Together AI 免费API额度全攻略：200+开源模型Serverless推理、注册调用、价格对比与中国可用性详解

在大模型推理成本居高不下的今天，如何用最低门槛调用 Llama、DeepSeek、Qwen 等顶级开源模型，是每个开发者都关心的问题。Together AI 是目前最主流的开源模型托管平台之一，提供 200+ 个开源模型的 Serverless 推理 API，并附带免费试用额度，让开发者无需自建 GPU 集群即可快速接入生产级大模型服务。本文将系统讲解 Together AI 的免费额度政策、注册流程、API 调用方法、模型与价格对比，以及中国用户的实际可用性，帮助你快速上手这一免费 AI 算力资源。

一、Together AI 是什么：开源模型 Serverless 推理平台

Together AI（Together Compute Inc.）成立于 2022 年，总部位于旧金山，由开源搜索先驱 Vipul Ved Prakash 联合创立，是一家专注于开源大模型推理与微调的云服务平台。它的核心定位是”开源模型的 AWS”——把 Llama、DeepSeek、Qwen、Mixtral 等社区模型部署在自有的 GPU 集群上，通过统一的 OpenAI 兼容 API 对外提供 Serverless 推理服务。

与 Groq 这类极致低延迟推理平台不同，Together AI 的优势在于模型覆盖面广（200+ 模型）、同时支持对话补全、嵌入向量、图像生成、Rerank 重排序、以及模型微调（Fine-tuning），是一个功能完整的生成式 AI 开发平台。其推理后端基于自研的 Together Inference Engine，针对开源模型做了 FlashAttention、量化、连续批处理等优化，单卡吞吐量可达开源框架的数倍。

二、是否需要绑卡与免费额度详情

1. 是否需要绑卡：注册 Together AI 账号无需绑定信用卡。你可以用 GitHub 或 Google 账号直接登录，系统会自动发放免费试用额度。只有在免费额度用尽、需要继续付费使用时，才需要在 Billing 页面添加支付方式（支持信用卡）。这意味着开发者可以零门槛体验平台上的全部开源模型。

2. 免费额度是多少：新注册账号可获得 $5 美元免费试用额度（Trial Credits）。该额度可用于调用平台上所有付费模型，包括 Llama 3.3 70B、DeepSeek V3 等大参数模型。以 Llama 3.3 70B Turbo 为例，输出端约 $0.88/百万 tokens，$5 额度约可生成 568 万 tokens 的输出，相当于数千次常规对话调用，足够完成功能测试和原型验证。需要注意免费额度有有效期（通常为注册后 14 天），过期未用完将失效。

三、限速、模型列表与可用模型限制

3. 限速与模型限制：Together AI 对免费试用账号施加较低的速率限制，典型配置如下表所示。升级到付费账户后限制会显著放宽，并可申请 Dedicated 专属端点获得无限制吞吐。

可用模型列表（部分热门模型）：

可以看到，Together AI 覆盖了从 8B 轻量模型到 671B 超大 MoE 模型的完整矩阵。Turbo 后缀版本经过平台优化，推理速度和性价比更高，是免费额度下的首选。更多模型可在控制台 Models 页面查看完整清单。

四、注册步骤：从零开通 Together AI 账号

4. 注册步骤：整个过程约 2 分钟即可完成，无需信用卡，无需企业认证。

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# 步骤1：访问官网注册

# 打开 https://www.together.ai

# 点击右上角 Sign In，选择 Continue with GitHub 或 Continue with Google



# 步骤2：获取 API Key

# 登录后进入 Dashboard -> 左侧菜单 Settings -> API Keys

# 点击 Create new key，复制保存 API Key（格式：xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx）

# 建议立即保存到环境变量：

export TOGETHER_API_KEY=你的API密钥



# 步骤3：验证免费额度

# 进入 Dashboard -> Credits 页面确认 5美元试用额度已到账

# 进入 Playground 可直接在网页上测试模型对话



# 步骤4：（可选）安装官方 SDK

pip install together

注册完成后，你就可以在 Playground 中可视化测试模型，或通过 API Key 调用接口。控制台还提供用量统计（Usage）页面，方便实时监控免费额度消耗情况。

五、API 调用示例：curl 与 Python 实战

5. API 调用示例：Together AI 的 Chat Completions 接口完全兼容 OpenAI 格式，迁移成本极低。只需把

指向

，即可用现有的 OpenAI 客户端代码直接调用。

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# curl 调用示例：Llama 3.3 70B 对话补全

curl -X POST https://api.together.xyz/v1/chat/completions \

  -H "Authorization: Bearer $TOGETHER_API_KEY" \

  -H "Content-Type: application/json" \

  -d '{

    "model": "meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct-Turbo",

    "messages": [

      {"role": "system", "content": "你是一个专业的技术写作助手。"},

      {quot;role": "user", "content": "用三句话解释什么是KV Cache。"}

    ],

    "max_tokens": 256,

    "temperature": 0.7,

    "stream": false

  }'

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# Python 调用示例（官方 together SDK）

from together import Together



client = Together(api_key="你的API_KEY")



response = client.chat.completions.create(

    model="deepseek-ai/DeepSeek-V3",

    messages=[

        {"role": "user", "content": "用Python实现一个简单的LRU缓存。"}

    ],

    max_tokens=512,

    temperature=0.7,

)

print(response.choices[0].message.content)



# 流式输出示例

stream = client.chat.completions.create(

    model="Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct-Turbo",

    messages=[{"role": "user", "content": "解释Speculative Decoding原理。"}],

    stream=True,

)

for chunk in stream:

    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

此外，Together AI 还提供嵌入向量接口（Embeddings）、图像生成接口（Images，基于 FLUX 模型）和重排序接口（Rerank），接口风格同样与 OpenAI 对齐，非常适合构建 RAG 检索增强生成应用。

