Together AI vs Novita AI : différences de tarification, d’API et de flux de travail

Si vous comparez Novita AI et Together AI, ne vous arrêtez pas au premier appel de chat completion. Les deux peuvent s’intégrer à un flux de travail LLM de style OpenAI, mais les différences de tarification, d’API et de flux de travail développeur deviennent plus claires lorsque vous examinez ce dont votre application a besoin après le prototype : jobs batch, endpoints dédiés, choix de modèle, contrôles de coûts et opérations de production. Novita AI mérite d’être envisagé lorsque vous souhaitez disposer d’API de modèles, d’inférence batch, d’endpoints dédiés, d’outils d’agent et de ressources GPU dans un seul flux de travail. Together AI mérite d’être évalué lorsque son catalogue de modèles, sa voie de fine-tuning, sa pile d’entraînement ou sa configuration d’infrastructure correspondent mieux à votre plan de production.

Si Together n’est qu’une option parmi une liste plus large de fournisseurs, consultez également la comparaison des meilleurs fournisseurs d’API LLM en 2026, la liste de contrôle des fournisseurs d’infrastructure d’inférence LLM robustes, le guide des plateformes LLM multi-fournisseurs, et le guide des principaux fournisseurs d’API d’inférence pour modèles open-source avant de décider. Pour des évaluations adjacentes d’un seul fournisseur, comparez les guides Fireworks AI alternative et Baseten vs Novita AI avec les mêmes critères de charge de travail.

Comparaison rapide

Catégorie	Novita AI	Together AI	Ce que cela signifie
Adéquation principale	Cloud AI et agent pour API de modèles, inférence batch, endpoints dédiés, bac à sable agent et ressources GPU	Plateforme IA open-source pour exécuter, affiner, entraîner et servir des modèles	Novita est un bon choix lorsque vous voulez un seul flux de travail pour les API de modèles et les options de déploiement en production ; Together est un bon choix lorsque votre équipe construit déjà autour de l’infrastructure de modèles ouverts de Together.
Compatibilité API LLM	API LLM compatible OpenAI via https://api.novita.ai/openai	Prise en charge des API compatibles OpenAI	Les utilisateurs existants du SDK OpenAI peuvent généralement commencer par changer l’URL de base, la clé API et le nom du modèle.
Découverte de modèles	Bibliothèque de modèles et endpoint /openai/v1/models listant les modèles et métadonnées disponibles	Le catalogue de modèles utilise des ID fournisseur/modèle et prend en charge le routage du SDK OpenAI	Considérez les noms de modèles comme des ID spécifiques au fournisseur, et non comme des étiquettes interchangeables.
Modèle de tarification	Tarification publique par token pour les API de modèles serverless, prise en charge de l’API batch pour les travaux LLM asynchrones, et tarification à l’heure GPU pour les endpoints dédiés	Tarification publique serverless par token, plus batch, inférence dédiée, fine-tuning et voies GPU	Comparez la tarification Novita AI et le modèle de tarification Together AI modèle par modèle et mode de déploiement par mode de déploiement avant l’utilisation en production.
Flux de travail de production	API de modèles en temps réel, API LLM Batch pour les jobs asynchrones, déploiements dédiés, bac à sable agent et cloud GPU	Inférence serverless, jobs batch, inférence dédiée, fine-tuning et clusters GPU	Comparez les options de flux de travail Novita AI pour les API, le batch et les endpoints dédiés avec le flux de service, batch et d’entraînement de Together avant de réduire la décision à la simple commodité du premier appel API.
Affirmations sensibles	Ne déduisez pas de la latence, de la qualité, de la disponibilité ou des affirmations de fournisseur le moins cher uniquement à partir des tableaux de prix	Même avertissement	Exécutez les mêmes prompts sur les mêmes modèles cibles avant de choisir.

