Top 7 Together AI-Alternativen für die Bereitstellung von KI im Jahr 2025

Plattformen wie Together AI sind ein Spielplatz für Entwickler und Machine-Learning-Ingenieure. Sie geben Ihnen die Schlüssel zu einem Hochleistungsmotor, lassen Sie mit Open-Source-Modellen experimentieren und sagen im Grunde: „Los, bau etwas Fantastisches.“

Und das ist großartig. Aber was ist, wenn Ihr Ziel nicht nur darin besteht, etwas Fantastisches zu bauen, sondern ein dringendes Geschäftsproblem zu lösen, wie zum Beispiel die Automatisierung Ihres Kundensupports? Was ist, wenn Sie kein internes ML-Team haben, das für ein sechsmonatiges Entwicklungsprojekt bereitsteht? Was ist, wenn Sie die Leistungsfähigkeit einer maßgeschneiderten KI-Lösung wollen, diese aber nächste Woche und nicht erst im nächsten Quartal funktionieren muss?

Das war die Frage, die ich im Kopf hatte, als ich mit dieser tiefgehenden Analyse begann. Diese Liste umfasst die besten Alternativen zu Together AI, die ich finden konnte – von Plattformen, die Ihnen die rohen Komponenten zum Selberbauen liefern, bis hin zu speziell entwickelten Tools, die Sie in Minuten statt Monaten ans Ziel bringen.

Was sind Alternativen zu Together AI?

Im Kern sind Plattformen, die in der gleichen Liga wie Together AI spielen, Cloud-Anbieter, die sich auf GPUs (Graphics Processing Units) spezialisiert haben. Stellen Sie sie sich als eine Version von Amazon Web Services vor, die speziell für KI-Arbeiten maßgeschneidert wurde.

Ihr Hauptzweck ist es, Entwicklern und Datenwissenschaftlern die leistungsstarke Hardware und Software zur Verfügung zu stellen, die für den Betrieb komplexer KI-Modelle erforderlich ist. Dies lässt sich in der Regel in drei Hauptaufgaben unterteilen:

• Ein Modell trainieren: Das ist so, als würde man eine neue KI von Grund auf mit eigenen Daten erstellen.

• Ein Modell feinabstimmen: Man nimmt ein bestehendes Open-Source-Modell und bringt ihm mit spezifischen Informationen neue Tricks bei.

• Inferenz durchführen: Hierbei wird das trainierte Modell tatsächlich verwendet, um Antworten zu erhalten oder Inhalte zu generieren. Es ist der Teil, mit dem Ihre Endbenutzer tatsächlich interagieren.

Die Person, die diese Plattformen nutzt, ist in der Regel ziemlich technisch versiert. Sie ist mit Python, APIs und einer Kommandozeilenschnittstelle vertraut.

Wie ich die Alternativen zu Together AI verglichen habe

Um die ganzen Optionen zu verstehen, habe ich jede Plattform nach einigen wichtigen Kriterien beurteilt, die wirklich zählen, wenn man ein Projekt auf den Weg und in die Praxis bringen will.

• Benutzerfreundlichkeit: Wie schnell kommt man von der Anmeldung zu etwas, das tatsächlich funktioniert?

• Kontrolle & Anpassung: Wie sehr kann man an den Einstellungen herumspielen und das Verhalten der KI ändern, um genau das zu bekommen, was man braucht?

• Produktionsreife: Ist dies ein Werkzeug zum Herumbasteln und Prototypenbau, oder ist es robust genug, um mit echten Kunden umzugehen?

• Preisgestaltung: Sind die Kosten einfach und vorhersehbar, oder handelt es sich um ein kompliziertes, nutzungsbasiertes Modell, das unmöglich zu budgetieren ist?

• Für wen ist es wirklich gedacht?: Für welche Hauptaufgabe wurde diese Plattform entwickelt?

