Der Anwendungsfall: wie Arcee AI Together AI einsetzt
Arcee AI moved the inference for its specialized small language models from AWS-managed Kubernetes (EKS) to Together Dedicated Endpoints, a fully managed GPU deployment. The models power its Arcee Conductor routing and Arcee Orchestra workflow products.
Weitere angegebene Ergebnisse
Zahlen aus der Fallstudie von Together AI. usedby hat sie nicht unabhängig gemessen.
Throughput (QPS): Achieved 41+ queries per second at 32 concurrent requests, surpassing Arcee AI's requirements.
In den Worten des Kunden
The migration was a very simple process. We put our models in a private Hugging Face repository, the Together AI team pulled them down and handed us the API, and we just plugged that into our app. That’s what we wanted–a fully managed experience. Everything has been great: full availability, no downtime.Weitere KI-Tools von Arcee AI
Weitere öffentliche Beziehungen, die auf usedby erfasst sind.
Den KI-Stack von Arcee AI ansehen
Nutzer von Together AI in der Branche Künstliche Intelligenz
Unternehmen derselben Branche, mit öffentlichen Belegen.
CartesiaBestätigt
DecagonBestätigt
Deep CogitoBestätigt
Dippy AIBestätigt
HedraBestätigt
LegionEdgeBestätigtDirekt zur Quelle
Auf Basis der veröffentlichten Fallstudie von Together AI. Wir prüfen die öffentlichen Belege; die Ergebnisse gibt der Anbieter an.
together.ai- Zuletzt geprüft
- 9. Okt. 2026
Screenshot der Quelle öffnen Was die Fallstudie behauptet und was wir geprüft haben
Was wir mit der Seite verglichen haben.
- Die Zahl: 95%Geprüft
Steht wörtlich auf der Seite, nahe dem Namen Arcee AI.
- Die oben zitierte PassageGeprüft
Wörtlich von der Seite übernommen, nahe dem Namen Arcee AI.
- Arcee AI nutzt Together AIGeprüft
Eintrag mit Stufe Bestätigt.
- Das Ergebnis selbstNicht geprüft
Wir zitieren es; wir haben es nicht gemessen.
Time to First Token (TTFT): Improved by up to 95%, reducing latency of some models from 485ms on AWS to just 29ms on Together Dedicated Endpoints, exceeding expectations.