Together AI est un cloud pour développeurs construit autour de modèles de langage open source : inférence, fine-tuning, endpoints dédiés et clusters de GPU, avec des modèles d’image et d’autres types à côté. Picasso IA est un catalogue prêt à l’emploi de 488 modèles d’image, de vidéo, d’audio et de 3D, ouvert comme studio, comme API et comme serveur MCP, avec des crédits gratuits pour commencer et rien à déployer.
Picasso IA et Together AI permettent tous deux à un développeur d’envoyer une requête à un modèle et de recevoir un résultat, et la ressemblance s’arrête là. Together AI est un cloud d’IA organisé autour des modèles de langage open source : les servir à la demande, les servir sur une capacité que vous réservez, les ajuster avec vos propres données et louer les clusters de GPU que réclament les gros travaux, avec des modèles d’image et d’autres types à côté. Picasso IA est organisé autour du travail de médias déjà fini : 488 modèles répartis en douze catégories, du texte vers image et du texte vers vidéo jusqu’à la 3D, la voix, la musique et les grands modèles de langage, que vous utilisez dans un studio, par API ou depuis un client MCP, sans rien déployer.
Si votre charge de travail principale est l’inférence ou le fine-tuning de modèles de langage à grande échelle, Together AI est le choix le plus sérieux, et cette page l’explique en détail plus bas. Il est conçu pour les équipes qui entraînent, ajustent et hébergent, et pour les ingénieurs qui veulent la main sur l’infrastructure située sous un modèle. Si votre travail consiste à produire des images, de la vidéo, de la voix ou de la 3D, et que vous voulez une seule clé, un seul solde de crédits et un catalogue déjà assemblé, Picasso IA vous mène plus vite à un résultat et ouvre aussi la porte à ceux qui n’écrivent pas de code.
Les deux ne sont d’ailleurs pas des rivaux au sens strict. Une équipe produit peut faire tourner ses fonctions de chat sur un cloud de modèles de langage et envoyer ses travaux d’image et de vidéo vers un catalogue de médias. Les sections qui suivent couvrent ce que chaque côté offre gratuitement, ce que payer change, comment chacun génère, ce que chacun couvre et qui devrait choisir lequel. Là où Together AI est plus fort, c’est-à-dire sur les modèles maison, la capacité dédiée et la profondeur d’ingénierie, cette page dépense l’essentiel de ses mots.
Onze lignes. Les sept premières sont un oui ou un non net pour les deux produits, et les quatre dernières demandent une phrase, parce qu’une coche ne peut pas dire autour de quoi un catalogue est construit.
| Fonctionnalité | Picasso IA | Together AI |
|---|---|---|
| Génération d’images par API | Oui | Oui |
| Génération de vidéo par API | Oui | Oui |
| Modèles de langage dans le même compte | Oui | Oui |
| Effets prédéfinis en un clic | Oui | Non |
| Agent de chat qui planifie et rend des travaux de médias | Oui | Non |
| Fine-tuning d’un modèle sur vos données | Non | Oui |
| Réservation de capacité de GPU dédiée | Non | Oui |
| Autour de quoi il est organisé | Studio, effets, agent, API | Cloud pour développeurs et GPU |
| Première étape | Choisir un modèle, écrire un prompt | Créer une clé, appeler un modèle |
| Modèles sur mesure | Choisir dans le catalogue | Entraîner, ajuster et héberger les vôtres |
| À qui il s’adresse | Créateurs et équipes produit | Ingénieurs et équipes ML |
Picasso IA mène sur 2 lignes, Together AI mène sur 2, et les 7 autres dépendent de ce dont vous avez besoin.
Les deux lignes que gagne Together AI sont celles qui définissent une infrastructure : ajuster un modèle sur vos données et disposer d’une capacité à vous. Picasso IA ne fait ni l’un ni l’autre, volontairement, et si l’un des deux est central dans votre produit, rien d’autre dans le tableau ne vous fera changer d’avis. Les trois lignes communes cachent une différence d’accent : pour Together AI, les modèles de langage sont le centre et les modèles de médias un complément, et pour nous c’est l’inverse.
