Là où Together AI gagne vraiment
L'avantage de Together c'est l'écosystème open-source. Si tu dois fine-tuner Llama 3.1 70B sur ton dataset, le déployer sur une instance GPU dédiée avec débit prévisible, et l'appeler depuis un endpoint OpenAI-shaped — c'est exactement le workflow pour lequel Together a été conçu. Leurs prix sur les modèles OSS tendent à être les meilleurs du marché parce qu'ils opèrent leur propre infrastructure d'inférence plutôt que de revendre. Le produit endpoint dédié compte aussi pour les workloads sensibles SOC 2 / résidence de données.
Là où Kunavo gagne
Couverture frontière closed-source et largeur multimodale. Together ne revend pas Claude, Gemini ni le GPT hébergé d'OpenAI — tu vas chez ces fournisseurs directement, ou chez un agrégateur comme Kunavo. Dès que ton produit a besoin du reasoning de Claude Opus, du contexte 2M de Gemini 3 Pro, ou de toute génération d'image/vidéo, Together cesse d'être la réponse. Kunavo offre aussi un prix mesurablement plus bas sur les modèles frontière (environ 30 % sous le tarif officiel), avec une seule facture Stripe couvrant cartes, Apple Pay, Google Pay, ACH, SEPA, Alipay et WeChat Pay — important pour les produits self-serve mondiaux.
Les utiliser ensemble
Pour beaucoup de setups en production, ce sont en fait des stacks complémentaires. Fais tourner ton modèle OSS fine-tuné sur l'endpoint dédié de Together pour les tâches workhorse sensibles aux coûts (classification, embeddings, ranking), et appelle Kunavo pour les appels frontière reasoning, vision et génération. Les deux sont compatibles OpenAI, donc la plupart du code reste identique — tu changes base_url par environnement.