ProgramaçãoVisão geral documentadaÚltima verificação Sep 29, 2026

Tinker (Thinking Machines Lab): preços, recursos e melhores casos de uso

Training API from Thinking Machines Lab for fine-tuning open models with LoRA while it manages the infrastructure.

O Tinker (Thinking Machines Lab) é para você?

Tinker is for ML researchers and teams that want to write their own training data and algorithm code for LoRA fine-tuning of open models while Thinking Machines runs the GPU infrastructure. Com base na documentação do fornecedor, fora de um teste prático.

Ideal para: ML researchers

Também indicado para

  • Teams fine-tuning open models

Considere outra ferramenta se requires sign-up and account

Ou se

  • Aimed at researchers writing training code
  • Checkpoint storage billed at $0.10/GB-month

Preços e limites de uso do Tinker (Thinking Machines Lab)

Preços verificados em Sep 29, 2026 na página oficial de preços dos EUA. Preços oficiais ↗ Preços e limites mudam com frequência.

Condições de acesso gratuito e de teste

Not stated

Not stated

Planos pagos: o que muda ao fazer upgrade

Usage-based web

Cobrança por uso fonte (abre em uma nova guia)

Desconhecido

Para: Researchers and developers fine-tuning open models

Limites

  • Checkpoint storage $0.10 per GB-month
  • Per-model token rates are in the docs, not captured

Inclui

  • forward_backward, optim_step, sample, save_state API
  • LoRA fine-tuning of open models
1 mais
  • Downloadable checkpoints

API incluída

Limites de uso, créditos e custos extras

Checkpoint storage billed at $0.10/GB-month

Not stated

O que é Tinker (Thinking Machines Lab) e como funciona?

Tinker is a training API for researchers and developers. You write the data and algorithm code and Tinker handles scheduling, resource management and GPU infrastructure. It exposes functions such as forward_backward, optim_step, sample and save_state, and supports a range of open-weight models using LoRA.

Tinker (Thinking Machines Lab) página inicial: captura de tela da ferramenta de IA programação, Oct 2, 2026
Site oficial do Tinker (Thinking Machines Lab): como o produto se apresenta. thinkingmachines.ai, capturado Oct 2, 2026

O que você fornece e o que recebe de volta

Como o Tinker (Thinking Machines Lab) funciona: o que você fornece, onde ele roda e o que você recebe de voltaVOCÊ FORNECESua entradaSupervised learning datasets or R…Training algorithm codeA chosen open-weight base modelPROGRAMAçãOTinker (Thinking Machines La…APIpreço não publicadosem plano gratuitoexige contaverificado Sep 29, 2026VOCÊ RECEBE DE VOLTAO resultadoLoRA adapters and saved checkpoin…Sampled tokens for evaluation or…Downloadable model weightsinput → Tinker (Thinking Machines Lab) → output · das páginas do próprio fornecedor, sem teste prático, salvo indicação em contrário
O que você fornece a Tinker (Thinking Machines Lab) e o que recebe de volta, segundo a documentação

O que você fornece

  • Supervised learning datasets or RL environments
  • Training algorithm code
  • A chosen open-weight base model

O que você recebe de volta

  • LoRA adapters and saved checkpoints
  • Sampled tokens for evaluation or RL
  • Downloadable model weights

Onde você pode usar

Plataformas
API
Conta
Obrigatório
Method
LoRA
Core functions
forward_backward, optim_step, sample, save_state
Models
Qwen, Kimi, DeepSeek, GPT-OSS, Nemotron, GLM
Storage price
$0.10 per GB-month
Export
Checkpoint download

Melhores casos de uso do Tinker (Thinking Machines Lab)

Os cenários são elaborados por nossos editores a partir da documentação; o resultado real depende da sua entrada e do seu plano.

Fine-tuning open models on production traces

Quem
ML engineers
O que você fornece
Anonymized traces such as preferred and rejected tool calls
Resultado esperado
A smaller specialized model (e.g. a search subagent)
Plano necessário
Usage-based
Limitação
Needs your own training code fonte (abre em uma nova guia)

Reinforcement learning experiments

Quem
Researchers
O que você fornece
RL environments and reward code
Resultado esperado
Policies trained with sample and optim_step loops
Plano necessário
Usage-based
Limitação
Infrastructure handled, algorithm is yours fonte (abre em uma nova guia)

Distillation research

Quem
Labs and startups
O que você fornece
Teacher outputs and a student base model
Resultado esperado
A distilled model checkpoint
Plano necessário
Usage-based
Limitação
Model catalog changes as models retire fonte (abre em uma nova guia)

Exporting trained weights

Quem
Teams that want to self-host
O que você fornece
A saved checkpoint
Resultado esperado
Downloaded weights via an API endpoint
Plano necessário
Usage-based
Limitação
Storage billed per GB-month fonte (abre em uma nova guia)