Un nouveau compte Picasso IA démarre avec des crédits gratuits qui se dépensent sur le même catalogue que tout le monde utilise, pas sur un niveau de démonstration. Vous pouvez lancer un modèle d’image, un modèle de vidéo ou une voix avant de décider quoi que ce soit, dans le toolkit, où vous choisissez un modèle, écrivez un prompt ou joignez des fichiers, puis générez. Vous pouvez aussi parcourir la galerie d’effets et la collection de la communauté sans payer, ce qui montre ce que le catalogue produit plutôt que ce qu’une page affirme. Les mêmes crédits fonctionnent par API dès que vous créez une clé dans votre compte.
Together AI a lui aussi sa propre manière de commencer, pensée pour les développeurs qui veulent appeler des modèles open source depuis du code et voir comment ils se comportent. Savoir s’il existe une offre de départ, et ce qu’elle contient, est une information que Together AI publie et qui évolue, donc consultez son propre site pour la forme actuelle.
Le partage honnête : si vous voulez un résultat aujourd’hui sans écrire une ligne de code, ou montrer à un collègue une vidéo générée sans expliquer un SDK, Picasso IA est l’endroit où cela se passe dès la première minute. Si vous voulez prototyper une application sur des modèles de langage open source et lire les résultats comme une sortie brute d’API, le point de départ de Together AI est fait pour cela, et la première heure y ressemble à de l’ingénierie plutôt qu’à de la création.
Sur Picasso IA, payer achète des crédits, et les crédits sont ce que dépense chaque génération, qu’elle vienne du toolkit, d’un effet, de l’agent ou d’un appel d’API. Le coût dépend du modèle et des réglages que vous choisissez, donc un gros travail vidéo coûte plus cher qu’une image rapide. Nous gardons les chiffres sur la page des tarifs et hors des articles, parce que les formules changent et un chiffre périmé n’aide personne.
Chez Together AI, payer prend la forme d’une facturation d’infrastructure : l’usage des modèles servis, plus les options qui comptent pour les grandes équipes, comme la capacité réservée, les endpoints dédiés et les clusters de GPU. La façon dont elles sont facturées est une information de Together AI, donc nous ne la reprenons pas ici, et tout chiffre copié dans cet article vieillirait mal.
Concrètement, cela donne une différence de planification. Avec des crédits, un créateur ou une petite équipe peut estimer un projet avant de le lancer et s’arrêter quand le travail est fini. Avec une facturation d’infrastructure, une équipe au volume constant peut réserver de la capacité pour que performance et coût soient prévisibles à grande échelle, ce qu’un solde de crédits sur un catalogue n’est pas conçu pour faire. Choisissez le mode de paiement qui correspond à la façon dont votre travail arrive : par rafales de tâches créatives, ou comme un flux constant de requêtes.
C’est la section où les deux cessent de se ressembler, et où Together AI gagne le passage le plus long de cette page.
Picasso IA n’entraîne pas de modèles pour vous et n’héberge pas les vôtres. Nous sélectionnons et maintenons les 488 modèles du catalogue : la famille FLUX et Seedream 5 Pro pour les images, nano banana Pro pour les retouches qui respectent l’image d’origine, Kling v3 et Veo 3.1 pour la vidéo, Hunyuan 3D 3.1 pour la 3D, ElevenLabs v3 pour la voix, et une catégorie de modèles de langage avec Claude Sonnet 5 parmi d’autres. Chacun a sa propre page où vous pouvez l’utiliser directement. Quand un modèle plus fort arrive, il apparaît à côté de l’ancien, et choisir un modèle est toute la compétence requise. On accède aux mêmes modèles de trois façons : le toolkit, où vous choisissez vous-même le modèle ; Supercomputer, un agent dans un chat à qui vous décrivez le résultat avec des mots simples et qui planifie le travail, choisit les modèles, rend les étapes et vous montre le résultat ; et l’API et le serveur MCP, détaillés plus bas.
