Together AI डेवलपर्स के लिए एक क्लाउड है जो ओपन-सोर्स लैंग्वेज मॉडल के इर्द-गिर्द बना है: इन्फेरेंस, फाइन-ट्यूनिंग, डेडिकेटेड एंडपॉइंट और GPU क्लस्टर, साथ में इमेज और दूसरे तरह के मॉडल। Picasso IA इमेज, वीडियो, ऑडियो और 3D के 488 मॉडल का तैयार कैटलॉग है, जो स्टूडियो, API और MCP सर्वर के रूप में खुला है, शुरू करने के लिए मुफ्त क्रेडिट के साथ और डिप्लॉय करने के लिए कुछ भी नहीं।
Picasso IA और Together AI, दोनों में एक डेवलपर किसी मॉडल को रिक्वेस्ट भेजता है और नतीजा वापस पाता है, और समानता यहीं खत्म हो जाती है। Together AI ओपन-सोर्स लैंग्वेज मॉडल के इर्द-गिर्द बना AI क्लाउड है: उन्हें ज़रूरत पर चलाना, आपकी रिज़र्व की हुई क्षमता पर चलाना, आपके अपने डेटा पर ट्यून करना और बड़े कामों के लिए GPU क्लस्टर किराए पर लेना, साथ में इमेज और दूसरे तरह के मॉडल। Picasso IA तैयार मीडिया काम के इर्द-गिर्द बना है: बारह कैटेगरी में 488 मॉडल, टेक्स्ट से इमेज और टेक्स्ट से वीडियो से लेकर 3D, स्पीच, म्यूजिक और बड़े लैंग्वेज मॉडल तक, जिन्हें आप स्टूडियो में, API से या MCP क्लाइंट से इस्तेमाल करते हैं, बिना कुछ डिप्लॉय किए।
अगर आपका मुख्य काम बड़े स्केल पर लैंग्वेज-मॉडल इन्फेरेंस या फाइन-ट्यूनिंग है, तो Together AI ज़्यादा गंभीर चुनाव है, और यह पेज नीचे विस्तार से यही कहता है। यह उन टीमों के लिए बना है जो ट्रेन, ट्यून और होस्ट करती हैं, और उन इंजीनियरों के लिए जो मॉडल के नीचे की इंफ्रास्ट्रक्चर पर नियंत्रण चाहते हैं। अगर आपका काम इमेज, वीडियो, आवाज़ या 3D बनाना है, और आप एक कुंजी, एक क्रेडिट बैलेंस और पहले से जुड़ा कैटलॉग चाहते हैं, तो Picasso IA आपको नतीजे तक तेज़ी से पहुँचाता है और उन लोगों के लिए भी रास्ता खोलता है जो कोड नहीं लिखते।
वैसे दोनों सीधे प्रतिद्वंद्वी भी नहीं हैं। एक प्रोडक्ट टीम अपने चैट फीचर लैंग्वेज-मॉडल क्लाउड पर चला सकती है और इमेज व वीडियो के काम मीडिया कैटलॉग को भेज सकती है। नीचे के सेक्शन बताते हैं कि हर तरफ मुफ्त में क्या मिलता है, भुगतान करने पर क्या बदलता है, हर एक कैसे जनरेट करता है, हर एक क्या कवर करता है, और किसे कौन सा चुनना चाहिए। जहाँ Together AI ज़्यादा मज़बूत है, यानी कस्टम मॉडल, डेडिकेटेड क्षमता और इंजीनियरिंग की गहराई में, यह पेज अपने ज़्यादातर शब्द वहीं खर्च करता है।
ग्यारह पंक्तियाँ। पहली सात दोनों प्रोडक्ट के लिए साफ हाँ या नहीं हैं, और आखिरी चार को एक वाक्यांश चाहिए, क्योंकि एक निशान यह नहीं बता सकता कि कैटलॉग किस चीज़ के इर्द-गिर्द बना है।
| फीचर | Picasso IA | Together AI |
