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