💰 Экономика LLM: из чего складывается стоимость инференса?
Внедрение больших языковых моделей (LLM) в бизнес-процессы требует не только технической экспертизы, но и глубокого понимания экономики эксплуатации и влияния оборудования на скорость отклика.
В этой серии постов мы разберем ключевые факторы, влияющие на стоимость инференса, сравним облачные и локальные решения и посчитаем, какой подход выгоднее и когда.
Часть 1: Общее представление и аппаратные факторы задержки
1️⃣ Основные статьи затрат
• Размер и сложность модели
Модели на 3B, 7B, 13B, 70B+ параметров требуют всё больше GPU-памяти и вычислительных ресурсов, а значит — растут затраты.
• Объём входных и выходных токенов
Чем больше контекста и детализированный ответ вы запрашиваете, тем выше счёт за токены и нагрузка на инфраструктуру.
• Тип данных
• Текст — минимальные требования к ресурсам.
• Аудио — предварительная транскрипция (Whisper, Wav2Vec) повышает нагрузку на GPU и RAM.
• Видео — самый ресурсоёмкий сценарий: специализированные модели (ViT, CLIP) и десятки гигабайт памяти.
• Формат эксплуатации
• Собственная инфраструктура — полный контроль, но высокие CAPEX и OPEX.
• Облачные решения (SaaS) — оплата по факту использования; выгодно при небольшом или переменном объёме запросов.
2️⃣ Как аппаратные характеристики GPU влияют на задержку (latency)
Для приложений с критичными требованиями к скорости (чат-боты, interactive AI) задержка состоит из двух ключевых фаз:
• Prefill + TTFT (Time to First Token) — вычислительно-ограниченная фаза, когда GPU строит KV-кеш и генерирует первый токен.
• ITL (Inter-Token Latency) — межтокеновая задержка при генерации каждого последующего токена, часто ограничивается пропускной способностью памяти.
🔹 Пропускная способность памяти (Memory Bandwidth)
• Основное «узкое место» при низких батчах: скорость загрузки весов и KV-кеша из глобальной памяти.
• У NVIDIA A100 HBM2e достигает 1.6 TB/s (40 GB) и 2.0 TB/s (80 GB) — это помогает минимизировать межтокеновую задержку.
🔹 CUDA-ядра (FP32/FP16 throughput)
• Отвечают за операции FMA при prefill и TTFT.
• В A100 их 6912, что обеспечивает до 19.5 TFLOPS в FP32 и 156 TFLOPS в TF32, ускоряя расчёт первых токенов.
🔹 Tensor-ядра (mixed-precision ускорение)
• Специализированы на матричных операциях с низкой/смешанной точностью.
• Третье поколение Tensor-ядер A100 выдаёт до 312 TFLOPS в FP16 и обеспечивает 16× ускорение по сравнению с FP32 на обычных CUDA-ядрах, критично для throughput и минимизации задержки на длинных последовательностях.
3️⃣ Рекомендации по оптимизации
• KV-caching — кэширование ключей/значений для избежания повторных расчётов.
• Квантование (INT8/INT4) — уменьшение объёма памяти и ускорение операций.
• Параллелизм и батчинг — рост пропускной способности (throughput), при этом важно балансировать с требованиями к latency одиночного запроса.
🚀 Вывод:
Стоимость инференса LLM складывается из вычислительных ресурсов (GPU/CPU), объёма обрабатываемых токенов и требований к скорости отклика. Грамотный выбор архитектуры, оптимизация ПО и правильный баланс между собственной инфраструктурой и облачными сервисами помогут найти оптимальное сочетание качества, скорости и стоимости.
#инференс #экономикаИИ #LLM
🚀 ©ТехноТренды
Внедрение больших языковых моделей (LLM) в бизнес-процессы требует не только технической экспертизы, но и глубокого понимания экономики эксплуатации и влияния оборудования на скорость отклика.
