Together AI: 모델 지능, 성능 및 가격
이 분석은 사용 사례에 가장 적합한 Together AI 제공 모델을 선택하는 데 도움을 드립니다.
가장 높은 지능
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)
GLM-5.3 (max)
Kimi K3 (max)
MiniMax-M3.1-FlashGLM-5.3-FlashIntelligence Index
총 모델 19개
가장 빠름
Nemotron 3.5 Super VL (NVFP4)DeepSeek V4.1 Flash (max)DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)
Beam 1.0 (NVFP4)GLM-5.2 (max)출력 속도
총 모델 19개
가장 낮은 가격
Nemotron 3.5 Super VL (NVFP4)MiniMax-M3.1-FlashGLM-5.3-Flash
Qwen3.5 9B (non-reasoning) (FP8)Qwen3.5 9B (FP8)혼합 가격(토큰 100만 개당)
총 모델 19개
Together AI에서 지능, 성능, 가격 특성이 서로 다른 모델 19개를 제공합니다. 아래에서 모델별 주요 지표를 비교합니다.
- Together AI에서 지능이 가장 높은 모델은 DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)(45), GLM-5.3 (max)(45) 및 Kimi K3 (max)(44)입니다.
- 출력 속도가 가장 빠른 모델은 Nemotron 3.5 Super VL (NVFP4)(453 t/s), DeepSeek V4.1 Flash (max)(437 t/s) 및 DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)(362 t/s)입니다.
- 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 Qwen3.5 9B (non-reasoning) (FP8)(1.00초), Llama 3.3 70B Turbo(1.92초) 및 DeepSeek V4.1 Flash (max)(4.87초)입니다.
- 토큰 100만 개당 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 Nemotron 3.5 Super VL (NVFP4)($0.09), MiniMax-M3.1-Flash($0.10) 및 GLM-5.3-Flash($0.10)입니다.
- Together AI에서 가장 큰 컨텍스트 창을 지원하는 모델은 DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)(1M), Kimi K3 (max)(1M) 및 MiniMax-M3.1-Flash(1M)입니다.
- Nemotron 3.5 Super VL (NVFP4)은 출력이 가장 빠르고 가격도 가장 낮아 처리량과 비용에 민감한 애플리케이션에 매력적입니다. 최고의 품질이 필요한 작업에서는 DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)의 지능이 가장 높습니다.
지능 평가
Artificial Analysis Intelligence Index
Evaluations
Agentic knowledge work, Elo
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic real-world work tasks, Elo
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Long context reasoning
Coding
Physics reasoning
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Agentic interactive 3D experiences, Elo
Kubernetes incident root-cause analysis
Medical long context reasoning
Visual reasoning
Rich, varied, well-crafted language
Well-structured, scannable, answer-first
Truthful, acknowledges uncertainty, non-sycophantic
Use of filler and generic language
Intelligence Index vs. 가격
컨텍스트 창
컨텍스트 창
가격
Intelligence Index vs. 가격
성능 요약
출력 속도와 가격
속도
출력 속도(초당 토큰 수)로 측정
출력 속도
지연 시간
첫 토큰까지 걸린 시간(초)으로 측정
지연 시간: 첫 답변 토큰까지 걸린 시간
캐시 동작
캐시 적중률
작업당 비용와 캐시 적중률
종단 간 응답 시간
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
종단 간 응답 시간과 가격
추가 분석 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) | 1.05M | 오픈 | 45 | $0.32 | 301 | 0.30 | 8.60 | 6.64 | |||
GLM-5.3 (max) | 1.05M | 오픈 | 45 | $1.97 | 141 | 0.75 | 18.43 | 14.14 | |||
Kimi K3 (max) | 1.05M | 오픈 | 44 | $2.16 | 55 | 1.07 | 46.58 | 36.41 | |||
GLM-5.3-Flash | 1.05M | 오픈 | 42 | $0.47 | 169 | 0.74 | 15.51 | 11.81 | |||
Qwen3.8 2.4T A95B | 262k | 오픈 | 40 | $2.09 | 118 | 1.07 | 22.20 | 16.91 | |||
DeepSeek V4.1 Flash (max) | 1.05M | 오픈 | 39 | $0.32 | 350 | 0.38 | 7.51 | 5.71 | |||
 Muse Spark Open (xhigh) | 1.05M | 오픈 | 39 | $0.84 | 193 | 0.64 | 13.60 | 10.37 | |||
GLM-5.2 (max) | 262k | 오픈 | 34 | $0.88 | 265 | 1.17 | 10.58 | 7.53 | |||
Beam 1.0 (NVFP4) | 1.05M | 오픈 | 30 | $0.21 | 293 | 0.52 | 9.07 | 6.83 | |||
MiniMax-M3 | 1M | 오픈 | 29 | $0.58 | 85 | 0.84 | 30.20 | 23.49 | |||
Nemotron 3.5 Super VL (NVFP4) | 262k | 오픈 | 26 | $0.26 | 402 | 0.66 | 6.88 | 4.98 | |||
 Inkling (xhigh) | 524k | 오픈 | 25 | $0.91 | 107 | 0.67 | 24.11 | 18.76 | |||
MiniMax-M2.5 (FP4) | 197k | 오픈 | 23* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
GLM-4.7 | 203k | 오픈 | 22* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
