Together AI 替代方案：當您需要 Gateway 的簡潔性而非基礎設施時

大多數尋找 Together AI 替代方案的團隊並不需要不同的 GPU 叢集；他們需要的是更少的組件。Together 自己的文件描述了無伺服器（serverless）的每 Token 推論，以及獨立的專用（dedicated）、微調（fine-tuning）和預留吞吐量（provisioned-throughput）產品。TokenLab 的文件則呈現了一種餘額、一個 API Key 和四種請求格式。我們於 2026 年 10 月 3 日閱讀了兩份文件，並根據它們實際的說明重寫了這篇文章。舊版本中的幾個數字有誤，因此我們已將其替換。

重點摘要

• 兩個 API 都接受 OpenAI 風格的 Chat Completions。Together 使用 https://api.together.ai/v1；TokenLab 使用 https://api.tokenlab.sh/v1（於 2026 年 10 月 3 日觀察）。
• TokenLab 的文件記載 User 等級每個 Key 每分鐘限制 1,000 次請求。我們閱讀的 Together 頁面沒有提供具體數字，並將無伺服器效能稱為「盡力而為」（best-effort）。
• 在我們能按名稱匹配的三個模型中，glm-5.2 的價格相同，而 qwen3.7-plus 在 Together 上較低。deepseek-v4-pro 的價格則取決於當天時間以及您比較的 Together 建置版本。
• TokenLab 記載了交付選項（auto、verified、official）和重試規則。它並未記載模型間的故障轉移（failover），因此我們不對此做出承諾。
• 如果您需要其微調 API、Batch API、專用端點或具有 SLA 的預留吞吐量，請繼續使用 Together。

Together AI 替代方案：文件並列比較

我們僅比較了兩家供應商公開的內容。若儲存格中沒有數字，代表我們閱讀的文件中未提供。

項目	Together AI	TokenLab	來源與觀察日期
Base URL	https://api.together.ai/v1	https://api.tokenlab.sh/v1（Anthropic SDK 和 Gemini 使用 https://api.tokenlab.sh）	Together OpenAI 相容性, TokenLab 遷移指南；2026-10-03
API 相容性	用於聊天、補全、嵌入、圖像、語音、轉錄的 OpenAI SDK 呼叫；不支援 Assistants 和 OpenAI 格式的批次	Chat Completions、Responses、Anthropic Messages、Gemini generateContent；每個模型皆列出其 accepted_request_formats	上述兩頁加上 API 格式；2026-10-03
速率限制	頁面上無數字限制；高負載下為 429 或 503；預留吞吐量可提供保證	每個 API Key：User 1,000、Partner 10,000、VIP 10,000 次請求/分鐘	Together 速率限制, TokenLab 速率限制；2026-10-03
glm-5.2 每 1M tokens	輸入 $1.40，輸出 $4.40 (zai-org/GLM-5.2)	輸入 $1.4，輸出 $4.4	Together 模型, TokenLab 模型 API；2026-10-03
qwen3.7-plus 每 1M tokens	輸入 $0.32，輸出 $1.28 (Qwen/Qwen3.7-Plus)	輸入 $0.4，輸出 $1.6（最高 256,000 輸入 tokens）；$1.2 和 $4.8（最高 1,000,000）	Together 模型, TokenLab 模型 API；2026-10-03
deepseek-v4-pro 每 1M tokens	輸入 $1.32，輸出 $3.96 (deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813)	離峰 $0.66 和 $1.98；尖峰 $1.32 和 $3.96	Together 模型, TokenLab 模型 API；2026-10-03

價格欄位有三點注意事項：

• TokenLab 的尖峰時段為北京時間 09:00-12:00 和 14:00-18:00。Together 頁面列出了一個 DeepSeek 價格和特定的「0813」建置版本，因此這兩行可能描述的並非完全相同的模型。
• glm-5.2 的快取讀取（Cache-read）價格雙方也相同：每 1M tokens $0.26。
• glm-5.2、deepseek-v4-pro 和 qwen3.7-plus 在 TokenLab 上顯示為 verified: false, official: true。這對下方的交付章節很重要。

以下是針對 10M 輸入和 2M 輸出 tokens 的 qwen3.7-plus 預估費用（每個提示詞皆低於 256,000 tokens）：

• TokenLab：10 × $0.4 + 2 × $1.6 = $7.20。
• Together：10 × $0.32 + 2 × $1.28 = $5.76。

以上數字均為根據定價表的預估值，不包含快取和稅費。TokenLab 的文件指出，最低的每 Token 價格並不總是代表完成單一任務的最低成本，因此請在您自己的提示詞上比較最終使用成本。

本文的早期版本還列出了 gpt-5.5、claude-sonnet-5 和 deepseek-v4-pro 的 TokenLab 費率，這些費率與即時模型 API 不符。在 2026 年 10 月 3 日，API 顯示的價格如下：

模型	每 1M 輸入	每 1M 輸出	最大輸入 tokens	來源
gpt-5.5	$1.5	$9	1,000,000	model API
claude-sonnet-5	$0.9	$4.5	1,000,000	model API

文件建議不要硬編碼複製的價格表，我們也同意。我們刪除了無法確認價格的模型行。

TokenLab 的交付選項與重試

TokenLab 記載了三種交付選項，可透過 X-TokenLab-Delivery-Policy 標頭（auto、verified 或 official）針對每個請求進行選擇。請求標頭會覆蓋 API Key 的設定，而 API Key 設定會覆蓋 Workspace 的預設值（API 參考，2026-10-03 觀察）。

• TokenLab Verified：由 TokenLab 驗證交付，採用 TokenLab 價格。
• Official：基於模型製造商的公開價格。
• Auto：優先使用 Verified，必要時使用 Official。您需為完成該請求的選項付費。