|---|---|---|
| API से इमेज जनरेशन | हाँ | हाँ |
| API से वीडियो जनरेशन | हाँ | हाँ |
| उसी अकाउंट में लैंग्वेज मॉडल | हाँ | हाँ |
| एक-क्लिक प्रीसेट इफेक्ट | हाँ | नहीं |
| चैट एजेंट जो मीडिया काम की योजना बनाकर रेंडर करे | हाँ | नहीं |
| अपने डेटा पर मॉडल की फाइन-ट्यूनिंग | नहीं | हाँ |
| डेडिकेटेड GPU क्षमता रिज़र्व करना | नहीं | हाँ |
| किसके इर्द-गिर्द बना है | स्टूडियो, इफेक्ट, एजेंट, API | डेवलपर क्लाउड और GPU |
| पहला कदम | मॉडल चुनें, प्रॉम्प्ट लिखें | कुंजी बनाएँ, मॉडल कॉल करें |
| कस्टम मॉडल | कैटलॉग से चुनें | अपने मॉडल ट्रेन, ट्यून और होस्ट करें |
| किसके लिए सही | क्रिएटर और प्रोडक्ट टीमें | इंजीनियर और ML टीमें |
Picasso IA 2 पंक्तियों में आगे है, Together AI 2 में आगे है, और बाकी 7 इस पर निर्भर हैं कि आपको क्या चाहिए।
Together AI जो दो पंक्तियाँ जीतता है, वही इंफ्रास्ट्रक्चर को परिभाषित करती हैं: अपने डेटा पर मॉडल ट्यून करना और अपनी खुद की क्षमता रखना। Picasso IA जानबूझकर इनमें से कुछ नहीं करता, और अगर इनमें से कोई आपके प्रोडक्ट के लिए केंद्रीय है, तो तालिका की कोई और बात आपका मन नहीं बदलेगी। तीन साझा पंक्तियाँ ज़ोर का फर्क छिपाती हैं: Together AI के लिए लैंग्वेज मॉडल केंद्र हैं और मीडिया मॉडल एक जोड़, और हमारे लिए उल्टा है।
नया Picasso IA अकाउंट मुफ्त क्रेडिट के साथ शुरू होता है जो उसी कैटलॉग पर खर्च होते हैं जिसे सब इस्तेमाल करते हैं, किसी डेमो स्तर पर नहीं। कुछ भी तय करने से पहले आप इमेज मॉडल, वीडियो मॉडल या आवाज़ चला सकते हैं, टूलकिट में, जहाँ आप मॉडल चुनते हैं, प्रॉम्प्ट लिखते हैं या फाइलें जोड़ते हैं और जनरेट करते हैं। आप बिना भुगतान किए इफेक्ट गैलरी और कम्युनिटी कलेक्शन भी देख सकते हैं, जो दिखाता है कि कैटलॉग क्या बनाता है, न कि कोई पेज क्या दावा करता है। आपके अकाउंट में कुंजी बनाते ही यही क्रेडिट API से भी काम करते हैं।
Together AI के पास भी शुरू करने का अपना एक तरीका है, उन डेवलपर्स के लिए जो कोड से ओपन-सोर्स मॉडल कॉल करके देखना चाहते हैं कि वे कैसा व्यवहार करते हैं। शुरुआती ऑफ़र है या नहीं, और उसमें क्या शामिल है, यह Together AI की अपनी जानकारी है और समय के साथ बदलती है, इसलिए मौजूदा रूप के लिए उसकी साइट देखें।
ईमानदार बँटवारा: अगर आप आज बिना एक भी लाइन कोड लिखे नतीजा चाहते हैं, या किसी सहकर्मी को SDK समझाए बिना बनाया हुआ वीडियो दिखाना चाहते हैं, तो Picasso IA वह जगह है जहाँ यह पहले मिनट से होता है। अगर आप ओपन-सोर्स लैंग्वेज मॉडल पर एप्लिकेशन का प्रोटोटाइप बनाना और नतीजों को API के कच्चे आउटपुट की तरह पढ़ना चाहते हैं, तो Together AI की शुरुआत इसी के लिए बनी है, और वहाँ पहला घंटा बनाने जैसा नहीं, इंजीनियरिंग जैसा लगता है।
