Wenn Sie als Entwickler oder Forscher mit generativer KI arbeiten, sind Sie wahrscheinlich schon auf Together AI gestoßen. Es ist eine wirklich leistungsstarke Cloud-Plattform, die Ihnen alle grundlegenden Komponenten bietet, um so gut wie jedes erdenkliche KI-Modell zu trainieren, zu optimieren und auszuführen. Aber mit all dieser Leistung kommt auch... nun ja, eine ziemlich verwirrende Preisstruktur.
Seien wir ehrlich: Der Versuch, das Preismodell von Together AI zu durchschauen, kann sich wie ein Vollzeitjob anfühlen. Es gibt unterschiedliche Tarife für Hunderte von Modellen, separate Gebühren für das Fine-Tuning und eine ganze Reihe weiterer Kosten für die Anmietung von GPU-Hardware. Das alles macht es wirklich schwierig vorherzusagen, wie Ihre Rechnung am Ende des Monats tatsächlich aussehen wird.
Deshalb werden wir das alles für Sie aufschlüsseln. Dieser Leitfaden bietet Ihnen einen klaren, sachlichen Überblick über das gesamte Preismodell von Together AI, von den serverlosen Pay-as-you-go-Optionen bis hin zu den dedizierten GPU-Clustern. Diese Kosten zu verstehen, ist der erste Schritt, um Ihr Budget zu planen und sicherzustellen, dass Sie keine bösen Überraschungen erleben.
Was ist Together AI?
Together AI bezeichnet sich selbst als „KI-Beschleunigungs-Cloud“. Im Klartext ist es eine Plattform für technische Teams, die sich die Hände schmutzig machen und direkt mit KI-Modellen und der zugrunde liegenden Hardware arbeiten wollen. Ihr Hauptvorteil ist der Zugang zu über 200 Open-Source-Modellen und der leistungsstarken GPU-Infrastruktur, die für deren Skalierung benötigt wird, wie NVIDIAs H100 und die hochmodernen Blackwell-GPUs.
Stellen Sie es sich wie eine riesige Werkstatt für KI-Entwickler vor. Sie bietet die rohe Rechenleistung, eine massive Bibliothek an Modellen und die Werkzeuge, um diese anzupassen. Das macht sie zu einem fantastischen Spielplatz für technische Teams mit tiefgreifender KI-Expertise, die die Freiheit haben wollen, etwas völlig Einzigartiges von Grund auf neu zu entwickeln. Aber für Teams, die einfach eine sofort einsatzbereite Lösung benötigen, kann diese Freiheit schnell zu einer Menge Komplexität führen.
Eine Aufschlüsselung der Preisstruktur von Together AI
Die Preise von Together AI sind in drei Hauptbereiche unterteilt: Serverless Inference, Fine-Tuning und die GPU-Cloud. Jeder Bereich dient einem anderen Zweck und hat seine eigenen Kosten und zu berücksichtigenden Aspekte. Schauen wir uns genauer an, was Sie von jedem einzelnen erwarten können.
Serverless Inference: Pay-as-you-go
So fangen die meisten Leute an, Together AI zu nutzen. Mit der serverlosen Option können Sie für die Nutzung eines der über 200 Modelle bezahlen, ohne sich um die Verwaltung der Server im Hintergrund kümmern zu müssen. Die Preisgestaltung basiert auf „Tokens“, die im Grunde winzige Wortteile sind. Sie zahlen einen festen Satz für jede Million verarbeiteter Tokens.
Hier wird es kompliziert. Jedes einzelne Modell hat einen unterschiedlichen Preis für Input-Tokens (die Daten, die Sie an das Modell senden) und Output-Tokens (die Antwort, die das Modell zurückgibt). Es ist sicherlich ein flexibles System, aber es fügt der Gleichung auch viele Variablen hinzu. Das richtige Modell auszuwählen bedeutet, dass Sie wirklich wissen müssen, wie Sie Kosten, Geschwindigkeit und die Qualität der Ausgabe in Einklang bringen.
