`Together AI`, 코딩 에이전트 대규모 추론 벤치마크 공개

에이전트 백엔드는 모델 품질보다 처리량·첫 토큰 지연·비용이 병목이 된다. 벤더 벤치마크라 그대로 믿기보다, 자체 워크로드로 검증할 만함.

• —TensorRT-LLM 대비 TPS 31% 증가를 주장. 다중 에이전트 작업처럼 병렬 호출이 많은 구조에서 바로 비용 변수로 이어진다.
• —포화 상태에서 TTFT가 2배 개선됐다는 수치가 핵심. 코드 수정 루프의 체감 속도는 첫 토큰 지연에 크게 묶인다.
• —Claude Opus 4.6 대비 비용 76% 절감을 내세움. 품질 손실까지 포함한 총비용 기준으로 재측정해야 한다.