Together AI는 하나의 플랫폼에서 폭넓은 오픈소스 LLM, 서버리스 추론, GPU 대여 기능을 제공합니다. 많은 개발자에게 이는 훌륭한 시작점이 됩니다. 하지만 프로덕션 규모로 운영할 경우 두 가지 문제에 직면하게 됩니다. 일반적인 생성 길이에서 비용 부담이 커지는 '비디오당 과금 모델'과 규제 산업 내 팀을 위한 인증된 컴플라이언스(준법 감시) 정보가 없다는 점입니다. 본 가이드는 2026년 5월 기준의 검증된 가격 정보를 바탕으로 Together AI와 Atlas Cloud를 비교하여 귀사의 스택에 맞는 데이터 기반 의사결정을 돕고자 합니다. 더 넓은 관점의 정보는 _2026년 최고의 AI 추론 API 대안 총정리_를 참고하십시오.
Together AI란 무엇이며 누가 사용하는가?
Together AI는 서버리스 LLM 추론 플랫폼이자 GPU 클라우드 및 파인튜닝 서비스입니다. Together AI의 공식 가격(2026년 5월)에 따르면, Llama 3.3 70B(100만 토큰당 ＄0.88), DeepSeek R1-0528(100만 입력 토큰당 ＄3.00), LFM2 24B와 같은 초저가 소형 모델(100만 입력 토큰당 ＄0.03)을 포함한 주요 오픈 웨이트 모델을 제공합니다. 전용 GPU 인스턴스, 배치 추론, 실시간 엔드포인트 모두 동일한 계정에서 이용할 수 있습니다.
Together AI는 주로 세 그룹이 사용합니다. 첫째, 자체 GPU 클러스터를 관리하지 않고 파인튜닝 인프라가 필요한 ML 팀입니다. Together AI는 최대 100B 파라미터 모델까지 지도 학습(Supervised Fine-tuning)을 지원하며, 16B 이하 모델은 100만 토큰당 ＄0.48, 70B~100B 모델은 ＄2.90의 비용이 발생합니다. 둘째, 종량제(Pay-as-you-go) 구조로 다양한 오픈소스 LLM에 접근하려는 연구원 및 스타트업입니다. 셋째, 맞춤형 추론 워크로드를 위해 H100, H200, B200 전용 GPU 인스턴스가 필요한 팀입니다.
Together AI는 이미지 및 비디오 생성도 지원합니다. 이미지 모델은 메가픽셀(MP)당 과금됩니다. FLUX.1 [schnell]은 MP당 ＄0.0027, Stable Diffusion 3는 ＄0.0019이며, 표준 1024×1024 해상도(약 1 MP) 기준 이미지당 각각 약 ＄0.003, ＄0.002 수준입니다. Google Veo 3.0, Sora 2, Kling 2.1 Master, Wan 2.7, Vidu, PixVerse, Seedance 등 30개 이상의 비디오 모델을 사용할 수 있습니다. 모든 비디오는 출력 길이에 관계없이 비디오당 고정 가격으로 과금됩니다.
Together AI vs Atlas Cloud: 직접 비교
아래 표는 2026년 5월 기준 공식 페이지의 검증된 가격만을 사용했습니다. 비디오 가격의 경우, Together AI는 비디오당 고정 과금인 반면 Atlas Cloud는 출력 초(second) 단위로 과금된다는 점에 유의해야 합니다. 비교를 위해 5초 분량의 클립을 기준으로 두 수치를 모두 표시했습니다.
