摘要： Together AI 在 serverless 文件中新加了 geo-specific inference：只要把 base URL 換成 us-api.together.ai/v1，受支援模型的推論處理就會留在美國境內，不用自己開 GPU。代價是輸入、快取輸入與輸出 token 一律 1.25 倍標準價，而且保證範圍只到「處理」為止。對要做資料落地合規的產品團隊，這是一條值得評估的捷徑。
解決的其實是合規問題，不是技術問題
過去想在特定地理區域內完成模型推論，通常意味著自己部署 endpoint、管理容量，否則就得接受 serverless 供應商「不保證處理地點」的模糊地帶。Together AI 的新做法很直接：同一組 API key、同一組 model ID，換一個端點，處理地點就鎖定在美國。
目前透過美國端點提供的模型包括 moonshotai/Kimi-K3、zai-org/GLM-5.3、zai-org/GLM-5.3-Flash、多個 DeepSeek V4.1 變體，以及 MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash。列表中有幾個開放權重的新模型，本站先前也寫過 MiniMax M3.1 Flash 的自訓練玩法（參考這篇），現在它多了資料落地這一層可用性。
接入成本接近零
改動只有一行。以 TypeScript 為例：
import Together from "together-ai";
const client = new Together({ baseURL: "https://us-api.together.ai" });
const response = await client.chat.completions.create({
model: "zai-org/GLM-5.3",
messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});Python SDK 和 cURL 同理。要注意的是：打到 us-api.together.ai 才保證美國處理，打到預設的 api.together.ai 則沒有這個保證。也就是說，路由設定錯了，合規承諾就落空。
三個要在設計階段就想清楚的限制
第一，保證範圍只覆蓋推論處理，不涵蓋資料儲存、日誌寫入位置或網路流量路由。如果你的合規需求是完整資料落地（例如金融或醫療場景常見的要求），這個功能只解決了一部分，私網路等進一步需求得看文件提到的 privacy and security 選項。
第二，沒有跨區 fallback。如果模型在選定區域不可用，請求會直接回傳 404 的 region_unavailable 錯誤，而不是偷偷跑到別的區域執行。這其實是合規上正確的行為，但意味著你的重試邏輯必須指向同一個端點——文件明確提醒不要 fallback 回 api.together.ai，否則保證就破了。
第三，成本溢價是全量的：輸入、快取輸入、輸出 token 一律 1.25 倍。對高吞吐的 agent 工作負載，這 25% 會直接疊在帳單上，值得和「自己部署一個 US region endpoint」的固定成本做個比較再決定。
什麼時候該用它
如果你的需求是「推論處理必須在美國，但不想維運 GPU」，這個端點幾乎是現成答案：一行改動、透明定價、明確的失敗語意。如果你的需求延伸到儲存與日誌落地，或你的流量大到 25% 溢價超過自建成本，那就把它當成評估基準線，而不是終點。下一步很實際：先確認你要用的模型在列表上，再把 1.25 倍費率套進現有的成本模型算一次。
參考來源
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