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Together AI vs Novita AI：LLM API、モデル、料金、開発者ワークフロー

著者 / / LLM / 10 分で読めます
Together AI vs Novita AI：LLM API、モデル、料金、開発者ワークフロー
目次
  1. クイック比較
  2. LLM APIワークフローの比較方法
  3. モデルカタログと可用性
  4. 料金比較と注意点
  5. 開発者ワークフローの例
  6. Novita AIを選ぶべき時
  7. Together AIを選ぶべき時
  8. 開発者のための移行チェックリスト
  9. 最終推奨事項
  10. FAQ

もしNovita AIとTogether AIを比較しているなら、最初のチャット完了呼び出しだけで判断してはいけません。どちらもOpenAIスタイルのLLMワークフローに適合しますが、プロトタイプ後にアプリに必要なもの（バッチジョブ、専用エンドポイント、モデル選択、コスト管理、本番運用）を見ると、判断はより明確になります。Novita AIは、モデルAPI、バッチ推論、専用エンドポイント、エージェントツール、GPUリソースを1つのワークフローで利用したい場合に検討する価値があります。Together AIは、そのモデルカタログ、ファインチューニングパス、トレーニングスタック、またはインフラストラクチャ設定が本番計画に近い場合に評価する価値があります。

クイック比較

カテゴリNovita AITogether AI意味
主な適合性モデルAPI、バッチ推論、専用エンドポイント、エージェントサンドボックス、GPUリソースのためのAIおよびエージェントクラウドオープンソースAIプラットフォーム：モデルの実行、ファインチューニング、トレーニング、提供NovitaはモデルAPIと本番デプロイオプションを1つのワークフローにしたい場合に最適；TogetherはチームがすでにTogetherのオープンモデルインフラを中心に構築している場合に最適。
LLM API互換性https://api.novita.ai/openai を通じたOpenAI互換LLM APIOpenAI互換APIサポート既存のOpenAI SDKユーザーは通常、ベースURL、APIキー、モデル名を変更するだけで開始できます。
モデル発見モデルライブラリおよび /openai/v1/models エンドポイントが利用可能なモデルとメタデータをリストモデルカタログはprovider/model IDを使用し、OpenAI SDKルーティングをサポートモデル名はプロバイダ固有のIDとして扱い、互換ラベルとみなさないでください。
料金モデルサーバーレスモデルAPIの公開トークン単価、非同期LLMワークのためのバッチAPIサポート、専用エンドポイントのGPU時間単価公開サーバレストークン価格に加え、バッチ、専用推論、ファインチューニング、GPUパス本番使用前にモデルごと、デプロイモードごとに最新価格を比較してください。
本番ワークフローリアルタイムモデルAPI、非同期ジョブ用LLMバッチAPI、専用デプロイメント、エージェントサンドボックス、GPUクラウドサーバーレス推論、バッチジョブ、専用推論、ファインチューニング、GPUクラスタ最初のAPI呼び出しの利便性だけで判断せず、両者のリアルタイム、バッチ、専用デプロイパスを比較してください。
注意すべき主張価格表のみから独立したレイテンシ、品質、稼働時間、最安プロバイダを推測しないでください同様の注意事項選択前に同じターゲットモデルで同じプロンプトを実行してください。

LLM APIワークフローの比較方法

Novita AIとTogether AIはどちらも、すでにOpenAI SDKを使用している開発者にとって最初の移行ステップを簡素化します。NovitaのLLM APIガイドでは、移行パスはベースURLを https://api.novita.ai/openai に設定し、APIキーを設定し、モデル名を更新することです。Novita APIリファレンスは、OpenAI互換エンドポイントファミリーの下でチャット完了、完了、モデルリスト、モデル取得も文書化しています。

Togetherも一般的な推論ワークフロー向けにOpenAIスタイルのSDK移行をサポートしています。ただし、これは互換性チェックとして扱い、コピー＆ペーストの指示とみなさないでください。本番トラフィックを切り替える前に、サポートされているエンドポイントファミリー、モデルID、ストリーミング動作、ツール動作、サポートされていないOpenAIプラットフォーム機能を確認してください。

ほとんどのLLMアプリケーションチームにとって、最初のテストは簡単です。両方のプロバイダで同じ小さなプロンプトセットを実行し、トークン使用量を記録し、出力品質を比較し、ストリーミング、ツール呼び出し、構造化出力、コンテキスト制限、エラーハンドリングの違いを確認します。

