El mundo de la IA está en plena ebullición, y parece que cada dos por tres aparece una nueva herramienta "revolucionaria". Es emocionante, pero seamos sinceros, también es un poco abrumador mantenerse al día. Un nombre que oirás mucho es Together AI, que se presenta como una "nube de aceleración de IA" superrápida para desarrolladores e investigadores. Y para ellos, es una bestia: potente, veloz y repleta de herramientas para los más técnicos.
Pero eso nos lleva a la verdadera pregunta. Es genial para los expertos que construyen IA desde cero, pero ¿es la herramienta adecuada para una empresa que simplemente quiere automatizar la atención al cliente o gestionar un centro de ayuda interno? Este artículo es un análisis directo de Together AI que te explicará qué hace, cuánto cuesta y para quién es realmente. Al final, tendrás una idea mucho más clara de si se ajusta a tus necesidades o si deberías buscar en otro sitio.
¿Qué es Together AI? Un resumen
En esencia, Together AI es una plataforma en la nube que proporciona a los desarrolladores la potencia de computación bruta (específicamente GPUs) necesaria para entrenar, ajustar y ejecutar modelos de IA generativa. Piénsalo como un taller de alta tecnología para constructores de IA. Ofrece acceso a más de 200 modelos de código abierto y está obsesionada con la velocidad y el rendimiento, utilizando tecnología avanzada para sacar el máximo partido a su hardware.
Esto la convierte en una opción popular para su público objetivo: investigadores de IA, científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático que necesitan una gran potencia y una biblioteca de modelos para crear aplicaciones personalizadas desde cero. La plataforma se reduce a tres servicios principales: ejecutar modelos preentrenados a través de una API (Inferencia), personalizar modelos con tus propios datos (Ajuste fino o Fine-Tuning) y alquilar hardware potente para el trabajo pesado (Clústeres de GPU).
Características y capacidades
Together AI tiene mucho que ofrecer, pero solo si tienes las habilidades técnicas para usarlo. Para el usuario empresarial medio, sus potentes funciones pueden crear más quebraderos de cabeza de los que resuelven. Analicemos lo que eso significa realmente.
Su enorme biblioteca de modelos de código abierto
Con más de 200 modelos para chat, generación de imágenes y codificación, es un paraíso para un experto en IA. Si tienes un equipo de desarrolladores, tendrán un sinfín de herramientas con las que experimentar.
Pero para una empresa, eso suele ser un problema, no una ventaja. Requiere un profundo conocimiento de la IA para elegir el modelo adecuado, probarlo y luego ajustarlo para una tarea específica, como responder a la pregunta de un cliente sobre un reembolso. En lugar de una solución lista para usar, obtienes un proyecto de investigación, y todo el trabajo de resolverlo recae en tu equipo.
Su ajuste de modelos de alto rendimiento
La plataforma está diseñada para la velocidad, lo que es ideal para aplicaciones que necesitan responder al instante. También te ofrece opciones avanzadas para personalizar modelos con tus propios datos.
¿La pega? Este es un proceso muy técnico y caro. Es lo contrario a una herramienta "plug-and-play" o lista para usar. Una persona sin conocimientos técnicos, como un jefe de soporte o un gerente de TI, no puede simplemente empezar a ajustar un modelo. Necesitarías contratar a personal especializado (y caro) solo para ponerlo en marcha.
Su acceso directo a la potencia bruta de las GPU
Puedes alquilar algunas de las GPU NVIDIA más potentes y difíciles de conseguir del mercado, lo cual es imprescindible si estás entrenando un modelo de IA masivo desde cero.
Sin embargo, para la mayoría de las necesidades de automatización empresarial, esto es como alquilar un motor de avión solo para cruzar la ciudad. Es una exageración total. Gestionar clústeres de GPU añade un montón de costes y complejidad a tus operaciones, todo para una tarea tan sencilla como encontrar una respuesta en tu base de conocimientos.
Precios: Potente pero confuso
Ningún análisis de Together AI estaría completo sin hablar del precio, y aquí es donde las cosas se complican. Aunque el modelo de pago por uso suena flexible, puede ser casi imposible predecir tu factura mensual, lo que es un gran problema para cualquier empresa que necesite un presupuesto fiable.