Together AI-Alternativen auf einen Blick

Plattform	Am besten für	Preismodell	Hauptunterscheidungsmerkmal
eesel AI	Teams, die eine produktionsreife KI für Kundensupport & ITSM benötigen	Vorhersehbare monatliche/jährliche Gebühr	In Minuten live gehen, kein ML-Team erforderlich
Northflank	Bereitstellung von Full-Stack-KI-Produkten (Modelle, APIs, Frontend)	Vorhersehbar, containerbasiert	Volle CI/CD- und DevOps-Kontrolle
Replicate	Schneller und einfacher API-Zugriff auf Tausende von öffentlichen Modellen	Bezahlung pro Sekunde GPU-Nutzung	Einfachheit und Modellvielfalt
Modal	Ausführung von serverlosen Python-Funktionen und asynchronen ML-Jobs	Nutzungsbasiert (CPU/GPU-Zeit)	Python-nativ und skaliert auf null
Fireworks AI	Entwickler, die die schnellstmögliche Modellinferenz suchen	Pro-Token-Nutzung	Optimiert für Inferenz mit geringer Latenz
Baseten	Erstellen und Teilen interner ML-gestützter Tools und Demos	Nutzungsbasiert	Integrierter einfacher App-Builder
Lambda Labs	Teams, die rohe GPU-Leistung für das Training großer Modelle benötigen	Stundenweise GPU-Miete	Direkter Zugriff auf High-End-Hardware

Die 7 besten Alternativen zu Together AI im Jahr 2025

Okay, gehen wir ins Detail. Jede dieser Plattformen hat ihre eigenen Stärken, aber sie lösen sehr unterschiedliche Arten von Problemen.

1. eesel AI

Anstatt Ihnen eine Kiste mit Teilen und eine Anleitung zum Bau eines Autos zu geben, überreicht Ihnen eesel AI die Schlüssel zu einem bereits gebauten und fahrbereiten Fahrzeug. Es ist die kluge Wahl für Teams, die ein spezifisches Geschäftsproblem lösen möchten, wie die Automatisierung des Kundensupports, ohne das riesige Budget und den langen Zeitplan, den eine Eigenentwicklung mit sich bringt.

Es steht auf dieser Liste, weil es sich auf das Warum hinter den meisten KI-Projekten konzentriert. Sie könnten eine Plattform wie Together AI nutzen, um zu versuchen, einen Support-Chatbot von Grund auf zu erstellen. Oder Sie könnten eesel AI verwenden, um einen produktionsreifen KI-Agenten in weniger als einer Stunde zu starten. Es verbindet sich direkt mit den Tools, die Sie bereits verwenden, wie Zendesk und Confluence, lernt aus Ihrem vorhandenen Wissen und beginnt, Ihren Kunden zu helfen.

Vorteile:

• Wirklich Self-Service: Sie können sich anmelden, Ihre KI einrichten und in wenigen Minuten live gehen, ohne mit einem Vertriebsmitarbeiter sprechen zu müssen.

• Lernt aus Ihren Daten: Es liest automatisch Ihre vergangenen Support-Tickets und Wissensdatenbanken, um die Stimme Ihrer Marke zu lernen und wie man Probleme korrekt löst.

• Sie haben die volle Kontrolle: Sie entscheiden genau, welche Tickets automatisiert werden und was die KI tun darf, sei es das Markieren eines Tickets, die Eskalation an einen Menschen oder sogar die Überprüfung eines Bestellstatus über eine externe API.

• Testen ohne Risiko: Ein cooler Simulationsmodus lässt Sie sehen, wie die KI Tausende Ihrer vergangenen Tickets behandelt hätte, bevor Sie sie jemals für Live-Kunden einschalten.

Nachteile:

• Es ist keine Allzweck-ML-Plattform. Sie wurde speziell für den Kundenservice, ITSM und die Verwaltung internen Wissens entwickelt.

Der Simulationsmodus von eesel AI ermöglicht es Benutzern, die Leistung der KI an vergangenen Tickets zu testen und bietet so eine risikofreie Möglichkeit, eine der Top-Alternativen zu Together AI zu bewerten.::

Preisgestaltung:

eesel AI hat eine klare, vorhersehbare Preisgestaltung. Sie wissen genau, was Sie jeden Monat bezahlen, ohne seltsame Gebühren, die davon abhängen, wie viele Tickets gelöst werden oder wie viel Zeit zum Nachdenken aufgewendet wird.

Plan	Preis (monatliche Abrechnung)	Preis (jährliche Abrechnung)	Wichtige Funktionen
Team	$299 / Monat	$239 / Monat	1.000 KI-Interaktionen/Monat, bis zu 3 Bots, Training mit Dokumenten, AI Copilot, Slack-Integration.
Business	$799 / Monat	$639 / Monat	3.000 KI-Interaktionen/Monat, unbegrenzte Bots, Training mit vergangenen Tickets, KI-Agent, KI-Aktionen.
Custom	Vertrieb kontaktieren	Vertrieb kontaktieren	Unbegrenzte Interaktionen, erweiterte Aktionen, Multi-Agenten-Orchestrierung, benutzerdefinierte Integrationen.

