Together AI：モデルの知能、性能、料金
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
Intelligence Index
モデル合計：16件
最速
出力速度
モデル合計：16件
最安料金
ブレンド料金（100万トークンあたり）
モデル合計：16件
Together AIは16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)（60）、Qwen3.8 2.4T A95B（58）、GLM-5.2 (max)（53）です。
- 出力速度が最も速いモデルはQwen3.8 2.4T A95B（186 t/s）、Nemotron 3 Ultra（178 t/s）、Kimi K2.7 Code（170 t/s）です。
- 遅延では、Qwen3.5 9B (FP8)（0.82秒）、Gemma 4 31B (FP8)（1.19秒）、Gemma 3n E4B（1.26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）、Qwen3.5 9B (FP8)（$0.18）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3.0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
知能評価
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic tool use
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Scientific reasoning
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Agentic knowledge work, Elo
Agentic SaaS workflows
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Instruction following
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Intelligence Index vs. Price
コンテキストウィンドウ
Context Window
料金
Intelligence Index vs. Price
性能の概要
Output Speed vs. Price
速度
出力速度（1秒あたりのトークン数）で測定
Output Speed
遅延
最初のトークンまでの時間（秒）で測定
Latency: Time To First Answer Token
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
詳細分析 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Kimi K3 (max) | 1.05M | オープン | 60 | $1.43 | 44 | 1.07 | 58.07 | 45.60 | |||
Qwen3.8 2.4T A95B | 262k | オープン | 58 | $1.74 | 185 | 1.08 | 14.61 | 10.83 | |||
GLM-5.2 (max) | 262k | オープン | 53 | $0.67 | 166 | 0.78 | 15.80 | 12.02 | |||
MiniMax-M3 | 1M | オープン | 45 | $0.21 | 133 | 0.67 | 19.52 | 15.08 | |||
Kimi K2.7 Code | 262k | オープン | 43 | $0.30 | 167 | 0.46 | 16.81 | 13.36 | |||
 Inkling | 524k | オープン | 42 | $0.62 | 147 | 0.84 | 17.82 | 13.58 | |||
Nemotron 3 Ultra | 512k | オープン | 38 | $0.40 | 178 | 0.68 | 16.31 | 12.81 | |||
 Muse Glimmer (high) | 131k | オープン | 35 | $0.08 | 61 | 0.87 | 41.57 | 32.56 | |||
MiniMax-M2.5 (FP4) | 197k | オープン | 34* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
GLM-4.7 | 203k | オープン | 34 | $0.28 | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 4 31B (FP8) | 262k | オープン | 30 | $0.10 | 63 | 1.15 | 36.48 | 27.43 | |||
GLM-4.6 | 203k | オープン | 29 | $0.33 | -- | -- | -- | -- | |||
GLM-4.7 | 203k | オープン | 27* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
gpt-oss-120b (high) | 131k | オープン | 24 | $0.07 | 147 | 0.57 | 17.61 | 13.63 | |||
GLM-4.6 | 203k | オープン | 23* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 4 31B (FP8) | 262k | オープン | 22 | $0.11 | 65 | 1.17 | 8.84 | -- | |||
Qwen3.5 9B (FP8) | 262k | オープン | 22 | $0.30 | 82 | 0.77 | 31.34 | 24.46 | |||
 Apriel-v1.5-15B-Thinker | 131k | オープン | 22* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 DeepSeek V3.1 | 131k | オープン | 21* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3 Coder Next (FP8) | 262k | オープン | 21 | $0.47 | -- | -- | -- | -- | |||
Apriel-v1.6-15B-Thinker | 131k | オープン | 21* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.5 9B (FP8) | 262k | オープン | 21* | -- | 86 | 0.78 | 6.58 | -- | |||
DeepSeek R1 0528 | 164k | オープン | 20* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek R1 (Jan) | 164k | オープン | 19 | $0.50 | -- | -- | -- | -- | |||
GLM-4.5-Air (FP8) | 131k | オープン | 17* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | オープン | 15 | $0.02 | 134 | 0.63 | 19.31 | 14.94 | |||
Llama 4 Maverick | 1.05M | オープン | 14 | $0.04 | -- | -- | -- | -- | |||
Llama 3.3 70B Turbo | 131k | オープン | 9* | -- | 72 | 1.46 | 8.37 | -- | |||
Gemma 3n E4B | 32.8k | オープン | 1* | -- | 57 | 1.24 | 10.01 | -- | |||
 Cogito v2.1 | 164k | オープン | -- | -- | -- | -- | -- | -- | |||
主要な定義
よくある質問
Together AIに関するよくある質問
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60のKimi K3 (max)です。
Together AIで出力速度が最も速いモデルは、毎秒185.7トークンのQwen3.8 2.4T A95B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、0.82秒のQwen3.5 9B (FP8)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16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16モデル中15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12推論モデルを提供しています：Kimi K3 (max)、Qwen3.8 2.4T A95B、GLM-5.2 (max)、MiniMax-M3、Kimi K2.7 Code、Inkling、Nemotron 3 Ultra、Muse Glimmer (high)、Gemma 4 31B (FP8)、gpt-oss-120b (high)、Qwen3.5 9B (FP8)、gpt-oss-120b (low)。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16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。