O caso de uso: como Arcee AI implanta Together AI
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.
Outros resultados informados
Números publicados no estudo de caso de Together AI. Eles não são medidos de forma independente pelo usedby.
Throughput (QPS): Achieved 41+ queries per second at 32 concurrent requests, surpassing Arcee AI's requirements.
Nas palavras do cliente
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.Outras ferramentas de IA usadas por Arcee AI
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Com base no estudo de caso publicado por Together AI. Verificamos as evidências públicas; os resultados são informados pelo fornecedor.
together.ai- Última verificação
- 9 de out. de 2026
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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.