2. Northflank

Wenn Ihr Projekt mehr als nur ein KI-Modell ist, ist Northflank eine überzeugende Wahl. Es ist für Teams gemacht, die eine ganze Anwendung bereitstellen müssen: das Modell, die Backend-API, das benutzerseitige Frontend und die Datenbank. Es ermöglicht Ihnen, all diese beweglichen Teile an einem Ort zu verwalten, mit der Art von Kontrolle, die Entwickler schätzen.

Northflank ist der richtige Schritt, wenn Sie ein Team von Ingenieuren haben, das bereit ist, ein komplettes Produkt zu bauen und zu verwalten, und eine Plattform zur Abwicklung der gesamten Bereitstellungspipeline wünschen.

Vorteile:

• Großartig für den Aufbau und die Einführung professioneller Anwendungen.

• Verfügt über integrierte CI/CD-Pipelines zur Automatisierung Ihrer Releases.

• Sie können es bei Bedarf auf Ihrem eigenen AWS-, GCP- oder Azure-Konto ausführen.

Nachteile:

• Es hat eine gewisse Lernkurve. Sie müssen mit Konzepten wie Containern und modernen Softwareentwicklungspraktiken vertraut sein.

• Sie sind immer noch dafür verantwortlich, die gesamte Anwendungslogik selbst zu erstellen.

Preisgestaltung:

Die Preisgestaltung von Northflank basiert auf den von Ihrer Anwendung genutzten Ressourcen, was vorhersehbarer ist als Pay-per-Second-Modelle. Ihnen werden CPU-, Speicher- und GPU-Nutzung in Rechnung gestellt.

• CPU: Beginnt bei 12,00 $ / vCPU / Monat

• Speicher: Beginnt bei 6,00 $ / GB / Monat

• GPU (NVIDIA H100): Beginnt bei 2,74 $ / Stunde

3. Replicate

Replicate ist für eine Sache bekannt: Dinge einfach zu machen. Es ist eine der schnellsten Möglichkeiten, eine funktionierende API für Tausende von beliebten Open-Source-Modellen zu erhalten, egal ob Sie Llama für Text oder Stable Diffusion für Bilder benötigen. Sie finden einfach ein Modell, geben Ihren API-Schlüssel ein und schon können Sie loslegen.

Es ist ein fantastisches Werkzeug für Entwickler, die ein öffentliches KI-Modell in ihre App integrieren möchten, ohne sich mit der mühsamen Einrichtung oder Konfiguration befassen zu müssen.

Vorteile:

• Super einfach zu bedienen, mit einer riesigen Bibliothek an sofort einsatzbereiten Modellen.

• Es ist serverless, was bedeutet, dass es auf null herunterskaliert, sodass Sie keinen Cent bezahlen, wenn es nicht genutzt wird.

• Perfekt für Prototyping und um eine Idee schnell auf den Weg zu bringen.

Nachteile:

• Die Kosten können schnell steigen, wenn Sie viel Traffic haben oder Ihre Aufgaben lange dauern.

• Sie haben weniger Kontrolle über die Hardware und die Umgebung, in der das Modell läuft.

Preisgestaltung:

Replicate berechnet Ihnen jede Sekunde, die Ihr Modell auf einer GPU läuft. Es ist einfach zu verstehen, kann aber schwierig zu budgetieren sein, wenn Ihre Nutzung stark ansteigt.

Hardware	Preis pro Sekunde	Preis pro Stunde
CPU	0,000100 $	0,36 $
Nvidia T4 GPU	0,000225 $	0,81 $
Nvidia A100 (80GB) GPU	0,001400 $	5,04 $
Nvidia H100 GPU	0,001525 $	5,49 $

4. Modal

Für Python-Entwickler, die Code in der Cloud ausführen möchten, ohne zu Infrastruktur-Experten zu werden, ist Modal ein echter Wendepunkt. Es geht weniger darum, einen Server rund um die Uhr online zu halten, als vielmehr darum, Funktionen bei Bedarf auszuführen. Das macht es perfekt für Dinge wie Datenverarbeitung, die Ausführung von Batch-Vorhersagen oder jede andere Hintergrund-KI-Aufgabe, die Sie in eine Python-Funktion verpacken können.

Wenn Ihre Arbeit die Ausführung geplanter Jobs oder die Verarbeitung großer Datenmengen beinhaltet, ist Modal eine hervorragende Wahl.