Picasso IA में भुगतान से क्रेडिट मिलते हैं, और हर जनरेशन क्रेडिट खर्च करती है, चाहे वह टूलकिट से आए, किसी इफेक्ट से, एजेंट से या API कॉल से। लागत मॉडल और आपकी चुनी सेटिंग पर निर्भर करती है, इसलिए भारी वीडियो काम तेज़ इमेज से ज़्यादा लेता है। हम संख्याएँ प्राइसिंग पेज पर रखते हैं, लेखों में नहीं, क्योंकि प्लान बदलते रहते हैं और पुरानी संख्या किसी के काम नहीं आती।
Together AI में भुगतान इंफ्रास्ट्रक्चर बिलिंग जैसा होता है: परोसे गए मॉडल का इस्तेमाल, साथ में वे विकल्प जो बड़ी टीमों के लिए मायने रखते हैं, जैसे रिज़र्व्ड क्षमता, डेडिकेटेड एंडपॉइंट और GPU क्लस्टर। इनकी कीमत कैसे तय होती है, यह Together AI की अपनी जानकारी है, इसलिए हम उसे यहाँ नहीं दोहराते, और इस लेख में कॉपी की गई कोई भी संख्या जल्दी पुरानी पड़ जाएगी।
व्यवहार में यह योजना बनाने के तरीके का फर्क बन जाता है। क्रेडिट के साथ, एक क्रिएटर या छोटी टीम प्रोजेक्ट चलाने से पहले उसका अंदाज़ा लगा सकती है और काम खत्म होने पर रुक सकती है। इंफ्रास्ट्रक्चर बिलिंग के साथ, स्थिर वॉल्यूम वाली टीम क्षमता रिज़र्व कर सकती है ताकि बड़े स्केल पर परफॉर्मेंस और लागत अनुमानित रहें, जो कैटलॉग पर क्रेडिट बैलेंस के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया। भुगतान का वह तरीका चुनें जो आपके काम के आने के ढंग से मेल खाता हो: रचनात्मक कामों के झोंकों में, या अनुरोधों की लगातार धारा के रूप में।
यह वह सेक्शन है जहाँ दोनों एक-दूसरे जैसे दिखना बंद कर देते हैं, और जहाँ Together AI इस पेज का सबसे लंबा हिस्सा कमाता है।
Picasso IA आपके लिए मॉडल ट्रेन नहीं करता और आपके मॉडल होस्ट नहीं करता। कैटलॉग के 488 मॉडल हम चुनते और संभालते हैं: इमेज के लिए FLUX परिवार और Seedream 5 Pro, मूल तस्वीर को सुरक्षित रखने वाले एडिट के लिए nano banana Pro, वीडियो के लिए Kling v3 और Veo 3.1, 3D के लिए Hunyuan 3D 3.1, आवाज़ के लिए ElevenLabs v3, और लैंग्वेज मॉडल की एक कैटेगरी जिसमें Claude Sonnet 5 भी है। हर एक का अपना पेज है जहाँ आप उसे सीधे इस्तेमाल कर सकते हैं। जब कोई ज़्यादा मज़बूत मॉडल आता है तो वह पुराने के बगल में दिखता है, और मॉडल चुनना ही पूरा कौशल है। यही मॉडल तीन तरीकों से मिलते हैं: टूलकिट, जहाँ आप खुद मॉडल चुनते हैं; Supercomputer, एक चैट में एजेंट, जिसे आप नतीजा सादे शब्दों में बताते हैं और वह काम की योजना बनाता है, मॉडल चुनता है, चरण रेंडर करता है और आपको नतीजा दिखाता है; और API व MCP सर्वर, जिनके बारे में नीचे बताया गया है।
