- 빠른 비교
- LLM API 워크플로 비교 방법
- 모델 카탈로그 및 가용성
- 가격 비교 및 주의사항
- 개발자 워크플로 예시
- Novita AI를 선택해야 하는 경우
- Together AI를 선택해야 하는 경우
- 개발자를 위한 마이그레이션 체크리스트
- 최종 권장 사항
- FAQ
- 기본 채팅 완성의 경우 마이그레이션 패턴은 유사합니다. 기본 URL을 변경하고, 제공업체 API 키를 설정하고, 제공업체가 지원하는 모델 ID를 사용하세요. 프로덕션 애플리케이션의 경우 스트리밍, 도구, 구조화된 출력, 임베딩, 모델 목록 및 지원되지 않는 OpenAI 플랫폼 기능을 별도로 확인하세요.
Novita AI와 Together AI를 비교하고 있다면, 첫 번째 채팅 완성 호출에서 멈추지 마세요. 두 서비스 모두 OpenAI 스타일의 LLM 워크플로에 적합할 수 있지만, 가격, API 및 개발자 워크플로 차이는 프로토타입 이후 앱에 필요한 것(배치 작업, 전용 엔드포인트, 모델 선택, 비용 관리, 프로덕션 운영)을 살펴볼 때 더 명확해집니다. Novita AI는 모델 API, 배치 추론, 전용 엔드포인트, 에이전트 도구 및 GPU 리소스를 하나의 워크플로에서 원할 때 고려할 가치가 있습니다. Together AI는 모델 카탈로그, 파인튜닝 경로, 학습 스택 또는 인프라 설정이 프로덕션 계획에 더 가깝게 맞을 때 평가할 가치가 있습니다.
Together가 더 넓은 제공업체 후보 목록 중 하나라면, 결정하기 전에 2026년 최고의 LLM API 제공업체 비교, 견고한 LLM 추론 인프라 제공업체 체크리스트, 멀티 제공업체 LLM 플랫폼 가이드 및 오픈소스 모델용 최고의 추론 API 제공업체 가이드를 함께 검토하세요. 인접한 단일 제공업체 평가를 위해 동일한 워크로드 기준으로 Fireworks AI 대안 및 Baseten vs Novita AI 가이드와 비교해 보세요.
빠른 비교
| 카테고리 | Novita AI | Together AI | 의미 |
| 주요 적합성 | 모델 API, 배치 추론, 전용 엔드포인트, 에이전트 샌드박스 및 GPU 리소스를 위한 AI 및 에이전트 클라우드 | 모델 실행, 파인튜닝, 학습 및 서빙을 위한 오픈소스 AI 플랫폼 | Novita는 모델 API와 프로덕션 배포 옵션을 하나의 워크플로로 원할 때 강력한 선택입니다. Together는 팀이 이미 Together의 오픈 모델 인프라를 기반으로 구축하고 있을 때 강력한 선택입니다. |
| LLM API 호환성 | https://api.novita.ai/openai를 통한 OpenAI 호환 LLM API |
OpenAI 호환 API 지원 | 기존 OpenAI SDK 사용자는 일반적으로 기본 URL, API 키 및 모델 이름 변경만으로 시작할 수 있습니다. |
| 모델 검색 | 모델 라이브러리 및 /openai/v1/models 엔드포인트 목록에서 사용 가능한 모델과 메타데이터 제공 |
모델 카탈로그는 제공업체/모델 ID를 사용하며 OpenAI SDK 라우팅 지원 | 모델 이름은 상호 교환 가능한 레이블이 아닌 제공업체별 ID로 취급하세요. |
| 가격 모델 | 서버리스 모델 API의 공개 토큰당 가격, 비동기 LLM 작업을 위한 배치 API 지원 및 전용 엔드포인트의 GPU 시간당 가격 | 공개 서버리스 토큰 가격, 배치, 전용 추론, 파인튜닝 및 GPU 경로 제공 | 프로덕션 사용 전에 Novita AI 가격과 Together AI 가격을 모델별, 배포 모드별로 비교하세요. |
| 프로덕션 워크플로 | 실시간 모델 API, 비동기 작업을 위한 LLM 배치 API, 전용 배포, 에이전트 샌드박스 및 GPU 클라우드 | 서버리스 추론, 배치 작업, 전용 추론, 파인튜닝 및 GPU 클러스터 | 결정을 첫 호출 API 편의성으로 축소하기 전에 Novita의 API, 배치 및 전용 엔드포인트를 위한 워크플로 옵션을 Together의 서빙, 배치 및 학습 워크플로와 비교하세요. |
| 민감한 주장 | 가격표만으로 독립적인 지연 시간, 품질, 가동 시간 또는 최저가 제공업체 주장을 유추하지 마세요. | 동일한 주의사항 | 선택하기 전에 동일한 프롬프트를 동일한 대상 모델에서 실행하세요. |
LLM API 워크플로 비교 방법
Novita AI와 Together AI 모두 이미 OpenAI SDK를 사용하는 개발자의 첫 번째 마이그레이션 단계를 줄여줍니다. Novita의 LLM API 가이드에서 마이그레이션 경로는 기본 URL을 https://api.novita.ai/openai로 설정하고, API 키를 설정한 다음 모델 이름을 업데이트하는 것입니다. Novita AI OpenAI 호환 API 문서는 OpenAI 호환 엔드포인트 패밀리 아래에서 채팅 완성, 완성, 모델 목록 및 모델 검색도 문서화합니다.
