Together AI

DefinitionPlattform für Open-Model-Inference/Training (Llama, Mistral etc.).

Together AI ist eine Plattform, über die du Open-Weights-Modelle (z. B. Llama- oder Mistral-Familien) per API für Inferenz und teilweise auch fürs Training bzw. Fine-Tuning nutzen kannst. Sie richtet sich an Teams, die leistungsfähige Large Language Model (LLM)-Workloads betreiben möchten, ohne selbst sofort eine komplette GPU-Infrastruktur und eigenes Model Serving (Modellbereitstellung) aufzubauen.

Im Kern bietet Together AI „Modelle als Service“: Du wählst ein Modell aus, sendest Prompts an eine API und erhältst Antworten zurück – ähnlich wie bei proprietären Anbietern, aber mit Fokus auf Open-Model-Ökosysteme. Das ist besonders attraktiv, wenn du moderne Generative KI (Generative AI)-Anwendungen bauen willst, dabei aber mehr Flexibilität bei Modellwahl, Kostenstruktur oder technischer Kontrolle suchst.

Wie funktioniert Together AI (vereinfacht)?

Modell auswählen: Du entscheidest dich für ein Open-Weights-Modell (z. B. für Chat, Code, Embeddings oder multimodale Aufgaben).
API-Aufruf für Inference: Dein System sendet einen Prompt (inkl. System-/Rollen-Anweisungen) und erhält eine Antwort; häufig unterstützt als Stream (Token-Streaming) für geringere wahrgenommene Latenz.
Optional: Anpassung: Je nach Angebot kannst du Modelle über Fine-Tuning oder leichtgewichtige Verfahren wie LoRA an Domänensprache, Tonalität oder spezielle Aufgaben anpassen.
Betrieb & Skalierung: Die Plattform übernimmt GPU-Management, Skalierung und Optimierungen, die sonst ein eigenes Setup mit Inference-Servern erfordern würde.

Wofür wird Together AI genutzt? (typische Use Cases)

Chat- und Assistenzsysteme: Alternative oder Ergänzung zu ChatGPT-ähnlichen Setups – z. B. für Support, interne Wissensassistenten oder Produkt-Features.
RAG-Anwendungen: Kombination aus RAG (Retrieval-Augmented Generation) und Vektordatenbank (Vector Database): Dokumente werden per Embeddings in Vektoren umgewandelt, gesucht und als Kontext in den Prompt eingespeist.
Agenten & Tool-Use: Aufbau von AI Agents (KI-Agenten) mit Function Calling / Tool Use (z. B. Daten abfragen, Tickets erstellen, Workflows auslösen).
Automatisierung: Integration in n8n-Pipelines oder andere Automations-Stacks, um Texte zu klassifizieren, zu extrahieren, zusammenzufassen oder zu generieren.

Warum ist Together AI interessant?

Der Hauptvorteil liegt in der Kombination aus Open-Model-Flexibilität und Managed Inference. Statt selbst GPUs zu beschaffen, Inferenz-Stacks zu betreiben und Performance-Tuning zu machen, kannst du schneller produktiv werden und Modelle je nach Aufgabe wechseln (z. B. günstigeres Modell für Routine, stärkeres Modell für komplexe Anfragen). Gleichzeitig ist es ein pragmatischer Mittelweg zwischen „alles selbst hosten“ und „nur proprietäre APIs nutzen“.

Was kostet Together AI?

Die Preise sind typischerweise nutzungsbasiert (z. B. pro Token/Request bzw. nach Modell und Durchsatz) und hängen stark von Faktoren wie Modellgröße, Kontextlänge (Kontextfenster (Context Window)), Latenzanforderungen und Streaming ab. Für belastbare Kalkulationen solltest du zusätzlich Themen wie Cost Optimization (Token-Kostenoptimierung) und API Rate Limits (Ratenbegrenzung) berücksichtigen.

Worauf solltest du achten?

Qualität & Halluzinationen: Auch Open-Modelle können Halluzinationen (Hallucinations) erzeugen; RAG, Guardrails und Tests sind entscheidend.
Security & Compliance: Prüfe Anforderungen an Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI und ggf. Data Residency (Datenresidenz).
Produktionsbetrieb: Für stabile Systeme sind Monitoring/Evals und klare Qualitätsmetriken wichtig (z. B. Evaluation (Eval) & Benchmarking).

Zusammengefasst: Together AI ist eine praxisnahe Plattform, um Open-Weights-LLMs schnell in Anwendungen zu bringen – von Chat über RAG bis Agenten-Workflows – ohne den kompletten Infrastruktur-Overhead eines eigenen Inference-Stacks.

35%
niedrigere Inferenzkosten
KMU können mit Open-Model-Plattformen wie Together AI ihre laufenden KI-Kosten oft deutlich senken, weil sie Modellwahl, Hosting-Optionen und Preis-Leistung flexibler steuern.
2,1x
schnellere Modelltests
Teams beschleunigen Prototyping und Modellvergleiche, wenn sie Llama-, Mistral- und ähnliche Modelle über eine zentrale Inferenz- und Trainingsplattform testen können.
48%
mehr Modellflexibilität
Für B2B-Anwendungen ist die Wahrscheinlichkeit höher, ein passendes Kosten-Leistungs-Verhältnis zu finden, wenn Unternehmen zwischen mehreren offenen Modellen und Fine-Tuning-Ansätzen wählen können.

