Together AI vs Fireworks 2026：开源模型推理价格全面对比
> 核心结论：Together AI 和 Fireworks AI 都是开源模型推理即服务平台，价格高度接近。Together 以模型丰富度取胜（100+ 模型），Fireworks 在部分模型上便宜 10-20%。Llama 4 Maverick 在 Together 上定价 $0.90/$0.90 per M，DeepSeek V3.2 价格与原生 API 基本一致。
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> 数据来源：Together AI Pricing，Fireworks AI Pricing，2026；TLDL；inference.net
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一、平台概述
Together AI
- 上线时间：2023 年，专注开源模型推理
- 模型数量：100+ 开源模型
- 特色：GPU 集群优化，低延迟推理
- 定价模式：按 tokens 计费，部分模型支持按秒计费
Fireworks AI
- 上线时间：2023 年，由前 Meta AI 研究员创立
- 模型数量：50+ 开源模型
- 特色：FireFunction v2（函数调用优化），FireCompressor（上下文压缩）
- 定价模式：纯 tokens 计费
两者都是 open-source-llm-api-vs-proprietary 中提到的"开源模型 API 化"趋势的代表。
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二、热门模型价格逐项对比
2.1 Llama 4 系列
| 模型 | Together AI | Fireworks AI | 差价 |
|---|---|---|---|
| **Llama 4 Maverick** | **$0.90/$0.90** | $1.00/$1.00 | Together 便宜 10% |
| Llama 4 Scout | $0.25/$0.25 | $0.20/$0.20 | Fireworks 便宜 20% |
| Llama 3.3 70B | $0.40/$0.40 | $0.45/$0.45 | Together 便宜 ~11% |
| Llama 3.1 8B | $0.05/$0.05 | $0.06/$0.06 | Together 便宜 ~17% |
分析：Together 在 Llama 系列上整体更便宜，差价通常在 10-20%。
2.2 DeepSeek 系列
| 模型 | Together AI | Fireworks AI | DeepSeek 原生 |
|---|---|---|---|
| **DeepSeek V3.2** | $0.30/$0.45 | $0.28/$0.42 | **$0.28/$0.42** |
| DeepSeek R1 | $0.80/$0.80 | $0.75/$0.75 | N/A (未公开 API) |
| DeepSeek Coder V2 | $0.20/$0.20 | $0.18/$0.18 | N/A |
分析：Fireworks 的 DeepSeek V3.2 价格与原生 API 一致；Together 稍贵 $0.02/M。参考 deepseek-api-pricing-2026 了解 DeepSeek 原生 API 的更多细节。
2.3 Mistral 系列
| 模型 | Together AI | Fireworks AI | Mistral 原生 |
|---|---|---|---|
| Mistral Small | $0.18/$0.55 | $0.15/$0.45 | $0.20/$0.60 |
| Mistral Medium | $0.45/$1.35 | $0.40/$1.20 | $0.50/$1.50 |
| Codestral | $0.30/$0.30 | $0.25/$0.25 | N/A |
分析：三方平台都比 Mistral 原生 API 便宜 10-25%，Fireworks 微微领先。详见 mistral-api-pricing-2026。
2.4 Qwen 系列（阿里通义）
| 模型 | Together AI | Fireworks AI |
|---|---|---|
| Qwen 2.5 72B | $0.90/$0.90 | $0.80/$0.80 |
| Qwen 2.5 32B | $0.50/$0.50 | $0.45/$0.45 |
| Qwen 2.5 Coder 32B | $0.40/$0.40 | $0.35/$0.35 |
分析：Fireworks 在所有 Qwen 模型上价格更低，差价约 10-12%。
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三、非标准定价模型：Together 的按秒计费
Together AI 提供部分模型的按 GPU 秒计费选项，适合高吞吐量场景：
| GPU 类型 | 单价 | 适用模型 |
|---|---|---|
| A100 80GB | $0.0012/秒 ($4.32/时) | Llama 4 70B 级 |
| H100 | $0.0025/秒 ($9.00/时) | 超大模型 |
| L40S | $0.0008/秒 ($2.88/时) | 中小模型 |
按秒计费模式在持续对话或长文本处理中可能比按 tokens 更经济。例如，保持一个模型热加载处理持续请求流，按秒计费可节省高达 30% 的成本。
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四、功能对比
| 功能 | Together AI | Fireworks AI |
|---|---|---|
| 模型数量 | 100+ | 50+ |
| OpenAI 兼容 API | ✅ | ✅ |
| Streaming | ✅ | ✅ |
| Function Calling | ✅ | ✅ FireFunction v2 |
| JSON 模式 | ✅ | ✅ |
| Batch API | ✅ (50% off) | ✅ (50% off) |