Together도 일반적인 추론 워크플로를 위한 OpenAI 스타일 SDK 마이그레이션을 지원합니다. 이를 복사-붙여넣기 지침이 아닌 호환성 확인으로 취급하세요. 프로덕션 트래픽을 변경하기 전에 지원되는 엔드포인트 패밀리, 모델 ID, 스트리밍 동작, 도구 동작 및 지원되지 않는 OpenAI 플랫폼 표면을 확인하세요.
대부분의 LLM 애플리케이션 팀에게 첫 번째 테스트는 간단합니다. 두 제공업체에서 동일한 소규모 프롬프트 세트를 실행하고, 토큰 사용량을 기록하고, 출력 품질을 비교하고, 스트리밍, 도구 호출, 구조화된 출력, 컨텍스트 제한 및 오류 처리의 차이점을 확인하세요.
모델 카탈로그 및 가용성
Novita의 모델 라이브러리는 개발자가 일반적으로 묻는 첫 번째 질문, 즉 어떤 모델을 사용할 수 있는지, 비용은 얼마인지, 지원하는 컨텍스트 양은 얼마인지, 요청에 어떤 모델 ID를 사용해야 하는지에 대한 답변을 제공하므로 유용합니다. 이는 모델 후보 목록을 시작하기에 적합한 장소이지만, Novita 제품 전체로 오해해서는 안 됩니다.
실시간 애플리케이션의 경우 Novita의 OpenAI 호환 LLM API를 통해 개발자는 기본 URL을 교체하고, 모델을 선택하고, 이미 알고 있는 동일한 종류의 채팅 완성 워크플로를 실행할 수 있습니다. 오프라인 또는 지연된 작업의 경우 Novita의 LLM 배치 API는 채팅 완성 및 완성을 위한 OpenAI 호환 배치 엔드포인트로 비동기 .jsonl 작업을 지원합니다. 격리된 컴퓨팅이 필요한 프로덕션 워크로드의 경우 Novita 배포는 자동 확장, 규모 제로, LoRA 어댑터 지원 및 텍스트 워크로드를 위한 OpenAI 호환 채팅 API를 갖춘 전용 GPU 지원 엔드포인트를 제공합니다.
Together는 또한 서버리스 추론, 배치 작업, 전용 추론, 파인튜닝, 학습 및 GPU 클러스터 전반에 걸친 강력한 프로덕션 경로를 제공합니다. 유용한 비교는 두 제공업체를 프로덕션 옵션으로 살펴봐야 합니다. Novita는 동일한 개발자 클라우드에서 모델 API, 배치 추론, 전용 엔드포인트, 에이전트 도구 및 GPU 옵션을 원할 때 적합합니다. Together는 모델 카탈로그, 파인튜닝/학습 스택 또는 인프라 설정이 팀이 이미 구축하려는 방식과 일치할 때 적합합니다.
공유 모델 이름이 두 제공업체에서 동일한 프로덕션 동작을 의미한다고 가정하지 마세요. 제공업체는 모델 변형, 양자화, 컨텍스트 창, 캐싱 동작, 도구 지원, 속도 제한 또는 라우팅에서 다를 수 있습니다. 제공업체를 전환하기 전에 각 제공업체의 라이브 모델 목록 및 모델 세부 정보 페이지를 사용하여 정확한 모델 ID와 지원되는 기능을 확인하세요.
