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Together: Tev1 4B Experimental

togethercomputer/tev1-4b-experimental

Modellgewichte
Vergleich

Tev1 4B Experimental is an experimental decision model from Together AI, a supervised fine-tune of Qwen3.5-4B trained to choose one option from a structured state, question, and list of 2-24 labeled options. It keeps Qwen's standard next-token head, so it is served through the regular chat completions API rather than a dedicated decisions runtime.

Send a system instruction followed by a JSON decision containing state, question, and options. The model returns a single option letter, which application code maps back to the option key. Recommended settings are temperature: 0, max_tokens: 8, and thinking disabled. It is intended for routing, classification, and policy checks, not generic chat. Together publishes the full data recipe and training code so teams can fine-tune their own variant.

Modalitäten
Eingabe- / Ausgabepreis
0,042 $ / 0 $pro 1 Mio.
Kontext
33K
Veröffentlicht
30. Sept. 2026
Vergleich
TestumgebungAnbieterPreiseLeistungVerfügbarkeitAppsAktivitätDokumentationFAQEntdecken

Testumgebung

Anbieter

Dieses Modell wird von einem einzigen Anbieter gehostet. OpenRouter leitet jede Anfrage direkt an ihn weiter – es sind keine Routing-Entscheidungen erforderlich.

Preise

Der durchschnittliche Preis, den Kunden tatsächlich für dieses Modell zahlen, neben den von Anbietern veröffentlichten Preisen. Durch Caching und Rabatte liegt der tatsächlich gezahlte Preis oft deutlich unter dem Listenpreis.

Leistung

Der Durchsatz gibt an, wie schnell das Modell schreibt (Token pro Sekunde – höher ist besser). Die Latenz ist die gesamte Umlaufzeit (niedriger ist besser). TTFT ist die Zeit bis zum ersten Token – also die Wartezeit, bis etwas angezeigt wird (niedriger ist besser).

Verfügbarkeit

Verfügbarkeit ist der prozentuale Anteil der letzten 3 Tage, in dem mindestens ein Anbieter auf Anfragen reagiert hat. Die Verfügbarkeit der Inferenz ist der prozentuale Anteil der Zeit, in der Inferenz erfolgreich bereitgestellt wurde. OpenRouter überwacht dies kontinuierlich und verwendet den nächstbesten Anbieter, wenn ein Anbieter einen Fehler zurückgibt.

Apps

Öffentliche Apps, die den meisten Datenverkehr an dieses Modell senden. Ein guter Anhaltspunkt dafür, wie echte Produktionsworkloads aussehen – und ein Hinweis darauf, für welche Anwendungsfälle dieses Modell am besten geeignet ist.

Aktivität

Token-Volumen und Anfrageaufkommen für dieses Modell im Zeitverlauf.

API

Direkt einsetzbarer Code zum Aufrufen dieses Modells. Er verwendet die OpenRouter Decisions API statt des OpenAI-kompatiblen Chat-Endpunkts, daher sind die unten gezeigten Anfrage- und Antwortstrukturen speziell auf strukturierte Entscheidungen ausgelegt — SDKs für Chat Completions funktionieren damit nicht.

Derzeit nicht über EU-regionales Routing verfügbar. Dokumentation zum regionsinternen Routing

Dokumentation

Anleitungen, Rezeptsammlungen, Blogbeiträge und Tools für die Entwicklung mit Together: Tev1 4B Experimental auf OpenRouter.

  • Decisions LabLabor

Weitere Modelle entdecken

Modellranglisten für EntscheidungsmodelleRangliste
Latenz
0,042 $Kostenlos0,12s
97,68 %
Latenz
0,12s

P50, bester Anbieter

Verfügbarkeit (3 Tage)Das Modell war erreichbar. Die Anfrage wurde an einen Anbieter weitergeleitet.
100,00 %
Verfügbarkeit (3 Tage)Das Modell hat über einen beliebigen Anbieter ein Inferenzergebnis zurückgegeben. Fehler und leere Antworten wirken sich negativ darauf aus.
99,46 %

Verfügbarkeit in den letzten 3 Tagen

Letzte 72 Stunden
Verfügbarkeit 99,46 %
Vor 3 TagenVor 2 TagenGesternJetzt

Verfügbarkeit in den letzten 24 Stunden

OpenRouter Availability
98,91 %

Wenn bei einem vorgelagerten Anbieter ein Fehler auftritt, können wir diesen durch die Weiterleitung an einen anderen funktionsfähigen Anbieter beheben, sofern Ihre Anfragefilter dies zulassen. Sie können programmgesteuert auf die Verfügbarkeitsdaten pro Anbieter zugreifen, und zwar über die Endpunkt-API. Erfahren Sie mehr über unsere Optionen für Lastverteilung und Anbieter-Routing.

1.
Favicon für https://medquality-optimization.local/
medquality-decision-eval
neu
66,5MToken
2.
Favicon für https://mstr-algo-hub.replit.app/worker-selling
MSTR worker-selling
neu
42,8MToken
3.
Favicon für https://www.rawmodels.ai/
RawModels Fighting JEVs
neu
13,9MToken
4.
Favicon für https://mstr-algo-hub.replit.app/worker-awareness
MSTR worker-awareness
neu
12,5MToken
5.
Favicon für https://github.com/Beast-Industries/vyro-data-pipelines-python
clip-compliance-engine
neu
10,1MToken

Häufig gestellte Fragen

Tev1 4B Experimental is an experimental decision model from Together AI, a supervised fine-tune of Qwen3.5-4B trained to choose one option from a structured state, question, and list of 2-24 labeled options. It keeps Qwen's standard next-token head, so it is served through the regular chat completions API rather than a dedicated decisions runtime.

Die Dokumentation zu Tev1 4B Experimental auf OpenRouter umfasst die interaktive Decisions Lab. Der Schnellstart behandelt API-Schlüssel und Ihre erste Anfrage, und die API-Referenz listet alle Parameter auf.

Tev1 4B Experimental kostet 0,042 $/M Eingabe-Token und 0,00 $/M Ausgabe-Token.

Tev1 4B Experimental hat ein Kontextfenster von 32.768 Token. Es unterstützt bis zu 8 Completion-Token.

Tev1 4B Experimental akzeptiert Text als Eingabe und gibt strukturierte Entscheidungen zurück.

Tev1 4B Experimental wurde am 30. September 2026 veröffentlicht.

Weitere Modelle von Together

StripedHyena Nous 7B

This is the chat model variant of the StripedHyena series developed by Together in collaboration with Nous Research.

StripedHyena uses a new architecture that competes with traditional Transformers, particularly in long-context data processing. It combines attention mechanisms with gated convolutions for improved speed, efficiency, and scaling. This model marks a significant advancement in AI architecture for sequence modeling tasks.

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StripedHyena Hessian 7B

This is the base model variant of the StripedHyena series, developed by Together.

StripedHyena uses a new architecture that competes with traditional Transformers, particularly in long-context data processing. It combines attention mechanisms with gated convolutions for improved speed, efficiency, and scaling. This model marks an advancement in AI architecture for sequence modeling tasks.

Text33K Kontext