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Together AI porta i modelli aperti su sei agenti di coding con Together Link
Together AI ha lanciato Together Link il 5 ottobre, uno strumento che collega i modelli aperti ad agenti di coding tra cui Claude Code, Codex, OpenCode e Pi. L’azienda afferma che il suo sistema di instradamento e monitoraggio dei costi per
AI.info Team · Scritto con l’IA ·
Together AI ha lanciato Together Link il 5 ottobre, offrendo un modo per usare modelli aperti attraverso diversi agenti di coding già utilizzati dagli sviluppatori. L’azienda afferma che lo strumento può ridurre la spesa di oltre il 50% senza modificare accessi, impostazioni e flussi di lavoro esistenti.
Un’interfaccia, diversi agenti di coding
Together Link supporta Claude Code, Claude Desktop, Codex nell’app ChatGPT e nell’interfaccia a riga di comando, OpenCode e Pi. Collega questi strumenti ai modelli ospitati da Together AI, tra cui Kimi K3, GLM 5.3, GLM 5.3 Flash e DeepSeek V4.1 Flash.
Gli utenti lo installano con un comando di shell, collegano una chiave API di Together AI e avviano il proprio agente di coding tramite il servizio. Secondo il sito di Together Link, il traffico di Claude Code passa attraverso il gateway di Together mentre gli utenti restano connessi, e le app desktop di Claude e ChatGPT si aprono con un profilo separato e ripristinabile; il post di lancio afferma che basta un comando per tornare ai modelli chiusi nativi. L’approccio è pensato per evitare di dover riscrivere manualmente la configurazione esistente di un agente.
La scelta del modello avviene una volta per sessione
L’opzione predefinita «Auto» invia la prima attività di una sessione a un modello scelto dal sistema di instradamento di Together. L’azienda afferma che le correzioni rapide vengono assegnate ai modelli meno costosi, mentre le attività più difficili vengono indirizzate verso un’opzione più capace. Con una chiave Anthropic, il sistema sceglie tra Opus 5.5 e GLM 5.3; senza, sceglie tra GLM 5.3 e GLM 5.3 Flash.
Together afferma che il sistema effettua la scelta una sola volta, all’inizio della sessione, consentendo al caching dei prompt di continuare a funzionare. Un resoconto finale mostra la spesa della sessione accanto a una stima di quanto sarebbe costato lo stesso lavoro su Opus 5.5. La fatturazione avviene tramite la chiave API Together già in uso dal cliente, con inferenza a consumo o pacchetti di crediti anziché un contratto separato.
La stima del risparmio si basa su un confronto circoscritto
Together pubblicizza risparmi superiori al 50%, ma il post di lancio non spiega il carico di lavoro, l’uso di token o il calcolo alla base di quella cifra. Il prodotto confronta la spesa della sessione con una stima dei costi su Opus 5.5: i risparmi effettivi dipenderanno quindi dai modelli e dagli agenti utilizzati da un team e dalla quantità di lavoro che vi affida.
Il post fornisce anche un’istantanea, datata 30 settembre, della quota di token OpenRouter di Together per tre modelli: 40,8% per DeepSeek V4.1 Flash, 28,2% per GLM 5.3 Flash e 23,1% per Kimi K3. Queste cifre descrivono la quota dell’azienda relativa ai token di quei modelli specifici, non una quota dell’intero mercato dell’uso degli agenti di coding.
Inferenza ospitata, non distribuzione locale dei modelli
Together Link esegue i modelli sulla piattaforma di inferenza serverless di Together AI. Sebbene l’azienda descriva i modelli come aperti, il lancio non offre la possibilità di distribuirli localmente tramite Link: gli sviluppatori inviano le richieste attraverso il servizio di Together e pagano le sue tariffe API.
L’azienda presenta il prodotto come un modo per cambiare il modello alla base di un agente di coding esistente senza modificare l’agente stesso. La prova pratica sarà verificare se i team riescano a ottenere la riduzione dei costi pubblicizzata con i propri carichi di lavoro, mantenendo invariati gli strumenti, le impostazioni e le abitudini d’uso delle sessioni.