Comment les flux de travail des API LLM se comparent

Novita AI et Together AI réduisent tous deux la première étape de migration pour les développeurs qui utilisent déjà les SDK OpenAI. Dans le guide de l’API LLM de Novita, le chemin de migration consiste à définir l’URL de base sur https://api.novita.ai/openai, à définir la clé API et à mettre à jour le nom du modèle. La documentation de l’API compatible OpenAI de Novita AI documente également les chat completions, les completions, la liste des modèles et la récupération de modèles sous la famille d’endpoints compatible OpenAI.

Together prend également en charge la migration SDK de style OpenAI pour les flux de travail d’inférence courants. Considérez cela comme une vérification de compatibilité plutôt que comme une instruction copier-coller : confirmez la famille d’endpoints prise en charge, l’ID du modèle, le comportement de streaming, le comportement des outils, et toute surface de plateforme OpenAI non prise en charge avant de modifier le trafic de production.

Pour la plupart des équipes d’applications LLM, le premier test est simple : exécutez le même petit ensemble de prompts via les deux fournisseurs, enregistrez l’utilisation des tokens, comparez la qualité de la sortie et notez toute différence dans le streaming, les appels d’outils, les sorties structurées, les limites de contexte et la gestion des erreurs.

Catalogue de modèles et disponibilité

La bibliothèque de modèles de Novita est utile car elle répond aux premières questions que les développeurs se posent généralement : quels modèles sont disponibles, combien coûtent-ils, quelle est la taille du contexte pris en charge et quel ID de modèle utiliser dans la requête. C’est le bon endroit pour commencer une liste restreinte de modèles, mais il ne faut pas le confondre avec l’ensemble du produit Novita.

Pour les applications en temps réel, l’API LLM compatible OpenAI de Novita permet aux développeurs de changer l’URL de base, de choisir un modèle et d’exécuter le même type de flux de travail de chat completion qu’ils connaissent déjà. Pour les travaux hors ligne ou différés, l’API LLM Batch de Novita prend en charge les jobs .jsonl asynchrones avec des endpoints batch compatibles OpenAI pour les chat completions et les completions. Pour les charges de travail de production nécessitant un calcul isolé, les déploiements Novita fournissent des endpoints dédiés avec GPU, mise à l’échelle automatique, scale-to-zero, prise en charge des adaptateurs LoRA et une API de chat compatible OpenAI pour les charges de travail textuelles.

Together propose également un solide parcours de production avec l’inférence serverless, les jobs batch, l’inférence dédiée, le fine-tuning, l’entraînement et les clusters GPU. Une comparaison utile devrait considérer les deux fournisseurs comme des options de production : Novita est un bon choix lorsque vous souhaitez des API de modèles, une inférence batch, des endpoints dédiés, des outils d’agent et des options GPU dans le même cloud développeur ; Together est un bon choix lorsque son catalogue de modèles, sa pile de fine-tuning/entraînement ou sa configuration d’infrastructure correspondent à la façon dont votre équipe prévoit déjà de construire.

Ne supposez pas qu’un nom de modèle partagé signifie le même comportement en production chez les deux fournisseurs. Le fournisseur peut différer en termes de variante de modèle, de quantification, de fenêtre de contexte, de comportement de cache, de prise en charge des outils, de limites de débit ou de routage. Avant de changer de fournisseur, utilisez la liste de modèles en direct et la page de détails du modèle de chaque fournisseur pour confirmer l’ID exact du modèle et les fonctionnalités prises en charge.

Comparaison des prix et mises en garde

Les prix changent rapidement, alors utilisez les exemples ci-dessous comme un instantané actuel vérifié le 5 juin 2026, et non comme une grille tarifaire permanente.