Together AI अलग दाँव लगाता है और उसे अच्छी तरह निभाता है। यह उनके लिए क्लाउड है जो मॉडल की परत को चलाना, ट्यून करना और अपनी रखना चाहते हैं। सर्वरलेस इन्फेरेंस ओपन-सोर्स मॉडल को ज़रूरत पर परोसता है। बैच इन्फेरेंस बड़े असिंक्रोनस काम संभालता है। डेडिकेटेड एंडपॉइंट टीम को एक मॉडल के लिए अपनी क्षमता देते हैं, और GPU क्लस्टर किराए के छोटे सेटअप से लेकर बहुत बड़े ट्रेनिंग और सर्विंग कामों तक फैलते हैं। फाइन-ट्यूनिंग से आप एक ओपन-सोर्स मॉडल लेकर उसे अपना डेटा सिखा सकते हैं, यही वह कदम है जो सामान्य मॉडल को आपके प्रोडक्ट का मॉडल बनाता है। Picasso IA इनमें से कुछ नहीं देता। अगर आपका एप्लिकेशन आपके ट्रेन किए मॉडल पर, या आपके नियंत्रण वाली क्षमता पर होस्ट होने वाले मॉडल पर निर्भर है, तो मीडिया कैटलॉग उसकी जगह नहीं ले सकता, और सही रास्ता Together AI जैसा क्लाउड है।
दोनों तरीके इसमें भी अलग हैं कि पहला इस्तेमाल करने वाला कौन है। Together AI मानकर चलता है कि इंजीनियर होगा: आप कुंजी बनाते हैं, मॉडल चुनते हैं, कॉल लिखते हैं और जो लौटे उसे संभालते हैं, और उसका गुरुत्व केंद्र लैंग्वेज मॉडल परोसने की गुणवत्ता और अर्थशास्त्र है। Picasso IA मानता है कि पहला इस्तेमाल करने वाला इंजीनियर न भी हो। जो अकाउंट डेवलपर को API कुंजी देता है, वही मार्केटर को स्टूडियो देता है, और Claude Desktop, Claude Code या Cursor जैसे एजेंट क्लाइंट को बातचीत के भीतर इमेज, वीडियो और आवाज़ बनाने के लिए MCP सर्वर देता है। इसीलिए यहाँ API पूरा प्रोडक्ट नहीं है: यह एक ऐसे कैटलॉग का एक और दरवाज़ा है जिसका मुख्य दरवाज़ा पहले से मौजूद है।
API का रूप सीधा है। आप अपने अकाउंट में कुंजी बनाते हैं, ऐसी रिक्वेस्ट भेजते हैं जिसमें मॉडल और उसके इनपुट का नाम हो, और बनी हुई फाइल वापस पाते हैं, उन्हीं क्रेडिट से जो टूलकिट खर्च करता है। सभी मॉडल के लिए एक API पेज दिखाता है कि यह कैसे चलता है, और इमेज जनरेशन API सबसे आम मामला समझाता है। Picasso IA जो नहीं देता वह निचली परत है: GPU का प्रकार चुनना नहीं, अपना कंटेनर नहीं, डाउनलोड करने के लिए वेट नहीं। कुछ भी डिप्लॉय न करने की यही कीमत है।
इमेज के लिए, Picasso IA टेक्स्ट से इमेज कैटेगरी में चुने हुए मॉडल का बहुत बड़ा सेट देता है, और नीचे बताए एडिटिंग मॉडल भी। Together AI भी अपने लैंग्वेज मॉडल के साथ इमेज मॉडल परोसता है, जो उस टीम के लिए ठीक बैठता है जो एक ही एप्लिकेशन में टेक्स्ट और तस्वीरों के लिए एक प्रदाता चाहती है।
