Together AI-Alternative: Wenn Sie Gateway-Einfachheit statt Infrastruktur benötigen

Die meisten Teams, die nach einer Together AI-Alternative suchen, benötigen kein anderes GPU-Cluster; sie benötigen weniger bewegliche Teile. Die eigene Dokumentation von Together beschreibt serverloses pro-Token-Inference sowie separate Produkte für dedizierte Instanzen, Fine-Tuning und bereitgestellten Durchsatz. TokenLab dokumentiert ein Guthaben, einen API-Key und vier Anfrageformate. Wir haben beide Dokumentationen am 03.10.2026 gelesen und diesen Artikel auf Basis der tatsächlichen Angaben neu verfasst. Mehrere Zahlen in der früheren Version waren falsch, daher haben wir sie ersetzt.

Wichtige Erkenntnisse

• Beide APIs akzeptieren Chat Completions im OpenAI-Stil. Together verwendet https://api.together.ai/v1; TokenLab verwendet https://api.tokenlab.sh/v1 (Dokumentation eingesehen am 03.10.2026).
• TokenLab dokumentiert pro-Key-Limits von 1.000 Anfragen pro Minute für den User-Tarif. Die Together-Seite, die wir gelesen haben, nennt kein numerisches Limit und bezeichnet die serverlose Performance als Best-Effort.
• Bei den drei Modellen, die wir namentlich abgleichen konnten, sind die Preise für glm-5.2 gleich und bei Together für qwen3.7-plus niedriger. Bei deepseek-v4-pro hängt es von der Tageszeit und dem Together-Build ab, den man vergleicht.
• TokenLab dokumentiert Bereitstellungsoptionen (auto, verified, official) und Wiederholungsregeln (Retry-Rules). Ein Failover von Modell zu Modell wird nicht dokumentiert, daher versprechen wir es auch nicht.
• Bleiben Sie bei Together, wenn Sie deren Fine-Tuning-API, Batch-API, dedizierte Endpunkte oder bereitgestellten Durchsatz mit SLA benötigen.

Together AI-Alternative: Was die Dokumentationen im Vergleich sagen

Wir haben nur das verglichen, was beide Anbieter veröffentlichen. Wo eine Zelle keine Zahlen enthält, hat die von uns gelesene Dokumentation keine geliefert.

Punkt	Together AI	TokenLab	Quelle und Datum
Basis-URL	https://api.together.ai/v1	https://api.tokenlab.sh/v1 (Anthropic SDK und Gemini nutzen https://api.tokenlab.sh)	Together OpenAI-Kompatibilität, TokenLab Migrationsleitfäden; 03.10.2026
API-Kompatibilität	OpenAI SDK-Aufrufe für Chat, Completions, Embeddings, Bilder, Sprache, Transkription; Assistants und OpenAI-konforme Batches nicht unterstützt	Chat Completions, Responses, Anthropic Messages, Gemini generateContent; jedes Modell listet seine accepted_request_formats	Dieselben zwei Seiten plus API-Formate; 03.10.2026
Rate Limits	Kein numerisches Limit auf der Seite; 429 oder 503 bei hoher Auslastung; bereitgestellter Durchsatz für Garantien	Pro API-Key: User 1.000, Partner 10.000, VIP 10.000 Anfragen pro Minute	Together Rate Limits, TokenLab Rate Limits; 03.10.2026
glm-5.2 pro 1 Mio. Token	Input $1,40, Output $4,40 (zai-org/GLM-5.2)	Input $1,4, Output $4,4	Together Modelle, TokenLab Modell-API; 03.10.2026
qwen3.7-plus pro 1 Mio. Token	Input $0,32, Output $1,28 (Qwen/Qwen3.7-Plus)	Input $0,4, Output $1,6 bis 256.000 Input-Token; $1,2 und $4,8 bis 1.000.000	Together Modelle, TokenLab Modell-API; 03.10.2026
deepseek-v4-pro pro 1 Mio. Token	Input $1,32, Output $3,96 (deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813)	Off-Peak $0,66 und $1,98; Peak $1,32 und $3,96	Together Modelle, TokenLab Modell-API; 03.10.2026

Drei Vorbehalte gelten für die Preiszeilen:

• Das Peak-Zeitfenster von TokenLab ist 09:00-12:00 und 14:00-18:00 Uhr Pekinger Zeit. Die Together-Seite listet einen DeepSeek-Preis und einen spezifischen "0813"-Build, daher beschreiben die beiden Zeilen möglicherweise nicht das identische Modell.
• Die Preise für Cache-Reads sind bei glm-5.2 ebenfalls gleich: $0,26 pro 1 Mio. Token auf beiden Seiten.
• glm-5.2, deepseek-v4-pro und qwen3.7-plus zeigen verified: false, official: true bei TokenLab. Das ist für den Abschnitt zur Bereitstellung unten wichtig.

