Alternative à Together AI. Une API pour plus de choix de modèles.

Pourquoi les développeurs envisagent une alternative Together AI

Together AI propose une infrastructure d'inférence et d'IA. Comparez le catalogue et les options de diffusion nécessaires à votre application. Gardez les exigences d’infrastructure dédiée et de modèle personnalisé distinctes d’une intégration de chat standard.

TextCortex apporte un accès aux modèles propriétaires et à poids ouvert dans une API commune compatible OpenAI. L'avantage est la possibilité de conserver un client tout en sélectionnant des modèles parmi les familles et les options d'hébergement européennes.

Un choix de modèles plus large pour votre application

Utilisez GPT, Claude et Gemini aux côtés de Kimi K3, GLM-5.3, DeepSeek et MiMo. Sélectionnez un modèle disponible pour chaque demande, afin que votre assistant de codage, votre service d'extraction et votre fonction d'assistance puissent utiliser différents modèles.

Pour les charges de travail européennes, choisissez l'itinéraire hébergé dans l'UE activé pour le modèle. Un accès plus large au catalogue ne signifie pas que chaque itinéraire a le même emplacement d’hébergement.

Comparez les fonctionnalités de l'API que vous utilisez réellement

Comparez le catalogue et les options de diffusion nécessaires à votre application. Gardez les exigences d’infrastructure dédiée et de modèle personnalisé distinctes d’une intégration de chat standard.

Commencez par le Guide de comparaison des API Together AI. Comparez le comportement de streaming, les appels d'outils, les paramètres de raisonnement, la validation des sorties, les rapports d'utilisation et les tarifs actuels pour votre propre charge de travail.

Faites votre première requête API

Créez un Compte TextCortex et générez une clé API dans les paramètres du compte. Installez le package Python OpenAI sur votre serveur. Stockez la clé dans TEXTCORTEX_API_KEY et définissez TEXTCORTEX_MODEL sur un identifiant renvoyé par GET /models.

Cet exemple conserve les informations d'identification dans les variables d'environnement. La même configuration client fonctionne lorsque vous choisissez un autre modèle pris en charge. Lisez le Référence API pour connaître les paramètres spécifiques au point final.

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["TEXTCORTEX_API_KEY"],
    base_url="https://api.textcortex.com/v1",
)

for model in client.models.list():
    print(model.id)

response = client.chat.completions.create(
    model=os.environ["TEXTCORTEX_MODEL"],
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

Déplacez d’abord une charge de travail

Utilisez le guide de migration pour mettre à jour votre URL de base, votre clé et votre mappage de modèle. Gardez l'intégration existante disponible pendant que vous testez une petite part du trafic.

TextCortex peut faire appel à des fournisseurs d'infrastructure qui vendent également directement l'inférence. La comparaison concerne le service API et les routes modèles disponibles, et non l'affirmation selon laquelle leur infrastructure sous-jacente ne se chevauche jamais.