वीडियो के लिए, Picasso IA कई प्रदाताओं से टेक्स्ट से वीडियो और इमेज से वीडियो देता है, इंजनों में Kling v3 और Veo 3.1 के साथ, और टेक्स्ट से वीडियो API किसी प्रोडक्ट को कोड से क्लिप मँगाने देता है। Together AI भी वीडियो मॉडल परोसता है, और उसके डेडिकेटेड विकल्प उन टीमों के लिए हैं जो अपने नियंत्रण की क्षमता पर जेनरेटिव मीडिया चाहती हैं, जो वॉल्यूम ज़्यादा और अनुमानित होने पर असली फायदा है।
ऑडियो के लिए, Picasso IA में टेक्स्ट से स्पीच, म्यूजिक, स्पीच से टेक्स्ट और लिपसिंक कैटेगरी हैं, इसलिए एक अकाउंट नैरेशन, साउंडट्रैक, ट्रांसक्रिप्ट और बोलते व्यक्ति वाला वीडियो कवर करता है। Together AI भी अपने इन्फेरेंस विकल्पों में ऑडियो मॉडल देता है। फर्क आसपास के प्रोडक्ट में है: हमारे में स्टूडियो और एजेंट शामिल हैं जो ये चरण आपके लिए जोड़ते हैं, और उनके में आपको एंडपॉइंट मिलते हैं जिन्हें आप खुद जोड़ते हैं।
3D के लिए, दोनों में ऐसा कुछ नहीं जिसे हम ओवरलैप कह सकें। Picasso IA में 3D मॉडल कैटेगरी है, जिसमें तस्वीर को मेश में बदलने के लिए Hunyuan 3D 3.1 है। Together AI खुद को 3D प्रोडक्ट के रूप में पेश नहीं करता, और जिस टीम को API से मेश चाहिए वह हमारे जैसे मीडिया कैटलॉग को देखेगी।
लैंग्वेज मॉडल पर स्थिति पलट जाती है। हमारे कैटलॉग में बड़े लैंग्वेज मॉडल की कैटेगरी है, जो तब काम आती है जब किसी एजेंट या वर्कफ़्लो को मीडिया चरणों के साथ एक टेक्स्ट चरण चाहिए। लेकिन जिस प्रोडक्ट का केंद्र भाषा है, ओपन-सोर्स मॉडल, ट्यूनिंग और भारी ट्रैफिक के साथ, उस काम की जगह Together AI है।
Picasso IA एडिटिंग को डेडिकेटेड मॉडल के सेट की तरह देखता है जो कोई भी फाइल लेते हैं, चाहे वह यहाँ बनी हो या नहीं। कैटलॉग में इमेज अपस्केल और बैकग्राउंड हटाने की कैटेगरी हैं, उदाहरण के तौर पर Topaz Labs image upscale और Bria remove background, और क्लिप के लिए वीडियो एडिटिंग और वीडियो एन्हांस की कैटेगरी भी। nano banana Pro निर्देश आधारित रीटच संभालता है, जैसे चेहरे को छुए बिना शर्ट का रंग बदलना। हर एक चलाने से पहले अपनी क्रेडिट लागत दिखाता है, इसलिए किसी असली क्लाइंट फाइल पर आज़माना सस्ता प्रयोग है। बैकग्राउंड हटाने की API वही चरण किसी पाइपलाइन में डाल देती है।
Together AI खुद को एडिटिंग प्रोडक्ट के रूप में पेश नहीं करता। वह मॉडल और उन्हें चलाने की इंफ्रास्ट्रक्चर देता है, इसलिए एक टीम अपने परोसे या ट्यून किए इमेज मॉडल के ऊपर एडिटिंग पाइपलाइन बना सकती है, और वह रास्ता नियंत्रण की ऐसी मात्रा देता है जो हम नहीं देते। जो वह नहीं करता, वह है बटन वाला तैयार बैकग्राउंड रिमूवर या अपस्केलर थमा देना। जिसे वह व्यवहार चाहिए, उसे उसे जोड़ना होगा।