В этой серии постов мы разберем ключевые факторы, влияющие на стоимость инференса, сравним облачные и локальные решения и посчитаем, какой подход выгоднее и когда.
Часть 1: Общее представление и аппаратные факторы задержки
1️⃣ Основные статьи затрат
• Размер и сложность модели
Модели на 3B, 7B, 13B, 70B+ параметров требуют всё больше GPU-памяти и вычислительных ресурсов, а значит — растут затраты.
• Объём входных и выходных токенов
Чем больше контекста и детализированный ответ вы запрашиваете, тем выше счёт за токены и нагрузка на инфраструктуру.
• Тип данных
• Текст — минимальные требования к ресурсам.
• Аудио — предварительная транскрипция (Whisper, Wav2Vec) повышает нагрузку на GPU и RAM.
• Видео — самый ресурсоёмкий сценарий: специализированные модели (ViT, CLIP) и десятки гигабайт памяти.
• Формат эксплуатации
• Собственная инфраструктура — полный контроль, но высокие CAPEX и OPEX.
• Облачные решения (SaaS) — оплата по факту использования; выгодно при небольшом или переменном объёме запросов.
2️⃣ Как аппаратные характеристики GPU влияют на задержку (latency)
Для приложений с критичными требованиями к скорости (чат-боты, interactive AI) задержка состоит из двух ключевых фаз:
• Prefill + TTFT (Time to First Token) — вычислительно-ограниченная фаза, когда GPU строит KV-кеш и генерирует первый токен.
• ITL (Inter-Token Latency) — межтокеновая задержка при генерации каждого последующего токена, часто ограничивается пропускной способностью памяти.
🔹 Пропускная способность памяти (Memory Bandwidth)
• Основное «узкое место» при низких батчах: скорость загрузки весов и KV-кеша из глобальной памяти.
• У NVIDIA A100 HBM2e достигает 1.6 TB/s (40 GB) и 2.0 TB/s (80 GB) — это помогает минимизировать межтокеновую задержку.
🔹 CUDA-ядра (FP32/FP16 throughput)
• Отвечают за операции FMA при prefill и TTFT.
• В A100 их 6912, что обеспечивает до 19.5 TFLOPS в FP32 и 156 TFLOPS в TF32, ускоряя расчёт первых токенов.
🔹 Tensor-ядра (mixed-precision ускорение)
• Специализированы на матричных операциях с низкой/смешанной точностью.
• Третье поколение Tensor-ядер A100 выдаёт до 312 TFLOPS в FP16 и обеспечивает 16× ускорение по сравнению с FP32 на обычных CUDA-ядрах, критично для throughput и минимизации задержки на длинных последовательностях.
3️⃣ Рекомендации по оптимизации
• KV-caching — кэширование ключей/значений для избежания повторных расчётов.
• Квантование (INT8/INT4) — уменьшение объёма памяти и ускорение операций.
• Параллелизм и батчинг — рост пропускной способности (throughput), при этом важно балансировать с требованиями к latency одиночного запроса.
🚀 Вывод:
Стоимость инференса LLM складывается из вычислительных ресурсов (GPU/CPU), объёма обрабатываемых токенов и требований к скорости отклика. Грамотный выбор архитектуры, оптимизация ПО и правильный баланс между собственной инфраструктурой и облачными сервисами помогут найти оптимальное сочетание качества, скорости и стоимости.
#инференс #экономикаИИ #LLM
🚀 ©ТехноТренды
Экономика LLM: из чего складывается стоимость инференса?
Часть 2. Оцениваем накладные расходы
В предыдущем посте мы говорили о том, что влияет на цену инференса В ОБЩЕМ. Теперь давайте посмотрим на ожидаемые конкретные суммы вложений в пользование облачным сервисом или в создание собственной инфраструктуры.