| 기능 | Together AI | Atlas Cloud |
|---|---|---|
| LLM: DeepSeek V4 Pro (1M당 입력/출력) | ＄2.10 / ＄4.40 | ＄1.68 / ＄3.38 |
| LLM: 최저가 모델 (1M당 입력) | ＄0.03 (LFM2 24B) | ＄0.14 (DeepSeek V4 Flash) |
| LLM: Kimi K2.6 (1M당 입력/출력) | ＄1.20 / ＄4.50 | ＄0.95 / ＄4.00 |
| LLM: MiniMax M2.7 (1M당 입력/출력) | ＄0.30 / ＄1.20 | ＄0.30 / ＄1.20 |
| 이미지: 최저가 이미지당 | ＄0.0019/MP (SD3, 1024px 기준 약 ＄0.002) | ＄0.004 (GPT Image-1 Mini) |
| 비디오 과금 모델 | 비디오당 고정 과금 | 출력 초당 과금 |
| 비디오: Veo 생성, 5초 | ＄1.60 (Veo 3.0, 고정) | ＄0.25 (Veo 3.1 Lite, 초당 ＄0.05) |
| 파인튜닝 | 가능 (최대 100B 파라미터) | 미제공 |
| GPU 대여 | 가능 (H100, H200, B200) | 미제공 |
| 컴플라이언스 | 미공개 | SOC I & II, HIPAA |
| 배포 리전 | 미공개 | 12개 글로벌 리전 |
| MCP 서버 연동 | 미제공 | 지원 |
| LLM 엔드포인트 형식 | OpenAI 호환 | OpenAI 호환 (베이스 URL 교체만 필요) |
| 게시된 SLA | 미공개 | 미공개 |
| 전체 모델 수 | 200개 이상 | 300개 이상 |
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가격은 실제로 어떻게 비교되는가?
인프라 플랫폼 간의 가격 비교는 특정 모델의 유리한 수치만 강조하는 경우가 많아 오해의 소지가 있습니다. 아래 섹션에서는 위에서 제공된 검증된 수치를 사용하여 동일한 모델을 비교합니다.
LLM 가격
대규모 프런티어 모델의 경우 Atlas Cloud가 일관되게 저렴합니다. DeepSeek V4 Pro는 Atlas Cloud에서 100만 입력 토큰당 ＄1.68로 Together AI의 ＄2.10 대비 입력 토큰 비용은 20%, 출력 토큰 비용은 23% 절감됩니다. Kimi K2.6 역시 Atlas Cloud가 100만 입력 토큰당 ＄0.95로 Together AI의 ＄1.20보다 저렴합니다. MiniMax M2.7은 입력 ＄0.30/출력 ＄1.20으로 양 플랫폼 모두 동일합니다.
소형 모델에서는 상황이 바뀝니다. Together AI의 LFM2 24B A2B는 100만 입력 토큰당 ＄0.03으로, Atlas Cloud의 최저가 모델인 DeepSeek V4 Flash(＄0.14)보다 훨씬 저렴합니다. 주로 소형 모델 기반으로 워크로드를 운영한다면 Together AI의 소형 모델 카탈로그가 비용 효율적일 수 있습니다. Atlas Cloud 또한 비용이 전혀 들지 않는 OWL 모델을 제공하여 경량 작업에 유리합니다.
비디오 가격
비디오에서는 명목 가격보다 과금 모델이 중요합니다. Together AI는 비디오당 고정 요금을 부과하는 반면, Atlas Cloud는 출력 초 단위로 과금합니다. 이 차이는 일반적인 비디오 생성 길이에서 크게 나타납니다.
5초 분량의 클립 생성 시 Together AI의 Veo 3.0은 길이에 관계없이 ＄1.60입니다. 반면 Atlas Cloud의 Veo 3.1 Lite는 초당 ＄0.05이므로 5초에 ＄0.25가 소요됩니다. 동일 결과물에 대해 6배의 가격 차이가 나는 셈입니다. 10초가 되면 그 격차는 더 커져 Atlas Cloud는 ＄0.50, Together AI는 여전히 ＄1.60입니다.
Together AI의 비디오당 과금은 매우 짧은 클립을 지속적으로 생성하는 팀에게 유리하며, 3초 미만 출력물의 경우 Sora 2(＄0.80/비디오)는 경쟁력이 있습니다. 그러나 5초 이상의 결과물에서는 초당 과금 방식이 훨씬 경제적입니다.
Atlas Cloud의 비디오 카탈로그는 초당 ＄0.02(Wan 2.2 Turbo)부터 ＄0.20(Veo 3.1)까지 10개 이상의 모델군을 제공하며, 모두 초당 과금되어 팀이 생성별로 품질과 비용을 세밀하게 조정할 수 있습니다. 유사한 과금 모델에 대한 정보는 _Replicate 대안 비교_에서 확인할 수 있습니다.