モデルカタログと可用性

Novitaのモデルライブラリは、開発者が通常最初に尋ねる質問（どのモデルが利用可能か、費用はいくらか、サポートするコンテキスト量、リクエストに入力するモデルID）に答えられるので便利です。これはモデルの絞り込みを開始する正しい場所ですが、Novita製品全体と誤解してはいけません。

リアルタイムアプリケーションの場合、NovitaのOpenAI互換LLM APIを使用すると、開発者はベースURLを変更し、モデルを選択し、すでに知っているチャット完了ワークフローを実行できます。オフラインまたは遅延処理の場合、NovitaのLLMバッチAPIは、Chat CompletionsとCompletions用のOpenAI互換バッチエンドポイントを使用した非同期 .jsonl ジョブをサポートします。分離されたコンピュートが必要な本番ワークロードの場合、Novita Deploymentsは、オートスケーリング、スケール・トゥ・ゼロ、LoRAアダプターサポート、テキストワークロード用のOpenAI互換チャットAPIを備えた専用GPUバックエンドエンドポイントを提供します。

Togetherも、サーバーレス推論、バッチジョブ、専用推論、ファインチューニング、トレーニング、GPUクラスタにわたる強力な本番パスを提供します。有用な比較では、両方のプロバイダを本番オプションとして見るべきです。Novitaは、モデルAPI、バッチ推論、専用エンドポイント、エージェントツール、GPUオプションを同じ開発者クラウドで利用したい場合に適しています。Togetherは、そのモデルカタログ、ファインチューニング/トレーニングスタック、またはインフラストラクチャ設定がチームの構築計画に合致する場合に適しています。

共有されたモデル名が両方のプロバイダで同じ本番動作を意味するとは想定しないでください。プロバイダによって、モデルバリアント、量子化、コンテキストウィンドウ、キャッシング動作、ツールサポート、レート制限、ルーティングが異なる場合があります。プロバイダを切り替える前に、各プロバイダのライブモデルリストとモデル詳細ページを使用して、正確なモデルIDとサポートされている機能を確認してください。

料金比較と注意点

料金は急速に変化するため、以下の例は2026年6月5日に確認した現在のスナップショットとして使用し、永続的な価格表として使用しないでください。

重複するモデル領域の例Novita AIの公開料金スナップショットTogether AIの公開料金スナップショット注意点
OpenAI GPT OSS 120B入力$0.05/Mt、出力$0.25/Mt入力$0.15/1M、出力$0.60/1M価格行を同等と見なす前に、正確なモデルIDと制限を比較してください。
OpenAI GPT OSS 20B入力$0.04/Mt、出力$0.15/Mt入力$0.05/1M、出力$0.20/1Mリストされたトークン価格が低いことは、出力品質やレイテンシが優れていることを証明しません。
Llama 3.3 70B Instruct入力$0.135/Mt、出力$0.40/Mt入力$1.04/1M、出力$1.04/1Mコンテキスト、モデルID、サービススタックはライブドキュメントで確認する必要があります。
Qwen3 235B A22B Instruct 2507入力$0.09/Mt、出力$0.58/Mt入力$0.20/1M、出力$0.60/1M（リストされたFP8 Throughput行）類似したモデルファミリー名でも、異なるデプロイ選択を表す場合があります。
Deepseek V4 ProNovita料金ページ：入力$1.6/Mt、キャッシュ読み取り$0.135/Mt、出力$3.2/Mt；Novitaモデル/ホームページは近いが異なる値を表示する場合がありますTogether料金ページ：DeepSeek V4 Pro 入力$2.10、キャッシュ入力$0.20、出力$4.40これがライブ料金チェックが重要である理由の良い例です。

料金のポイントは絶対的ではなく適合ベースです。チェック時点で、いくつかの重複する例の行でNovitaのリストされたサーバーレス価格は低くなっており、コスト重視の評価や本番ワークロードにNovitaが魅力的です。しかし、サーバーレストークン価格だけで止まらないでください。Novitaにはバッチ推論と専用デプロイメントもあります。Togetherには独自のバッチ、専用推論、ファインチューニング、GPUオプションがあります。ワークロードがレイテンシ重視、高スループット、非同期、または分離コンピュートに適している場合は、実際に使用するデプロイモードを比較してください。