व्यावहारिक बँटवारा: ऐसी इमेज के लिए जिसका बैकग्राउंड आज हटाना है या रेज़ोल्यूशन बढ़ाना है, बिना इंजीनियरिंग के, Picasso IA यह सीधे करता है। ऐसे एडिटिंग फीचर के लिए जिसे आपके अपने एप्लिकेशन में सटीक और अपने ढंग से व्यवहार करना है, किसी ऐसे मॉडल के साथ जिसे आप उसी के लिए ट्यून करते हैं, इंफ्रास्ट्रक्चर वाला रास्ता ज़्यादा लचीला है।
Picasso IA में स्पीड मॉडल के साथ चलती है: तेज़ इमेज मॉडल जल्दी लौटते हैं, फ्रंटियर मॉडल ज़्यादा समय लेते हैं, और वीडियो सबसे ज़्यादा, क्योंकि वीडियो की गणना कहीं भी महँगी है। चलाने से पहले दिखने वाली क्रेडिट लागत इसी फर्क के साथ चलती है। हम स्पीड या थ्रूपुट की कोई गारंटी प्रकाशित नहीं करते, और आपको ऐसा एप्लिकेशन नहीं बनाना चाहिए जो ऐसी किसी गारंटी को मानकर चले।
परफॉर्मेंस Together AI के अपने पिच का केंद्रीय विषय है: मॉडल को तेज़ और सस्ते में बड़े स्केल पर परोसना उसके बेचे जाने वाले का बड़ा हिस्सा है, और डेडिकेटेड एंडपॉइंट व रिज़र्व्ड क्षमता इसलिए हैं कि टीम प्रोडक्शन ट्रैफिक पर इसे नियंत्रित कर सके। वहाँ कोई खास मॉडल कितनी तेज़ चलता है, और अकाउंट पर कौन सी सीमाएँ लागू होती हैं, ये Together AI की प्रकाशित की जाने वाली संख्याएँ हैं जो बदलती रहती हैं, इसलिए इस जैसे पेज पर भरोसा करने के बजाय उसके डॉक्यूमेंट पढ़ें। भारी वॉल्यूम वाले लैंग्वेज-मॉडल काम के लिए यह ज़ोर उसी तरह की गहराई है जिसकी बराबरी सामान्य कैटलॉग नहीं करता।
कमर्शियल उपयोग में दोनों जगह एक जैसी सावधानी चाहिए। Picasso IA पर, किसी जनरेशन के ऊपर कारोबार खड़ा करने से पहले हर मॉडल का लाइसेंस और प्लेटफॉर्म के नियम जाँचें, क्योंकि लाइसेंस मॉडल के हिसाब से अलग हो सकते हैं। Together AI पर, ओपन-सोर्स मॉडल के अपने लाइसेंस होते हैं, जो उदार से लेकर सीमित तक होते हैं, और उसकी शर्तें सेवा को कवर करती हैं, इसलिए दोनों पढ़ें। किसी भी प्लेटफॉर्म पर, प्रकाशित करने से पहले जाँचें कि नतीजे किसी ट्रेडमार्क या असली लोगों जैसे तो नहीं दिखते, और ऐसे चेहरे और आवाज़ें इस्तेमाल करें जो आपकी अपनी हों या काल्पनिक।
आठ ईमानदार कारण, हर तरफ चार। अगर अपनी मशीन पर ओपन मॉडल होस्ट करना भी आपके विचार का हिस्सा है, तो ComfyUI तुलना उस रास्ते को कवर करती है, और Stable Diffusion तुलना इमेज मॉडल खुद चलाने को देखती है।