가격 비교 및 주의사항
가격은 빠르게 변하므로 아래 예시를 2026년 6월 5일에 확인된 현재 스냅샷으로 사용하고 영구적인 가격표로 사용하지 마세요.
| 예시 중복 모델 영역 | Novita AI 공개 가격 스냅샷 | Together AI 공개 가격 스냅샷 | 주의사항 |
| OpenAI GPT OSS 120B | 입력 $0.05/Mt 및 출력 $0.25/Mt | 입력 $0.15/1M 및 출력 $0.60/1M | 가격 행을 동등하게 취급하기 전에 정확한 모델 ID와 제한을 비교하세요. |
| OpenAI GPT OSS 20B | 입력 $0.04/Mt 및 출력 $0.15/Mt | 입력 $0.05/1M 및 출력 $0.20/1M | 더 낮은 나열된 토큰 가격이 더 나은 출력 품질이나 지연 시간을 증명하지는 않습니다. |
| Llama 3.3 70B Instruct | 입력 $0.135/Mt 및 출력 $0.40/Mt | 입력 $1.04/1M 및 출력 $1.04/1M | 컨텍스트, 모델 ID 및 서빙 스택은 라이브 문서에서 확인해야 합니다. |
| Qwen3 235B A22B Instruct 2507 | 입력 $0.09/Mt 및 출력 $0.58/Mt | FP8 처리량 행에 대해 입력 $0.20/1M 및 출력 $0.60/1M | 유사한 모델 제품군 이름이라도 다른 배포 선택을 나타낼 수 있습니다. |
| Deepseek V4 Pro | Novita 가격 페이지에 입력 $1.6/Mt, 캐시 읽기 $0.135/Mt 및 출력 $3.2/Mt로 표시됨; Novita 모델/홈페이지는 근접하지만 다른 값을 표시할 수 있음 | Together 가격 페이지에 DeepSeek V4 Pro를 입력 $2.10, 캐시 입력 $0.20 및 출력 $4.40으로 나열 | 라이브 가격 확인이 중요한 이유를 보여주는 좋은 예입니다. |
가격에 대한 결론은 절대적이지 않고 적합성 기반입니다. 확인된 시점에서 여러 중복 예시 행에서 Novita의 나열된 서버리스 가격이 더 낮았으며, 이는 비용에 민감한 평가 및 프로덕션 워크로드에 Novita를 매력적으로 만듭니다. 그러나 서버리스 토큰 가격에서 멈추지 마세요. Novita는 배치 추론 및 전용 배포도 있는 반면, Together는 자체 배치, 전용 추론, 파인튜닝 및 GPU 옵션이 있습니다. 워크로드가 지연 시간에 민감하거나, 처리량이 높거나, 비동기식이거나 격리된 컴퓨팅에 더 적합한 경우 API 가격, 배치 가격 및 전용 엔드포인트 가격을 포함하여 실제로 사용할 배포 모드를 비교하세요.
개발자 워크플로 예시
이 스니펫을 워크플로 패턴으로 사용하세요. 프로덕션에서 제공업체를 사용하기 전에 현재 모델 ID, 엔드포인트 동작 및 계정 제한을 확인하세요.
OpenAI Python SDK를 사용한 Novita AI API 워크플로
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": "You are a concise technical assistant."},
{"role": "user", "content": "Summarize the tradeoffs of serverless LLM inference."},
],
max_tokens=512,
)
print(response.choices[0].message.content)
마이그레이션 전 Novita 모델 가용성 확인
curl --request GET \
--url https://api.novita.ai/openai/v1/models \
--header "Authorization: Bearer ${NOVITA_API_KEY}" \
--header "Content-Type: application/json"
두 제공업체에서 동일한 프롬프트 실행
동등 비교를 위해 프롬프트, 온도, 최대 출력 및 평가 기준을 안정적으로 유지하세요. 그런 다음 기록하세요:
- 각 제공업체에서 사용된 모델 ID.
- 입력 토큰, 출력 토큰 및 최종 비용.
- 컨텍스트 창 및 최대 출력 제한.
- 스트리밍 동작.
- 애플리케이션이 의존하는 경우 도구 호출 또는 구조화된 출력 동작.
- 실제 요청 형태에서의 지연 시간.
- 실패 모드 및 재시도 동작.