Zone de modèle chevauchant	Instantané des prix publics Novita AI	Instantané des prix publics Together AI	Mise en garde
OpenAI GPT OSS 120B	0,05 $/Mt d’entrée et 0,25 $/Mt de sortie	0,15 $/1 M d’entrée et 0,60 $/1 M de sortie	Comparez les ID exacts des modèles et les limites avant de traiter les lignes de prix comme équivalentes.
OpenAI GPT OSS 20B	0,04 $/Mt d’entrée et 0,15 $/Mt de sortie	0,05 $/1 M d’entrée et 0,20 $/1 M de sortie	Un prix par token inférieur ne prouve pas une meilleure qualité de sortie ou une latence plus faible.
Llama 3.3 70B Instruct	0,135 $/Mt d’entrée et 0,40 $/Mt de sortie	1,04 $/1 M d’entrée et 1,04 $/1 M de sortie	Le contexte, l’ID du modèle et la pile de service doivent être vérifiés dans la documentation en direct.
Qwen3 235B A22B Instruct 2507	0,09 $/Mt d’entrée et 0,58 $/Mt de sortie	0,20 $/1 M d’entrée et 0,60 $/1 M de sortie pour la ligne FP8 Throughput	Des noms de familles de modèles similaires peuvent encore représenter des choix de déploiement différents.
Deepseek V4 Pro	La page de tarification Novita indique 1,6 $/Mt en entrée, 0,135 $/Mt en lecture de cache et 3,2 $/Mt en sortie ; la page d’accueil/modèle Novita peut afficher des valeurs proches mais différentes	La page de tarification Together liste DeepSeek V4 Pro à 2,10 $ en entrée, 0,20 $ en entrée en cache et 4,40 $ en sortie	C’est un bon exemple de l’importance des vérifications en direct des prix.

La conclusion sur la tarification est basée sur l’adéquation, et non sur l’absolu. Les prix serverless indiqués par Novita sont inférieurs sur plusieurs lignes d’exemples se chevauchant au moment de la vérification, ce qui rend Novita attrayant pour une évaluation sensible aux coûts et pour les charges de travail de production. Mais ne vous arrêtez pas aux prix serverless par token. Novita propose également une inférence batch et des déploiements dédiés, tandis que Together a ses propres options de batch, d’inférence dédiée, de fine-tuning et de GPU. Si votre charge de travail est sensible à la latence, à haut débit, asynchrone, ou mieux servie par un calcul isolé, comparez le mode de déploiement que vous utiliserez réellement, y compris la tarification de l’API, la tarification du batch et la tarification des endpoints dédiés.

Exemples de flux de travail développeur

Utilisez ces extraits comme modèles de flux de travail. Confirmez l’ID actuel du modèle, le comportement de l’endpoint et les limites du compte avant d’utiliser l’un ou l’autre fournisseur en production.

Flux de travail API Novita AI avec le SDK OpenAI Python

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/openai",
    api_key=os.environ["NOVITA_API_KEY"],
)

response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-oss-20b",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Vous êtes un assistant technique concis."},
        {"role": "user", "content": "Résumez les compromis de l'inférence LLM serverless."},
    ],
    max_tokens=512,
)

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

Vérifier la disponibilité des modèles Novita avant une migration

curl --request GET \
  --url https://api.novita.ai/openai/v1/models \
  --header "Authorization: Bearer ${NOVITA_API_KEY}" \
  --header "Content-Type: application/json"

Exécuter le même prompt sur les deux fournisseurs

Pour un test comparable, gardez le prompt, la température, la sortie maximale et les critères d’évaluation stables. Ensuite, enregistrez :

• ID du modèle utilisé chez chaque fournisseur.
• Tokens d’entrée, tokens de sortie et coût final.
• Fenêtre de contexte et limite de sortie maximale.
• Comportement de streaming.
• Comportement d’appel d’outil ou de sortie structurée si votre application en dépend.
• Latence sous la forme réelle de votre requête.
• Modes de défaillance et comportement de nouvelle tentative.

Quand choisir Novita AI

Choisissez Novita AI lorsque vous souhaitez passer des tests de modèles à la production sans changer de fournisseur simplement parce que la charge de travail devient plus sérieuse. Novita prend en charge les étapes courantes d’un flux de travail LLM : appels API en temps réel compatibles OpenAI, inférence batch asynchrone, endpoints dédiés, outils d’agent et ressources GPU.