Together AI fait un pari différent, et il le fait bien. C’est un cloud pour ceux qui veulent exécuter, ajuster et posséder la couche du modèle. L’inférence serverless sert des modèles open source à la demande. L’inférence par lots prend en charge les gros travaux asynchrones. Les endpoints dédiés donnent à une équipe une capacité à elle pour un modèle, et les clusters de GPU passent d’une petite configuration louée à de très gros travaux d’entraînement et de service. Le fine-tuning permet de prendre un modèle open source et de lui enseigner vos données, l’étape qui transforme un modèle général en modèle de votre produit. Picasso IA n’offre rien de cela. Si votre application dépend d’un modèle que vous avez entraîné, ou d’un modèle à héberger sur une capacité que vous contrôlez, un catalogue de médias ne le remplace pas, et la bonne option est un cloud comme Together AI.
Les deux approches diffèrent aussi par leur premier utilisateur. Together AI suppose un ingénieur : vous créez une clé, choisissez un modèle, écrivez l’appel et gérez ce qui revient, et son centre de gravité est la qualité et l’économie du service de modèles de langage. Picasso IA suppose que le premier utilisateur n’est peut-être pas un ingénieur. Le même compte qui donne à un développeur une clé d’API donne à une personne du marketing un studio, et donne à un client d’agents comme Claude Desktop, Claude Code ou Cursor un serveur MCP pour générer des images, de la vidéo et de la voix au sein de la conversation. C’est pourquoi l’API n’est pas tout le produit ici : c’est une porte de plus vers un catalogue qui a déjà une porte d’entrée.
Quant à l’API elle-même, la forme est simple. Vous créez une clé dans votre compte, envoyez une requête qui nomme un modèle et ses entrées, et recevez le fichier généré, en dépensant les mêmes crédits que le toolkit. La page sur une API pour tous les modèles montre comment cela se passe, et l’API de génération d’images couvre le cas le plus courant. Ce que Picasso IA ne vous donne pas, c’est la couche du dessous : pas de choix du type de GPU, pas de conteneur à vous, pas de poids à télécharger. C’est le prix à payer pour ne rien déployer.
Pour les images, Picasso IA propose un très large ensemble de modèles sélectionnés dans la catégorie texte vers image, plus les modèles d’édition décrits plus bas. Together AI sert aussi des modèles d’image à côté de ses modèles de langage, ce qui convient à une équipe qui veut un seul fournisseur pour le texte et les images au sein d’une même application.
Pour la vidéo, Picasso IA propose du texte vers vidéo et de l’image vers vidéo chez plusieurs fournisseurs, avec Kling v3 et Veo 3.1 parmi les moteurs, et l’API de texte vers vidéo permet à un produit de demander des clips depuis du code. Together AI sert aussi des modèles de vidéo, et ses options dédiées visent les équipes qui veulent des médias génératifs sur une capacité qu’elles contrôlent, un vrai avantage quand le volume est élevé et prévisible.
Pour l’audio, Picasso IA a des catégories de synthèse vocale, de musique, de reconnaissance vocale et de lipsync, si bien qu’un seul compte couvre la narration, la bande-son, la transcription et une vidéo avec quelqu’un qui parle. Together AI propose aussi des modèles d’audio parmi ses options d’inférence. Ce qui change, c’est le produit autour : le nôtre inclut un studio et un agent qui enchaînent ces étapes pour vous, et le sien vous donne des endpoints à enchaîner vous-même.
Pour la 3D, les deux ne se recoupent sur rien que nous puissions citer. Picasso IA a une catégorie de modèles 3D, avec Hunyuan 3D 3.1 pour transformer une image en maillage. Together AI ne se présente pas comme un produit de 3D, et une équipe qui a besoin de maillages par API se tournerait vers un catalogue de médias comme le nôtre.
Avec les modèles de langage, les positions s’inversent. Notre catalogue inclut une catégorie de grands modèles de langage, pratique quand un agent ou un flux a besoin d’une étape de texte à côté de ses étapes de médias. Mais pour un produit dont le centre est le langage, avec des modèles open source, du fine-tuning et beaucoup de trafic, c’est chez Together AI que cette charge a sa place.
Picasso IA traite l’édition comme un ensemble de modèles dédiés qui acceptent n’importe quel fichier, généré ici ou non. Le catalogue a des catégories d’upscaling d’images et de suppression de fond, avec Topaz Labs image upscale et Bria remove background comme exemples, plus des catégories d’édition vidéo et d’amélioration vidéo pour les clips. nano banana Pro gère la retouche par instruction, comme changer la couleur d’une chemise sans toucher au visage. Chacun affiche son coût en crédits avant de s’exécuter, donc en essayer un sur un vrai fichier client est une expérience peu coûteuse. L’API de suppression de fond place la même étape dans une chaîne automatisée.