Hier ist ein vereinfachter Blick auf die Preise für einige ihrer beliebten Modelle, basierend auf ihrer offiziellen Preisseite:
| Modellfamilie | Beispielmodell | Preis für Input ($/1 Mio. Tokens) | Preis für Output ($/1 Mio. Tokens) |
|---|---|---|---|
| Llama | Llama 4 Maverick | $0,27 | $0,85 |
| DeepSeek | DeepSeek-V3 | $1,25 | $1,25 |
| Mistral | Mixtral 8x7B Instruct | $0,60 | $0,60 |
| Kimi | Kimi K2 Instruct | $1,00 | $3,00 |
Die größte Herausforderung hierbei ist einfach die schiere Anzahl an Optionen. Benötigen Sie ein Modell, das günstig, aber etwas langsam ist, oder eines, das schnell ist, aber mehr kostet? Das für Ihre speziellen Bedürfnisse herauszufinden, kann viel Ausprobieren erfordern.
Dieses Video untersucht die Vielfalt der erschwinglichen Modelle und Preise, die auf der Together AI-Plattform verfügbar sind.
Für eine bestimmte Geschäftsfunktion wie den Kundenservice beseitigt eine lösungsorientierte Plattform wie eesel AI diese Kopfschmerzen. Anstatt Sie über Nacht zum Modellexperten zu machen, bietet Ihnen eesel AI eine optimierte Lösung für Support-Aufgaben mit einfachen, all-inclusive Preisen.
Fine-Tuning: Modelle an Ihre Bedürfnisse anpassen
Fine-Tuning ist der Prozess, bei dem ein vortrainiertes Modell genommen und mit Ihren eigenen Daten weiter trainiert wird. Sie könnten zum Beispiel ein Modell mit den bisherigen Support-Tickets Ihres Unternehmens feinabstimmen, um ihm Ihren spezifischen Tonfall und Ihre Produktdetails beizubringen.
Together AI berechnet das Fine-Tuning basierend auf der Gesamtzahl der während des Trainingslaufs verarbeiteten Tokens. Die Kosten hängen von der Größe des Modells ab und davon, ob Sie ein „vollständiges Fine-Tuning“ durchführen oder eine leichtere Methode namens LoRA verwenden.
Hier sehen Sie die Standardpreise für das Fine-Tuning:
| Modellgröße | LoRA ($/1 Mio. verarbeitete Tokens) | Vollständiges Fine-Tuning ($/1 Mio. verarbeitete Tokens) |
|---|---|---|
| Bis zu 16B | $0,48 | $0,54 |
| 17B-69B | $1,50 | $1,65 |
| 70-100B | $2,90 | $3,20 |
Obwohl die Raten klar erscheinen mögen, sind die versteckten Kosten hier die Expertise, die Sie benötigen. Um ein Modell erfolgreich feinabzustimmen, müssen Sie Ihre Daten sorgfältig vorbereiten und ein gutes Verständnis für die Prinzipien des maschinellen Lernens haben. Es ist definitiv kein Prozess, bei dem man einfach einen Schalter umlegt.
Vergleichen Sie das mit der Funktionsweise eines Tools wie eesel AI. Es lernt automatisch und sicher aus Ihren bestehenden Helpdesk-Tickets und Wissensdatenbanken, wenn Sie es einrichten. Dieses „Fine-Tuning“ ist einfach Teil des Pakets und bietet Ihnen eine individuell trainierte KI, ohne dass Sie ein Data-Science-Team benötigen oder zusätzliche Verarbeitungsgebühren zahlen müssen.
Die GPU-Cloud: Für totale Kontrolle und Skalierung
Für Teams mit riesigen KI-Workloads bietet Together AI direkten Zugriff auf dedizierte GPU-Cluster. Dies ist für groß angelegte Operationen und Forschungsteams gedacht, die rohe, hochleistungsfähige Hardware benötigen und sich zutrauen, diese selbst zu verwalten. Das ist sozusagen das tiefe Ende des Beckens.
Sie bieten „Instant Clusters“, die Sie stundenweise mieten können, und „Reserved Clusters“ für längerfristige Projekte an. Die Preise ändern sich je nach gewählter Hardware.
Hier ist eine Auswahl ihrer Preise für Instant Clusters:
| Hardware | Stundensatz | Tarif für 1-6 Tage | Tarif ab 1 Woche |
|---|---|---|---|
| NVIDIA HGX H100 SXM | $2,99 | $2,50 | $2,20 |
| NVIDIA HGX H200 | $3,79 | $3,45 | $3,15 |
Es ist wirklich wichtig zu bedenken, dass dieser Preis nur für die Hardware gilt. Er beinhaltet nicht die erheblichen Ingenieurs- und Betriebskosten für die Erstellung, Bereitstellung und Wartung einer KI-Anwendung, die darauf aufbaut.