Vorteile:

• Es fühlt sich für Python-Entwickler natürlich an; Sie fügen einfach simple Dekoratoren zu Ihrem Code hinzu.

• Skaliert automatisch auf null herunter, sodass Sie nur für die tatsächliche Nutzung bezahlen.

• Hervorragend für Hintergrund-Workflows und datenintensive Aufgaben.

Nachteile:

• Es ist nicht für das Hosten traditioneller Websites oder Full-Stack-Anwendungen konzipiert, die immer online sein müssen.

• Die Preisgestaltung ist zwar fair, muss aber bei Jobs, die möglicherweise lange laufen, im Auge behalten werden.

Preisgestaltung:

Die Preisgestaltung von Modal ist rein nutzungsbasiert. Es gibt einen kostenlosen Starter-Plan, der ein Guthaben von 30 $/Monat beinhaltet.

Ressource	Preis pro Sekunde
CPU (Physischer Kern)	0,0000131 $ / Kern
Nvidia T4 GPU	0,000164 $
Nvidia A100 (80GB) GPU	0,000694 $
Nvidia H100 GPU	0,001097 $

5. Fireworks AI

Fireworks AI ist ein direkter Konkurrent von Together AI, und bei ihnen dreht sich alles um eine Sache: Geschwindigkeit. Sie behaupten, eine der schnellsten Plattformen für Antworten von einem Modell zu haben. Für Teams, bei denen jede Millisekunde zählt, sind sie ein ernstzunehmender Anwärter.

Sie bieten eine Bibliothek beliebter Open-Source-Modelle an, die für schnelle Antworten optimiert wurden. Wenn Ihr Hauptziel darin besteht, die schnellstmögliche Antwort von einem Modell wie Llama oder Mixtral zu erhalten, ist Fireworks einen Blick wert.

Vorteile:

• Hochgradig optimiert für Geschwindigkeit und Antworten mit geringer Latenz.

• Bietet wettbewerbsfähige und leicht verständliche Preise auf Token-Basis.

• Unterstützt eine gute Auswahl an beliebten Open-Source-Modellen.

Nachteile:

• Konzentriert sich hauptsächlich auf den „Inferenz“-Teil des Prozesses. Es ist weniger eine Plattform zum Trainieren von Modellen oder zum Bereitstellen vollständiger Anwendungen.

• Der Fokus liegt auf dem Werkzeug selbst, nicht unbedingt auf der End-to-End-Lösung.

Preisgestaltung:

Fireworks AI verwendet ein einfaches Pay-per-Token-Modell.

Modellbeispiel	Preis pro 1 Mio. Token
Llama 3 8B Instruct	0,20 $
Gemma 3 27B Instruct	0,90 $
Deepseek R1	3,00 $ (Eingabe) / 8,00 $ (Ausgabe)

6. Baseten

Baseten glänzt wirklich, wenn Sie nicht nur ein Modell bereitstellen, sondern auch schnell eine einfache Benutzeroberfläche dafür erstellen möchten. Dies ist perfekt für die Erstellung interner Tools für Ihre Geschäftsteams, das Teilen von Demos mit Stakeholdern oder um nicht-technischen Personen zu ermöglichen, mit Ihrem Modell zu spielen, ohne eine API verwenden zu müssen.

Es bündelt eine solide Plattform zur Modellbereitstellung mit einem einfachen App-Builder, was es zu einer großartigen Option für ML-Teams macht, die ihre Arbeit schnell präsentieren müssen.

Vorteile:

• Eine wirklich gute Erfahrung für Entwickler, die Modelle bereitstellen.

• Der integrierte UI-Builder ist ein herausragendes Merkmal, das die Erstellung interner Tools erheblich beschleunigt.

• Gut für Prototypen, Demos und interne Apps.

Nachteile:

• Weniger ideal für komplizierte, öffentlich zugängliche Anwendungen, bei denen im Backend viel passiert.

• Kann teurer sein als andere Optionen, wenn Sie die App-Building-Funktionen nicht nutzen.

Preisgestaltung:

Baseten hat einen kostenlosen Tarif für einzelne Entwickler. Bezahlte Pläne basieren auf Nutzung und Funktionen.

• Developer: Kostenlos (für Einzelpersonen und Hobbyisten).

• Startup: Beginnt bei 500 $/Monat (für Teams, die Produktions-Apps erstellen und skalieren).

• Enterprise: Individuelle Preisgestaltung.