Sus precios se dividen en un montón de servicios diferentes, y cada uno se factura de forma distinta:
| Servicio | Cómo se factura | Precio de ejemplo |
|---|---|---|
| Inferencia sin servidor | Por cada millón de tokens (entrada vs. salida) | Llama 4 Scout: 0,18 $/1M de entrada, 0,59 $/1M de salida |
| Modelos de imagen | Por megapíxel (MP) generado | FLUX.1 Pro: 0,05 $ por megapíxel |
| Modelos de vídeo | Por vídeo generado (según resolución/duración) | Sora 2 Pro (1080p/8s): 4,00 $ por vídeo |
| Transcripción | Por minuto de audio | Whisper Large v3: 0,0015 $ por minuto |
| GPU dedicadas | Por hora (varía según el tipo de GPU) | 1x NVIDIA H100 80GB: 3,36 $ por hora |
| Ajuste fino (Fine-Tuning) | Por token procesado durante el entrenamiento | Varía, con cargos mínimos en algunos modelos |
Debido a esta estructura, tu coste final depende de una docena de cosas diferentes. ¿Cómo de larga era la pregunta del usuario? ¿Cómo de larga fue la respuesta de la IA? ¿Qué modelo utilizaste? ¿Generaste una imagen por accidente? Esta complejidad puede provocar sorpresas desagradables en la factura. De hecho, algunas opiniones de usuarios en sitios como Trustpilot señalan problemas con cargos inesperados y facturas confusas, una gran señal de alerta para cualquier empresa que necesite saber cuáles serán sus costes.
Esto está a años luz de una solución diseñada para uso empresarial. Plataformas como eesel AI ofrecen precios claros y predecibles basados en un número fijo de interacciones de IA al mes. No hay tarifas ocultas por la resolución de imágenes ni complicados cálculos de tokens. Sabes exactamente lo que estás pagando, lo que hace que la presupuestación sea sencilla y sin estrés.
Una imagen de la página de precios de eesel AI, que contrasta con el complejo modelo de precios de Together AI al mostrar costes claros y públicos en este análisis de Together AI.El veredicto: ¿Cuándo deberías usar realmente Together AI?
Después de analizarlo desde todos los ángulos, está claro que Together AI es una herramienta fantástica en las manos adecuadas. Pero para la mayoría de los equipos de empresa, va a crear más problemas de los que resuelve.
Para quién es Together AI
-
Equipos de investigación y desarrollo de IA: Es el entorno de pruebas perfecto para quienes necesitan experimentar con un montón de modelos de código abierto y ver qué es posible.
-
Startups que crean productos basados en IA: Si todo tu producto es un modelo de IA, esta podría ser una buena opción, siempre que tengas los expertos internos en aprendizaje automático para gestionarlo.
-
Cualquiera que entrene modelos enormes: Si necesitas entrenar un modelo masivo desde cero, tener acceso bajo demanda a potentes clústeres de GPU es un punto de inflexión.
Por qué no es ideal para la automatización empresarial
-
Es un ingrediente, no el plato completo: Together AI te da un modelo de IA en bruto, pero tienes que construir todo lo demás a su alrededor. Eso significa que eres responsable de programar tus propias integraciones con el centro de ayuda, configurar reglas de clasificación, crear paneles de informes y diseñar una interfaz de usuario. Es un proyecto enorme que requiere un equipo de ingeniería dedicado.
-
No es para gente sin conocimientos técnicos: La plataforma está creada para desarrolladores. Un jefe de soporte o un gerente de TI estaría completamente perdido tratando de configurar, probar y desplegar un agente de IA sin la ayuda constante de ingenieros.
-
No puedes probarlo sin riesgos: No hay una forma sencilla de ver cómo se comportará un modelo con los datos reales de tu empresa antes de invertir tiempo y dinero en él. Básicamente, estás yendo a ciegas, lo cual es una forma bastante cara de descubrir si tu nueva herramienta funciona de verdad.
Una captura de pantalla de un modo de simulación de una alternativa discutida en este análisis de Together AI, que muestra el rendimiento previsto y el ahorro de costes basado en datos históricos.Una alternativa más sencilla para equipos de soporte y TI: eesel AI
Si estás leyendo sobre las limitaciones de Together AI y asintiendo con la cabeza, probablemente estés buscando una solución, no un proyecto científico. Ahí es exactamente donde brilla una plataforma como eesel AI. Es una plataforma de IA completa, creada específicamente para el servicio al cliente, el soporte de TI y los centros de ayuda internos.