Was das Preisschild von Together AI nicht verrät
Wenn man sich eine Plattform wie Together AI ansieht, sind die Preise auf der Preisseite nur ein Teil der Geschichte. Die Gesamtkosten beinhalten oft „versteckte“ Ausgaben, die mit Komplexität, Implementierung und dem laufenden Betrieb zusammenhängen.
Die Kosten der Qual der Wahl
Über 200 Modelle zur Auswahl zu haben, klingt in der Theorie großartig, kann aber zu einer Analyse-Paralyse führen. Um das beste Modell für Ihre Anforderungen zu finden, muss Ihr Team viel Zeit und Geld in Benchmarking und Tests investieren. Dies kann Ihr Projekt verlangsamen und die Zeit bis zur Wertschöpfung verzögern.
Hier glänzt eine zweckgebundene Plattform wirklich. eesel AI wurde speziell für die Support-Automatisierung entwickelt. Sie überspringt die lange Evaluierungsphase, indem sie Ihnen eine Lösung bietet, die bereits für Aufgaben wie das Beantworten von Tickets und die Unterstützung von Agenten optimiert ist, sodass Sie in Minuten statt in Monaten live gehen können.
Die Kosten für Implementierung und Wartung
Die Nutzung von Together AI ist nicht gerade eine Plug-and-Play-Erfahrung. Es erfordert einen erheblichen Zeitaufwand von Entwicklern, um die API zu integrieren, eine Anwendung darum herum zu erstellen (wie einen Chatbot oder ein internes Q&A-Tool) und dieses System dann im Laufe der Zeit zu warten. Diese Entwicklungskosten können sich schnell summieren und sind oft viel höher als die eigentliche API-Nutzung.
Im Gegensatz dazu ist eesel AI ein Self-Service-Tool, das sich nahtlos in Ihre bestehenden Arbeitsabläufe einfügt. Mit Ein-Klick-Integrationen für Plattformen wie Zendesk, Slack und Confluence können Sie es einrichten und Ergebnisse sehen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.
Dieser Screenshot zeigt die Vielfalt der mit eesel AI verfügbaren Ein-Klick-Integrationen und hebt die einfache Implementierung der Plattform im Vergleich zu den komplexen Preisen und der Einrichtung von Together AI hervor.Die Kosten einer schwankenden Rechnung
Ein Pay-per-Token-Modell bietet Ihnen Flexibilität, schafft aber auch finanzielle Unsicherheit. Ein plötzlicher Anstieg von Kundensupport-Tickets oder eine unerwartete Nutzungsspitze können am Ende des Monats zu einer überraschend hohen Rechnung führen. Dies macht es für Unternehmen unglaublich schwierig, zuverlässig zu budgetieren.
Deshalb bietet eesel AI transparente und vorhersagbare Preise. Unsere Pläne basieren auf einer festen Anzahl monatlicher KI-Interaktionen, und wir berechnen niemals pro gelöstem Fall. Das bedeutet, Ihre Kosten bleiben stabil und leicht zu prognostizieren, egal wie beschäftigt Ihr Support-Team ist.
Dieses Bild zeigt die transparenten und vorhersagbaren Preispläne von eesel AI, eine klare Alternative zum schwankenden Preismodell von Together AI.Der einfachere Weg für Support-Teams
Für Support- und IT-Manager läuft die Wahl zwischen einer allgemeinen KI-Plattform und einer spezialisierten Lösung wirklich darauf hinaus, was Sie erreichen wollen. Together AI ist ein leistungsstarkes Werkzeug, um von Grund auf neu zu entwickeln, aber das bringt den Ballast der technischen Implementierung und unvorhersehbarer Kosten mit sich.
eesel AI ist die zweckgebundene Lösung, die diese Probleme für Teams mit Kundenkontakt löst. Sie wurde entwickelt, um sofortigen Mehrwert zu liefern, indem sie die Aufgaben automatisiert, die für Sie wirklich wichtig sind.
