Together AI:モデルの知能、性能、料金

Together AI
Together AI

Together AIのモデルを、品質、料金、出力速度、遅延、コンテキストウィンドウなどの主要指標で分析します。 この分析は、ユースケースに最適なTogether AI提供モデルを選ぶための参考情報です。

最高の知能

#1
Kimi K3 (max)
Kimi K3 (max)
57
#2
MiniMax-M3
MiniMax-M3
44
#3
Kimi K2.7 Code
Kimi K2.7 Code
42
#4
Inkling
Inkling
41
#5
Nemotron 3 Ultra
Nemotron 3 Ultra
38

Intelligence Index

モデル合計:11件

最速

#1
Kimi K2.6 (FP4)
Kimi K2.6 (FP4)
410 t/s
#2
Kimi K2.7 Code
Kimi K2.7 Code
254 t/s
#3
Nemotron 3 Ultra
Nemotron 3 Ultra
145 t/s
#4
Inkling
Inkling
94 t/s
#5
Llama 3.3 70B Turbo
Llama 3.3 70B Turbo
90 t/s

出力速度

モデル合計:11件

最安料金

#1
Gemma 3n E4B
Gemma 3n E4B
$0.07
#2
Qwen3.5 9B (FP8)
Qwen3.5 9B (FP8)
$0.18
#3
MiniMax-M3
MiniMax-M3
$0.22
#4
Gemma 4 31B (FP8)
Gemma 4 31B (FP8)
$0.45
#5
Gemma 4 31B (FP8)
Gemma 4 31B (FP8)
$0.45

ブレンド料金(100万トークンあたり)

モデル合計:11件

推論モデルを示します

Together AIは11モデルを提供しており、知能、性能、料金の特性はそれぞれ異なります。 以下でモデル間の主要指標を比較します。

  • Together AIで知能が上位のモデルはKimi K3 (max)(57)、MiniMax-M3(44)、Kimi K2.7 Code(42)です。
  • 出力速度が最も速いモデルはKimi K2.6 (FP4)(410 t/s)、Kimi K2.7 Code(254 t/s)、Nemotron 3 Ultra(145 t/s)です。 モデル間の速度差は大きく、最速と最遅で356%の差があります。
  • 遅延では、Kimi K2.6 (FP4)(0.64秒)、Gemma 4 31B (FP8)(1.26秒)、Gemma 3n E4B(1.29秒)の最初の回答トークンまでの時間が最短です。
  • 料金では、Gemma 3n E4B($0.07)、Qwen3.5 9B (FP8)($0.18)、MiniMax-M3($0.22)の100万トークンあたりのブレンド料金が最安です。 モデル間で料金に最大6.8倍の差があります。
  • Together AIで最大のコンテキストウィンドウに対応するモデルはKimi K3 (max)(1M)、MiniMax-M3(1M)、Inkling(524k)です。

ハイライト

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better
Output tokens per second · Higher is better
USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

知能評価

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 incorporates 9 evaluations: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR
Estimate (independent evaluation forthcoming)
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

Agentic tool use

Agentic coding & terminal use

Coding

Reasoning & knowledge

Scientific reasoning

Physics reasoning

Long context reasoning

Agentic knowledge work, Elo

Agentic SaaS workflows

Legal agentic work, criterion pass rate

Agentic business operations

Instruction following

Long-horizon agentic tasks

Kubernetes incident root-cause analysis

Visual reasoning

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

コンテキストウィンドウ

Context Window

Context window: tokens limit · Higher is better
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

料金

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

性能の概要

Output Speed vs. Price

Output speed: output tokens per second · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

速度

出力速度(1秒あたりのトークン数)で測定

Output Speed

Output tokens per second · Higher is better
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API (e.g. OpenAI for o1) or the median across providers where a first-party API is not available (e.g. Meta's Llama models).

遅延

最初のトークンまでの時間(秒)で測定

Latency: Time To First Answer Token

Seconds to first answer token received · Accounts for reasoning model 'thinking' time
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

エンドツーエンド応答時間

Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed

End-to-End Response Time vs. Price

End-to-end response time: end-to-end seconds to output 500 tokens · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