開発者ワークフローの例

これらのスニペットをワークフローパターンとして使用してください。本番で使用する前に、現在のモデルID、エンドポイントの動作、アカウント制限を確認してください。

Novita AIとOpenAI Python SDK

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": "簡潔なテクニカルアシスタントです。"},
        {"role": "user", "content": "サーバーレスLLM推論のトレードオフを要約してください。"},
    ],
    max_tokens=512,
)

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

移行前にNovitaのモデル可用性を確認

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

両方のプロバイダで同じプロンプトを実行

公平な比較のために、プロンプト、温度、最大出力、評価基準を安定に保ちます。次に記録します：

  • 各プロバイダで使用したモデルID
  • 入力トークン、出力トークン、最終コスト
  • コンテキストウィンドウと最大出力制限
  • ストリーミング動作
  • アプリケーションが依存する場合はツール呼び出しまたは構造化出力動作
  • 実際のリクエスト形状でのレイテンシ
  • 障害モードとリトライ動作

Novita AIを選ぶべき時

Novita AIは、ワークロードがより本格的になったからといってプロバイダを変更せずに、モデルテストから本番に移行したい場合に選択します。NovitaはLLMワークフローの一般的な段階（リアルタイムOpenAI互換API呼び出し、非同期バッチ推論、専用エンドポイント、エージェントツール、GPUリソース）をサポートします。

Novitaは特に以下の場合に実用的です：

  • 1つのプロバイダやモデルにコミットする前に複数のLLMを比較したい
  • ユニットエコノミーが重要で、モデルごとの入力、出力、キャッシュ価格を確認する必要がある
  • NovitaのLLMバッチAPIに適合する非同期LLMワークロードがある
  • 安定したトラフィック、分離GPUリソース、カスタムモデル、LoRAアダプターのための専用エンドポイントが必要
  • アプリケーションが同じプラットフォームの方向性の下で画像、音声、ビデオ、ビジョン、エージェントサンドボックス、GPUリソースも必要とする
  • API呼び出しで開始しながらも、バッチ、専用、エージェント、GPUのパスを開いたままにしておきたいプロバイダを求める

価格は依然として決定の一部に過ぎません。ライブトラフィックを切り替える前に、ワークロードの出力品質、レイテンシ、制限、バッチ動作、デプロイ動作、機能互換性を検証してください。

Together AIを選ぶべき時

Together AIは、そのモデルカタログ、ファインチューニングパス、トレーニングインフラストラクチャ、またはデプロイ設定がチームにとってより適している場合に選択します。Togetherのドキュメントと製品ページは、オープンソースモデルの実行、モデルのファインチューニング、GPUクラスタの起動、バッチジョブ、専用モデル推論を強調しています。

Togetherは特に以下の場合に実用的です：

  • 現在サーバーレス推論が必要だが、後でTogetherのファインチューニングやトレーニングワークフローを使用する予定がある
  • 評価、分類、合成データ生成、要約などのオフラインワークロードがあり、Togetherのバッチワークフローを希望する
  • 予測可能なトラフィック、レイテンシ重視のアプリケーション、または高スループットの本番ワークロードのために専用推論が必要であり、Togetherのデプロイモデルが要件に適合する
  • チームのインフラ要件がすでにTogetherのGPUクラスタや専用推論製品と合致している

注意点は単純です：ワークロードにバッチジョブや専用推論が含まれているからといって、Togetherを選択しないでください。Novitaもそれらのパスをサポートしています。テストの結果、Togetherの特定のモデル、ファインチューニング、トレーニング、バッチ、または専用設定がワークロードに勝る場合にのみTogetherを選択してください。

開発者のための移行チェックリスト

Together AIからNovita AIへ、またはNovita AIからTogether AIへ、あるいはOpenAIからどちらかのプロバイダに移行する前に、次のチェックを完了してください：