7. Lambda Labs

Für Teams, die einfach nur rohe Leistung und totale Kontrolle wollen, ist Lambda Labs die richtige Anlaufstelle. Ähnlich wie die dedizierten Optionen von Together AI bietet Lambda Ihnen direkten Zugriff auf Hochleistungs-GPU-Hardware. Dies ist ein reiner Infrastrukturanbieter; Sie mieten leistungsstarke Server, die mit den neuesten NVIDIA-GPUs ausgestattet sind.

Dies ist die Wahl für gut finanzierte Forschungsteams oder große Unternehmen mit einem engagierten MLOps-Team, das riesige Modelle von Grund auf trainieren muss.

Vorteile:

• Direkter Zugriff auf einige der leistungsstärksten NVIDIA-GPUs auf dem Markt.

• Perfekt für anspruchsvolles, groß angelegtes Modelltraining.

• Einfache, vorhersehbare stündliche Mietkosten.

Nachteile:

• Sie sind für die Verwaltung von allem selbst verantwortlich, vom Betriebssystem bis zur gesamten ML-Software.

• Sie benötigen ernsthafte MLOps- und DevOps-Expertise in Ihrem Team, um dies effektiv zu nutzen.

Preisgestaltung:

Lambda Labs berechnet eine einfache stündliche Gebühr für ihre GPU-Server.

GPU-Instanz	Preis pro Stunde
1x NVIDIA H100	2,49 $
8x NVIDIA H100	19,92 $ (2,49 $ pro Stück)
8x NVIDIA B200	23,92 $ (2,99 $ pro Stück)

Wie Sie die richtige Alternative zu Together AI für sich auswählen

Die Wahl der richtigen Plattform läuft letztendlich auf die Beantwortung einer Frage hinaus.

Das ist die wichtigste Frage, die Sie sich stellen sollten. Wenn Sie ein ML-Ingenieur sind, der versucht, eine neue Modellarchitektur zu erfinden, dann ist eine Plattform wie Lambda Labs oder Fireworks AI Ihre Spielwiese. Sie benötigen die Rohmaterialien.

Aber wenn Sie ein Support-Leiter sind, der versucht, die Erst-Reaktionszeit zu verkürzen und 40 % der häufigen Tickets automatisch zu bearbeiten, ist der Bau einer Lösung von Grund auf der längste, teuerste und riskanteste Weg. Ein zweckgebundenes Werkzeug wie eesel AI bietet Ihnen einen direkten Weg zu diesem Ziel.

Schauen Sie nicht nur auf den Preis pro Token. Denken Sie an die Gesamtkosten. Sie müssen Entwicklergehälter, monatelange Forschung und Entwicklung, laufende Wartung und die Kosten des Wartens auf die Lösung des Problems einkalkulieren. Eine Plattform mit einer vorhersehbaren monatlichen Gebühr ist oft viel günstiger als ein „Pay-per-Use“-Modell, wenn man alle versteckten Kosten zusammenrechnet.

Seien Sie schließlich realistisch in Bezug auf die Fähigkeiten Ihres Teams. Die Wahl einer Plattform, die tiefes ML-Wissen erfordert, das Sie nicht haben, ist nur ein Rezept für Verzögerungen und Frustration.

Dieses Video erkundet TurboSeek, eine Open-Source-Alternative, die von Together AI betrieben wird, und bietet Einblicke in verschiedene Plattform-Optionen.

Das Fazit zu den Alternativen von Together AI: Konzentrieren Sie sich auf das Ergebnis, nicht nur auf die Werkzeuge

Die Welt der KI-Infrastruktur ist faszinierend, aber es ist leicht, sich in der Bewunderung der Werkzeuge zu verlieren und zu vergessen, was man eigentlich bauen will. Together AI und seine direkten Alternativen sind fantastisch für Teams, die grundlegende Technologien entwickeln.

Aber für spezifische, hochwertige geschäftliche Herausforderungen wie den Kundenservice ist eine lösungsorientierte Plattform schneller, günstiger und viel weniger riskant. eesel AI ist für Teams konzipiert, die erstklassige KI heute nutzen möchten, um ihr Geschäft zu verbessern, ohne dabei selbst zu einem KI-Forschungsunternehmen werden zu müssen.

Bereit, Ihre Support-Herausforderungen zu lösen, anstatt mehr Infrastruktur aufzubauen? Testen Sie eesel AI kostenlos und sehen Sie, wie schnell Sie einen leistungsstarken KI-Agenten starten können, der die Arbeit wirklich erledigt.