Hier ist eine beispielhafte Schätzung für 10 Mio. Input- und 2 Mio. Output-Token von qwen3.7-plus, wobei jeder Prompt unter 256.000 Token liegt:

• TokenLab: 10 × $0,4 + 2 × $1,6 = $7,20.
• Together: 10 × $0,32 + 2 × $1,28 = $5,76.

Beide Zahlen sind Schätzungen basierend auf Listenpreisen. Sie schließen Caching und Steuern aus. Die Dokumentation von TokenLab besagt, dass der niedrigste Preis pro Token nicht immer die niedrigsten Kosten pro abgeschlossener Aufgabe bedeutet, vergleichen Sie daher die Endkosten in der Nutzung (Usage) mit Ihren eigenen Prompts.

Die frühere Version dieses Artikels listete auch TokenLab-Preise für gpt-5.5, claude-sonnet-5 und deepseek-v4-pro auf, die nicht mit der Live-Modell-API übereinstimmen. Am 03.10.2026 zeigte die API diese Preise:

Modell	Input pro 1 Mio.	Output pro 1 Mio.	Max Input-Token	Quelle
gpt-5.5	$1,5	$9	1.000.000	Modell-API
claude-sonnet-5	$0,9	$4,5	1.000.000	Modell-API

Die Dokumentation rät davon ab, eine kopierte Preistabelle fest zu kodieren, und dem stimmen wir zu. Wir haben die Zeilen für Modelle entfernt, deren Preise wir nicht bestätigen konnten.

Bereitstellungsoptionen und Retries bei TokenLab

TokenLab dokumentiert drei Bereitstellungsoptionen, die pro Anfrage mit dem Header X-TokenLab-Delivery-Policy ausgewählt werden (auto, verified oder official). Ein Request-Header überschreibt die API-Key-Einstellung, welche wiederum den Workspace-Standard überschreibt (API-Referenz, eingesehen am 03.10.2026).

• TokenLab Verified ist eine von TokenLab verifizierte Bereitstellung zu TokenLab-Preisen.
• Official basiert auf dem öffentlichen Preis des Modellherstellers.
• Auto verwendet Verified, wenn verfügbar, ansonsten Official. Sie zahlen für die Option, die die Anfrage abschließt.

Jede abgeschlossene Anfrage wird einmal für die Option berechnet, die das Ergebnis geliefert hat (Abrechnung). Ein ungültiger Header gibt 400 zurück. Wenn die angeforderte Option nicht verfügbar ist, erhalten Sie 503 delivery_tier_unavailable mit einer Request-ID. Wenn für den Vorgang kein Angebot verfügbar ist, ist retryable auf false gesetzt, und Sie sollten die Anfrage nicht unverändert wiederholen.

Die Dokumentation beschreibt Retries nach Statuscode (Fehlerbehandlung, Rate Limits):

Status	Dokumentierte Aktion
400, 401, 402, 403, 404, 413	Nicht wiederholen; Anfrage, Key, Guthaben, Berechtigungen oder Input ändern
429	Wiederholen nach der Retry-After-Verzögerung; exponentielles Backoff mit Jitter verwenden, falls diese fehlt
500-504	Nur wiederholen, wenn retryable auf true steht; retry_after beachten und Versuche begrenzen

Zwei weitere Details waren hilfreich. Die Quickstart-Clients setzen max_retries=0, sodass die Retry-Policy in Ihrem Code verbleibt. Asynchrone Erstellungsanfragen (Video, Musik, 3D) sollten nicht wiederholt werden, bevor Sie geprüft haben, ob eine Aufgabe bereits existiert. Wir haben keine dokumentierte Gateway-Latenz oder ein automatisches Failover zwischen Modellen gefunden, daher haben wir die alte Behauptung von 15-40ms und das Failover-Versprechen entfernt.

Migrations-Snippet: Eine Completion auf jeder API

Wir haben glm-5.2 verwendet, da beide Anbieter es auflisten. Der Modell-String von Together folgt dem Schema <provider>/<model_name>; TokenLab-IDs tragen kein Provider-Präfix.

import os
from openai import OpenAI

together = OpenAI(
    api_key=os.environ["TOGETHER_API_KEY"],
    base_url="https://api.together.ai/v1",
)
tokenlab = OpenAI(
    api_key=os.environ["TOKENLAB_API_KEY"],
    base_url="https://api.tokenlab.sh/v1",
    timeout=30.0,
    max_retries=0,
)

messages = [{"role": "user", "content": "Reply only with OK."}]

a = together.chat.completions.create(model="zai-org/GLM-5.2", messages=messages)
b = tokenlab.chat.completions.create(model="glm-5.2", messages=messages)

print(a.choices[0].message.content)
print(b.choices[0].message.content)

Quellen: Together OpenAI-Kompatibilität und TokenLab Quickstart, beide eingesehen am 03.10.2026. Bestätigen Sie die Modell-ID mit GET /v1/models, bevor Sie Traffic senden. Wenn Sie von OpenRouter kommen, besagt der Migrationsleitfaden, dass Sie die Basis-URL austauschen und das Provider-Präfix aus den Modell-IDs entfernen sollen.

