together AI數(shù)據(jù)中心的增強(qiáng)安全性。與OpenAI兼容的API進(jìn)一步促進(jìn)了現(xiàn)有應(yīng)用的輕松集成，可支持每分鐘高達(dá)9000個請求的高速率限制。

實(shí)時(shí)擴(kuò)展和按需定價(jià)

無服務(wù)器API的實(shí)時(shí)擴(kuò)展功能意味著企業(yè)可以根據(jù)需要動態(tài)調(diào)整計(jì)算資源，而不必提前購買或維護(hù)硬件。這種靈活性為企業(yè)在應(yīng)對流量高峰時(shí)提供了極大的便利。此外，按需定價(jià)模型讓企業(yè)只為實(shí)際使用的資源付費(fèi)，避免了資源浪費(fèi)。

安全性和兼容性

在無服務(wù)器API的設(shè)計(jì)中，安全性和兼容性是兩個重要的考量。Together AI的數(shù)據(jù)中心提供了高度安全的環(huán)境，確保數(shù)據(jù)的隱私和合規(guī)性。同時(shí)，與OpenAI兼容的設(shè)計(jì)使得開發(fā)者可以輕松將API集成到現(xiàn)有的系統(tǒng)中，而無需進(jìn)行大量的代碼修改。

Together推理集群的優(yōu)勢

為了補(bǔ)充無服務(wù)器解決方案，Together AI推出了Together推理集群。這些集群提供了針對高吞吐量、低延遲推理優(yōu)化的專用GPU基礎(chǔ)設(shè)施。通過這種專有的基礎(chǔ)設(shè)施，Together推理集群能夠?qū)崿F(xiàn)高達(dá)每秒110個令牌的解碼速度，尤其適合處理多變的、令牌密集的推理工作負(fù)載。

專有推理引擎的效率

Together推理集群利用了專有的Together推理引擎，其效率據(jù)報(bào)道比開源引擎如SGLang快2.5倍。這種性能提升意味著企業(yè)可以在顯著減少GPU數(shù)量的情況下實(shí)現(xiàn)相同的吞吐量，從而降低基礎(chǔ)設(shè)施成本，并在保持高性能的同時(shí)提高資源利用率。

高性能和低成本的結(jié)合

通過優(yōu)化的硬件和軟件配置，Together推理集群為企業(yè)提供了一種高性能與低成本的結(jié)合方案。這種設(shè)置特別適合那些需要處理大量數(shù)據(jù)的企業(yè)，幫助它們在競爭激烈的市場中保持領(lǐng)先地位。

Together AI的成本效益分析

Together AI的定價(jià)策略以靈活性和透明度為核心，提供了一系列集群大小，以匹配不同的工作負(fù)載需求。通過基于合同的定價(jià)模型，企業(yè)可以獲得成本的可預(yù)測性，這對于擁有高容量工作負(fù)載的企業(yè)尤其有益。

基于合同的定價(jià)模型

這種定價(jià)模型允許企業(yè)根據(jù)自身的需求和預(yù)算選擇最合適的資源配置，避免了過度支出或資源不足的情況。對于那些需要長期使用推理集群的企業(yè)，基于合同的定價(jià)提供了一個穩(wěn)定的成本預(yù)期。

隔離的基礎(chǔ)設(shè)施

Together AI的專用基礎(chǔ)設(shè)施確保了位于北美數(shù)據(jù)中心內(nèi)的安全、隔離的環(huán)境，符合隱私和合規(guī)要求。通過企業(yè)支持和服務(wù)水平協(xié)議保證99.9%的正常運(yùn)行時(shí)間，Together AI為關(guān)鍵任務(wù)應(yīng)用程序提供可靠的性能。

Together AI的應(yīng)用場景

Together AI的產(chǎn)品不僅適用于大型企業(yè)，也適合中小型企業(yè)和初創(chuàng)公司。其無服務(wù)器API和推理集群可以廣泛應(yīng)用于各種行業(yè)，包括金融、健康、零售等。

金融領(lǐng)域的應(yīng)用

在金融領(lǐng)域，Together AI的高速推理能力可以幫助企業(yè)快速處理大量交易數(shù)據(jù)，提高交易決策的準(zhǔn)確性和速度。這對于需要實(shí)時(shí)分析市場變化的金融機(jī)構(gòu)來說尤為重要。

健康行業(yè)的應(yīng)用

在健康行業(yè)中，Together AI的產(chǎn)品可以用于醫(yī)學(xué)影像分析、基因數(shù)據(jù)處理等領(lǐng)域，幫助醫(yī)生更快地做出診斷決策，提高醫(yī)療服務(wù)的效率和準(zhǔn)確性。

零售行業(yè)的應(yīng)用

對于零售企業(yè)，Together AI的解決方案可以用于消費(fèi)者行為分析、庫存管理等方面，幫助企業(yè)更好地了解市場趨勢和消費(fèi)者需求，從而優(yōu)化供應(yīng)鏈和提高客戶滿意度。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)和代碼示例

為了更好地理解Together AI的技術(shù)實(shí)現(xiàn)，以下是一個簡單的代碼示例，展示如何使用ChatTogether模型進(jìn)行語言翻譯：

from langchain_together import ChatTogether

llm = ChatTogether(
    model="meta-llama/Llama-3-70b-chat-hf",
    temperature=0,
    max_tokens=None,
    timeout=None,
    max_retries=2,
    # 使用API代理服務(wù)提高訪問穩(wěn)定性
)

messages = [
    (
        "system",
        "You are a helpful assistant that translates English to French. Translate the user sentence.",
    ),
    ("human", "I love programming."),
]
ai_msg = llm.invoke(messages)
print(ai_msg.content)  # 輸出: "J'adore la programmation."

這段代碼展示了如何使用Together AI的ChatTogether模型進(jìn)行英語到法語的翻譯。通過實(shí)例化ChatTogether對象并設(shè)置適當(dāng)?shù)膮?shù)，開發(fā)者可以輕松調(diào)用API完成翻譯任務(wù)。