1️⃣ Облачный инференс: почем нынче токен
Ведущие облачные провайдеры, такие как OpenAI, Anthropic, Azure и Google, предлагают различные варианты использования своих LLM в качестве сервиса с оплатой за токены. Следует учитывать, что стоимость 1 млн токенов резко возрастает при больших объемах запросов, а на выходе токены в разы дороже, чем на входе.
Многие cloud-провайдеры (например, Selectel, Яндекс, другие компании) предлагают уже настроенные серверы с предустановленными LLM, как проприетарными, так и опенсорсными. Но это аренда инфраструктуры, а не SaaS, и там имеются свои накрутки. Провайдеры могут брать доплату за хранение данных, обработку и другие услуги.
Итоговая стоимость облачных LLM зависит от задач и объемов использования. Облачный инференс удобен для старта, но при масштабировании может повлечь непредвиденные расходы.
2️⃣ Локальный инференс: капитальные затраты vs. долгосрочная экономия
Развертывание LLM на своих серверах требует значительных первоначальных вложений, но может быть выгодно при больших нагрузках (100+ млн токенов/мес.). Основные статьи расходов:
a) Затраты на оборудование (CAPEX)
Приобретение мощных GPU может стоить от $1000 до $10000 и более за устройство. Карты Nvidia (A100, H100, H200) в России стоят от ₽ 1 млн до 5 млн. Альтернатива — игровые карты RTX 4090, 5090 (32 Gb).
б) Энергопотребление и эксплуатация (OPEX)
Электричество в России сейчас стоит от ₽1,77 (Иркутская обл.) до ₽11,36 (Чукотка) за кВт·ч. Для дата-центров возможны спецтарифы от ₽3/кВт·ч. Накинем также расходы на охлаждение (+20–30%, в зависимости от климатического пояса) и на аренду стойки в дата-центре: от ₽10-15 тыс./мес.
Помимо CAPEX и OPEX, нужно вложиться в интеграцию и развертывание LLM на собственной инфраструктуре, в т.ч. в инженерные ресурсы, лицензирование ПО и т.п.
Таким образом, стоимость локального инференса LLM может быть значительно выше, чем в облачном сервисе. Но это оправдано, если проект даст большую отдачу. Плюс безопасность, если речь идет о медицинской или коммерческой тайне. Напомним, что в РФ действует запрет на обработку персональных данных (ФЗ 152), а облачные провайдеры используют данные пользователей для обучения своих моделей.
3️⃣ Итого: что выгоднее?
Выбор зависит от конкретных потребностей и возможностей вашего предприятия. Распределение бюджета должно начинаться с вопроса: чего вы хотите добиться? Повысить эффективность работы сотрудников с помощью SaaS, или монетизировать ИИ, интегрировав LLM в собственное приложение и продавая его как услугу или продукт?
👉 Если потребность в инференсе LLM невелика, облачные решения являются более экономичными. Малый и средний бизнес обычно склонен к использованию «облака».
👉 При долгосрочном использовании квантованных LLM (и, соответственно, меньших затратах на CAPEX), локальное развертывание может оказаться выгоднее, особенно если учитывать растущие затраты на облачные сервисы.
👉 Также свой дата-центр предпочтительнее, если для вашего бизнеса требуются специализированные настройки или интеграции — например, большая гибкость, безопасность и контроль.
#инференс #экономикаИИ #LLM #SaaS #capex #opex
🚀 ©ТехноТренды
Часть 2. Оцениваем накладные расходы
В предыдущем посте мы говорили о том, что влияет на цену инференса В ОБЩЕМ. Теперь давайте посмотрим на ожидаемые конкретные суммы вложений в пользование облачным сервисом или в создание собственной инфраструктуры.
1️⃣ Облачный инференс: почем нынче токен
Ведущие облачные провайдеры, такие как OpenAI, Anthropic, Azure и Google, предлагают различные варианты использования своих LLM в качестве сервиса с оплатой за токены. Следует учитывать, что стоимость 1 млн токенов резко возрастает при больших объемах запросов, а на выходе токены в разы дороже, чем на входе.