GLM-4.6 | 203k | 오픈 | 19* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Muse Glimmer (high) | 131k | 오픈 | 17 | $0.08 | 96 | 0.70 | 26.87 | 20.94 | |||
GLM-4.7 (non-reasoning) | 203k | 오픈 | 17* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
GLM-4.6 (non-reasoning) | 203k | 오픈 | 15* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Apriel-v1.5-15B-Thinker | 131k | 오픈 | 14* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
DeepSeek V3.1 (non-reasoning) | 131k | 오픈 | 14* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.5 9B (non-reasoning) (FP8) | 262k | 오픈 | 13* | -- | 79 | 0.73 | 7.07 | -- | |||
DeepSeek R1 0528 | 164k | 오픈 | 13* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 gpt-oss-120b (high) | 131k | 오픈 | 12 | $0.11 | 98 | 0.57 | 26.02 | 20.36 | |||
DeepSeek R1 (Jan) | 164k | 오픈 | 11 | $0.41 | -- | -- | -- | -- | |||
Qwen3.5 9B (FP8) | 262k | 오픈 | 11 | $0.27 | 80 | 0.76 | 32.19 | 25.14 | |||
GLM-4.5-Air (FP8) | 131k | 오픈 | 11* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
gpt-oss-120b (low) | 131k | 오픈 | 10* | -- | 101 | 0.51 | 25.27 | 19.80 | |||
Llama 3.3 70B Turbo | 131k | 오픈 | 8* | -- | 64 | 1.83 | 9.67 | -- | |||
주요 용어 정의
자주 묻는 질문
Together AI에 관한 일반적인 질문
Together AI에서 추적 중인 모델 19개를 제공합니다: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), GLM-5.3 (max), Kimi K3 (max), MiniMax-M3.1-Flash, GLM-5.3-Flash, Qwen3.8 2.4T A95B, DeepSeek V4.1 Flash (max), Muse Spark Open (xhigh), GLM-5.2 (max), Beam 1.0 (NVFP4), MiniMax-M3, Nemotron 3.5 Super VL (NVFP4), Inkling (xhigh), Muse Glimmer (high), Qwen3.5 9B (non-reasoning) (FP8), gpt-oss-120b (high), Qwen3.5 9B (FP8), gpt-oss-120b (low) 및 Llama 3.3 70B Turbo.
Together AI에서 제공하는 모델 중 지능이 가장 높은 모델은 Intelligence Index 점수 45점인 DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)입니다.
Together AI에서 출력 속도가 가장 빠른 모델은 초당 453.3토큰을 생성하는 Nemotron 3.5 Super VL (NVFP4)입니다.
Together AI에서 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 1.00초인 Qwen3.5 9B (non-reasoning) (FP8)입니다. 지연 시간이 짧을수록 최초 응답을 더 빨리 받습니다.
Together AI에서 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 토큰 100만 개당 $0.09인 Nemotron 3.5 Super VL (NVFP4)입니다(캐시 적중/입력/출력 비율 7:2:1).
Together AI의 모델별 가격은 최대 22배 차이 납니다. Nemotron 3.5 Super VL (NVFP4)은 토큰 100만 개당 $0.09, Kimi K3 (max)은 $2.08입니다.
예. Together AI은 OpenAI 호환 API를 제공하므로 OpenAI에서 쉽게 전환하거나 기존 OpenAI SDK 통합을 사용할 수 있습니다.
Together AI의 모델 19개 중 18개가 구조화된 출력용 JSON 모드를 지원합니다.
예. Together AI의 모델 19개 모두 함수 호출(도구 사용)을 지원합니다.
예. Together AI은 추론 모델 17개를 제공합니다: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), GLM-5.3 (max), Kimi K3 (max), MiniMax-M3.1-Flash, GLM-5.3-Flash, Qwen3.8 2.4T A95B, DeepSeek V4.1 Flash (max), Muse Spark Open (xhigh), GLM-5.2 (max), Beam 1.0 (NVFP4), MiniMax-M3, Nemotron 3.5 Super VL (NVFP4), Inkling (xhigh), Muse Glimmer (high), gpt-oss-120b (high), Qwen3.5 9B (FP8) 및 gpt-oss-120b (low). 추론 모델은 답변하기 전에 확장 사고를 사용해 복잡한 문제를 해결합니다.
예. Together AI의 모델 19개 중 18개가 오픈 웨이트 모델입니다: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max), GLM-5.3 (max), Kimi K3 (max), GLM-5.3-Flash, Qwen3.8 2.4T A95B, DeepSeek V4.1 Flash (max), Muse Spark Open (xhigh), GLM-5.2 (max), Beam 1.0 (NVFP4), MiniMax-M3, Nemotron 3.5 Super VL (NVFP4), Inkling (xhigh), Muse Glimmer (high), Qwen3.5 9B (non-reasoning) (FP8), gpt-oss-120b (high), Qwen3.5 9B (FP8), gpt-oss-120b (low) 및 Llama 3.3 70B Turbo.
예. 인프라 변경, 부하 분산, 업데이트에 따라 제공업체 성능이 달라질 수 있습니다. 모든 제공업체를 지속적으로 벤치마킹하고 '시간 경과' 차트에 과거 성능 추이를 표시합니다.
Together AI에서 모델을 선택할 때는 지능(품질 중심 작업), 출력 속도(처리량 중심 작업), 지연 시간(빠른 최초 응답이 필요한 대화형 애플리케이션), 가격(비용에 민감한 워크로드), 컨텍스트 창 크기, JSON 모드, 함수 호출 지원 같은 기능을 고려하세요.