Picasso IA तब चुनें जब आप इमेज, वीडियो, ऑडियो और 3D एक कुंजी के पीछे पहले से जुड़े चाहते हों, किसी एक को डिप्लॉय करने के बजाय 488 तैयार मॉडल में से चुनना पसंद करते हों, कोड न करने वालों के लिए स्टूडियो या एक-क्लिक इफेक्ट चाहिए हों, या चाहते हों कि कोई एजेंट या Claude Code जैसा MCP क्लाइंट बातचीत के भीतर मीडिया बनाए।
किसी को माइग्रेट नहीं करना पड़ता। दोनों इस्तेमाल करने वाली ज़्यादातर टीमें काम को प्रकार से बाँट लेती हैं: भाषा और कस्टम मॉडल एक तरफ, मीडिया दूसरी तरफ। यह आज़माते समय जो Together AI पर चल रहा है उसे वैसा ही रहने दें।
इमेज, वीडियो, ऑडियो और 3D के काम के लिए हाँ: आपको तैयार कैटलॉग, स्टूडियो और API मिलती है, डिप्लॉय करने को कुछ नहीं। बड़े स्केल पर ओपन-सोर्स लैंग्वेज मॉडल परोसने या फाइन-ट्यून करने के लिए, सच में नहीं। Picasso IA में न फाइन-ट्यूनिंग है न डेडिकेटेड GPU क्षमता, और जिस टीम को इनमें से कोई चाहिए उसे इसी के लिए बना क्लाउड चाहिए। बहुत से प्रोजेक्ट दोनों इस्तेमाल करते हैं, एक भाषा और कस्टम मॉडल के लिए, दूसरा मीडिया के लिए।
नहीं। Picasso IA आपके डेटा पर मॉडल ट्रेन या ट्यून नहीं करता, और आपके लाए मॉडल होस्ट नहीं करता। कैटलॉग के 488 मॉडल हम चुनते और संभालते हैं और आप उन्हें जैसे हैं वैसे इस्तेमाल करते हैं। अगर आपके प्रोडक्ट को अपनी सामग्री पर सिखाया हुआ मॉडल चाहिए, तो वह Together AI जैसे क्लाउड का काम है, जो ओपन-सोर्स मॉडल के लिए फाइन-ट्यूनिंग देता है।
हाँ। आप अपने अकाउंट में कुंजी बनाते हैं, ऐसी रिक्वेस्ट भेजते हैं जिसमें मॉडल और उसके इनपुट का नाम हो, और बनी हुई फाइल पाते हैं। यह टूलकिट वाले ही मॉडल और वही क्रेडिट इस्तेमाल करती है। यह कैसे काम करती है, देखने के लिए सभी मॉडल के लिए एक API देखें। एक MCP सर्वर भी है, इसलिए Claude Desktop, Claude Code और Cursor जैसे क्लाइंट बातचीत के भीतर कैटलॉग से मीडिया बना सकते हैं।
वह अपने लैंग्वेज मॉडल के साथ इमेज और दूसरे तरह के मॉडल परोसता है, और उसकी इंफ्रास्ट्रक्चर में जेनरेटिव मीडिया के लिए बने विकल्प शामिल हैं। वह कौन से खास मॉडल देता है, यह समय के साथ बदलता है, इसलिए मौजूदा सूची के लिए उसकी अपनी साइट देखें। Picasso IA से फर्क इसमें है कि वज़न कहाँ है: उसका केंद्र लैंग्वेज मॉडल और इंफ्रास्ट्रक्चर है, हमारा केंद्र स्टूडियो वाला मीडिया कैटलॉग है।
Picasso IA, क्योंकि स्टूडियो, इफेक्ट और एजेंट को कोड नहीं चाहिए। आप मॉडल चुनते हैं या नतीजा सादे शब्दों में बताते हैं और वह पा लेते हैं। Together AI उन लोगों के लिए बना है जो API और इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ काम करते हैं, इसलिए कोड न जानने वाले को वहाँ शुरुआत ज़्यादा कठिन लगेगी। उल्टा भी सच है: ML इंजीनियर को स्टूडियो बेमतलब लग सकता है।
