Together AI 替代方案：当您需要网关的简洁性而非基础设施时

大多数寻找 Together AI 替代方案的团队并不需要不同的 GPU 集群；他们需要的是更少的组件。Together 自己的文档描述了无服务器（serverless）的每 token 推理，以及单独的专用（dedicated）、微调（fine-tuning）和预留吞吐量（provisioned-throughput）产品。TokenLab 的文档则体现了一种平衡：一个账户余额、一个 API key 和四种请求格式。我们在 2026 年 10 月 3 日阅读了这两套文档，并围绕它们实际陈述的内容重写了本文。早期版本中的几个数字有误，因此我们进行了替换。

核心要点

• 两个 API 都接受 OpenAI 风格的 Chat Completions。Together 使用 https://api.together.ai/v1；TokenLab 使用 https://api.tokenlab.sh/v1（文档观察日期：2026-10-03）。
• TokenLab 文档规定 User 层级每个 key 每分钟限制 1,000 次请求。我们阅读的 Together 页面没有给出具体数值限制，并将无服务器性能称为“尽力而为”（best-effort）。
• 在我们能够按名称匹配的三种模型中，glm-5.2 的价格相等，而 qwen3.7-plus 在 Together 上的价格更低。deepseek-v4-pro 的价格取决于一天中的时间以及你所比较的 Together 版本。
• TokenLab 文档中记录了交付选项（auto、verified、official）和重试规则。它并未记录模型到模型的故障转移（failover），因此我们不对此做出承诺。
• 如果你需要 Together 的微调 API、Batch API、专用端点或带有 SLA 的预留吞吐量，请继续使用 Together。

Together AI 替代方案：文档对比

我们仅比较了双方公开的内容。如果单元格中没有数字，说明我们阅读的文档中未提供相关信息。

项目	Together AI	TokenLab	来源及观察日期
Base URL	https://api.together.ai/v1	https://api.tokenlab.sh/v1 (Anthropic SDK 和 Gemini 使用 https://api.tokenlab.sh)	Together OpenAI 兼容性, TokenLab 迁移指南; 2026-10-03
API 兼容性	用于聊天、补全、嵌入、图像、语音、转录的 OpenAI SDK 调用；不支持 Assistants 和 OpenAI 格式的批处理	Chat Completions, Responses, Anthropic Messages, Gemini generateContent；每个模型列出了其 accepted_request_formats	上述两个页面及 API 格式; 2026-10-03
速率限制	页面上无数值限制；高需求下会出现 429 或 503；提供预留吞吐量以保证稳定性	每个 API key：User 1,000, Partner 10,000, VIP 10,000 次请求/分钟	Together 速率限制, TokenLab 速率限制; 2026-10-03
glm-5.2 每 1M tokens	输入 $1.40, 输出 $4.40 (zai-org/GLM-5.2)	输入 $1.4, 输出 $4.4	Together 模型, TokenLab 模型 API; 2026-10-03
qwen3.7-plus 每 1M tokens	输入 $0.32, 输出 $1.28 (Qwen/Qwen3.7-Plus)	输入 $0.4, 输出 $1.6 (256,000 输入 tokens 以内)；$1.2 和 $4.8 (1,000,000 以内)	Together 模型, TokenLab 模型 API; 2026-10-03
deepseek-v4-pro 每 1M tokens	输入 $1.32, 输出 $3.96 (deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813)	非高峰期 $0.66 和 $1.98；高峰期 $1.32 和 $3.96	Together 模型, TokenLab 模型 API; 2026-10-03

价格行有三点注意事项：

• TokenLab 的高峰时段为北京时间 09:00-12:00 和 14:00-18:00。Together 页面列出了一个 DeepSeek 价格和一个特定的“0813”版本，因此这两行可能描述的并非完全相同的模型。
• glm-5.2 的缓存读取价格也相同：双方均为每 1M tokens $0.26。
• glm-5.2、deepseek-v4-pro 和 qwen3.7-plus 在 TokenLab 上显示为 verified: false, official: true。这对下文的交付部分很重要。

以下是 10M 输入和 2M 输出 tokens 的 qwen3.7-plus 的预估费用（每个 prompt 均在 256,000 tokens 以内）：

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

以上数字均为基于标价的估算，不含缓存和税费。TokenLab 文档指出，最低的单 token 价格并不总是意味着完成任务的最低成本，因此请在你的实际 prompt 上对比最终使用成本。

本文的早期版本还列出了 gpt-5.5、claude-sonnet-5 和 deepseek-v4-pro 的 TokenLab 费率，这些费率与实时模型 API 不符。在 2026 年 10 月 3 日，API 显示的价格如下：

模型	输入每 1M	输出每 1M	最大输入 tokens	来源
gpt-5.5	$1.5	$9	1,000,000	model API
claude-sonnet-5	$0.9	$4.5	1,000,000	model API

文档建议不要硬编码复制的价格表，我们也同意这一点。我们删除了无法确认价格的模型行。

TokenLab 的交付选项与重试

TokenLab 记录了三种交付选项，可通过 X-TokenLab-Delivery-Policy 请求头（auto、verified 或 official）进行选择。请求头会覆盖 API key 设置，而 API key 设置会覆盖工作区（Workspace）默认值（API 参考，观察日期：2026-10-03）。

• TokenLab Verified：由 TokenLab 验证的交付，按 TokenLab 价格计费。
• Official：基于模型制造商的公开价格。
• Auto：在可用时使用 Verified，必要时使用 Official。你将按完成请求的选项付费。