Wer sollte bleiben und wer sollte eine Together AI-Alternative wählen

Bleiben Sie bei Together AI, wenn Sie das benötigen, was in deren Dokumentation steht und in der von TokenLab nicht:

• Die Together-eigene Fine-Tuning-API und Batch-API.
• Einen dedizierten Modell-Inference-Katalog.
• Bereitgestellten Durchsatz, der Kapazität unter einem definierten SLA reserviert.

Die Seite zur OpenAI-Kompatibilität von Together markiert fine_tuning.jobs.* und batches.* als nicht unterstützt im OpenAI-Format, daher nutzen diese Workloads die eigenen APIs von Together. Wir haben in den Unterlagen nichts darüber gefunden, benutzerdefinierte Gewichte auf TokenLab zu hosten. Überprüfen Sie die Modellseite unter tokenlab.sh/models oder fragen Sie support@tokenlab.sh, bevor Sie dies einplanen.

TokenLab passt besser, wenn Ihre Anforderungen mit diesen dokumentierten Unterschieden übereinstimmen:

• Sie möchten ein Guthaben über alle Modelle hinweg, ohne Abonnement oder Mindestumsatz.
• Sie benötigen Anthropic Messages-Felder (Thinking, Claude Tool Use) oder Gemini-native contents mit demselben Key.
• Sie möchten die Bereitstellung Verified, Official oder Auto pro Anfrage wählen.
• Sie möchten die OpenAI Responses-API für Modelle nutzen, die openai_responses auflisten.

Stellen Sie sich ein Team vor, das bereits gpt-5.5 und claude-sonnet-5 aufruft. Beide Modelle listen openai_chat_completions als akzeptiertes Format, sodass ein OpenAI-Client beide abdeckt. Ein Open-Weight-Modell eines dritten Anbieters, wie glm-5.2, nutzt denselben Client und dasselbe Guthaben. Ein Hybrid-Ansatz funktioniert ebenfalls: Fine-Tuning-Traffic bleibt bei Together, und alles andere läuft über einen TokenLab-Key. Unsere Vergleichsseite bietet mehr Informationen zu Routing und Abdeckung.

Jenseits von Text: Bilder, Video und Code

TokenLab dokumentiert /v1/images/generations, /v1/videos/generations, /v1/music/generations und /v1/3d/generations. Asynchrone Jobs geben eine task_id und poll_url zurück, und die Abrechnung erfolgt über die billing_transaction_id. Together listet eigene Bildmodelle auf und gibt an, dass Video Together-nativ ist. Wir haben keine Medienpreise verglichen, da in den Unterlagen keine übereinstimmenden TokenLab-Medienraten enthalten sind. Für Modellauswahlen siehe unsere Leitfäden zu den besten AI-Bildmodell-APIs 2026, den besten AI-Videomodell-APIs 2026 und den besten AI-Modellen für Coding 2026. Die Katalogverfügbarkeit, zum Beispiel kimi-k2.7-code, ist kein Benchmark-Ergebnis. Testen Sie es mit Ihren eigenen Aufgaben.

FAQ

Kann ich meinen OpenAI SDK-Code behalten, wenn ich von Together AI zu TokenLab wechsle?

Größtenteils ja. Ändern Sie die base_url auf https://api.tokenlab.sh/v1, tauschen Sie den Key aus und wählen Sie eine Modell-ID aus GET /v1/models. Der Leitfaden von TokenLab besagt, dass bestehender Code für Retries, Timeouts und Streaming normalerweise beibehalten werden kann. Felder, die für ein anderes API-Format spezifisch sind, sind bei Chat Completions nicht garantiert.

Führt TokenLab automatisch ein Failover zu einem anderen Anbieter durch?

Die von uns gelesene Dokumentation beschreibt Bereitstellungsoptionen, kein Failover von Modell zu Modell. Auto versucht TokenLab Verified, dann Official, und Sie zahlen für die Option, die die Anfrage abschließt. Wenn beides nicht verfügbar ist, erhalten Sie 503 delivery_tier_unavailable, und retryable sagt Ihnen, ob Sie es erneut versuchen sollten.

Ist TokenLab für dasselbe Modell günstiger als Together AI?

Nicht immer. Am 03.10.2026 kostete glm-5.2 auf beiden Seiten $1,4 Input und $4,4 Output. qwen3.7-plus war bei Together günstiger ($0,32 und $1,28 gegenüber $0,4 und $1,6 bei TokenLab). Vergleichen Sie die Endkosten für Ihren eigenen Workload.

Muss ich meinen gesamten Traffic auf einmal umstellen?

Nein. Die beiden APIs verwenden separate Basis-URLs und Keys, sodass Sie einen Workload über TokenLab senden und den Rest bei Together belassen können. Stellen Sie zuerst ein einzelnes Modell um und prüfen Sie dessen Kosten in der Nutzung (Usage).

Vergleichen Sie Ihren aktuellen Together AI-Workload mit TokenLab auf der Vergleichsseite oder lesen Sie unseren OpenRouter-Vergleich und die Modellliste.