Novita AI를 선택해야 하는 경우
워크로드가 더 중요해진다고 해서 제공업체를 변경하지 않고 모델 테스트에서 프로덕션으로 이동하려는 경우 Novita AI를 선택하세요. Novita는 LLM 워크플로의 일반적인 단계인 실시간 OpenAI 호환 API 호출, 비동기 배치 추론, 전용 엔드포인트, 에이전트 도구 및 GPU 리소스를 지원합니다.
Novita는 특히 다음과 같은 경우 실용적입니다:
- 하나의 제공업체나 모델에 확정하기 전에 여러 LLM을 비교하려는 경우.
- 단위 경제성이 중요하고 모델별 입력, 출력 및 캐시 가격을 검사해야 하는 경우.
- 실시간 호출 대신 Novita의 LLM 배치 API에 적합한 비동기 LLM 워크로드가 있는 경우.
- 안정적인 트래픽, 격리된 GPU 리소스, 사용자 정의 모델 또는 LoRA 어댑터를 위한 전용 엔드포인트가 필요한 경우.
- 애플리케이션이 동일한 플랫폼 방향에서 이미지, 오디오, 비디오, 비전, 에이전트 샌드박스 또는 GPU 리소스도 필요로 하는 경우.
- API 호출로 시작하면서도 배치, 전용, 에이전트 및 GPU 경로를 열어둘 수 있는 제공업체를 원하는 경우.
가격은 여전히 결정의 일부일 뿐입니다. 라이브 트래픽을 전환하기 전에 워크로드에 대한 출력 품질, 지연 시간, 제한, 배치 동작, 배포 동작 및 기능 호환성을 검증하세요.
Together AI를 선택해야 하는 경우
모델 카탈로그, 파인튜닝 경로, 학습 인프라 또는 배포 설정이 팀에 더 나은 매칭일 때 Together AI를 선택하세요. Together의 문서 및 제품 페이지는 오픈소스 모델 실행, 모델 파인튜닝, GPU 클러스터 시작, 배치 작업 및 전용 모델 추론을 강조합니다.
Together는 특히 다음과 같은 경우 실용적입니다:
- 오늘은 서버리스 추론이 필요하지만 나중에 Together의 파인튜닝 또는 학습 워크플로를 사용할 것으로 예상되는 경우.
- 평가, 분류, 합성 데이터 생성 또는 요약과 같은 오프라인 워크로드가 있고 Together의 배치 워크플로를 선호하는 경우.
- 예측 가능한 트래픽, 지연 시간에 민감한 애플리케이션 또는 처리량이 높은 프로덕션 워크로드를 위한 전용 추론이 필요하고 Together의 배포 모델이 요구 사항에 맞는 경우.
- 팀에 이미 Together의 GPU 클러스터 또는 전용 추론 제품과 일치하는 인프라 요구 사항이 있는 경우.
주의사항은 간단합니다. 워크로드에 배치 작업이나 전용 추론이 포함된다고 해서 Together를 선택하지 마세요. Novita도 이러한 경로를 지원합니다. 테스트 후 Together의 특정 모델, 파인튜닝, 학습, 배치 또는 전용 설정이 워크로드에 더 나은 성과를 낼 때 Together를 선택하세요.
개발자를 위한 마이그레이션 체크리스트
Together AI에서 Novita AI로, Novita AI에서 Together AI로, 또는 OpenAI에서 두 제공업체 중 하나로 이동하기 전에 다음 확인을 완료하세요. LLM API 종속성을 피하는 데 초점을 맞춘 광범위한 플랫폼 평가는 LLM API 제공업체를 종속성 없이 전환하는 방법: 플랫폼 체크리스트를 참조하세요.
- 제공업체의 라이브 모델 카탈로그 또는 모델 목록 엔드포인트에서 현재 모델 ID를 확인하세요.
- 기본 URL 및 엔드포인트 패밀리를 확인하세요.
- 앱에서 사용하는 경우에만 채팅 완성, 완성, 스트리밍, 도구, 구조화된 출력 및 임베딩을 검증하세요.
- 컨텍스트 창, 최대 출력 및 모든 모달리티 제한을 비교하세요.
- 대표적인 프롬프트를 다시 실행하고 작업 유형별로 출력을 평가하세요.
- 해당되는 경우 라이브 입력, 출력, 캐시, 배치 및 전용 엔드포인트 가격으로 총 비용을 비교하세요.