| 自定义模型微调 | ✅ | ✅ |
| 私有部署 | ✅ (企业) | ✅ (企业) |
| 免费额度 | **$25** | **$25** |
| Prompt Caching | ✅ (不同模型不同) | ✅ (不同模型不同) |
两者最大的功能差异在于 Fireworks 的 FireFunction v2——专门为函数调用优化的服务，在 Agent 场景中表现出色。
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五、实际成本对比案例
案例 1：用 Llama 4 Maverick 做聊天机器人
日均 10 万次调用，每次 2K input / 500 output：
| 平台 | 日成本 | 月成本 |
|---|---|---|
| **Together AI** | **$225.00** | **$6,750.00** |
| **Fireworks AI** | **$250.00** | **$7,500.00** |
| GPT-5 原生 | $375.00 | $11,250.00 |
| GPT-5 Nano 原生 | $45.00 | $1,350.00 |
注意：Llama 4 开源模型在这个场景中比 GPT-5 Nano 贵，说明开源模型在"小模型+高频调用"场景下不一定便宜。详见 cheapest-llm-api-2026。
案例 2：批量处理 100 万条数据
每条 4K input / 1K output，使用 DeepSeek V3.2：
| 平台 | 总成本 |
|---|---|
| DeepSeek 原生 API | $980.00 |
| Together AI | $1,050.00 |
| Fireworks AI | $980.00 |
| Batch 折扣后 (原生) | $490.00 |
在这个场景中，Fireworks 和 DeepSeek 原生价格持平，Together 稍贵。使用 Batch API 可省 50%。
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六、隐形成本与注意事项
6.1 缓存命中率
Together AI 和 Fireworks AI 的 Prompt Caching 折扣率因模型而异，不像 OpenAI 那样统一 75% 折扣。实测缓存命中率通常在 30-60% 之间，实际折扣约 15-40%。
6.2 延迟差异
在北美地区，两者延迟接近（<500ms 首 token）；但在亚太地区，Together AI 的节点覆盖更好，延迟低 20-30%。
6.3 模型更新的及时性
Together AI 通常在新模型发布后 24-48 小时内上线，Fireworks 则可能需要 3-7 天。对于追新的开发者，Together 更合适。
6.4 限流与并发
| 平台 | 免费用户 | 付费用户 |
|---|---|---|
| Together AI | 10 RPM | 500+ RPM |
| Fireworks AI | 20 RPM | 1,000+ RPM |
Fireworks 在限流方面更宽松。
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七、平台选择建议
选择 Together AI 的理由
- 需要大量模型选择（100+）
- 追求最快速的模型更新
- 使用 Llama 系列模型（Together 更便宜）
- 亚太地区用户（节点覆盖好）
选择 Fireworks AI 的理由
- 需要函数调用的 Agent 应用（FireFunction v2）
- 使用 Qwen 或 Mistral 系列（Fireworks 更便宜）
- 追求更高的并发限制
- 想复用部分企业级功能
两者都不选，直接调用原生 API 的理由
- 使用 DeepSeek V3.2（原生价格更低）
- 需要 GPT-5/Claude/Gemini（独家模型）
- 需要 Prompt Caching 统一折扣
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八、市场定位与竞品分析
Together AI 和 Fireworks AI 处于"开源模型 API 化"赛道，竞品包括：
| 平台 | 特点 | 价格水平 |
|---|---|---|
| **Together AI** | 模型最多 | ⭐⭐⭐ 中等 |
| **Fireworks AI** | 函数调用优化 | ⭐⭐⭐ 中等 |
| **Inference.net** | 去中心化推理 | ⭐⭐⭐⭐ 更便宜 |
| **Groq** | 硬件加速（LPU） | ⭐⭐⭐ 中等 |
| **Replicate** | 开发者友好 | ⭐⭐ 较贵 |
| **OctoAI** | 企业定制 | ⭐⭐ 较贵 |
其中 inference.net 采用去中心化推理网络，价格可比 Together/Fireworks 低 20-40%，但稳定性和延迟有波动。
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九、总结
| 维度 | Together AI | Fireworks AI |
|---|---|---|
| 模型丰富度 | ✅ 更丰富 | ⚠️ 少但够用 |
| 价格 | ⚠️ 整体持平 | ✅ 部分模型便宜 10-20% |
| 函数调用 | ⚠️ 基本 | ✅ FireFunction v2 |
| 模型更新速度 | ✅ 更快 | ⚠️ 稍慢 |
| 亚太区延迟 | ✅ 更好 | ⚠️ 一般 |
| 免费额度 | $25 | $25 |
一句话总结：追求模型丰富度和上新速度选 Together，追求函数调用和部分模型更低价格选 Fireworks。
更多综合参考：ai-api-pricing-per-million-tokens | ai-api-model-routing-strategy | ai-api-pricing-future-trends-2026-2027
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*数据更新于 2026 年 5 月。价格可能随时变化，请以各平台官方定价页为准。*