開発者がTogether AIから乗り換える理由
高速。
すべてのモデルで超高速な推論。画像も動画もすばやく仕上がります。スタジオでもAPIでも。
手頃な価格。
画像は1回$0.024から、動画は1回$0.05から。 生成した分だけのお支払い。サブスクリプションも月額料金もありません。
- メディアモデル
- 1,062+
- 言語モデル
- 111+
- モデル開発元
- 43
- 予約が必要なGPU時間
- 0
メディアはおまけではなく主役
Seedance、Kling、Veo、Nano Banana、GPT Image、ElevenLabs、Tripoなど。それぞれに専用エンドポイント、入力スキーマ、サンプル、1回あたりの明示価格があります。
Together AI: オープンソースの言語モデルを中心に構築されたプラットフォームで、サーバーレスAPIで一部の画像・動画・音声モデルを提供。
最先端とオープンのLLMをひとつのキーで
Claude、GPT、GeminiとDeepSeek、Kimi、Qwen、GLMを、メディア呼び出しと同じ残高から課金されるOpenAI互換APIで。
Together AI: オープンソースモデルを中心としたOpenAI互換API。
予約も常時稼働も不要
すべてのモデルはホスト済みですぐに使えます。トークン単位または出力単位で支払い、エンドポイントのサイズ決めも時間課金のメーターもありません。
Together AI: サーバーレスAPIに加え、予約容量向けにGPU時間単位で課金される専用エンドポイントとGPUクラスター。
チーム全員のためのスタジオ
デザイナーやマーケターは、画像・動画・音声・3Dのジェネレーター、編集ツール、AI動画エディターをブラウザで利用でき、アカウントはAPIと共通です。
Together AI: Webプレイグラウンドを備えた開発者向けプラットフォーム。
LLM API
そのまま置き換え可能
OpenAI互換のChat CompletionsとResponsesに加え、Anthropic互換のMessagesエンドポイントも。ベースURLを変えるだけですぐ使えます。
メディアAPI
画像・動画・音声・3D
JSONを送ると予測IDが返り、結果をポーリングするかWebhookで受け取れます。すべてのモデルで同じリクエスト形式。
トレーニング
LoRAトレーナー
人気の画像・動画モデル向けにLoRAを学習し、対応するLoRAエンドポイントで実行できます。
エージェント
エージェント対応
CLI、Agent Skill、MCPサーバーでコーディングエージェントがすべてのメディアモデルを利用可能。Codex、Claude Codeなどのセットアップガイドも用意しています。
言語モデル
どのLLMともチャット
ベースURLを変えるだけ。OpenAIクライアントはそのまま。クローズドもオープンもひとつのキーで。
POSThttps://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions
curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "openai/gpt-6-astra",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1", api_key=os.environ["WAVESPEED_API_KEY"])
reply = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-6-astra",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(reply.choices[0].message.content)import OpenAI from 'openai'
const client = new OpenAI({ baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1', apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY })
const reply = await client.chat.completions.create({
model: 'openai/gpt-6-astra',
messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
})
console.log(reply.choices[0].message.content)メディアモデル
画像と動画を生成
同じキーですべてのメディアモデルを呼び出せます。送信して、結果をポーリングするかWebhookで受け取るだけ。
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/bytedance/seedream-v5.0-pro
curl -X POST "https://api.wavespeed.ai/api/v3/bytedance/seedream-v5.0-pro" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"prompt": "A glass teapot on a sunlit windowsill, soft morning light",
"aspect_ratio": "4:3",
"resolution": "2k"
}'
# → {"data": {"id": "<prediction id>", ...}}
curl "https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/<prediction id>/result" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY"import os, time, requests
headers = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['WAVESPEED_API_KEY']}"}
task = requests.post("https://api.wavespeed.ai/api/v3/bytedance/seedream-v5.0-pro", headers=headers, json={
"prompt": "A glass teapot on a sunlit windowsill, soft morning light",
"aspect_ratio": "4:3",
"resolution": "2k"
}).json()["data"]
while True:
result = requests.get(f"https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{task['id']}/result", headers=headers).json()["data"]
if result["status"] == "completed":
print(result["outputs"])
break
if result["status"] == "failed":
raise RuntimeError(result.get("error"))
time.sleep(2)const headers = { Authorization: `Bearer ${process.env.WAVESPEED_API_KEY}`, 'Content-Type': 'application/json' }
const { data: task } = await fetch('https://api.wavespeed.ai/api/v3/bytedance/seedream-v5.0-pro', {
method: 'POST',
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A glass teapot on a sunlit windowsill, soft morning light",
"aspect_ratio": "4:3",
"resolution": "2k"
}),
}).then((r) => r.json())
while (true) {
const { data: result } = await fetch(`https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/${task.id}/result`, { headers }).then((r) => r.json())
if (result.status === 'completed') { console.log(result.outputs); break }
if (result.status === 'failed') throw new Error(result.error)
await new Promise((r) => setTimeout(r, 2000))
}WaveSpeedAI vs Together AI
| WaveSpeedAI | Together AI | |
|---|---|---|
| 言語モデル | クローズドとオープンのモデルに対応したOpenAI・Anthropic互換API | オープンソースモデル中心のOpenAI互換API |
| 画像・動画・音声・3D | すべての画像・動画・音声・3Dモデルに専用エンドポイント、さらにブラウザのスタジオ | サーバーレスAPIでの画像・動画・音声モデル |
| 料金体系 | 従量課金:LLMはトークン単位、メディアは1回あたりの明示価格、月額料金なし | プリペイドクレジット。サーバーレスモデルはトークン・画像・動画単位で課金、専用容量はGPU時間単位 |
| GPUインフラ | 管理不要:すべてのモデルがフルホスト | 時間課金の専用エンドポイントとGPUクラスター |
| カスタムモデル | 人気の画像・動画モデル向けLoRAトレーナー | オープンソースモデルのファインチューニング(学習トークン単位で課金) |
| ブラウザで | 画像・動画・音声・3DのスタジオとLLMプレイグラウンド | Webプレイグラウンド |
よくある質問
WaveSpeedAIはTogether AIの代替として適していますか?
言語モデルで開発しつつ、画像・動画・音声・3Dも必要なら、はい。ひとつのAPIキーで、クローズドとオープンのモデルを備えたOpenAI互換LLM APIと、すぐに呼び出せるメディアエンドポイントを利用できます。すべて従量課金で、デプロイは不要です。
OpenAI SDKをそのまま使えますか?
はい。OpenAI SDKの接続先をhttps://llm.wavespeed.ai/v1にし、WaveSpeedAIのAPIキーとモデルIDを指定するだけです。必要なツール向けにAnthropic互換エンドポイントとResponsesエンドポイントも用意しています。
画像や動画はどう生成しますか?
APIキーを付けてhttps://api.wavespeed.ai/api/v3/<model>にJSONをPOSTしてください。すぐにprediction idが返ります。結果エンドポイントをポーリングするか、Webhookを渡せば完了時にこちらから通知します。
課金方法は?
ひとつの残高から従量課金。言語モデルはトークン単位、メディアモデルは各モデルページに記載の1回あたりの価格で課金されます。月額料金もGPU時間もありません。
カスタムモデルを学習できますか?
はい、画像と動画向けに。LoRAトレーナーは人気の画像・動画モデルに対応し、LoRAエンドポイントで学習したものを実行できます。
無料で試せますか?
はい。対象の新規アカウントには $1 の無料クレジットが付与され、クレジットカードなしで開発を始められます。一部のプレミアムモデルはトライアルクレジットではご利用いただけない場合があります。