Together AI ne se présente pas comme un produit d’édition. Il expose des modèles et l’infrastructure pour les exécuter, si bien qu’une équipe pourrait bâtir une chaîne d’édition sur un modèle d’image qu’elle sert ou ajuste, et cette voie offre un degré de contrôle que nous ne donnons pas. Ce qu’il ne fait pas, c’est vous remettre un détoureur ou un agrandisseur tout fait avec un bouton. Qui veut ce comportement doit l’assembler.
Le partage pratique : pour une image dont il faut retirer le fond ou augmenter la résolution aujourd’hui, sans ingénierie, Picasso IA le fait directement. Pour une fonction d’édition qui doit se comporter de manière précise et sur mesure dans votre propre application, avec un modèle que vous ajustez pour cela, la voie de l’infrastructure est la plus souple.
La vitesse sur Picasso IA suit le modèle : les modèles d’image rapides répondent vite, les modèles de pointe prennent plus de temps, et la vidéo prend le plus de temps parce que la vidéo coûte cher à calculer partout. Le coût en crédits affiché avant de lancer suit cette différence. Nous ne publions aucune garantie de vitesse ni de débit, et vous ne devriez pas bâtir une application qui en suppose une.
La performance est un thème central du discours de Together AI lui-même : servir des modèles vite et à bas coût à grande échelle est une bonne part de ce qu’il vend, et les endpoints dédiés et la capacité réservée existent pour qu’une équipe maîtrise cela sur le trafic de production. La vitesse d’un modèle précis là-bas, et les limites qui s’appliquent à un compte, sont des chiffres que Together AI publie et qui évoluent, donc lisez sa documentation plutôt que de vous fier à une page comme celle-ci. Pour une charge de modèles de langage à gros volume, cet accent est le genre de profondeur qu’un catalogue généraliste n’égale pas.
L’usage commercial mérite le même soin des deux côtés. Sur Picasso IA, vérifiez la licence de chaque modèle et les règles de la plateforme avant de bâtir une activité sur une génération, car les licences peuvent différer d’un modèle à l’autre. Chez Together AI, les modèles open source portent leurs propres licences, qui vont de permissives à restrictives, et ses conditions couvrent le service lui-même, donc lisez les deux. Sur l’une comme sur l’autre, vérifiez que les résultats ne ressemblent pas à des marques déposées ou à des personnes réelles avant de publier, et utilisez des visages et des voix qui sont les vôtres ou fictifs.
Huit raisons honnêtes, quatre par côté. Si héberger des modèles ouverts sur votre propre machine fait partie de ce que vous pesez, le comparatif avec ComfyUI couvre cette voie, et le comparatif avec Stable Diffusion regarde l’exécution de modèles d’image par vous-même.
Choisissez Picasso IA quand vous voulez l’image, la vidéo, l’audio et la 3D déjà assemblés derrière une seule clé, que vous préférez choisir parmi 488 modèles prêts plutôt qu’en déployer un, que vous avez besoin d’un studio ou d’effets en un clic pour des gens qui ne codent pas, ou que vous voulez qu’un agent ou un client MCP comme Claude Code génère des médias au sein d’une conversation.
Personne n’a à migrer. La plupart des équipes qui utilisent les deux répartissent le travail par nature : le langage et les modèles sur mesure d’un côté, les médias de l’autre. Laissez ce qui tourne sur Together AI tel quel pendant que vous essayez ceci.
Pour le travail d’image, de vidéo, d’audio et de 3D, oui : vous avez un catalogue prêt, un studio et une API sans rien à déployer. Pour servir ou ajuster des modèles de langage open source à grande échelle, pas vraiment. Picasso IA n’a ni fine-tuning ni capacité de GPU dédiée, et une équipe qui dépend de l’un ou de l’autre a besoin d’un cloud conçu pour cela. Beaucoup de projets utilisent les deux, l’un pour le langage et les modèles sur mesure, l’autre pour les médias.