- 실제 페이로드 크기 및 동시성에서 지연 시간을 테스트하세요.
- 계정 제한, 속도 제한, 오류 형태, 재시도 동작 및 폴백 계획을 검토하세요.
- 프로덕션 출력 품질이나 안정성이 변경될 경우 롤백 경로를 유지하세요.
최종 권장 사항
실제로 실행해야 하는 워크플로부터 시작하세요. 하나의 Novita 계정에서 OpenAI 호환 모델 API, 배치 추론, 전용 엔드포인트, 에이전트 도구 또는 GPU 리소스가 필요한 경우 Novita AI는 첫 번째 테스트 세트에 포함되어야 합니다. Together의 파인튜닝 경로, 학습 스택, 모델 카탈로그, 배치 워크플로, 전용 추론 또는 GPU 클러스터 설정도 필요한 경우 Together를 함께 테스트하세요.
가장 안전한 워크플로는 동일한 프롬프트, 동일한 성공 기준 및 사용하려는 배포 모드로 두 제공업체를 모두 테스트하는 것입니다. 일반적인 “최고”, “가장 빠름” 또는 “가장 저렴함” 주장이 아닌 실제 모델, 워크로드, 가격표, 배치 동작, 엔드포인트 동작 및 운영 제약 조건에 따라 선택하세요.
FAQ
Novita AI는 OpenAI와 호환되나요?
네. Novita의 LLM API 문서는 OpenAI API 표준과의 호환성을 설명하며 base_url="https://api.novita.ai/openai"를 사용한 공식 OpenAI SDK 사용 예제를 보여줍니다.
Together AI는 OpenAI와 호환되나요?
네. Together는 일반적인 추론 워크플로를 위한 OpenAI 스타일 호환성을 지원합니다. 프로덕션 마이그레이션 전에 지원되는 엔드포인트 패밀리, 모델 ID, 스트리밍 동작, 도구 지원, 구조화된 출력 동작 및 지원되지 않는 OpenAI 플랫폼 표면을 확인하세요.
Novita AI가 Together AI보다 저렴한가요?
2026년 6월 5일에 확인된 여러 중복 예시 모델 행에서 Novita의 공개 가격 페이지가 더 낮은 토큰 가격을 보여주었습니다. 이는 Novita가 모든 워크로드에 대해 항상 더 저렴하다는 것을 증명하지는 않습니다. 모델 ID, 컨텍스트 창, 캐시 동작, 배치 할인, 전용 엔드포인트, 지연 시간 및 출력 품질이 모두 실제 비용에 영향을 미치기 때문입니다.
어떤 플랫폼이 더 많은 모델을 가지고 있나요?
두 플랫폼 모두 광범위한 모델 액세스를 중심으로 포지셔닝합니다. Novita의 홈페이지는 개발자가 단일 API를 통해 200개 이상의 모델을 실행할 수 있다고 말하는 반면, Together의 제품 표면도 200개 이상의 모델에 대한 액세스를 설명합니다. 프로덕션 결정의 경우 헤드라인 모델 수만 비교하는 대신 각 제공업체의 라이브 모델 카탈로그를 사용하세요.
Together AI에서 Novita AI로 마이그레이션해야 하나요?
배치 추론, 전용 엔드포인트, 에이전트 도구 및 GPU 리소스를 동일한 워크플로에 유지할 여유와 함께 OpenAI 호환 모델 API를 원한다면 Novita AI 테스트를 고려하세요. 가격 행이 낮아 보인다고 해서 마이그레이션하지 마세요. 먼저 워크로드에 대한 정확한 모델 ID, 컨텍스트 창, 품질, 지연 시간, 스트리밍 동작, 배치 동작, 엔드포인트 동작, 도구 지원 및 총 비용을 확인하세요.
Novita AI에서 Together AI로 마이그레이션해야 하나요?
테스트 후 Together AI의 모델 카탈로그, 파인튜닝 워크플로, 학습 스택, 배치 워크플로, 전용 추론 또는 GPU 클러스터 옵션이 워크로드에 더 잘 맞는다면 Together AI를 고려하세요. 애플리케이션에 배치 추론이나 전용 엔드포인트가 필요하다고 해서 Novita에서 이동하지 마세요. Novita는 둘 다 지원합니다. 정확한 모델, 배포 모드, 비용 프로필 및 신뢰성 목표에 대해 Together가 더 나은 성과를 낼 때만 전환하세요.
