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Together: Tev1 4B Experimental

togethercomputer/tev1-4b-experimental

Pesos del modelo
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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.

Modalidades
Precio de entrada / salida
0,042 US$ / 0 US$por 1M
Contexto
33K
Publicado
30 sept 2026
Comparar
Zona de pruebasProveedoresPreciosRendimientoTiempo de actividadAplicacionesActividadDocumentaciónPreguntas frecuentesExplorar

Zona de pruebas

Proveedores

Este modelo está alojado por un único proveedor. OpenRouter le reenvía todas las solicitudes directamente, sin necesidad de tomar decisiones de enrutamiento.

Precios

El precio medio que los clientes pagan realmente por este modelo, junto a los precios que publican los proveedores. El uso de caché y los descuentos hacen que el precio realmente pagado a menudo sea muy inferior al publicado.

Rendimiento

La velocidad de generación indica lo rápido que escribe el modelo (tokens por segundo: cuanto mayor, mejor). La latencia es el tiempo total de ida y vuelta (cuanto menor, mejor). TTFT es el tiempo hasta el primer token: cuánto tarda en aparecer algo en pantalla (cuanto menor, mejor).

Tiempo de actividad

El tiempo de actividad es el porcentaje de los últimos 3 días en que al menos un proveedor respondía a las solicitudes. La disponibilidad es el porcentaje de tiempo en que la inferencia se sirvió correctamente. OpenRouter supervisa continuamente y utiliza el siguiente mejor proveedor cuando uno devuelve un error.

Aplicaciones

Aplicaciones públicas que envían más tráfico a este modelo. Una buena señal de cómo son las cargas de trabajo reales en producción, y una pista sobre los casos de uso para los que este modelo es más adecuado.

Actividad

Volumen de tokens y tráfico de solicitudes a este modelo a lo largo del tiempo.

API

Código listo para usar para llamar a este modelo. Se ejecuta en la API Decisions de OpenRouter en lugar del endpoint de chat compatible con OpenAI, por lo que las estructuras de solicitud y respuesta que se muestran a continuación son específicas de las decisiones estructuradas: los SDK de Chat Completions no funcionarán con él.

Actualmente no está disponible mediante el enrutamiento dentro de la región de la UE. Documentación de enrutamiento dentro de la región

Documentación

Guías, recetarios, artículos de blog y herramientas para desarrollar con Together: Tev1 4B Experimental en OpenRouter.

  • Decisions LabLaboratorio

Explorar más modelos

Clasificaciones de modelos de decisiónClasificación
Latencia
0,042 US$Gratis0,12s
97,70 %
Latencia
0,12s

P50, mejor proveedor

Tiempo de actividad (3 d)El modelo estaba accesible. Solicitud enrutada a un proveedor.
100,00 %
Disponibilidad (3 d)El modelo devolvió una inferencia de cualquier proveedor. Los errores y las respuestas vacías cuentan en su contra.
99,46 %

Disponibilidad durante los últimos 3 días

Últimas 72 horas
Disponibilidad 99,46 %
Hace 3 díasHace 2 díasAyerAhora

Disponibilidad en las últimas 24 horas

OpenRouter Availability
98,91 %

Cuando se produce un error en un proveedor ascendente, podemos recuperarnos enrutando la solicitud a otro proveedor que funcione correctamente, si los filtros de su solicitud lo permiten. Puede acceder mediante programación a los datos de tiempo de actividad de cada proveedor a través de la API de endpoints. Obtenga más información sobre nuestras opciones de equilibrio de carga y enrutamiento de proveedores.

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

Preguntas frecuentes

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.

La documentación de Tev1 4B Experimental en OpenRouter incluye la versión interactiva de Decisions Lab. La guía de inicio rápido cubre las claves de API y su primera solicitud, y la referencia de la API enumera todos los parámetros.

Tev1 4B Experimental cuesta 0,042 US$/M de tokens de entrada y 0,00 US$/M de tókenes de salida.

Tev1 4B Experimental tiene una ventana de contexto de 32.768 tókenes. Admite hasta 8 tókenes de respuesta.

Tev1 4B Experimental acepta texto como entrada y devuelve decisiones estructuradas.

Tev1 4B Experimental se lanzó el 30 de septiembre de 2026.

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Tev1 4B Experimental cuesta 0,042 US/Mdetokensdeentraday0,00 US/M de tokens de entrada y 0,00 US/Mdetokensdeentraday0,00 US/M de tókenes de salida.