Novita est particulièrement pratique lorsque :

• Vous souhaitez comparer plusieurs LLM avant de vous engager sur un fournisseur ou un modèle.
• L’économie unitaire compte et vous devez inspecter la tarification par modèle pour l’entrée, la sortie et le cache.
• Vous avez des charges de travail LLM asynchrones qui correspondent à l’API LLM Batch de Novita plutôt qu’à des appels en temps réel.
• Vous avez besoin d’endpoints dédiés pour un trafic plus stable, des ressources GPU isolées, des modèles personnalisés ou des adaptateurs LoRA.
• Votre application nécessite également des ressources d’image, audio, vidéo, vision, bac à sable agent ou GPU sous la même direction de plateforme.
• Vous voulez un fournisseur qui vous permette de commencer par des appels API tout en gardant les voies batch, dédiées, agent et GPU ouvertes.

Le prix n’est qu’une partie de la décision. Validez la qualité de sortie, la latence, les limites, le comportement batch, le comportement de déploiement et la compatibilité des fonctionnalités pour votre charge de travail avant de basculer le trafic en direct.

Quand choisir Together AI

Choisissez Together AI lorsque son catalogue de modèles, sa voie de fine-tuning, son infrastructure d’entraînement ou sa configuration de déploiement correspondent mieux à votre équipe. La documentation et les pages produits de Together mettent l’accent sur l’exécution de modèles open-source, le fine-tuning de modèles, le lancement de clusters GPU, les jobs batch et l’inférence de modèles dédiée.

Together est particulièrement pratique lorsque :

• Vous avez besoin d’inférence serverless aujourd’hui mais prévoyez d’utiliser le flux de travail de fine-tuning ou d’entraînement de Together plus tard.
• Vous avez des charges de travail hors ligne telles que des évaluations, de la classification, de la génération de données synthétiques ou du résumé et préférez le flux de travail batch de Together.
• Vous souhaitez une inférence dédiée pour un trafic prévisible, des applications sensibles à la latence ou des charges de travail de production à haut débit, et le modèle de déploiement de Together correspond à vos besoins.
• Votre équipe a déjà des exigences d’infrastructure qui correspondent aux produits de cluster GPU ou d’inférence dédiée de Together.

L’avertissement est simple : ne choisissez pas Together simplement parce que la charge de travail implique des jobs batch ou une inférence dédiée. Novita prend également en charge ces voies. Choisissez Together lorsque sa configuration spécifique de modèle, de fine-tuning, d’entraînement, de batch ou de dédié l’emporte pour votre charge de travail après test.

Liste de contrôle de migration pour les développeurs

Avant de passer de Together AI à Novita AI, de Novita AI à Together AI, ou d’OpenAI à l’un ou l’autre fournisseur, effectuez ces vérifications. Pour une évaluation plus large de la plateforme visant à éviter le verrouillage des API LLM avant de vous engager, consultez Comment changer de fournisseur d’API LLM sans verrouillage : liste de contrôle de plateforme.

• Confirmez l’ID actuel du modèle à partir du catalogue de modèles en direct ou du point de terminaison de liste des modèles du fournisseur.
• Confirmez l’URL de base et la famille d’endpoints.
• Vérifiez les chat completions, les completions, le streaming, les outils, les sorties structurées et les embeddings uniquement si votre application les utilise.
• Comparez la fenêtre de contexte, la sortie maximale et les éventuelles limites de modalité.
• Réexécutez des prompts représentatifs et évaluez la sortie par type de tâche.
• Comparez le coût total avec la tarification en direct des entrées, sorties, cache, batch et endpoints dédiés le cas échéant.
• Testez la latence sous une taille de charge utile et une concurrence réalistes.
• Examinez les limites du compte, les limites de débit, les formes d’erreur, le comportement de nouvelle tentative et les plans de repli.
• Gardez une voie de retour si la qualité de sortie ou la fiabilité en production change.