월 5초 분량의 비디오 1,000개를 생성한다고 가정할 때, Together AI는 ＄1,600(비디오당 ＄1.60), Atlas Cloud는 ＄250(초당 ＄0.05)이 발생합니다. 매달 ＄1,350, 연간 ＄16,200의 비용 절감이 가능합니다.
이미지 가격
이미지 가격은 두 플랫폼이 비슷합니다. Together AI의 최저가 모델인 Stable Diffusion 3는 MP당 ＄0.0019(1024×1024 기준 약 ＄0.002)이며, Dreamshaper와 같이 ＄0.0006/MP인 모델도 있습니다. Atlas Cloud는 GPT Image-1 Mini가 이미지당 ＄0.004이며, Baidu ERNIE Image Turbo는 무료로 제공됩니다. 출력 품질 요구사항이 유연한 대량 이미지 생성의 경우 Together AI의 저가 티어가 가격 우위를 갖습니다.
중급 티어에서는 Together AI의 FLUX.2 [pro]가 MP당 $0.03이며, Atlas Cloud의 Wan-2.7 역시 이미지당 ＄0.03입니다. 고급 품질의 경우 Together AI의 Imagen 4 Ultra는 MP당 ＄0.06, Atlas Cloud의 Nano Banana Pro는 이미지당 ＄0.14로 차이가 있습니다.
Together AI에 없는 Atlas Cloud만의 강점
특정 프로덕션 워크로드에서 중요한 Atlas Cloud만의 기능들은 다음과 같습니다.
SOC I & II 및 HIPAA 컴플라이언스: Atlas Cloud는 SOC I & II 인증을 보유하고 있으며 HIPAA를 준수합니다. Together AI는 공식 페이지에 컴플라이언스 인증 정보를 게시하고 있지 않습니다. 의료, 핀테크 등 데이터 보관 및 감사 추적이 필수인 규제 산업 분야에서는 필수적인 선택 기준입니다.
12개의 글로벌 배포 리전: Atlas Cloud는 12개 리전을 지원하여 지연 시간에 민감한 애플리케이션이나 GDPR 등 데이터 주권법 준수에 유리합니다. Together AI는 배포 리전 수를 공개하지 않습니다.
초 단위 비디오 과금: 앞서 언급했듯이 이는 일반적인 비디오 생성 길이에서 압도적인 비용 절감을 제공합니다. 이는 단순한 항목 차이를 넘어 규모가 커질수록 실질적인 예산 격차를 만듭니다.
MCP 서버 통합: Atlas Cloud는 Model Context Protocol을 지원합니다. 모델이 도구를 호출하거나 외부 컨텍스트를 검색하고 추론 단계를 체인으로 연결해야 하는 에이전트 워크로드에서 매우 중요합니다. Together AI는 MCP 지원을 명시하지 않습니다.
비디오 모델의 깊이: Atlas Cloud는 초당 과금 기반의 10개 이상 비디오 모델군을 제공하여 정밀한 비용 관리를 가능케 합니다. Together AI 또한 30개 이상의 광범위한 모델 카탈로그를 보유하고 있지만, 모든 모델이 길이에 상관없이 비디오당 고정 가격을 적용합니다. 유사한 비교는 _Fireworks AI 대안 비교_를 참조하십시오.
Atlas Cloud 시작하기
0에서 작동하는 API 호출까지 10분이면 충분합니다.
1단계: 무료 계정 생성: atlascloud.ai에서 가입하세요. 신용카드가 필요하지 않습니다.
2단계: API 키 획득: 가입 직후 대시보드에서 즉시 키를 확인할 수 있습니다.
3단계: LLM 호출: Atlas Cloud의 LLM 엔드포인트는 OpenAI 채팅 완료 형식을 따릅니다. 기존 코드에서 기본 URL과 API 키만 변경하세요:
plaintext1from openai import OpenAI 2 3client = OpenAI( 4 base_url="https://api.atlascloud.ai/v1", 5 api_key="YOUR_ATLAS_CLOUD_KEY" 6) 7 8response = client.chat.completions.create( 9 model="deepseek-v4-flash", 10 messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}] 11)
4단계: 이미지 생성: 이미지 생성은 Atlas Cloud REST API를 직접 사용합니다:
plaintext1import requests 2 3response = requests.post( 4 "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage", 5 headers={"Authorization": "Bearer YOUR_ATLAS_CLOUD_KEY"}, 6 json={"model": "gpt-image-2", "prompt": "A developer at a desk with multiple monitors"} 7)
5단계: 모델 카탈로그 탐색: atlascloud.ai/pricing/models에서 LLM, 이미지, 비디오, 오디오 전반에 걸친 모든 모델의 현재 가격을 확인하세요.
