Groq vs Together AI：速さで選ぶかモデル数で選ぶか【2026年】比較

同じ「モデルをAPIで呼ぶ」サービスでも、GroqとTogether AIは商品の重心が違います。前者は自社チップで応答時間を削ることに賭け、後者は多数のモデルとGPUを並べて選択肢の広さを売っています。どちらが安いかではなく、自分のプロダクトが何を犠牲にできないかで選ぶべき2つです。

料金体系の違い

Groqは速度に価値をつける

Groqは自社設計のチップで推論を実行し、モデルごとのトークン単価で課金します。無料枠があり、レート制限の範囲で試せます。料金表はモデルごとに細かく分かれ、同じモデルでも提供元によって単価が違うため、実際の費用は呼び出し回数と入出力の長さで変わります。金額は頻繁に見直されるので、見積もりは公式の料金ページで取るのが前提です。

Together AIはカタログと計算資源を売る

Together AIは100万トークンあたりの単価をモデルごとに公開しています。たとえばLlama 3.3 70Bは入力・出力とも1.04ドル、gpt-oss-120Bは入力0.15ドル・出力0.60ドルです。さらにGPUの時間貸しがあり、H100はオンデマンドで1時間3.99ドルから。モデルを呼ぶだけでなく、自前のモデルを載せたい場合まで同じ請求体系で扱えます。

機能と選択肢

Groqが効くケース

音声対話やチャットのように、最初の1文字が出るまでの時間が体験を決める用途です。ストリーミングとの相性がよく、体感の待ち時間を短くできます。対応モデルは絞られており、最新の大型モデルを何でも試したい用途には向きません。

Together AIが効くケース

複数のモデルを同じAPI仕様で切り替え、品質と費用を測りながら本番を決める開発です。ファインチューニングや専用スループットの提供もあり、推論の量が読めてきた段階で契約形態を変えられます。オープンウェイト系のモデルを中心に試すなら選択肢は明確に広いです。

使いやすさ

どちらもOpenAI互換の形式で呼べるため、既存コードの接続先を差し替えるところから検証を始められます。Groqは設定項目が少なく、最初の1本を動かすまでの手数が短いです。Together AIはモデル一覧が広いぶん、どれを試すかの設計が必要になります。料金の見積もりは、実際のプロンプト長で測らないと大きくずれます。

向いている人

応答速度が製品価値に直結し、使うモデルを1〜2本に絞れるならGroqです。複数モデルを比較しながら最適解を探す段階、または自前モデルを動かす予定があるならTogether AIが向きます。研究用途で試行回数が多いほど、単価の差が効いてきます。

結論：速さを取るか、選択肢を取るか

速度を取るか、選択肢を取るかです。まずは同じプロンプトを両方に投げ、初回応答までの時間と1,000回あたりの費用を並べてください。その2つの数字で、たいていの場合は答えが出ます。他のAPIやツールを探すなら比較記事の一覧も参考になります。

個別ツールの評価はレビューの一覧にまとめています。

よくある質問

まとめ

Groqは速度、Together AIはモデルの幅とGPUで選ぶサービスです。Together AIはLlama 3.3 70Bが100万トークンあたり1.04ドル、H100が1時間3.99ドルからと、単価が公開されています。Groqは無料枠で体感を確かめ、本番の呼び出し量が読めてから有料に切り替える進め方が安全です。

編集部の見解

推論APIの比較で見落とされがちなのは、失敗したときの挙動です。レート制限に当たったときの戻り方、タイムアウトの長さ、リトライの設計。この3つが決まっていないと、速度がいくら速くても本番では使えません。

もう1点、モデルの提供元が変わると単価も品質も動きます。月1回、実際のトラフィックで費用と応答時間を測り直す運用を最初から入れておくと、後の乗り換え判断が楽になります。

my-best.ai 編集部

出典：Groq 公式サイト（Pricing）／Together AI 公式サイト（Pricing）