開發者為何從 Together AI 轉向 WaveSpeedAI
快。
每個模型都是極速推論。無論在工作室或透過 API,圖像和影片都能很快完成。
實惠。
圖像每次 $0.024 起,影片每次 $0.05 起。 只為你生成的內容付費,無需訂閱,沒有月費。
- 媒體模型
- 1,062+
- 語言模型
- 111+
- 模型開發商
- 43
- 需預留的 GPU 小時
- 0
媒體是核心,不是附加項
Seedance、Kling、Veo、Nano Banana、GPT Image、ElevenLabs、Tripo 等,每個模型都有獨立端點、輸入 schema、範例和明確標示的單次價格。
Together AI: 圍繞開源語言模型打造的平台,其無伺服器 API 上提供部分圖像、影片和音訊模型。
前沿與開源 LLM,一把金鑰
Claude、GPT、Gemini 與 DeepSeek、Kimi、Qwen、GLM 並列,透過 OpenAI 相容 API 呼叫,與媒體呼叫共用同一餘額計費。
Together AI: 以開源模型為主的 OpenAI 相容 API。
無需預留,無需保持開機
每個模型都已託管就緒。按 token 或按產出付費,無需設定端點規格,也沒有按小時跳動的計費表。
Together AI: 無伺服器 API,以及按 GPU 小時計費、用於預留容量的專用端點和 GPU 叢集。
為整個團隊準備的工作室
設計師與行銷人員可在瀏覽器中使用圖像、影片、音訊與 3D 生成器、編輯工具和 AI 影片編輯器,與你的 API 共用同一帳戶。
Together AI: 附網頁 Playground 的開發者平台。
LLM API
無縫相容
相容 OpenAI 的 Chat Completions 與 Responses,另有相容 Anthropic 的 Messages 端點。換個 Base URL 就能上路。
媒體 API
圖像、影片、音訊和 3D
送出 JSON,取得預測 id,然後輪詢結果或接收 webhook。所有模型使用同一種請求格式。
訓練
LoRA 訓練器
為熱門圖像和影片模型訓練 LoRA,再於對應的 LoRA 端點上執行。
代理
為代理而生
CLI、Agent Skill 和 MCP 伺服器讓程式設計代理使用所有媒體模型,並提供 Codex、Claude Code 等的設定指南。
語言模型
與任何 LLM 對話
換個 base URL,保留你的 OpenAI 用戶端。閉源和開源模型,一把金鑰。
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)媒體模型
生成圖像與影片
同一把金鑰呼叫所有媒體模型:送出請求,然後輪詢結果或接收 webhook。
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 | |
|---|---|---|
| 語言模型 | 相容 OpenAI 和 Anthropic 的 API,涵蓋閉源與開源模型 | 以開源模型為主的 OpenAI 相容 API |
| 圖像、影片、音訊和 3D | 每個圖像、影片、音訊和 3D 模型都有專屬端點,另有瀏覽器工作室 | 無伺服器 API 上的圖像、影片和音訊模型 |
| 計費 | 按用量付費:LLM 按 token,媒體按明確標示的單次價格,無月費 | 預付額度;無伺服器模型按 token、圖像或影片計費;專用容量按 GPU 小時 |
| GPU 基礎設施 | 無需管理:所有模型全託管 | 按小時計費的專用端點和 GPU 叢集 |
| 自訂模型 | 針對熱門圖像和影片模型的 LoRA 訓練器 | 開源模型微調,按訓練 token 計費 |
| 在瀏覽器中 | 圖像、影片、音訊和 3D 工作室,外加 LLM Playground | 網頁 Playground |
常見問題
WaveSpeedAI 是好的 Together AI 替代方案嗎?
如果你用語言模型開發,同時還需要圖像、影片、音訊或 3D,是的。一把 API 金鑰即可使用涵蓋閉源與開源模型的 OpenAI 相容 LLM API,以及立即可呼叫的媒體端點,全部按用量付費,無需部署任何東西。
可以繼續使用 OpenAI SDK 嗎?
可以。將 OpenAI SDK 指向 https://llm.wavespeed.ai/v1,填入你的 WaveSpeedAI API 金鑰並傳入模型 id 即可。需要的工具還可以使用 Anthropic 相容端點和 Responses 端點。
如何生成圖像或影片?
帶上你的 API 金鑰,將 JSON POST 到 https://api.wavespeed.ai/api/v3/<model>,立即回傳 prediction id。輪詢結果端點,或傳入 webhook,由我們回呼你。
如何計費?
從同一餘額按用量付費。語言模型按 token 計費;媒體模型按各模型頁面上標示的單次價格計費。沒有月費,也沒有 GPU 小時。
可以訓練自訂模型嗎?
可以,針對圖像和影片。LoRA 訓練器支援熱門圖像和影片模型,LoRA 端點可執行你訓練好的結果。
可以免費試用嗎?
可以。符合資格的新帳號可獲得 $1 免費額度開始打造,無需信用卡。部分進階模型可能無法使用試用額度。






