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togethercomputer의 파비콘

Together: Tev1 4B Experimental

togethercomputer/tev1-4b-experimental

모델 가중치
비교

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.

모달리티
입력/출력 가격
US$0.042 / US$01M당
컨텍스트
33K
출시
2026년 9월 30일
비교
플레이그라운드제공업체가격성능가동 시간앱활동자주 묻는 질문탐색

플레이그라운드

제공업체

이 모델은 하나의 제공업체에서 호스팅됩니다. OpenRouter는 모든 요청을 해당 제공업체로 직접 전달하므로 라우팅 결정을 내릴 필요가 없습니다.

가격

고객이 이 모델에 실제로 지불하는 평균 가격으로, 제공업체가 게시한 가격과 함께 표시됩니다. 캐싱과 할인으로 인해 실제 지불 가격은 게시된 가격보다 훨씬 낮은 경우가 많습니다.

성능

처리량은 모델이 얼마나 빠르게 출력하는지를 나타냅니다(초당 토큰 수 — 높을수록 좋음). 지연 시간은 전체 왕복 시간입니다(낮을수록 좋음). TTFT는 첫 토큰까지 걸리는 시간으로, 무언가 화면에 표시되기 시작할 때까지의 시간을 뜻합니다(낮을수록 좋음).

가동 시간

가동 시간은 지난 3일 동안 하나 이상의 제공업체가 요청에 응답한 시간의 비율입니다. 가용성은 추론이 성공적으로 제공된 시간의 비율입니다. OpenRouter는 지속적으로 모니터링하며, 한 제공업체에서 오류를 반환하면 다음으로 적합한 제공업체를 사용합니다.

앱

이 모델로 가장 많은 트래픽을 보내는 공개 앱입니다. 실제 프로덕션 워크로드가 어떤 모습인지 파악하는 데 유용하며, 이 모델이 어떤 사용 사례에 가장 적합한지 알려 주는 단서이기도 합니다.

활동

시간 경과에 따른 이 모델의 토큰 사용량과 요청 트래픽입니다.

API

이 모델을 호출하기 위한 드롭인 코드입니다. OpenAI 호환 Chat Completions 엔드포인트가 아니라 OpenRouter Decisions API에서 실행되므로, 아래의 요청 및 응답 형식은 구조화된 결정에만 해당합니다. Chat Completions SDK는 이 코드와 함께 사용할 수 없습니다.

더 많은 모델 살펴보기

Decision Model Rankings순위
US$0.042무료0.21s
99.82%
지연 시간
0.21초

P50, 최고 제공업체

가동 시간(3일)모델에 연결할 수 있습니다. 요청이 제공업체로 라우팅되었습니다.
100.00%
가용성(3일)모델이 어떤 제공업체에서든 추론 결과를 반환한 비율입니다. 오류와 빈 응답은 가동 시간을 낮춥니다.
99.77%

지난 3일간의 가용성

최근 72시간
가용성 99.77%
3일 전2일 전어제지금

지난 24시간 동안의 가용성

OpenRouter Availability
99.86%

업스트림 제공업체에서 오류가 발생하면 요청 필터에서 허용하는 경우 정상 상태인 다른 제공업체로 라우팅하여 복구할 수 있습니다. 제공업체별 가동 시간 데이터는 프로그래밍 방식으로 엔드포인트 API를 통해 확인할 수 있습니다. 로드 밸런싱 및 사용자 지정 옵션에 대해 자세히 알아보세요.

1.
https://medquality-optimization.local/의 파비콘
medquality-decision-eval
신규
66.5M토큰
2.
https://github.com/eljanmahammadli의 파비콘
turkic-decide
신규
33.2M토큰
3.
https://github.com/Beast-Industries/vyro-data-pipelines-python의 파비콘
clip-compliance-engine
신규
10.1M토큰
4.
https://decisionapi.net/의 파비콘
DecisionsApi
신규
8.9M토큰
5.
https://github.com/optiontrade의 파비콘
MultiModel Research
신규
7.66M토큰

자주 묻는 질문

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.

Tev1 4B Experimental의 비용은 US$0.042/M 입력 토큰 및 US$0.00/M 출력 토큰입니다.

Tev1 4B Experimental의 컨텍스트 윈도우는 32,768토큰입니다. 최대 8개의 완료 토큰을 지원합니다.

Tev1 4B Experimental은(는) 텍스트을(를) 입력으로 받고 구조화된 의사 결정을(를) 반환합니다.

Tev1 4B Experimental은(는) 2026년 9월 30일에 출시되었습니다.

다음 제공업체의 추가 모델 Together

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.

텍스트컨텍스트 33K
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.

텍스트컨텍스트 33K