Together AI가 10월 5일 Together Link를 출시했다. 도구를 바꾸지 않고도 Claude Code, Codex 같은 코딩 에이전트 뒤에서 작동하는 모델을, Together가 호스팅하는 오픈모델로 교체할 수 있게 해주는 서비스다. 회사 측 설명에 따르면 모델 비용을 절반 이상 줄일 수 있다고 하며, 비교 기준은 같은 세션을 전부 Claude Opus 5.5에서 실행한 경우다.
현재 지원되는 클라이언트는 다섯 가지다. Claude Code, Claude Desktop, Codex(ChatGPT 앱 버전과 커맨드라인 버전), OpenCode, Pi다.
연결 방법과 되돌리는 방법
설치는 셸 명령어 한 줄로 끝나며, 설치 후에도 각 도구의 기존 설정과 로그인 상태는 그대로 유지된다. Together는 발표문에서 이 점을 강조했다.
"Settings and logins stay as they were, there's nothing new to learn, and going back to the native closed models takes one command."
(설정과 로그인은 그대로 유지되고, 새로 배울 것도 없으며, 네이티브 폐쇄형 모델로 되돌리는 것도 명령어 한 줄이면 된다.)
결제는 개발자가 이미 가진 Together API 키로 처리되며, 사용량 기반 과금이든 크레딧 패키지 구매든 가능하다. 별도 계약이 필요 없다. 세션이 끝날 때마다 도구는 실제 지출 금액과, 같은 세션을 Opus 5.5에서 실행했을 경우의 예상 비용을 함께 보여준다.
라우팅은 세션당 한 번만 이뤄진다
이 제품의 핵심은 Auto라는 모드로, Together AI Router가 세션마다 어떤 모델을 쓸지 결정한다. 세션의 첫 번째 작업을 읽어, 작은 수정은 값싸고 빠른 모델에, 어려운 문제는 프런티어급 모델에 배정한다.
라우팅은 세션당 단 한 번만 일어난다. Together의 설명에 따르면 이렇게 해야 프롬프트 캐시가 계속 유효하게 작동한다고 한다. 코딩 에이전트는 한 세션에서 수십 턴을 주고받는 경우가 많고 컨텍스트 중복이 많아, 캐시 적중률이 비용을 직접 좌우한다. 세션 중간에 모델을 바꾸면 캐시가 초기화되는 셈이다.
선택 가능한 모델은 두 그룹으로 나뉜다.
- 프런티어급: 즈푸(Zhipu)의 GLM 5.3, 문샷 AI(Moonshot AI)의 Kimi K3. 가장 어려운 코딩 작업에 쓴다.
- 일상급: GLM 5.3 Flash, DeepSeek V4.1 Flash. 일상적인 수정 작업을 처리한다.
사용자가 Anthropic API 키도 함께 입력하면 라우터는 Opus 5.5와 GLM 5.3 사이에서 배정한다. Anthropic 키가 없으면 GLM 5.3과 GLM 5.3 Flash 중에서 선택한다.
발표문은 각 모델의 코딩 벤치마크 점수를 제시하지 않았고, "절반 이상 절감"을 어떤 작업 조합으로 측정했는지도 공개하지 않았다. 세션별로 표시되는 비용 비교는 사후 집계이며, 실제 절감률은 각 팀의 작업 구성에 따라 달라진다.
네 모델 모두 중국 팀 작품
중국 독자들에게 이 목록은 또 다른 의미를 지닌다. Together Link가 주력으로 내세우는 4개 오픈모델은 모두 중국 팀에서 나왔다. 즈푸, 문샷 AI, DeepSeek이다. 미국의 추론 클라우드 기업이 미국 코딩 에이전트 뒤의 Anthropic 모델을 중국산 오픈모델로 대체하려는 것이며, 내세우는 장점은 가격이다.
Together는 발표문에서 OpenRouter의 9월 30일 기준 데이터를 인용했다. OpenRouter에서 DeepSeek V4.1 Flash는 토큰의 40.8%가 Together를 통해 처리됐고, GLM 5.3 Flash는 28.2%, Kimi K3는 23.1%였다. 이 수치는 해외 개발자들의 중국산 오픈모델 실제 사용량이 이미 적지 않음을 보여준다.
중국 국내 개발자에게는 직접적인 활용도가 제한적이다. Claude Code는 원래 국내에서 접근 장벽이 있고, 즈푸, 문샷 AI, DeepSeek 모두 자체적으로 Claude Code 호환 인터페이스와 코딩 요금제를 제공하고 있어, 공식 API에 바로 연결하는 쪽이 대개 더 저렴하다. Together Link가 주로 노리는 대상은 해외 엔지니어링 조직 중 이미 Opus 비용에 압박을 받으면서도 워크플로를 바꾸고 싶지 않은 팀이다. 발표문에 따르면 이런 팀의 코딩 에이전트 지출은 월 수만 달러에서 100만 달러 이상까지 다양하다.
Anthropic과 OpenAI는 제3자가 자사 클라이언트를 다른 회사 모델에 연결하는 방식에 대해 아직 공개적으로 입장을 밝히지 않았다.
참고 출처: Together AI 공식 블로그, CocoLoop, OpenRouter 플랫폼 데이터. 토큰 비중은 Together가 인용한 OpenRouter 통계 기준이며, "절반 이상 절감"은 회사 측 주장이다.