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# 嵌入向量调用示例（用于RAG）

from together import Together

client = Together()



resp = client.embeddings.create(

    model="WhereIsAI/UAE-Large-V1",

    input=["大模型推理优化", "KV Cache原理"],

)

for item in resp.data:

    print(f"向量维度: {len(item.embedding)}")

六、额度用完后的费用：按量付费价格表

6. 额度用完后的费用：免费额度耗尽后，Together AI 采用按量付费（Pay-as-you-go）模式，按实际消耗的 Token 数计费，无需预付套餐。以下是部分热门模型的参考价格（每百万 tokens，美元，数据以官方定价页面为准）：

可以看出，Together AI 的定价在开源模型托管平台中处于中等偏低水平。8B 级别轻量模型的成本几乎可以忽略，适合高频调用的生产场景；70B+ 大模型单次对话成本约在 $0.001 量级。对于稳定的生产负载，还可以考虑 Dedicated 专属端点，按 GPU 小时计费，获得更低的单 token 成本和更高的吞吐上限。

七、中国用户可用性：访问、延迟与替代方案

7. 中国用户可用性：Together AI 的 API 端点

在国内部分地区可直连，但稳定性一般，高峰期可能出现连接超时或 SSL 握手失败。建议国内开发者采取以下措施：

• 使用代理/VPN：通过海外节点访问，稳定性最佳，延迟约 200-400ms（取决于节点位置）。
• Cloudflare Workers 中转：用 Workers 做一层反代，既解决直连问题，又能隐藏 API Key，参考 Cloudflare Workers AI 免费推理 API 攻略了解 Cloudflare 部署方式。
• 延迟优化：选择美国西海岸或日本节点代理，可把首 token 延迟控制在 300ms 以内；开启

  1	stream=true

  流式输出可显著改善体感延迟。

对比来看，DeepSeek 官方 API 和 SiliconFlow（硅基流动）在国内直连体验更好，但 Together AI 的模型种类更丰富，尤其是非国产开源模型（Llama、Mixtral）的首发支持。如果你的应用主要面向国内用户，建议将 Together AI 作为备用通道，配合国内可直连的服务做负载均衡。

八、同类服务横向对比：绑卡、额度、限速与速度

9. 同类服务对比：下表将 Together AI 与其他主流免费推理 API 平台进行横向对比，方便你按需选择。更全面的对比可参考2026年免费 AI 推理 API 横向对比评测。

8. 最近一次验证日期：本文信息验证于 2026 年 9 月 29 日。免费额度政策、模型列表和定价可能随时调整，建议以 Together AI 官网（together.ai）最新公告为准。

九、实战场景：用免费额度搭建一个 RAG 知识问答

最后，我们用一个完整的小项目展示如何把 Together AI 的免费额度用起来——构建一个基于 Llama 3.3 70B 的简易 RAG 问答系统。这个项目综合用到了 Chat Completions、Embeddings 两个接口，单次问答成本极低，$5 免费额度足以支撑数千次问答。

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import os, json

from together import Together



client = Together(api_key=os.environ["TOGETHER_API_KEY"])



# 1. 构建知识库（演示用，实际可用文档分块）

knowledge = [

    "KV Cache 缓存了注意力机制中的 Key 和 Value 矩阵，避免重复计算。",

    "PagedAttention 把 KV Cache 分成固定大小的页，按需分配显存。",

    "Continuous Batching 在同一批次内动态加入新请求，提高 GPU 利用率。",

]



# 2. 生成嵌入向量

embs = client.embeddings.create(

    model="WhereIsAI/UAE-Large-V1", input=knowledge

)

kb_vectors = [d.embedding for d in embs.data]



# 3. 简单余弦相似度检索

def retrieve(query, top_k=1):

    q_emb = client.embeddings.create(

        model="WhereIsAI/UAE-Large-V1", input=[query]

    ).data[0].embedding

    scores = [

        sum(a*b for a, b in zip(q_emb, v)) for v in kb_vectors

    ]

    idx = sorted(range(len(scores)), key=lambda i: -scores[i])[:top_k]

    return [knowledge[i] for i in idx]



# 4. 带检索上下文的问答

context = "\n".join(retrieve("什么是PagedAttention？"))

resp = client.chat.completions.create(

    model="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct-Turbo",

    messages=[

        {"role": "system", "content": f"根据以下资料回答问题：{context}"},

        {"role": "user", "content": "什么是PagedAttention？"},

    ],

    max_tokens=256,

)

print(resp.choices[0].message.content)

这段代码展示了 Together AI 在 RAG 场景的完整链路：用 UAE-Large-V1 生成文档与查询的嵌入向量做检索，再把检索结果作为上下文交给 Llama 3.3 70B 生成回答。整个流程消耗的免费额度极小，是验证 AI 应用原型的理想方案。

总结：Together AI 适合谁用

综合来看，Together AI 的免费 $5 额度 + 200+ 开源模型 + 免绑卡注册的组合，非常适合以下场景：开源模型选型测试（横向对比 Llama/DeepSeek/Qwen 效果）、RAG 与 Agent 原型开发、微调模型的小规模验证、以及学习大模型 API 调用。需要注意的局限是：免费额度有限且有时效，国内访问需要代理，免费层速率限制较低不适合高并发。

如果你需要国内直连、长期免费且高并发的方案，建议把 Together AI 与 DeepSeek 官方 API、SiliconFlow 等国内可用平台组合使用——Together AI 负责非国产开源模型的调用，国内平台负责高频中文场景，形成互补的混合推理架构。掌握 Together AI 的使用，等于拿到了一把打开 200+ 开源大模型的钥匙，对 AI 工程化能力的提升大有裨益。