詳細分析
Kimiのロゴ
Kimi K3 (max)
1M
オープン
57
$1.46
59
0.93
43.37
33.95
MiniMaxのロゴ
MiniMax-M3
1M
オープン
44
$0.20
63
0.93
40.56
31.71
Kimiのロゴ
Kimi K2.7 Code
262k
オープン
42
$0.30
254
0.51
11.24
8.76
Thinking Machinesのロゴ
Inkling
524k
オープン
41
$0.61
94
0.62
27.21
21.27
NVIDIAのロゴ
Nemotron 3 Ultra
512k
オープン
38
$0.40
145
0.72
19.83
15.67
Kimiのロゴ
Kimi K2.6 (FP4)
262k
オープン
35*
--
410
0.64
1.86
--
Z AIのロゴ
GLM-4.7
203k
オープン
34
$0.27
--
--
--
--
MiniMaxのロゴ
MiniMax-M2.5 (FP4)
197k
オープン
34*
--
--
--
--
--
Googleのロゴ
Gemma 4 31B (FP8)
262k
オープン
29
$0.10
61
1.27
37.86
28.41
Z AIのロゴ
GLM-4.6
203k
オープン
29
$0.33
--
--
--
--
Z AIのロゴ
GLM-4.7
203k
オープン
27*
--
--
--
--
--
Z AIのロゴ
GLM-4.6
203k
オープン
23*
--
--
--
--
--
Googleのロゴ
Gemma 4 31B (FP8)
262k
オープン
22
$0.10
64
1.26
9.13
--
Alibabaのロゴ
Qwen3.5 9B (FP8)
262k
オープン
21
$0.31
86
0.77
29.87
23.28
ServiceNowのロゴ
Apriel-v1.5-15B-Thinker
131k
オープン
21*
--
--
--
--
--
Alibabaのロゴ
Qwen3 Coder Next (FP8)
262k
オープン
21
$0.47
--
--
--
--
DeepSeekのロゴ
DeepSeek V3.1
131k
オープン
21*
--
--
--
--
--
ServiceNowのロゴ
Apriel-v1.6-15B-Thinker
131k
オープン
21*
--
--
--
--
--
DeepSeekのロゴ
DeepSeek R1 0528
164k
オープン
20*
--
--
--
--
--
DeepSeekのロゴ
DeepSeek R1 (Jan)
164k
オープン
19
$0.50
--
--
--
--
Z AIのロゴ
GLM-4.5-Air (FP8)
131k
オープン
17*
--
--
--
--
--
Metaのロゴ
Llama 4 Maverick
1.05M
オープン
14
$0.04
--
--
--
--
Metaのロゴ
Llama 3.3 70B Turbo
131k
オープン
9
$0.16
90
1.31
6.88
--
Googleのロゴ
Gemma 3n E4B
32.8k
オープン
1*
--
43
1.29
12.96
--
Deep Cogitoのロゴ
Cogito v2.1
164k
オープン
--
--
--
--
--
--

主要な定義

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

よくある質問

Together AIに関するよくある質問

Together AIが提供し、当社が追跡しているモデルは11モデルです:Kimi K3 (max)MiniMax-M3Kimi K2.7 CodeInklingNemotron 3 UltraKimi K2.6 (FP4)Gemma 4 31B (FP8)Gemma 4 31B (FP8)Qwen3.5 9B (FP8)Llama 3.3 70B TurboGemma 3n E4B

Together AIで利用できるモデルのうち、知能が最も高いのはIntelligence Indexスコア57のKimi K3 (max)です。

Together AIで出力速度が最も速いモデルは、毎秒409.5トークンのKimi K2.6 (FP4)です。

Together AIで最初の回答トークンまでの時間が最短のモデルは、0.64秒のKimi K2.6 (FP4)です。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。

Together AIでブレンド料金が最も安いモデルは、100万トークンあたり$0.07のGemma 3n E4Bです(キャッシュヒット/入力/出力を7:2:1とした場合)。

Together AIのモデル間では料金に最大35倍の差があり、Gemma 3n E4Bの100万トークンあたり$0.07から、Kimi K3 (max)の$2.31までとなっています。

はい。Together AIはOpenAI互換APIを提供しているため、OpenAIからの切り替えや既存のOpenAI SDK連携の利用が容易です。

はい。Together AIの全11モデルが、構造化出力のJSONモードに対応しています。

Together AIの11モデル中10モデルが関数呼び出し(ツール利用)に対応しています。

はい。Together AIは7推論モデルを提供しています:Kimi K3 (max)MiniMax-M3Kimi K2.7 CodeInklingNemotron 3 UltraGemma 4 31B (FP8)Qwen3.5 9B (FP8)。推論モデルは回答前に拡張思考を行い、複雑な問題に取り組みます。

はい。Together AIの全11モデルがオープンウェイトです。

はい。インフラストラクチャの変更、負荷分散、アップデートにより、プロバイダーの性能は時間とともに変化する場合があります。すべてのプロバイダーを継続的にベンチマークし、「推移」グラフに過去の性能傾向を表示しています。

Together AIのモデルを選ぶ際は、知能(品質を重視するタスク)、出力速度(高スループットが必要なタスク)、遅延(最初の応答の速さが必要な対話型アプリケーション)、料金(費用を重視するワークロード)、コンテキストウィンドウの規模、JSONモード、関数呼び出しへの対応などを検討してください。