每個完成的請求僅會針對產生結果的選項收費一次（計費）。無效的標頭會回傳 400。如果請求的選項不可用，您會收到 503 delivery_tier_unavailable 並附帶一個請求 ID。當操作沒有供應時，retryable 為 false，您不應在未修改的情況下重複該請求。

文件按狀態碼描述了重試機制（錯誤處理，速率限制）：

狀態碼	建議動作
400, 401, 402, 403, 404, 413	請勿重複；請更改請求、Key、餘額、權限或輸入內容
429	在 Retry-After 延遲後重試；若缺少該欄位，請使用帶有抖動（jitter）的指數退避（exponential backoff）
500-504	僅在 retryable 為 true 時重試；請遵守 retry_after 並限制嘗試次數

另外兩個細節對我們很有幫助。快速入門客戶端將 max_retries 設為 0，因此重試策略保留在您的程式碼中。非同步建立請求（影片、音樂、3D）在檢查任務是否已存在之前，不應進行重試。我們沒有發現任何記載的閘道延遲數據或自動跨模型故障轉移，因此我們刪除了舊有的 15-40ms 聲明和故障轉移承諾。

遷移程式碼片段：每個 API 的一次補全

我們使用了 glm-5.2，因為兩家供應商都有列出。Together 的模型字串遵循 <provider>/<model_name>；TokenLab ID 則不帶供應商前綴。

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)

來源：Together OpenAI 相容性 和 TokenLab 快速入門，均於 2026-10-03 觀察。在發送流量前，請先使用 GET /v1/models 確認模型 ID。如果您是從 OpenRouter 遷移過來，遷移指南建議替換 Base URL 並移除模型 ID 中的供應商前綴。

誰該留下，誰該選擇 Together AI 替代方案

如果您需要 Together 文件中有列出但 TokenLab 文件中沒有的功能，請留在 Together AI：

• Together 原生的微調 API 和 Batch API。
• 專用的模型推論目錄。
• 預留吞吐量（Provisioned throughput），可在定義的 SLA 下保留容量。

Together 的 OpenAI 相容性頁面標記 fine_tuning.jobs.* 和 batches.* 在 OpenAI 格式中不支援，因此這些工作負載使用 Together 自己的 API。我們在證據中沒有發現關於在 TokenLab 上託管自訂權重的任何資訊。在規劃之前，請檢查 tokenlab.sh/models 上的模型頁面或詢問 support@tokenlab.sh。

當您的需求符合以下記載的差異時，TokenLab 更適合您：

• 您希望在不同模型間共享一個餘額，且沒有訂閱或最低消費要求。
• 您需要在同一個 Key 上使用 Anthropic Messages 欄位（思考、Claude 工具使用）或 Gemini 原生的 contents。
• 您希望針對每個請求選擇 Verified、Official 或 Auto 交付。
• 您希望在列出 openai_responses 的模型上使用 OpenAI Responses API。

想像一個團隊已經在呼叫 gpt-5.5 和 claude-sonnet-5。這兩個模型都將 openai_chat_completions 列為接受格式，因此一個 OpenAI 客戶端即可涵蓋兩者。第三方的開源權重模型（如 glm-5.2）也可以使用同一個客戶端和同一個餘額。混合使用也行：微調流量保留在 Together，其他所有流量則透過一個 TokenLab Key 處理。我們的 比較頁面 有更多關於路由和覆蓋範圍的資訊。

超越文字：圖像、影片和程式碼

TokenLab 記載了 /v1/images/generations、/v1/videos/generations、/v1/music/generations 和 /v1/3d/generations。非同步任務會回傳 task_id 和 poll_url，計費則透過 billing_transaction_id 進行調節。Together 列出了自己的圖像模型，並表示影片是 Together 原生的。我們沒有比較媒體價格，因為證據中沒有匹配的 TokenLab 媒體費率。關於模型選擇，請參閱我們的 2026 年最佳 AI 圖像模型 API 指南、2026 年最佳 AI 影片模型 API 指南 以及 2026 年最佳 AI 程式碼模型指南。目錄可用性（例如 kimi-k2.7-code）並非基準測試結果。請在您自己的任務上進行測試。

常見問題

從 Together AI 遷移到 TokenLab 時，我可以保留我的 OpenAI SDK 程式碼嗎？

基本上可以。將 base_url 變更為 https://api.tokenlab.sh/v1，更換 Key，並從 GET /v1/models 選擇一個模型 ID。TokenLab 的指南指出，現有的重試、逾時和串流程式碼通常可以保留。其他 API 格式特有的欄位在 Chat Completions 中不保證可用。

TokenLab 會自動故障轉移到其他供應商嗎？

我們閱讀的文件描述的是交付選項，而非模型間的故障轉移。Auto 會嘗試 TokenLab Verified，然後是 Official，您需為完成請求的選項付費。如果兩者都沒有供應，您會收到 503 delivery_tier_unavailable，而 retryable 會告訴您是否應該重試。

對於同一個模型，TokenLab 是否比 Together AI 更便宜？

不一定。在 2026 年 10 月 3 日，glm-5.2 的輸入為 $1.4，輸出為 $4.4，雙方價格相同。qwen3.7-plus 在 Together 上較低（$0.32 和 $1.28，而 TokenLab 為 $0.4 和 $1.6）。請在您自己的工作負載上比較最終成本。

我必須一次遷移所有流量嗎？

不用。這兩個 API 使用不同的 Base URL 和 Key，因此您可以將一個工作負載透過 TokenLab 發送，其餘留在 Together。先遷移單一模型，並在「使用量」（Usage）中檢查其成本。

在 比較頁面 上比較您目前的 Together AI 工作負載與 TokenLab，或閱讀我們的 OpenRouter 比較 和 模型列表。