每个完成的请求仅按产生结果的选项计费一次（计费）。无效的请求头将返回 400。如果所请求的选项不可用，你将收到 503 delivery_tier_unavailable 以及一个请求 ID。当操作没有供应时，retryable 为 false，你不应在不更改请求的情况下重复该请求。

文档按状态码描述了重试机制（错误处理，速率限制）：

状态码	建议操作
400, 401, 402, 403, 404, 413	不要重复；请更改请求、key、余额、权限或输入内容
429	在 Retry-After 延迟后重试；如果缺失，请使用带抖动（jitter）的指数退避
500-504	仅在 retryable 为 true 时重试；遵守 retry_after 并限制尝试次数

另外两个细节对我们有帮助。快速入门客户端将 max_retries 设置为 0，因此重试策略保留在你的代码中。异步创建请求（视频、音乐、3D）在检查任务是否已存在之前不应重试。我们没有发现任何记录在案的网关延迟数据或自动跨模型故障转移，因此我们删除了旧的 15-40ms 的说法和故障转移承诺。

迁移代码片段：每个 API 的一次补全

我们使用了 glm-5.2，因为两个供应商都列出了它。Together 的模型字符串遵循 <provider>/<model_name>；TokenLab ID 不带供应商前缀。

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)

来源：Together OpenAI 兼容性 和 TokenLab 快速入门，均为 2026-10-03 观察。在发送流量前，请使用 GET /v1/models 确认模型 ID。如果你来自 OpenRouter，迁移指南建议交换 base URL 并从模型 ID 中删除供应商前缀。

谁应该留下，谁应该选择 Together AI 替代方案

如果你需要 Together 文档中列出而 TokenLab 文档中没有的功能，请留在 Together AI：

• Together 原生的微调 API 和 Batch API。
• 专用的模型推理目录。
• 预留吞吐量，在定义的 SLA 下保留容量。

Together 的 OpenAI 兼容性页面将 fine_tuning.jobs.* 和 batches.* 标记为在 OpenAI 格式下不支持，因此这些工作负载使用 Together 自己的 API。我们没有发现任何关于在 TokenLab 上托管自定义权重的证据。在进行规划前，请查看 tokenlab.sh/models 上的模型页面或咨询 support@tokenlab.sh。

当你的需求符合以下记录的差异时，TokenLab 更适合你：

• 你希望在不同模型间共享一个余额，且没有订阅或最低消费要求。
• 你需要在同一个 key 上使用 Anthropic Messages 字段（thinking、Claude 工具使用）或 Gemini 原生的 contents。
• 你希望按请求选择 Verified、Official 或 Auto 交付。
• 你希望在列出 openai_responses 的模型上使用 OpenAI Responses API。

想象一个团队已经在调用 gpt-5.5 和 claude-sonnet-5。这两个模型都将 openai_chat_completions 列为接受的格式，因此一个 OpenAI 客户端即可覆盖两者。第三方的开源权重模型（如 glm-5.2）也可以使用同一个客户端和同一个余额。混合使用也行：微调流量留在 Together，其他所有流量通过一个 TokenLab key。我们的 对比页面 有更多关于路由和覆盖范围的内容。

超越文本：图像、视频和代码

TokenLab 记录了 /v1/images/generations、/v1/videos/generations、/v1/music/generations 和 /v1/3d/generations。异步任务返回 task_id 和 poll_url，计费通过 billing_transaction_id 进行对账。Together 列出了其自己的图像模型，并称视频是 Together 原生的。我们没有比较媒体价格，因为证据中没有匹配的 TokenLab 媒体费率。关于模型选择，请参阅我们的 2026 年最佳 AI 图像模型 API 指南、2026 年最佳 AI 视频模型 API 指南 和 2026 年最佳 AI 编程模型指南。目录可用性（例如 kimi-k2.7-code）并非基准测试结果。请在你的任务上进行测试。

常见问题解答

从 Together AI 迁移到 TokenLab 时，我可以保留现有的 OpenAI SDK 代码吗？

大部分情况下可以。将 base_url 更改为 https://api.tokenlab.sh/v1，更换 key，并从 GET /v1/models 中选择一个模型 ID。TokenLab 的指南称，现有的重试、超时和流式传输代码通常可以保留。其他 API 格式特有的字段在 Chat Completions 中不保证可用。

TokenLab 会自动故障转移到其他供应商吗？

我们阅读的文档描述的是交付选项，而非模型到模型的故障转移。Auto 会尝试 TokenLab Verified，然后是 Official，你将为完成请求的选项付费。如果两者都没有供应，你将收到 503 delivery_tier_unavailable，且 retryable 会告诉你是否应该重试。

对于同一个模型，TokenLab 是否比 Together AI 更便宜？

并不总是如此。在 2026 年 10 月 3 日，glm-5.2 的输入价格均为 $1.4，输出均为 $4.4。qwen3.7-plus 在 Together 上更低（$0.32 和 $1.28，而 TokenLab 上为 $0.4 和 $1.6）。请在你的工作负载上对比最终成本。

我必须一次性迁移所有流量吗？

不需要。这两个 API 使用不同的 base URL 和 key，因此你可以将一个工作负载通过 TokenLab 发送，其余的留在 Together。先迁移一个模型，并在“使用情况”（Usage）中检查其成本。

在 对比页面 上对比你当前的 Together AI 工作负载与 TokenLab，或阅读我们的 OpenRouter 对比 和 模型列表。