Своя LLM или чужой API: три сценария и цифры
Своя LLM или чужой API: три сценария и цифры Выбор инфраструктуры для большой языковой модели определяет два принципиально разных подхода: внешний API (чужая модель, оплата за часы) и локальная LLM (своя модель, два варианта размещения). У каждого свой профиль по стоимости, контролю и скорости. 1️⃣ API провайдера - старт за минуты. Стоимость: от ~30 ₽/час (Alice AI) до ~100 ₽/час (ChatGPT/GPT-4o) за час активной работы специалиста. Высокая зависимость от провайдера, ограниченные возможности дообучения. 2️⃣ Аренда GPU в облаке - данные в российском ЦОД, запуск за часы-дни. Средняя стоимость по рынку - около 150 000 ₽/мес для конфигураций уровня A100. Гибкая оплата по факту, возможность дообучения на собственных данных. 3️⃣ Собственный GPU-кластер - полный контроль, минимальная задержка. Высокий CapEx. GPU класса H100/A100 недоступны через официальные каналы в России из-за экспортных ограничений. ◾ API - оптимальный старт. ◾ Собственный кластер - максимальный контроль. ◾ Аренда GPU - баланс между ними. GPU серверы Cloud4Y для задач ML и LLM-инференс.