Together AI:モデルの知能、性能、料金
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
Intelligence Index
モデル合計:12件
最速
出力速度
モデル合計:12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:12件
Together AIは12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)、MiniMax-M3(45)、Kimi K2.7 Code(43)です。
- 出力速度が最も速いモデルはKimi K2.7 Code(279 t/s)、Nemotron 3 Ultra(180 t/s)、Kimi K2.6 (FP4)(161 t/s)です。 モデル間の速度差は大きく、最速と最遅で171%の差があります。
- 遅延では、Kimi K2.6 (FP4)(0.58秒)、Qwen3.5 9B (FP8)(0.81秒)、Gemma 4 31B (FP8)(1.20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
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
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) | 1M | オープン | 60 | $1.43 | 55 | 1.32 | 46.60 | 36.22 | |||
MiniMax-M3 | 1M | オープン | 45 | $0.21 | 61 | 1.01 | 41.96 | 32.76 | |||
Kimi K2.7 Code | 262k | オープン | 43 | $0.30 | 279 | 0.49 | 10.28 | 8.00 | |||
Inkling | 524k | オープン | 42 | $0.62 | 109 | 0.61 | 23.52 | 18.32 | |||
Nemotron 3 Ultra | 512k | オープン | 38 | $0.40 | 180 | 0.66 | 16.06 | 12.63 | |||
Kimi K2.6 (FP4) | 262k | オープン | 35* | -- | 161 | 0.58 | 3.69 | -- | |||
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 | 50 | 1.54 | 46.01 | 34.52 | |||
GLM-4.6 | 203k | オープン | 29 | $0.33 | -- | -- | -- | -- | |||
GLM-4.7 | 203k | オープン | 27* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
GLM-4.6 | 203k | オープン | 23* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 4 31B (FP8) | 262k | オープン | 22 | $0.11 | 50 | 1.20 | 11.26 | -- | |||
Qwen3.5 9B (FP8) | 262k | オープン | 22 | $0.30 | 90 | 0.78 | 28.49 | 22.17 | |||
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* | -- | 97 | 0.81 | 5.98 | -- | |||
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* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Llama 4 Maverick | 1.05M | オープン | 14 | $0.04 | -- | -- | -- | -- | |||
Llama 3.3 70B Turbo | 131k | オープン | 9 | $0.16 | 103 | 1.48 | 6.34 | -- | |||
Gemma 3n E4B | 32.8k | オープン | 1* | -- | 43 | 1.39 | 13.00 | -- | |||
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が提供し、当社が追跡しているモデルは12モデルです:Kimi K3 (max)、MiniMax-M3、Kimi K2.7 Code、Inkling、Nemotron 3 Ultra、Kimi K2.6 (FP4)、Gemma 4 31B (FP8)、Gemma 4 31B (FP8)、Qwen3.5 9B (FP8)、Qwen3.5 9B (FP8)、Llama 3.3 70B Turbo、Gemma 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278.8トークンのKimi K2.7 Code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、0.58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12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12モデル中11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-M3、Kimi K2.7 Code、Inkling、Nemotron 3 Ultra、Gemma 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12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。