En lugar de darte piezas en bruto y una biblioteca de modelos genéricos, eesel AI es una solución de autoservicio que se conecta directamente a las herramientas que ya usas, como Zendesk, Freshdesk, Slack y Confluence. La diferencia en el proceso de configuración es como la noche y el día.
Con Together AI, te enfrentas a un flujo de trabajo largo y costoso: alquilar hardware, elegir un modelo, contratar a un ingeniero para que lo ajuste, crear integraciones, escribir la lógica de automatización y luego cruzar los dedos y lanzarlo.
Con eesel AI, el proceso es ridículamente sencillo: conecta tu centro de ayuda, conecta tus fuentes de conocimiento y deja que la IA simule cómo habría manejado tus tickets pasados. Si te gusta lo que ves, puedes ponerlo en marcha en minutos.
Un diagrama de flujo en este análisis de Together AI que ilustra cómo una herramienta especializada automatiza el proceso de atención al cliente, desde el análisis del ticket hasta la resolución.La herramienta adecuada para el trabajo
Así que, para concluir este análisis de Together AI, la plataforma es una herramienta potente y con un precio justo para expertos técnicos que necesitan potencia de computación en bruto y una caja masiva de legos de IA. Ofrece a los desarrolladores los componentes básicos para crear casi cualquier cosa que puedan imaginar.
Sin embargo, para una empresa que solo intenta resolver un problema práctico, como limpiar la cola de soporte, acelerar las resoluciones de TI o dar a los empleados un útil bot interno, es simplemente demasiado compleja, incompleta e impredecible. Acaba generando más trabajo del que ahorra.
Elegir la plataforma adecuada consiste en hacer coincidir la herramienta con la tarea. Si estás construyendo IA desde cero, vale la pena echar un vistazo a Together AI. Pero si quieres desplegar una solución de IA que empiece a ofrecer valor desde el primer día, una plataforma especialmente diseñada para ello es el camino a seguir.
Este vídeo ofrece una comparación de diferentes plataformas en la nube de IA, lo que es relevante para nuestro análisis de Together AI.
Si buscas una herramienta de IA que se ponga en marcha en minutos, no en meses, y que te ofrezca un claro retorno de la inversión sin necesidad de un equipo de ingenieros, echa un vistazo a lo que eesel AI puede hacer por ti.
Preguntas frecuentes
El análisis sugiere que Together AI generalmente no es ideal para la automatización de la atención al cliente en pequeñas empresas. Es una herramienta potente para el desarrollo de IA, pero requiere una experiencia técnica significativa y una construcción personalizada, lo que a menudo es excesivo para tareas de automatización más sencillas.
Together AI utiliza un modelo complejo de pago por uso, facturando de forma diferente por diversos servicios como la inferencia (por token), la generación de imágenes (por megapíxel) y el alquiler de GPU (por hora). Esto dificulta la predicción de los costes mensuales y puede generar facturas inesperadas, una preocupación clave destacada en el análisis.
El análisis enfatiza que Together AI está diseñada para investigadores de IA, científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático. Requiere habilidades técnicas profundas para seleccionar modelos, ajustarlos y gestionar la infraestructura de GPU, lo que la hace inadecuada para usuarios empresariales sin conocimientos técnicos.
Esta analogía significa que Together AI proporciona modelos de IA y potencia de computación en bruto, pero las empresas son responsables de construir toda la infraestructura circundante. Tendrías que programar integraciones, configurar interfaces de usuario y desarrollar la lógica de automatización por tu cuenta, lo que requiere un equipo de ingeniería dedicado.
Sí, el análisis recomienda plataformas diseñadas específicamente para este fin, como eesel AI, para necesidades de automatización empresarial como el servicio al cliente y el soporte de TI. Estas soluciones están diseñadas para integrarse fácilmente con las herramientas existentes y ofrecen un proceso de implementación mucho más simple y rápido.
El análisis señala que uno de los inconvenientes de Together AI para las empresas es la falta de una forma sencilla de probar el rendimiento del modelo con los datos específicos de tu negocio sin riesgo. La asignación de recursos a menudo precede a una visión clara del rendimiento, lo que puede ser una forma costosa de evaluar la idoneidad.