Recursos do Tinker (Thinking Machines Lab) e seus limites

forward_backward, optim_step, sample, save_state API

Exposes four primitives for gradients, updates, sampling and saving progress You control the training loop

Acesso: AccountLimite: You must write the loop fonte (abre em uma nova guia)

LoRA fine-tuning

Trains a small adapter instead of all weights Cuts compute while matching full fine-tuning in the vendor's research

Acesso: AccountLimite: Adapters, not full-weight tuning fonte (abre em uma nova guia)

Open-model catalog

Offers models such as Kimi-K2.6, GPT-OSS, Qwen, DeepSeek and Nemotron Pick the base that fits

Acesso: AccountLimite: Some models retire (for example Qwen3.6-27B) fonte (abre em uma nova guia)

Cookbook recipes

Provides realistic examples and abstractions for fine-tuning Faster start

Acesso: PublicLimite: Examples need adaptation fonte (abre em uma nova guia)

Checkpoint download

Lets you download any saved checkpoint No lock-in on trained weights

Acesso: AccountLimite: Storage costs $0.10/GB-month fonte (abre em uma nova guia)

Prós, contras e impeditivos

Motivos para escolher Tinker (Thinking Machines Lab)

Confira antes de pagar pelo Tinker (Thinking Machines Lab)

Como usar o Tinker (Thinking Machines Lab) para fine-tuning an open model with LoRA through an API

Configurar Tinker (Thinking Machines Lab)

  1. Sign up for Tinker from thinkingmachines.ai/tinker
  2. Create an API key in the console
  3. Install the Tinker client and open the cookbook for a starter recipe

Exemplo: fine-tuning an open model with LoRA through an API

  1. Pick a base model such as Qwen3.5-9B
  2. Prepare supervised examples or an RL environment
  3. Loop forward_backward and optim_step over batches
  4. Call sample to evaluate and save_state to checkpoint

Revise e exporte o resultado

  1. Sample outputs and compare against your baseline model
  2. Download the checkpoint and confirm it loads

Tinker (Thinking Machines Lab) integrações e API

Integrações nativas e formatos de exportação

Exportar: Model checkpoints

Acesso à API e cobrança separada

Há uma API disponível, cobrança não documentada. Training API with Python-style functions; docs page not loaded Documentação da API ↗

Privacidade, uso de dados e direitos comerciais

Resumido a partir das políticas atuais do fornecedor; não é aconselhamento jurídico, e o selo de um fornecedor não é uma auditoria independente.

Como suas entradas e saídas são tratadas

Training data and checkpoints you submit

Your data is used solely to fine-tune your models; not used to train Thinking Machines' own models

Not stated

Uso comercial e restrições de plano

Not stated

Not stated

Melhores alternativas ao Tinker (Thinking Machines Lab) para diferentes necessidades

"Mais indicado" se baseia em recursos e preços documentados, não em um teste comparativo direto.

Claude: mais indicado para

Google Gemini: mais indicado para

Alternativas
AlternativaQuando escolherPreçosLimitação
Claude——
Google Gemini——

Explore mais sobre Tinker (Thinking Machines Lab)

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    Perguntas frequentes sobre Tinker (Thinking Machines Lab)

    What is Tinker?

    A training API from Thinking Machines Lab for fine-tuning open models with LoRA while it handles scheduling and GPU infrastructure. fonte (abre em uma nova guia)

    How is Tinker priced?

    Usage-based in USD per million tokens, with checkpoint storage at $0.10 per GB-month. fonte (abre em uma nova guia)

    Is my data used to train Thinking Machines models?

    No, the FAQ says your data is used solely to fine-tune your models. fonte (abre em uma nova guia)

    Can I download my trained weights?

    Yes, an API endpoint lets you download any saved checkpoint. fonte (abre em uma nova guia)

    Which models can I train?

    A range of open models such as Qwen, Kimi-K2.6, DeepSeek-V3.1, GPT-OSS and Nemotron, with some marked as retiring. fonte (abre em uma nova guia)

    Fontes e metodologia de análise

    Fontes oficiais e datas de verificação

    Não verificado: Per-million-token rates; Free credits; Privacy retention; US availability.

    Como documentamos e mantemos esta página

    Todos os fatos sobre Tinker (Thinking Machines Lab) acima vêm de 2 páginas oficiais listados aqui, comparados pela última vez em Sep 29, 2026; não executamos Tinker (Thinking Machines Lab) por conta própria, por isso ele não tem nota editorial. Como verificamos e reverificamos as páginas.

    Artigo atualizado em Oct 10, 2026; preços verificados Sep 29, 2026. Os links para fornecedores são links comuns; não ganhamos comissões. Como avaliamos · Relatar um erro