Together AI가 더 적합한 경우는?
Together AI가 더 강력한 선택지가 되는 경우도 분명 존재합니다.
파인튜닝이 핵심 요구사항일 때: Together AI는 최대 100B 파라미터까지 관리형 지도 파인튜닝 파이프라인을 제공합니다. 이는 현재 Atlas Cloud가 제공하지 않는 중요한 기능입니다. 독점 데이터로 맞춤형 모델 체크포인트를 학습시켜야 하는 팀에게는 매우 유용합니다.
맞춤형 추론을 위한 GPU 대여: Together AI는 H100, H200, B200 전용 인스턴스를 시간당 비용으로 제공합니다. 모델 서빙이나 추론 이외의 연산이 필요한 경우 직접적인 GPU 접근이 가능한 Together AI의 인프라가 강점이 됩니다.
초저가 소형 모델 추론: LFM2 24B 등은 해당 모델 등급에서 구할 수 있는 최저가 수준입니다. 대량의 소형 모델 기반 워크로드에는 Together AI의 가격 경쟁력이 높습니다.
품질 요구사항이 낮은 대량 이미지 생성: 품질보다 처리량이 중요한 경우, Together AI의 저가형 모델 카탈로그가 가격 우위를 점할 수 있습니다.
FAQ
LLM 추론 시 Atlas Cloud가 Together AI보다 저렴합니까?
모델에 따라 다릅니다. 대형 프런티어 모델은 Atlas Cloud가 저렴합니다(DeepSeek V4 Pro 20% 절감). 반면 소형 모델은 Together AI가 더 저렴한 경우가 많습니다.
Together AI와 Atlas Cloud의 비디오 가격 차이는?
Together AI는 비디오당 고정 과금, Atlas Cloud는 초당 과금입니다. 5초 생성 기준 Atlas Cloud가 약 6배 더 저렴하며, 3초 이상 생성 시 Atlas Cloud가 훨씬 경제적입니다.
Atlas Cloud도 Together AI처럼 파인튜닝을 지원합니까?
아니요, 현재 Atlas Cloud는 파인튜닝 기능을 명시하지 않고 있습니다. 파인튜닝이 핵심이라면 Together AI가 적합합니다.
의료나 금융 등 규제 산업에는 무엇을 써야 합니까?
Atlas Cloud는 SOC I & II 인증 및 HIPAA 준수를 게시하고 있습니다. 공식 문서상 컴플라이언스 정보가 없는 Together AI보다 규제 산업에서는 Atlas Cloud가 유일한 대안입니다.
결론
Together AI와 Atlas Cloud는 겹치면서도 서로 다른 타겟층을 가지고 있습니다. GPU 대여, 관리형 파인튜닝, 초저가 소형 모델 인프라가 필요하다면 Together AI가 강력합니다.
반면, 다양한 모달리티를 넘나드는 프로덕션 환경에서는 Atlas Cloud가 우위에 있습니다. 대형 모델의 저렴한 비용, 초 단위의 비디오 과금 모델, 검증된 컴플라이언스 인증, 12개의 글로벌 리전 지원은 엔터프라이즈 워크로드에 필수적입니다.
두 플랫폼 모두 게시된 가동 시간(Uptime) SLA는 없습니다. 인프라 결정 시 이 점도 고려하십시오.
가장 좋은 방법은 직접 테스트하는 것입니다. 신용카드 없이 Atlas Cloud 계정을 생성하고 Atlas Cloud를 통해 현재 Together AI 비용과 비교해 보십시오.
더 많은 플랫폼을 비교 중이라면 2026년 AI 추론 API 전체 비교 문서를 통해 다른 플랫폼들과의 데이터 기반 대조 내용을 확인하시기 바랍니다.
