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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
출시일
2026년 9월 30일
비교
플레이그라운드제공업체요금성능가동 시간앱활동문서자주 묻는 질문탐색

플레이그라운드

제공업체

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

요금

고객이 이 모델에 실제로 지불하는 평균 가격을 제공업체가 게시한 가격과 나란히 표시합니다. 캐싱과 할인으로 인해 실제 지불 가격은 정가보다 훨씬 낮은 경우가 많습니다.

성능

처리량은 모델의 출력 속도입니다(초당 토큰 수 — 높을수록 좋습니다). 지연 시간은 전체 왕복 시간입니다(낮을수록 좋습니다). TTFT는 첫 토큰까지 걸리는 시간, 즉 출력이 나타나기까지 걸리는 시간입니다(낮을수록 좋습니다).

가동 시간

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

앱

이 모델에 가장 많은 트래픽을 보내는 공개 앱입니다. 실제 프로덕션 워크로드의 모습을 보여주는 유용한 지표이자 이 모델이 어떤 사용 사례에 가장 적합한지 알려주는 단서입니다.

활동

시간에 따른 이 모델의 토큰 사용량 및 요청 트래픽.

API

이 모델을 호출할 때 바로 사용할 수 있는 코드입니다. OpenAI 호환 채팅 엔드포인트가 아닌 OpenRouter Decisions API에서 실행되므로, 아래 요청 및 응답 형식은 구조화된 의사결정 전용이며 Chat Completions SDK는 이 API에서 작동하지 않습니다.

현재 EU 역내 라우팅을 통해 사용할 수 없습니다. 리전 내 라우팅 문서

문서

OpenRouter에서 Together: Tev1 4B Experimental을 활용해 개발하기 위한 가이드, 쿡북, 블로그 게시물 및 도구입니다.

  • Decisions Lab연구소

더 많은 모델 탐색

의사결정 모델 순위순위
지연 시간
US$0.042무료0.39s
97.73%
지연 시간
0.39초

P50, 최상의 제공업체

가동 시간 (3일)모델에 연결할 수 있었습니다. 요청이 제공업체로 라우팅되었습니다.
100.00%
가용성(3일)모델이 제공업체 중 한 곳에서 추론 결과를 반환했습니다. 오류와 빈 응답은 실패로 집계됩니다.
99.50%

지난 3일간 가용성

최근 72시간
가용성 99.50%
3일 전2일 전어제현재

지난 24시간 동안의 가용성

OpenRouter Availability
98.92%

업스트림 제공업체에서 오류가 발생하면 요청 필터가 허용하는 경우 정상 상태인 다른 제공업체로 라우팅하여 복구할 수 있습니다. 제공업체별 가동 시간 데이터에 프로그래밍 방식으로 액세스할 때 사용하는 API는 엔드포인트 API입니다. 자세히 알아볼 수 있는 관련 옵션은 부하 분산 및 제공업체 라우팅 옵션입니다.

1.
https://medquality-optimization.local/의 파비콘
medquality-decision-eval
신규
66.5M토큰
2.
https://mstr-algo-hub.replit.app/worker-selling의 파비콘
MSTR worker-selling
신규
42.8M토큰
3.
https://www.rawmodels.ai/의 파비콘
RawModels Fighting JEVs
신규
14.1M토큰
4.
https://mstr-algo-hub.replit.app/worker-awareness의 파비콘
MSTR worker-awareness
신규
12.5M토큰
5.
https://github.com/Beast-Industries/vyro-data-pipelines-python의 파비콘
clip-compliance-engine
신규
10.1M토큰

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.

OpenRouter의 Tev1 4B Experimental 문서에는 대화형 Decisions Lab이 포함되어 있습니다. 빠른 시작에서는 API 키와 첫 요청을 다루며, API 참조에는 모든 매개변수가 나열되어 있습니다.

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

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

Tev1 4B Experimental은(는) 텍스트을(를) 입력으로 받아 구조화된 의사결정을(를) 반환합니다.

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

다음 제작사의 다른 모델: 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.

텍스트33K 컨텍스트
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.

텍스트33K 컨텍스트