Многие cloud-провайдеры (например, Selectel, Яндекс, другие компании) предлагают уже настроенные серверы с предустановленными LLM, как проприетарными, так и опенсорсными. Но это аренда инфраструктуры, а не SaaS, и там имеются свои накрутки. Провайдеры могут брать доплату за хранение данных, обработку и другие услуги.
Итоговая стоимость облачных LLM зависит от задач и объемов использования. Облачный инференс удобен для старта, но при масштабировании может повлечь непредвиденные расходы.
2️⃣ Локальный инференс: капитальные затраты vs. долгосрочная экономия
Развертывание LLM на своих серверах требует значительных первоначальных вложений, но может быть выгодно при больших нагрузках (100+ млн токенов/мес.). Основные статьи расходов:
a) Затраты на оборудование (CAPEX)
Приобретение мощных GPU может стоить от $1000 до $10000 и более за устройство. Карты Nvidia (A100, H100, H200) в России стоят от ₽ 1 млн до 5 млн. Альтернатива — игровые карты RTX 4090, 5090 (32 Gb).
б) Энергопотребление и эксплуатация (OPEX)
Электричество в России сейчас стоит от ₽1,77 (Иркутская обл.) до ₽11,36 (Чукотка) за кВт·ч. Для дата-центров возможны спецтарифы от ₽3/кВт·ч. Накинем также расходы на охлаждение (+20–30%, в зависимости от климатического пояса) и на аренду стойки в дата-центре: от ₽10-15 тыс./мес.
Помимо CAPEX и OPEX, нужно вложиться в интеграцию и развертывание LLM на собственной инфраструктуре, в т.ч. в инженерные ресурсы, лицензирование ПО и т.п.
Таким образом, стоимость локального инференса LLM может быть значительно выше, чем в облачном сервисе. Но это оправдано, если проект даст большую отдачу. Плюс безопасность, если речь идет о медицинской или коммерческой тайне. Напомним, что в РФ действует запрет на обработку персональных данных (ФЗ 152), а облачные провайдеры используют данные пользователей для обучения своих моделей.
3️⃣ Итого: что выгоднее?
Выбор зависит от конкретных потребностей и возможностей вашего предприятия. Распределение бюджета должно начинаться с вопроса: чего вы хотите добиться? Повысить эффективность работы сотрудников с помощью SaaS, или монетизировать ИИ, интегрировав LLM в собственное приложение и продавая его как услугу или продукт?
👉 Если потребность в инференсе LLM невелика, облачные решения являются более экономичными. Малый и средний бизнес обычно склонен к использованию «облака».
👉 При долгосрочном использовании квантованных LLM (и, соответственно, меньших затратах на CAPEX), локальное развертывание может оказаться выгоднее, особенно если учитывать растущие затраты на облачные сервисы.
👉 Также свой дата-центр предпочтительнее, если для вашего бизнеса требуются специализированные настройки или интеграции — например, большая гибкость, безопасность и контроль.
#инференс #экономикаИИ #LLM #SaaS #capex #opex
🚀 ©ТехноТренды
В продолжение темы экономики LLM (начало см. здесь и здесь) разберём, как пошагово оценить затраты на инференс и сравнить облачные и локальные варианты. Такой подход помогает определить, при каких объёмах запросов есть смысл арендовать API-сервис, а когда выгоднее инвестировать в собственную инфраструктуру.
1️⃣ Параметры расчёта
• Конфигурация: облачный провайдер (OpenAI, Groq, DeepSeek и др.) или локальный сервер (A100, H100 и т. п.).
• Цена GPU в месяц: актуальна для локального использования. Для облака ключевой показатель — ставка за токен.
• Размер контекста (Context size): сколько токенов модель может принять за один запрос.
• Модель LLM: Qwen, Llama, DeepSeek-V3, o4-mini и т. д.