हम किसी भी प्रोडक्ट की कीमतें नहीं छापते, क्योंकि प्लान बदलते हैं और पुरानी संख्या भ्रमित करती है। Picasso IA में नए अकाउंट को मुफ्त क्रेडिट मिलते हैं, जनरेशन क्रेडिट खर्च करती है और लागत मॉडल और सेटिंग पर निर्भर करती है, मौजूदा प्लान प्राइसिंग पेज पर हैं। Together AI अपनी कीमतें अपनी साइट पर प्रकाशित करता है, इंफ्रास्ट्रक्चर में आम तरह की बिलिंग के साथ।
किसी कारोबार में नतीजा इस्तेमाल करने से पहले हर मॉडल का लाइसेंस और प्लेटफॉर्म के नियम जाँचें, क्योंकि लाइसेंस मॉडल के हिसाब से अलग होते हैं। Picasso IA पर देखने की जगह मॉडल का पेज है। Together AI पर मॉडल ज़्यादातर ओपन-सोर्स हैं और उनके लाइसेंस अलग-अलग हैं, और सेवा की अपनी शर्तें हैं। दोनों में, नतीजों को ट्रेडमार्क या असली लोगों से मिलते-जुलते होने के लिए जाँचें, और ऐसे चेहरे और आवाज़ें इस्तेमाल करें जो आपकी अपनी हों या काल्पनिक।
हाँ, और यह समझदारी भरा सेटअप है। लैंग्वेज मॉडल, फाइन-ट्यून किए मॉडल और डेडिकेटेड क्षमता पर चलने वाली हर चीज़ Together AI पर रखें, और इमेज, वीडियो, आवाज़ और 3D के काम टूलकिट, API या MCP क्लाइंट से Picasso IA को भेजें। वे एक-दूसरे में दखल नहीं देते, और जो क्रेडिट आप एक पर खर्च करते हैं वे दूसरे को कभी नहीं छूते।
नहीं। Picasso IA और Together AI के बीच, या इन पेजों पर नामित किसी भी दूसरे प्रोडक्ट के साथ, कोई साझेदारी, एफिलिएट व्यवस्था या किसी भी दिशा में भुगतान नहीं है। Together AI यहाँ इसलिए आता है कि मीडिया कैटलॉग और ओपन-सोर्स मॉडल क्लाउड के बीच उलझे लोग यही तुलना खोजते हैं, और ईमानदार जवाब बिक्री के भाषण से ज़्यादा काम का है।
हाँ, और खुले दिल से। ओपन-सोर्स लैंग्वेज मॉडल परोसने और ट्यून करने वाली टीमों के लिए वह एक सुसंगत क्लाउड देता है: ज़रूरत पर इन्फेरेंस, डेडिकेटेड क्षमता, फाइन-ट्यूनिंग और GPU क्लस्टर एक छत के नीचे, साथ में इमेज और दूसरे तरह के मॉडल। परफॉर्मेंस पर और अपने मॉडल खुद ट्रेन करने वाली टीमों पर उसका ज़ोर असली गहराई है। इस पर बना प्रोजेक्ट उस मीडिया कैटलॉग से बेहतर Together AI से सधता है जिसने कभी वह बनने की कोशिश नहीं की।
दोनों प्रोडक्ट उसे इनाम देते हैं जिसे अपना काम साफ पता हो, और यह जानने का सबसे तेज़ तरीका कि कौन सा फिट बैठता है, हर एक में एक असली काम चलाना है। टूलकिट खोलें ऐसे प्रॉम्प्ट के साथ जो आप पहले से इस्तेमाल करते हैं, मुफ्त क्रेडिट खर्च करें, और API में मदद चाहिए तो सपोर्ट बस एक क्लिक दूर है।
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