Non. Picasso IA n’entraîne ni n’ajuste de modèles sur vos données, et n’héberge pas les modèles que vous apportez. Nous sélectionnons et maintenons les 488 modèles du catalogue et vous les utilisez tels quels. Si votre produit a besoin d’un modèle formé sur votre propre matière, c’est le travail d’un cloud comme Together AI, qui propose le fine-tuning de modèles open source.
Oui. Vous créez une clé dans votre compte, envoyez une requête qui nomme un modèle et ses entrées, et recevez le fichier généré. Elle utilise les mêmes modèles et les mêmes crédits que le toolkit. Voyez une API pour tous les modèles pour comprendre le fonctionnement. Il existe aussi un serveur MCP, si bien que des clients comme Claude Desktop, Claude Code et Cursor peuvent générer des médias du catalogue au sein d’une conversation.
Il sert des modèles d’image et d’autres types à côté de ses modèles de langage, et son infrastructure inclut des options pensées pour les médias génératifs. Les modèles précis qu’il propose changent avec le temps, donc consultez son propre site pour la liste actuelle. La différence avec Picasso IA tient à l’endroit où se trouve le poids : son centre, ce sont les modèles de langage et l’infrastructure, le nôtre est un catalogue de médias avec un studio.
Picasso IA, parce que le studio, les effets et l’agent n’exigent aucun code. Vous choisissez un modèle ou décrivez le résultat avec des mots simples et vous le recevez. Together AI est fait pour des gens qui travaillent avec des API et de l’infrastructure, donc quelqu’un qui ne code pas y aurait un démarrage plus raide. L’inverse vaut aussi : un ingénieur ML peut trouver qu’un studio n’a pas d’intérêt.
Nous n’imprimons de prix pour aucun des deux produits, parce que les formules changent et un vieux chiffre induit en erreur. Sur Picasso IA, les nouveaux comptes reçoivent des crédits gratuits, générer coûte des crédits et le coût dépend du modèle et des réglages, avec les formules actuelles sur la page des tarifs. Together AI publie ses propres tarifs sur son site, avec une facturation du type habituel pour l’infrastructure.
Vérifiez la licence de chaque modèle et les règles de la plateforme avant d’utiliser un résultat dans une activité, car les licences diffèrent d’un modèle à l’autre. Sur Picasso IA, la page du modèle est l’endroit où regarder. Chez Together AI, les modèles sont pour la plupart open source et leurs licences varient, et le service a ses propres conditions. Dans les deux cas, examinez les résultats pour des ressemblances avec des marques ou des personnes réelles, et utilisez des visages et des voix qui sont les vôtres ou fictifs.
Oui, et c’est une configuration sensée. Gardez chez Together AI les modèles de langage, les modèles ajustés et tout ce qui tourne sur de la capacité dédiée, et envoyez les travaux d’image, de vidéo, de voix et de 3D à Picasso IA par le toolkit, l’API ou un client MCP. Ils ne se gênent pas, et les crédits que vous dépensez chez l’un ne touchent jamais l’autre.
Non. Il n’existe aucun partenariat, aucun accord d’affiliation ni aucun paiement dans un sens ou dans l’autre entre Picasso IA et Together AI, ni avec aucun autre produit cité sur ces pages. Together AI apparaît ici parce que ceux qui hésitent entre un catalogue de médias et un cloud de modèles open source cherchent cette comparaison, et une réponse honnête est plus utile qu’un argumentaire de vente.
Oui, et sans réserve. Pour les équipes qui servent et ajustent des modèles de langage open source, il offre un cloud cohérent : inférence à la demande, capacité dédiée, fine-tuning et clusters de GPU sous le même toit, avec des modèles d’image et d’autres types à côté. Son accent sur la performance et sur les équipes qui entraînent leurs propres modèles est une vraie profondeur. Un projet bâti là-dessus est mieux servi par Together AI que par un catalogue de médias qui n’a jamais cherché à être cela.
Les deux produits récompensent celui qui sait clairement ce qu’il veut faire, et le moyen le plus rapide de savoir lequel convient est de passer un vrai travail dans chacun. Ouvrez le toolkit avec un prompt que vous utilisez déjà, dépensez les crédits gratuits, et si vous avez besoin d’aide avec l’API, le support est à un clic.
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