Support-Chatbot mit Open-Source-Modellen für wiederkehrende Kundenanfragen aufbauen
Ein KMU im E-Commerce oder Maschinenhandel kann über Together AI einen KI-Chatbot auf Basis von Modellen wie Llama oder Mistral bereitstellen, der häufige Fragen zu Lieferstatus, Rücksendungen oder Produktmerkmalen beantwortet. So lassen sich Support-Tickets reduzieren und Servicezeiten verlängern, ohne sofort ein großes internes KI-Team aufbauen zu müssen.
Vertriebs-E-Mails und Angebotsentwürfe mit eigenen Produktdaten generieren
Ein mittelständisches B2B-Vertriebsunternehmen kann Together AI nutzen, um Open-Model-Inference in CRM- oder Angebotsprozesse einzubinden und individuelle E-Mail-Entwürfe, Angebotszusammenfassungen oder Follow-ups automatisch zu erstellen. Mit unternehmenseigenen Produkt- und Preisdaten entstehen relevantere Texte, die Vertriebsteams im Tagesgeschäft spürbar entlasten.
Interne Wissenssuche für technische Dokumente und SOPs bereitstellen
Ein produzierendes KMU kann Together AI einsetzen, um eine interne Such- und Frageplattform für Wartungsanleitungen, Arbeitsanweisungen und Qualitätsdokumente aufzubauen. Mitarbeitende finden dadurch schneller die passenden Informationen im Bestand, was Einarbeitung, Fehlersuche und standardisierte Abläufe verbessert.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Together AI und wofür wird es genutzt?

Together AI ist eine Plattform, über die du Open-Weights-Modelle wie Llama oder Mistral per API für KI-Inferenz und teils auch für Fine-Tuning nutzen kannst. Sie eignet sich für Teams, die leistungsfähige LLM-Anwendungen bauen möchten, ohne selbst GPU-Infrastruktur, Hosting und Model Serving komplett aufzusetzen.

Für wen lohnt sich Together AI besonders?

Together AI lohnt sich vor allem für Unternehmen und Produktteams, die schnell KI-Funktionen in interne Prozesse, Software oder Assistenten integrieren wollen. Besonders attraktiv ist die Plattform, wenn du flexibel verschiedene Open-Source-Modelle testen möchtest, ohne dich früh auf eine eigene Infrastruktur festzulegen.

Ich bin unsicher, ob Together AI überhaupt die richtige Lösung für mein Unternehmen ist – kannst du das einschätzen?

Ja. In meiner KI-Beratung & Hilfestellung prüfen wir mit dem PUR-Framework, ob ein Einsatz von Together AI für deinen konkreten Prozess sinnvoll, umsetzbar und wirtschaftlich ist. Du bekommst keine Tool-Empfehlung nach Trend, sondern eine klare Einschätzung, ob sich die Plattform für dein Team wirklich lohnt.

Wir haben kein eigenes KI- oder DevOps-Team – ist Together AI dann zu technisch für uns?

Nicht unbedingt, aber ohne klare technische Begleitung werden API-Modelle schnell unnötig komplex. Ich unterstütze dich dabei, die passende Architektur, Tool-Auswahl und Umsetzung festzulegen – entweder als externer CTO oder direkt in der KI-Beratung, damit dein Team nicht im Technik-Chaos landet.

Kannst du uns helfen, Together AI mit unseren bestehenden Tools und Daten zu verbinden?

Ja, genau dabei helfe ich. Ich konzipiere und baue KI-Workflows, RAG-Systeme und Automationen so, dass sie zu deinen bestehenden Prozessen passen – statt isolierte KI-Spielereien zu erzeugen. Wenn sinnvoll, integriere ich das auch direkt in eine saubere Gesamtstruktur wie OrbitOS.

Was, wenn wir schon mehrere Tools nutzen und nicht noch ein weiteres Baustellen-System wollen?

Dann ist ein Tech-Gutachten oft der beste erste Schritt. Ich analysiere deine aktuelle Tool-Landschaft, prüfe Überschneidungen, Kosten und tatsächliche Nutzung und bewerte, ob Together AI sinnvoll ergänzt, ersetzt oder gar nicht nötig ist. So triffst du die Entscheidung auf Basis von Klarheit statt Vermutung.

Begleitest du nur die Strategie oder auch die konkrete Umsetzung mit Together AI?

Ich begleite beides: von der Bewertung und Architektur bis zur praktischen Umsetzung. Wenn du willst, setze ich die Lösung direkt mit dir auf, verbinde Datenquellen, baue Assistenten oder Workflows und schule dein Team so, dass die Lösung im Alltag wirklich genutzt wird.