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Together: Tev1 4B Experimental

togethercomputer/tev1-4b-experimental

Pesos do 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
Preço de entrada / saída
US$ 0,042 / US$ 0por 1M
Contexto
33K
Lançado
30 de set. de 2026
Comparar
Área de testesProvedoresPreçosDesempenhoDisponibilidadeAplicativosAtividadeDocumentaçãoPerguntas frequentesExplorar

Área de testes

Provedores

Este modelo é hospedado por um provedor. O OpenRouter encaminha todas as solicitações diretamente a ele — não há decisões de roteamento a tomar.

Preços

O preço médio que os clientes realmente pagam por este modelo, ao lado dos preços publicados pelos provedores. O cache e os descontos fazem com que o preço efetivamente pago seja frequentemente bem inferior ao preço anunciado.

Desempenho

A vazão indica a velocidade com que o modelo escreve (tokens por segundo — quanto maior, melhor). A latência é o tempo total de ida e volta (quanto menor, melhor). TTFT é o tempo até o primeiro token — quanto tempo leva para você ver algo aparecer (quanto menor, melhor).

Disponibilidade

A disponibilidade é a porcentagem dos últimos 3 dias em que pelo menos um provedor estava respondendo às solicitações. A disponibilidade é a porcentagem de tempo em que a inferência foi realizada com sucesso. O OpenRouter monitora continuamente e usa o próximo melhor provedor quando um deles retorna um erro.

Aplicativos

Aplicativos públicos que enviam mais tráfego para este modelo. Um bom indicador de como são as cargas de trabalho reais em produção — e uma pista sobre os casos de uso para os quais este modelo é mais adequado.

Atividade

Volume de tokens e tráfego de requisições para este modelo ao longo do tempo.

API

Código pronto para chamar este modelo. Ele é executado na API Decisions do OpenRouter em vez do endpoint de chat compatível com a OpenAI, portanto os formatos de solicitação e resposta abaixo são específicos para decisões estruturadas — os SDKs de Chat Completions não funcionarão com ele.

Atualmente indisponível por meio do roteamento intrarregional da UE. Documentação de roteamento na região

Documentação

Guias, receitas práticas, publicações de blog e ferramentas para desenvolver com Together: Tev1 4B Experimental na OpenRouter.

  • Decisions LabLaboratório

Explorar mais modelos

Classificação de modelos de decisãoClassificação
Latência
US$ 0,042Gratuito0,38s
97,73%
Latência
0,38s

P50, melhor provedor

Disponibilidade (3d)O modelo estava acessível. Requisição roteada para um provedor.
100,00%
Disponibilidade (3d)O modelo retornou inferência de qualquer provedor. Erros e respostas vazias contam negativamente para essa métrica.
99,50%

Disponibilidade nos últimos 3 dias

Últimas 72 horas
Disponibilidade 99,50%
Há 3 diasHá 2 diasOntemAgora

Disponibilidade nas últimas 24 horas

OpenRouter Availability
98,92%

Quando ocorre um erro em um provedor upstream, podemos nos recuperar roteando para outro provedor saudável, se os filtros da sua solicitação permitirem. Você pode acessar os dados de disponibilidade por provedor de forma programática pela API de endpoints. Saiba mais sobre nossas opções de balanceamento de carga e roteamento de provedores.

1.
Favicon de https://medquality-optimization.local/
medquality-decision-eval
novo
66,5Mtokens
2.
Favicon de https://mstr-algo-hub.replit.app/worker-selling
MSTR worker-selling
novo
42,8Mtokens
3.
Favicon de https://www.rawmodels.ai/
RawModels Fighting JEVs
novo
14,1Mtokens
4.
Favicon de https://mstr-algo-hub.replit.app/worker-awareness
MSTR worker-awareness
novo
12,5Mtokens
5.
Favicon de https://github.com/Beast-Industries/vyro-data-pipelines-python
clip-compliance-engine
novo
10,1Mtokens

Perguntas frequentes

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.

A documentação de Tev1 4B Experimental no OpenRouter inclui o recurso interativo Decisions Lab. O guia de início rápido aborda chaves de API e sua primeira requisição, e a referência da API lista todos os parâmetros.

Tev1 4B Experimental custa US$ 0,042/M de tokens de entrada e US$ 0,00/M de tokens de saída.

Tev1 4B Experimental tem uma janela de contexto de 32.768 tokens. Ele aceita até 8 tokens de conclusão.

Tev1 4B Experimental aceita texto como entrada e retorna decisões estruturadas.

Tev1 4B Experimental foi lançado em 30 de setembro de 2026.

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