  • プロバイダのライブモデルカタログまたはモデル一覧エンドポイントから現在のモデルIDを確認
  • ベースURLとエンドポイントファミリーを確認
  • アプリが使用する場合のみ、チャット完了、完了、ストリーミング、ツール、構造化出力、埋め込みを検証
  • コンテキストウィンドウ、最大出力、モダリティ制限を比較
  • 代表的なプロンプトを再実行し、タスクタイプごとに出力をスコアリング
  • ライブの入力、出力、キャッシュ、バッチ、専用エンドポイント価格（該当する場合）で総コストを比較
  • 現実的なペイロードサイズと同時実行数でのレイテンシをテスト
  • アカウント制限、レート制限、エラー形状、リトライ動作、フォールバック計画を確認
  • 本番出力品質や信頼性が変化した場合のロールバックパスを維持

最終推奨事項

実際に実行する必要があるワークフローから始めてください。OpenAI互換のモデルAPI、バッチ推論、専用エンドポイント、エージェントツール、またはGPUリソースを1つのNovitaアカウントで必要とする場合、Novita AIは最初のテストセットに含めるべきです。Togetherのファインチューニングパス、トレーニングスタック、モデルカタログ、バッチワークフロー、専用推論、GPUクラスタ設定も必要な場合は、Togetherも一緒にテストしてください。

最も安全なワークフローは、同じプロンプト、同じ成功基準、そして使用予定のデプロイモードで両方のプロバイダをテストすることです。一般的な「最良」「最速」「最安」の主張ではなく、実際のモデル、ワークロード、価格表、バッチ動作、エンドポイント動作、運用制約に基づいて選択してください。

FAQ

Novita AIはOpenAI互換ですか？

はい。NovitaのLLM APIドキュメントはOpenAI API標準との互換性を説明し、公式のOpenAI SDKを base_url="https://api.novita.ai/openai" で使用する例を示しています。

Together AIはOpenAI互換ですか？

はい。Togetherは一般的な推論ワークフロー向けにOpenAIスタイルの互換性をサポートしています。本番移行前に、サポートされているエンドポイントファミリー、モデルID、ストリーミング動作、ツールサポート、構造化出力動作、サポートされていないOpenAIプラットフォーム機能を確認してください。

Novita AIはTogether AIより安いですか？

2026年6月5日にチェックした時点で、Novitaの公開料金ページは、いくつかの重複するモデル行で低いトークン価格を示していました。しかし、モデルID、コンテキストウィンドウ、キャッシュ動作、バッチ割引、専用エンドポイント、レイテンシ、出力品質のすべてが実際のコストに影響するため、Novitaが常にあらゆるワークロードで安いとは証明されていません。

どちらのプラットフォームがより多くのモデルを持っていますか？

両方のプラットフォームは広範なモデルアクセスを位置づけています。Novitaのホームページは、開発者が単一のAPIを通じて200以上のモデルを実行できると述べています。Togetherの製品ページも200以上のモデルへのアクセスを説明しています。本番での決定には、見出しのモデル数のみを比較するのではなく、各プロバイダのライブモデルカタログを使用してください。

Together AIからNovita AIに移行すべきですか？

OpenAI互換のモデルAPIに加えて、バッチ推論、専用エンドポイント、エージェントツール、GPUリソースを同じワークフローに保持したい場合、Novita AIのテストを検討してください。価格行が低く見えるからという理由だけで移行しないでください。まず、正確なモデルID、コンテキストウィンドウ、品質、レイテンシ、ストリーミング動作、バッチ動作、エンドポイント動作、ツールサポート、総コストをワークロードで確認してください。

Novita AIからTogether AIに移行すべきですか？

テストの結果、Togetherのモデルカタログ、ファインチューニングワークフロー、トレーニングスタック、バッチワークフロー、専用推論、GPUクラスタオプションがワークロードにより適合する場合、Together AIを検討してください。アプリケーションがバッチ推論や専用エンドポイントを必要とするからといってNovitaから離れないでください。Novitaは両方をサポートしています。テストの結果、正確なモデル、デプロイモード、コストプロファイル、信頼性目標においてTogetherの方が優れている場合のみ切り替えてください。

両方のプロバイダで同じOpenAI SDKコードを使用できますか？

基本的なチャット完了の場合、移行パターンは同様です：ベースURLを変更し、プロバイダのAPIキーを設定し、プロバイダがサポートするモデルIDを使用します。本番アプリケーションでは、ストリーミング、ツール、構造化出力、埋め込み、モデル一覧、サポートされていないOpenAIプラットフォーム機能を個別に確認してください。

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