Recommandation finale

Commencez par le flux de travail que vous devez réellement exécuter. Si vous avez besoin d’API de modèles compatibles OpenAI, d’inférence batch, d’endpoints dédiés, d’outils d’agent ou de ressources GPU sous un seul compte Novita, Novita AI mérite de faire partie du premier ensemble de tests. Si vous avez également besoin de la voie de fine-tuning de Together, de sa pile d’entraînement, de son catalogue de modèles, de son flux de travail batch, de son inférence dédiée ou de sa configuration de cluster GPU, testez Together en parallèle.

Le flux de travail le plus sûr consiste à tester les deux fournisseurs avec les mêmes prompts, les mêmes critères de succès et le mode de déploiement que vous prévoyez d’utiliser. Choisissez en fonction du modèle réel, de la charge de travail, de la grille tarifaire, du comportement batch, du comportement des endpoints et des contraintes opérationnelles, et non en fonction d’une affirmation générique de « meilleur », « plus rapide » ou « moins cher ».

FAQ

Novita AI est-il compatible OpenAI ?

Oui. La documentation de l’API LLM de Novita décrit la compatibilité avec la norme API OpenAI et montre des exemples utilisant le SDK officiel OpenAI avec base_url="https://api.novita.ai/openai".

Together AI est-il compatible OpenAI ?

Oui. Together prend en charge la compatibilité de style OpenAI pour les flux de travail d’inférence courants. Avant la migration en production, vérifiez la famille d’endpoints prise en charge, l’ID du modèle, le comportement de streaming, la prise en charge des outils, le comportement des sorties structurées et toute surface de plateforme OpenAI non prise en charge.

Novita AI est-il moins cher que Together AI ?

La page de prix publique de Novita affichait des prix par token inférieurs sur plusieurs lignes d’exemples se chevauchant vérifiées le 5 juin 2026. Cela ne prouve pas que Novita est toujours moins cher pour chaque charge de travail, car l’ID du modèle, la fenêtre de contexte, le comportement du cache, les réductions batch, les endpoints dédiés, la latence et la qualité de sortie affectent tous le coût réel.

Quelle plateforme a le plus de modèles ?

Les deux plateformes se positionnent autour d’un accès large aux modèles. La page d’accueil de Novita indique que les développeurs peuvent exécuter plus de 200 modèles via une seule API, tandis que les surfaces produit de Together décrivent également l’accès à plus de 200 modèles. Pour les décisions de production, utilisez le catalogue de modèles en direct de chaque fournisseur plutôt que de comparer uniquement les nombres de modèles en gros titre.

Dois-je migrer de Together AI vers Novita AI ?

Envisagez de tester Novita AI si vous souhaitez des API de modèles compatibles OpenAI avec la possibilité de conserver l’inférence batch, les endpoints dédiés, les outils d’agent et les ressources GPU dans le même flux de travail. Ne migrez pas uniquement parce qu’une ligne de prix semble plus basse. Vérifiez d’abord l’ID exact du modèle, la fenêtre de contexte, la qualité, la latence, le comportement de streaming, le comportement batch, le comportement des endpoints, la prise en charge des outils et le coût total pour votre charge de travail.

Dois-je migrer de Novita AI vers Together AI ?

Envisagez Together AI si son catalogue de modèles, son flux de travail de fine-tuning, sa pile d’entraînement, son flux de travail batch, son inférence dédiée ou ses options de cluster GPU correspondent mieux à votre charge de travail après test. Ne vous éloignez pas de Novita simplement parce que l’application a besoin d’inférence batch ou d’endpoints dédiés ; Novita prend en charge les deux. Ne basculez que lorsque Together est plus performant pour le modèle exact, le mode de déploiement, le profil de coût et l’objectif de fiabilité qui vous importent.

Puis-je utiliser le même code SDK OpenAI pour les deux ?

Pour les chat completions de base, le modèle de migration est similaire : changez l’URL de base, définissez la clé API du fournisseur et utilisez un ID de modèle pris en charge par le fournisseur. Pour les applications de production, vérifiez séparément le streaming, les outils, les sorties structurées, les embeddings, la liste des modèles et les éventuelles fonctionnalités de plateforme OpenAI non prises en charge.