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Together: Tev1 4B Experimental

togethercomputer/tev1-4b-experimental

Poids du modèle
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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.

Modalités
Prix en entrée / sortie
0,042 $US / 0 $USpar 1M
Contexte
33K
Publié
30 sept. 2026
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Bac à sableFournisseursTarificationPerformancesDisponibilitéApplicationsActivitéDocumentationFAQExplorer

Bac à sable

Fournisseurs

Ce modèle est hébergé par un seul fournisseur. OpenRouter lui transmet directement chaque requête — aucune décision de routage à prendre.

Tarification

Le prix moyen que les clients paient réellement pour ce modèle, à côté des prix affichés par les fournisseurs. Grâce à la mise en cache et aux remises, le prix réellement payé est souvent bien inférieur au prix affiché.

Performances

Le débit est la vitesse à laquelle le modèle écrit (jetons par seconde — plus il est élevé, mieux c’est). La latence est le temps total d’aller-retour (plus il est faible, mieux c’est). Le TTFT est le délai avant le premier jeton — le temps avant de voir quelque chose apparaître (plus il est faible, mieux c’est).

Disponibilité

La disponibilité correspond au pourcentage des 3 derniers jours pendant lequel au moins un fournisseur répondait aux requêtes. La disponibilité du service correspond au pourcentage de temps pendant lequel l’inférence a été assurée avec succès. OpenRouter surveille en continu les fournisseurs et utilise le meilleur fournisseur suivant lorsque l’un d’eux renvoie une erreur.

Applications

Applications publiques qui envoient le plus de trafic à ce modèle. Un bon indicateur des charges de travail réelles en production — et un aperçu des cas d’usage auxquels ce modèle convient le mieux.

Activité

Volume de jetons et trafic des requêtes vers ce modèle au fil du temps.

API

Code prêt à l’emploi pour appeler ce modèle. Il utilise l’API Decisions d’OpenRouter plutôt que le point de terminaison de chat compatible avec OpenAI, les formats de requête et de réponse ci-dessous sont donc propres aux décisions structurées — les SDK Chat Completions ne fonctionneront pas avec cette API.

Actuellement indisponible via le routage dans la région UE. Documentation sur le routage intrarégional

Documentation

Guides, recueils de recettes, articles de blog et outils pour développer avec Together: Tev1 4B Experimental sur OpenRouter.

  • Decisions LabLaboratoire

Explorer d’autres modèles

Classements des modèles de décisionClassement
Latence
0,042 $USGratuit0,12s
97,70 %
Latence
0,12s

P50, meilleur fournisseur

Disponibilité (3 j)Le modèle était joignable. Requête acheminée vers un fournisseur.
100,00 %
Disponibilité (3 j)Le modèle a renvoyé un résultat d’inférence, quel que soit le fournisseur. Les erreurs et les réponses vides sont comptabilisées à son détriment.
99,46 %

Disponibilité au cours des 3 derniers jours

72 dernières heures
Disponibilité 99,46 %
Il y a 3 joursIl y a 2 joursHierMaintenant

Disponibilité au cours des dernières 24 heures

OpenRouter Availability
98,91 %

Lorsqu’une erreur survient chez un fournisseur en amont, nous pouvons rétablir le service en routant la requête vers un autre fournisseur opérationnel, si les filtres de votre requête le permettent. Vous pouvez accéder par programmation aux données de disponibilité de chaque fournisseur via l’ API des points de terminaison. Découvrez nos options d’ équilibrage de charge et de routage des fournisseurs.

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

Questions fréquentes

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 documentation de Tev1 4B Experimental sur OpenRouter comprend Decisions Lab interactif. Le guide de démarrage rapide présente les clés API et votre première requête, et la référence API répertorie tous les paramètres.

Tev1 4B Experimental coûte 0,042 $US/M de jetons d’entrée et 0,00 $US/M de jetons de sortie.

Tev1 4B Experimental dispose d’une fenêtre de contexte de 32 768 jetons. Il prend en charge jusqu’à 8 jetons de complétion.

Tev1 4B Experimental accepte texte en entrée et renvoie décisions structurées.

Tev1 4B Experimental est sorti le 30 septembre 2026.

Autres modèles de Together

StripedHyena Nous 7B

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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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