• Скорость обработки входа (Prompt eval speed, токенов/с) и скорость генерации (Speed predict, токенов/с).
• Объём входных (Input tokens) и выходных токенов (Output tokens), которые вы планируете прогонять через модель.
2️⃣ Как построить расчёт
1. Вычислите полный объём токенов на входе и выходе:
> Total tokens = Input tokens + Output tokens
2. Для облачного API рассчитайте:
> Стоимость = Total tokens × цена за токен
3. Для локальной установки:
• Определите максимальное число токенов в месяц по формуле
> Tokens/month = (Prompt speed + Speed predict) × 3600 × 24 × 30
• Разделите месячную аренду GPU на это значение, чтобы получить цену за токен.
4. При необходимости добавьте затраты на электричество, охлаждение и поддержку инфраструктуры.
3️⃣ Пример расчёта стоимости (оценочно)
4️⃣ Оценки и выводы
По нашим расчётам, картина получается следующая:
📊 Лидеры по цене и скорости:
👉 DeepSeek и Groq показывают лучшие результаты по соотношению цена/производительность.
👉 Groq особенно выделяется по скорости инференса — свыше 400 токенов в секунду, что делает его одним из самых быстрых решений на рынке.
🔥 Открытие сезона — локальные LLM:
• Модели вроде Qwen2.5-7B при размещении на одной A100 или H100 карте демонстрируют выдающуюся эффективность.
• Как показано в бенчмарке GPU, H100 даёт прирост до 2.5x по скорости, особенно при использовании TensorRT-LLM (подробнее здесь).
🤷♂️ Аутсайдер — OpenAI:
• При использовании API от OpenAI, стоимость может достигать $5.50 за миллион токенов. Это в 10–15 раз дороже альтернатив вроде DeepSeek или Groq.
• Качество моделей с открытым кодом сегодня не уступает решениям от OpenAI, особенно для задач summarization, Q&A и embeddings. Тогда зачем платить больше? 🤔
🎯 Локальные модели — максимум эффективности:
• Если модель помещается на один GPU, можно достичь отличных результатов по стоимости и скорости. Например, Qwen2.5-7B умещается в H100 80 ГБ с хорошей скоростью генерации.
• Однако для более крупных моделей (70B и выше) потребуется несколько GPU, что увеличивает издержки и сложность конфигурации.
5️⃣ Общие рекомендации
• Малые объёмы (до десятков миллионов токенов) чаще выгоднее запускать в облаке: нет затрат на CAPEX и обслуживание.
• Высокие нагрузки (сотни миллионов и более) — сигнал к рассмотрению локальной инфраструктуры: цена за токен может оказаться ниже.
• Оптимизации (квантование, кэш KV, батчинг) снижают задержки и уменьшают расходы на оборудование.
• Регулярно обновляйте данные: тарифы облаков и цены аренды GPU меняются, как и характеристики моделей.
👉 Если вы хотите сразу приступить к оценке своих сценариев, воспользуйтесь нашим онлайн-расчетом:
https://docs.google.com/spreadsheets/d/10Rx2Onl5wc-hmiBjmn4NHlW9KT4M_YXopUYAENRTsCE/edit?usp=sharing
Также в таблице сравнения вы можете сравнить стоимсть инференса для различных провайдеров.
#инференс #экономикаИИ #LLM #SaaS #capex #opex #токеномика #API
🚀 ©ТехноТренды
1️⃣ Параметры расчёта
• Конфигурация: облачный провайдер (OpenAI, Groq, DeepSeek и др.) или локальный сервер (A100, H100 и т. п.).
• Цена GPU в месяц: актуальна для локального использования. Для облака ключевой показатель — ставка за токен.
• Размер контекста (Context size): сколько токенов модель может принять за один запрос.
• Модель LLM: Qwen, Llama, DeepSeek-V3, o4-mini и т. д.
• Скорость обработки входа (Prompt eval speed, токенов/с) и скорость генерации (Speed predict, токенов/с).
