2026년 현재 오픈소스 모델의 성능이 비약적으로 발전하면서 이를 효율적으로 호스팅하는 인프라의 중요성이 커졌습니다. Together AI는 라마나 미스트랄 같은 모델을 API 형태로 제공하며 비용과 속도 면에서 큰 주목을 받아온 플랫폼입니다. 하지만 프로젝트의 규모나 특성에 따라 더 최적화된 선택지가 필요한 시점이 오기도 하더라고요.
Together AI 어떤 기능과 장점이 있나요
Together AI는 오픈소스 거대언어모델을 가장 빠르고 저렴하게 실행할 수 있는 환경을 제공하는 데 집중합니다. 독자적인 플래시 어텐션 기술과 커스텀 커널 최적화를 바탕으로 추론 속도를 극대화한 것이 특징입니다.
- 라마 4 및 최신 오픈소스 모델의 즉각적인 지원
- 초당 토큰 생성 수 기준 업계 상위권의 처리 속도
- 사용한 만큼 지불하는 합리적인 토큰 기반 과금 체계
- 파인튜닝을 위한 대규모 GPU 클러스터 대여 가능
단순히 API만 빌려주는 것이 아니라 개발자가 자신의 데이터를 학습시켜 최적화된 모델을 배포하기에 매우 유연한 구조를 가지고 있습니다.
왜 투게더 AI 대신 다른 서비스를 찾게 될까요
기술적 완성도는 높지만 모든 상황에서 완벽할 수는 없습니다. 특히 2026년 들어 경쟁사들이 특정 분야에서 압도적인 강점을 보이면서 사용자들의 고민이 깊어지고 있습니다.
- 특정 시간대에 발생하는 응답 지연(Latency) 변동성
- 엔터프라이즈 급 서비스에서 요구하는 엄격한 보안 프로토콜 부족
- 멀티모달 모델 지원 범위의 한계
- 복잡한 워크플로우를 구현하기 위한 오케스트레이션 기능의 부재
이러한 이유로 더 빠른 속도나 더 강력한 보안 혹은 특정 프레임워크와의 결합을 원하는 팀들은 대안을 탐색하게 됩니다.
압도적 속도를 자랑하는 Groq 활용하는 방법
속도가 최우선인 프로젝트라면 Groq이 가장 강력한 대안입니다. 기존 GPU가 아닌 LPU라는 전용 칩셋을 사용하여 추론 속도 면에서 타의 추종을 불허하는 성능을 보여줍니다.
- 실시간 대화형 서비스에 최적화된 초고속 응답
- GPU 수급 문제와 무관한 안정적인 하드웨어 공급망
- 직관적인 API 전환으로 기존 코드 유지 가능
사용 방법은 매우 간단합니다. Groq 클라우드 콘솔에서 API 키를 발급받은 뒤 Together AI의 엔드포인트 주소와 모델명만 수정하면 바로 적용할 수 있습니다. 텍스트 생성 속도가 너무 빨라 사용자 경험 자체가 달라지는 것을 체감할 수 있더라고요.
가성비와 안정성을 챙긴 DeepInfra와 Fireworks AI
대규모 트래픽을 처리해야 하는 서비스라면 운영 비용을 무시할 수 없습니다. DeepInfra는 2026년 현재 가장 공격적인 가격 정책을 펼치고 있는 서비스 중 하나입니다.
- DeepInfra: 서버리스 환경에서 최저가 수준의 토큰 가격 제공
- Fireworks AI: 복합적인 AI 시스템 구축을 위한 빠른 콜드 스타트 지원
- 두 서비스 모두 높은 가동률(Uptime) 보장
특히 Fireworks AI는 여러 모델을 조합하여 사용하는 컴파운드 AI 시스템을 구축할 때 대기 시간을 최소화해주어 효율적이었습니다.
엔터프라이즈 환경을 위한 Anyscale과 Azure AI Foundry
기업 보안과 확장성이 중요하다면 검증된 거대 플랫폼이 유리합니다. Anyscale은 레이 프레임워크를 기반으로 하여 모델의 학습부터 배포까지 전 과정을 통합 관리하기에 적합합니다.
- Anyscale: 대규모 분산 컴퓨팅 최적화 및 레이 터보 기술 적용
- Azure AI Foundry: 마이크로소프트의 강력한 보안 및 클라우드 생태계 통합
- 데이터 주권 및 규제 준수가 필요한 공공/금융 프로젝트에 적합
이들은 단순한 API 제공을 넘어 모델의 버전 관리와 모니터링 기능이 강력하여 운영 안정성을 높여줍니다.
나에게 맞는 Together AI 대안 선택하는 법
다섯 가지 대안 중 하나를 고를 때는 프로젝트의 우선순위를 명확히 해야 합니다. 무조건 빠르거나 싼 것이 정답은 아니기 때문입니다.
- 속도가 생명인 챗봇: Groq 추천
- 비용 절감이 절실한 스타트업: DeepInfra 검토
- 복잡한 파이프라인 구성: Fireworks AI 선호
- 대기업 표준 준수: Azure AI Foundry 권장
- 자체 인프라 확장성: Anyscale 적합
각 서비스가 제공하는 무료 티어를 활용해 실제 워크로드에서의 레이턴시를 직접 측정해보는 과정이 반드시 필요합니다.
마무리: 효율적인 AI 인프라 구축의 핵심
Together AI는 여전히 훌륭한 플랫폼이지만 기술의 발전 속도가 빠른 만큼 선택지는 넓을수록 좋습니다. 2026년의 인공지능 시장은 단순히 모델의 성능을 넘어 그 모델을 얼마나 안정적이고 효율적으로 돌리느냐의 싸움이 되었습니다. 오늘 살펴본 다섯 가지 대안들을 꼼꼼히 비교해보고 각자의 서비스 환경에 가장 뾰족하게 들어맞는 최적의 인프라를 구축하시길 바랍니다. 도구의 선택이 곧 서비스의 경쟁력이 되는 시대니까요.
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