Hier ist ein kurzer Vergleich:
| Merkmal | Together AI | eesel AI |
|---|---|---|
| Einrichtungszeit | Wochen bis Monate (erfordert Entwickler) | Minuten (echter Self-Service) |
| Preismodell | Komplex, nutzungsbasiert | Einfach, vorhersagbares Monatsabonnement |
| Anwendungsfall | Allzweck-KI-Infrastruktur | Spezialisiert auf CX, ITSM & internen Support |
| Erforderliche Expertise | KI/ML-Ingenieurteam | Keine, für Support-Manager konzipiert |
| Testen & Rollout | Eigene Evaluierungstools erstellen | Integrierte Simulation auf Basis früherer Tickets |
Das richtige Werkzeug für die Aufgabe auswählen
Es besteht kein Zweifel daran, dass Together AI eine fantastische, kostengünstige Plattform für technische Teams ist, die maßgeschneiderte KI-Lösungen von Grund auf entwickeln. Ihre größten Stärken, Flexibilität und rohe Leistung, sind auch das, was die Komplexität sowohl in ihrem Produkt als auch im Preismodell von Together AI schafft.
Aber für Geschäftsteams im Kundenservice oder in der IT ist das Ziel nicht, komplexe Infrastrukturen zu verwalten, sondern Probleme schnell zu lösen. Dafür braucht man ein Werkzeug, das für die Aufgabe gemacht ist.
Wenn Sie eine KI-Lösung suchen, die sich direkt in Ihre bestehenden Tools einfügt, in wenigen Minuten einen Mehrwert liefert und einfache, vorhersagbare Preise bietet, dann ist eine spezialisierte Plattform der richtige Weg. Sie können noch heute mit der Automatisierung Ihres Supports beginnen – mit einer kostenlosen Testversion von eesel AI.
Häufig gestellte Fragen
Die Preise von Together AI sind hauptsächlich in drei Kategorien unterteilt: Serverless Inference (Bezahlung pro Token für Modelle), Fine-Tuning (Kosten pro verarbeitetem Token während des Trainings) und GPU Cloud (Stundensätze für dedizierte Hardware). Das Verständnis dieser drei Bereiche ist der Schlüssel zum Verständnis ihres Modells.
Bei der serverless Inferenz basieren die Preise von Together AI auf den verarbeiteten Tokens. Sie zahlen separate Raten für Input-Tokens (was Sie an das Modell senden) und Output-Tokens (die Antwort des Modells), und diese Raten variieren je nach gewähltem Modell erheblich.
Die GPU-Cloud-Option bei den Preisen von Together AI ist für groß angelegte Operationen und Forschungsteams gedacht, die rohe, hochleistungsfähige Hardware benötigen und sich zutrauen, ihre eigene KI-Infrastruktur zu verwalten. Sie ist im Allgemeinen am kostengünstigsten für dedizierte, langfristige und sehr intensive Workloads, bei denen der direkte Hardwarezugriff entscheidend ist.
Über die direkten Raten hinaus können bei den Preisen von Together AI versteckte Kosten entstehen, die mit der Komplexität der Auswahl und des Benchmarkings von Modellen, dem erheblichen Zeitaufwand für Entwickler bei der Implementierung und Wartung und der Unvorhersehbarkeit einer schwankenden Pay-per-Token-Rechnung zusammenhängen. Diese Betriebskosten können die ausgewiesenen API-Nutzungsgebühren oft übersteigen.
Die Vorhersage Ihrer monatlichen Rechnung bei der Nutzung der Pay-per-Token-Dienste von Together AI kann aufgrund variabler Token-Raten pro Modell und schwankender Nutzung eine Herausforderung sein. Es erfordert eine sorgfältige Überwachung der Anzahl der Input-/Output-Tokens für jedes verwendete Modell, was die Budgetierung unsicher machen kann.
Nein, die Preise von Together AI decken den Zugang zu ihren Modellen und ihrer Infrastruktur ab, beinhalten aber nicht die erheblichen Ingenieurs- und Betriebskosten. Sie benötigen ein Entwicklungsteam, um die API zu integrieren, Anwendungen zu erstellen und das System auf ihrer Plattform kontinuierlich zu warten.
Unterschiedliche Modelle beeinflussen die Preise von Together AI für die serverless Inferenz drastisch, da jedes der über 200 verfügbaren Modelle seine eigenen, einzigartigen Raten für Input- und Output-Tokens hat. Die Wahl des richtigen Modells erfordert das Abwägen von Leistung, Geschwindigkeit und den spezifischen Token-Kosten für Ihre Anwendung.