• Объём входных (Input tokens) и выходных токенов (Output tokens), которые вы планируете прогонять через модель.
2️⃣ Как построить расчёт
1. Вычислите полный объём токенов на входе и выходе:
> Total tokens = Input tokens + Output tokens
2. Для облачного API рассчитайте:
> Стоимость = Total tokens × цена за токен
3. Для локальной установки:
• Определите максимальное число токенов в месяц по формуле
> Tokens/month = (Prompt speed + Speed predict) × 3600 × 24 × 30
• Разделите месячную аренду GPU на это значение, чтобы получить цену за токен.
4. При необходимости добавьте затраты на электричество, охлаждение и поддержку инфраструктуры.
3️⃣ Пример расчёта стоимости (оценочно)
🔸Облачный вариант: модель OpenAI (API с ценой $0,002/1000 токенов):
• Условия: 20 млн Input tokens и 0,1 млн Output tokens в месяц.
• Total = 20,1 млн токенов → $40,20 в месяц.
🔸Локальный инференс на A100 (аренда $1 000/мес.)
Возьмём модель Qwen2.5-7B-Instruct-BF16 и параметры из расчёта:
• Prompt eval speed: 7 504 ток./с
• Speed predict: 78 ток./с
Если обработать ~20 млн 100 тыс токенов за месяц, общие затраты на GPU составят около $1,52.
4️⃣ Оценки и выводы
По нашим расчётам, картина получается следующая:
📊 Лидеры по цене и скорости:
👉 DeepSeek и Groq показывают лучшие результаты по соотношению цена/производительность.
👉 Groq особенно выделяется по скорости инференса — свыше 400 токенов в секунду, что делает его одним из самых быстрых решений на рынке.
🔥 Открытие сезона — локальные LLM:
• Модели вроде Qwen2.5-7B при размещении на одной A100 или H100 карте демонстрируют выдающуюся эффективность.
• Как показано в бенчмарке GPU, H100 даёт прирост до 2.5x по скорости, особенно при использовании TensorRT-LLM (подробнее здесь).
🤷♂️ Аутсайдер — OpenAI:
• При использовании API от OpenAI, стоимость может достигать $5.50 за миллион токенов. Это в 10–15 раз дороже альтернатив вроде DeepSeek или Groq.
• Качество моделей с открытым кодом сегодня не уступает решениям от OpenAI, особенно для задач summarization, Q&A и embeddings. Тогда зачем платить больше? 🤔
🎯 Локальные модели — максимум эффективности:
• Если модель помещается на один GPU, можно достичь отличных результатов по стоимости и скорости. Например, Qwen2.5-7B умещается в H100 80 ГБ с хорошей скоростью генерации.
• Однако для более крупных моделей (70B и выше) потребуется несколько GPU, что увеличивает издержки и сложность конфигурации.
5️⃣ Общие рекомендации
• Малые объёмы (до десятков миллионов токенов) чаще выгоднее запускать в облаке: нет затрат на CAPEX и обслуживание.
• Высокие нагрузки (сотни миллионов и более) — сигнал к рассмотрению локальной инфраструктуры: цена за токен может оказаться ниже.
• Оптимизации (квантование, кэш KV, батчинг) снижают задержки и уменьшают расходы на оборудование.
• Регулярно обновляйте данные: тарифы облаков и цены аренды GPU меняются, как и характеристики моделей.
👉 Если вы хотите сразу приступить к оценке своих сценариев, воспользуйтесь нашим онлайн-расчетом:
https://docs.google.com/spreadsheets/d/10Rx2Onl5wc-hmiBjmn4NHlW9KT4M_YXopUYAENRTsCE/edit?usp=sharing
Также в таблице сравнения вы можете сравнить стоимсть инференса для различных провайдеров.
#инференс #экономикаИИ #LLM #SaaS #capex #opex #токеномика #API
🚀 ©ТехноТренды
⚡2